ES模糊查询（Wildcard Query）导致CPU打满问题

麦浪2年前 (2023-02-16)技术文章5718

一、概述

Wildcard Query是es中实现模糊查询的一种方式，尤其对有SQL经验的人，会常常习惯于它，毕竟这是和SQL里like操作最相似的查询方式，最近一个客户的es集群就在这上面踩了个坑。。。

二、问题处理过程

a、问题现象

阿里云es集群三个节点cpu突然打高（100%），持续半小时，且自动恢复时间后，集群三个节点cpu再次打高（100%），期间通过监控可以看到集群qps并未有增强，且集群本身数据量较少，真正的生产索引就一个，5个主分片，2备份，总共87.6G左右。暂且不表，先上图：

阿里云监控信息显示cpu打高，期间qps已无记录（应该是集群已崩），前后qps变化不大

[MISSING IMAGE: , ] 图片 1.png

kibana监控显示与阿里云监控显示基本一致：

[MISSING IMAGE: , ] 图片 2.png

b、问题定位分析

这种情况一般肯定先看集群存在的热点线程啦（GET _nodes/hot_threads），果然看到有几个cpu占用较高的任务，见图如下：

[MISSING IMAGE: , ] 图片 3.png

几个热点线程都是一样的，search任务，且是WildcardQuery任务。直接查下search任务（GET _tasks?actions=*search&detailed），果然看到了‘异常’的WildcardQuery任务，见图如下：

[MISSING IMAGE: , ] 图片 4.png

这样结论就比较明显了，罪魁祸首就是就是集群里出现了这种大字段的模糊匹配的查询，有人直接把一篇文章输入到了搜索框里了！！！

c、问题处理

知道原因了，处理就比较简单了，让开发对搜索框查询的字段长度做了限制，目前未再出现上述情况。

笔者后来又在自己的测试环境上就行了复现，发现即使在一个很小的索引上进行此类查询，即使返回为空也需要几秒甚至几十秒，并且占用cpu较高。查了一堆资料，听的云里雾里，大概总结就是：es在进行search时会对输入的查询字段进行解析，不管这个解析怎么优化，也总是会涉及拆分词组，那么这个查询字段越大，尤其是开头有*这种匹配时，会极大的增加这个拆分的结果集，且在匹配时又是一番大结果集匹配，这就导致少量的类似查询就会打满集群cpu。更详细的解说可以参考下面大佬的文章：https://elasticsearch.cn/article/171

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