本文作者
李猛，Elastic Stack 深度用户，通过 Elastic 工程师认证，2012年接触 Elasticsearch，对 Elastic Stack 技术栈开发、架构、运维等方面有深入体验，实践过多种大中型项目；为企业提供 Elastic Stack 咨询培训以及调优实施；多年实战经验，爱捣腾各种技术产品，擅长大数据，机器学习，系统架构。
序言
本文内容涉及到
MongoDB与
Elasticsearch两大阵营，可能会引起口水之争，仅代表个人经验之谈，非阵营之说，围绕两个话题展开：
• 为什么要从 MongoDB 迁移到 Elasticsearch？
• 如何从 MongoDB 迁移到 Elasticsearch？
现状背景
MongoDB 本身定位与关系型数据库竞争，但工作中几乎没有见到哪个项目会将核心业务系统的数据放在上面，依然选择传统的关系型数据库。
1.项目背景
公司所在物流速运行业，业务系统复杂且庞大，用户操作者很多，每日有大量业务数据产生，同时业务数据会有很多次流转状态变化，为了便于记录追踪分析，系统操作日志记录项目应运而生，考虑到原有的日均数据量，操作日志数据基于 MongoDB 存储。
操作日志记录系统需要记录两种数据，如下说明：
1）变更主数据，什么人在什么时间在系统哪个模块做了什么操作，数据编号是什么，操作跟踪编号是什么。
{
"dataId": 1,
"traceId": "abc",
"moduleCode": "crm_01",
"operateTime": "2019-11-11 12:12:12",
"operationId": 100,
"operationName": "张三",
"departmentId": 1000,
"departmentName": "客户部",
"operationContent": "拜访客户。。。"
} 2）变更从数据，实际变更数据的变化前后，此类数据条数很多，一行数据多个字段变更就记录多条。
[
{
"dataId": 1,
"traceId": "abc",
"moduleCode": "crm_01",
"operateTime": "2019-11-11 12:12:12",
"operationId": 100,
"operationName": "张三",
"departmentId": 1000,
"departmentName": "客户部",
"operationContent": "拜访客户",
"beforeValue": "20",
"afterValue": "30",
"columnName": "customerType"
},
{
"dataId": 1,
"traceId": "abc",
"moduleCode": "crm_01",
"operateTime": "2019-11-11 12:12:12",
"operationId": 100,
"operationName": "张三",
"departmentId": 1000,
"departmentName": "客户部",
"operationContent": "拜访客户",
"beforeValue": "2019-11-02",
"afterValue": "2019-11-10",
"columnName": "lastVisitDate"
}
] 2.项目架构
项目架构描述如下：
1、业务系统新增或者编辑数据，产生操作日志记录发送到Kafka集群，基于dataid字段作为key；
2、新增或编辑数据实际存储到MySQL数据库；
3、canal集群订阅MySQL集群，按照业务系统模块配置监控的数据库与表；
4、canal将监控到的变更业务数据发送到Kafka集群，基于dataid字段作为key；
5、操作日志系统从Kafka获取主记录数据与从记录数据；
6、操作日志系统写入数据到MongoDB，同时需要反查询。
图示：操作日志记录业务流程说明
Mongo DB架构
集群架构说明：
1）服务器配置8c/32gb/500gb ssd；
2）Router路由服务器部署了3个节点；
3）Config配置服务器部署了3个节点；
4）Shard分片服务器部署了9个节点；
5）主操作记录设计3个分片；
6）从操作记录设计3个分片。
问题说明
MongoDB的信徒们可能怀疑我们没有使用好，或者我们的运维能力欠缺，或者认为我们有Elasticsearch的高手在。不是这样的，弃用MongoDB选择Elasticsearch其实并非技术偏见问题，而是我们的实际场景需求，原因如下：
1.搜索查询
1）MongoDB内部采用B-Tree作为索引结构，此索引基于最左优先原则，且必须保证查询顺序与索引字段的顺序一致才有效，这个即是优点，但在现在复杂业务场景也是致命的；
2）业务系统查询操作日志记录会有很多过滤条件，且查询条件是任意组合的，现有MongoDB是不支持的，或者说所有关系型数据库都不支持，如果要支持，得创建好多组合的B+数索引，想法很不理智。
3）同时主记录与从记录中有很多字符类的数据，这些数据查询即要支持精确查询，也要支持全文检索，这几个方面MongoDB功能很单一，性能也很糟糕，业务系统查询时经常超时，反倒是Elasticsearch非常合适。
2.技术栈成熟度
1）分片与副本实现问题，MongoDB集合数据在设计时是需要绑定到具体的机器实例的，哪些分片分布在哪些节点上，哪些副本分布在哪些节点上，这些都需要在配置集群时就要绑定死，跟传统的关系型数据库做分库分表本质上没有什么两样，其实现在很多数据产品的集群还是这种模式偏多，比如Redis-cluster，ClickHouse等。而Elasticsearc的集群与分片和副本没有直接的绑定关系，可以任意的平衡调整，且节点的性能配置也可以很容易差异化；
2）操作日志数据量增加很快，单日写入超过千万条，不用多久，运维人员就需要对服务器进行扩容，且相对Elasticsearch复杂很多；
3）MongoDB单集合数据量超过10亿条，此情况下即使简单条件查询性能也不理想，不如Elasticsearch倒排索引快；
4）公司对于ES与MongoDB技术栈的经验积累不同，Elasticsearc在很多项目中运用，非常核心的项目也是大量运用，对于其技术与运维经验更丰富，而MongoDB如果除去核心业务场景，几乎找不到合适的切入口，实际没有人敢在核心项目中使用MongoDB，这就很尴尬。
3. 文档格式相同
MongoDB与Elasticsearch都属于文档型数据库 ，Bson类同与Json，_objectid与_id原理一样，所以主数据与从数据迁移到Elasticsearch平台，数据模型几乎无需变化。
迁移方案
异构数据系统迁移，主要围绕这两大块内容展开：
1）上层应用系统迁移，原来是针对MongoDB的语法规则，现在要修改为面向Elasticsearch语法规则；
2）下层MongoDB数据迁移到Elasticsearch。
1. Elastic 容量评估
原有MongoDB集群采用了15台服务器，其中9台是数据服务器，迁移到Elastic集群需要多少台服务器？我们采取简单推算办法，如假设生产环境上某个MongoDB集合的数据有10亿条数据, 我们先在测试环境上从MongoDB到ES上同步100万条数据，假设这100万条数据占用磁盘10G，那生产上环境上需要1个T磁盘空间，然后根据业务预期增加量扩展一定冗余。根据初步评估，Elastic集群设置3台服务器， 配置8c/16g内存/2T机械磁盘。服务器数量一下从15台缩减到3台，且配置也降低不少。
2.Elastic 索引规则
系统操作日志是时序性数据，写完整后基本上无需再次修改。操作日志记录查询主要是当月的居多，后续的历史性数据查询频率很低，根据评估，核心数据索引按月创建生成， 业务查询时候必须带上操作时间范围，后端根据时间反推需要查询哪些索引，Elastic-Api支持多索引匹配查询，完美利用Elastic的特性解决跨多个月份的查询合并。对于非核心数据索引，按年创建索引生成足以。
3.核心实现逻辑设计
Elasticsearch不是关系型数据库，不具备事务的机制。操作日志系统的数据来源都是Kafka，消费数据是有顺序机制的，有2种场景特别注意，如下：
• 主数据先到操作日志系统，从数据后到，从数据写的时候先拼凑主数据记录和Binlog字段数据；
• 从数据先到操作日志系统，主数据后到，主数据更新从索引的相关的索引字段。
Elasticsearch索引数据更新是近实时的刷新机制，数据提交后不能马上通过Search-Api查询到，主记录的数据如何更新到从记录呢？而且业务部门不规范的使用，多条主记录的dataId和tracId可能一样。
由于主数据与从数据关联字段是dataId和traceId。如果主数据与从数据在同时达到操作日志系统，基于update_by_query 命令肯定失效不 准确， 主从数据也可能是多对多的关联关系，dataId 和traceId不能唯一决定一条记录。
Elasticsearch其实也是一个NoSQL数据库， 可以做key-value缓存。这时新建一个Elastic索引作为中间缓存， 原则是主数据与从数据谁先到缓存谁，索引的 _id=（dataId+traceId） ， 通过这个中间索引可以找到主数据记录的Id或者从记录Id， 索引数据模型多如下，detailId为从索引的_id的数组记录。
{
"dataId": 1,
"traceId": "abc",
"moduleCode": "crm_01",
"operationId": 100,
"operationName": "张三",
"departmentId": 1000,
"departmentName": "客户部",
"operationContent": "拜访客户",
"detailId": [
1,
2,
3,
4,
5,
6
]
} 前面我们讲过主记录和从记录都是一个Kafka的分区上，我们拉一批数据的时候，操作ES用的用到的核心API：
#批量获取从索引的记录
_mget
#批量插入
bulk
#批量删除中间临时索引
_delete_by_query 迁移过程
1.数据迁移
选择DataX作为数据同步工具由以下几个因素：
• 历史型数据。操作日志记录数据属于历史性的数据，记录产生之后几乎无需二次修改，等同于离线数据；
• 非持续性迁移。项目全部完工之后，原有的MongoDB集群会全部销毁，不会有二次迁移需求；
• 数据量问题。原有MongoDB操作日志数据量有几十亿条，迁移过程不能太快也不能太慢，速度太快，MongoDB集群会出现性能问题，速度太慢，项目周期太长，增加运维的成本与复杂度。否则可以选择Hadoop作为中转平台的迁移；
• DataX源码特定场景改造。如日期类型的转换、索引主键_id的生成、索引主键_id映射，支持重复同步；
• 多实例多线程并行。主数据同步部署多个实例，从数据同步也部署多个实例，单实例中配置多个Channel。
2.迁移索引设置
临时修改索引的一些设置，当数据同步完之后再修改回来，如下：
"index.number_of_replicas": 0,
"index.refresh_interval": "30s",
"index.translog.flush_threshold_size": "1024M"
"index.translog.durability": "async",
"index.translog.sync_interval": "5s" 3.应用迁移
操作日志项目采用Springboot构建，增加了自定义配置项，如下：
#应用写入mongodb标识
writeflag.mongodb: true
#应用写入elasticsearch标识
writeflag.elasticsearch: true 项目改造说明：
• 第一次上线的时候，先将2个写入标识设置为true，双写MongoDB和ES；
• 对于读，提供2个不同接口，前端自由的切换；
• 等数据迁移完，没有差异的时候，重新更改flag的值。
结语
1.迁移效果
弃用MongoDB使用ElasticSearch作为存储数据库，服务器从原来的15台MongoDB，变成了3台ElasticSearch，每月为公司节约了一大笔费用。同时查询性能提高了10倍以上，而且更好的支持了各种查询，得到了业务部门的使用者，运维团队和领导的一致赞赏。
2.经验总结
整个项目前后历经几个月，多位同事参与，设计、研发，数据迁移、测试、数据验证、压测等各个环节。技术方案不是一步到位，中间也踩了很多坑，最终上线了。ES的技术优秀特点很多，灵活的使用，才能发挥最大的威力。
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