Elasticsearch 官方和社区提供了各种各样的客户端库，在之前的博客中，我陆陆续续提到和演示过 Perl 的，Javascript 的，Ruby 的。上周写了一版 Python 的，考虑到好像很难找到现成的示例，如何用 python 批量写数据进 Elasticsearch，今天一并贴上来。

#!/usr/bin/env pypy

#coding:utf-8

import re

import sys

import time

import datetime

import logging

from elasticsearch import Elasticsearch

from elasticsearch import helpers

from elasticsearch import ConnectionTimeout

es = Elasticsearch(['192.168.0.2', '192.168.0.3'], sniff_on_start=True, sniff_on_connection_fail=True, max_retries=3, retry_on_timeout=True)

logging.basicConfig()

logging.getLogger('elasticsearch').setLevel(logging.WARN)

logging.getLogger('urllib3').setLevel(logging.WARN)

def parse_www(logline):

try:

time_local, request, http_user_agent, staTus, remote_addr, http_referer, request_time, body_bytes_sent, http_x_forwarded_proto, http_x_forwarded_for, http_host, http_cookie, upstream_response_time = logline.split('`')

try:

upstream_response_time = float(upstream_response_time)

except:

upstream_response_time = None

method, uri, verb = request.split(' ')

arg = {}

try:

url_path, url_args = uri.split('?')

for args in url_args.split('&'):

k, v = args.split('=')

arg[k] = v

except:

url_path = uri

# Why %z do not implement?

date = datetime.datetime.strptime(time_local, '[%d/%b/%Y:%H:%M:%S +0800]')

ret = {

"@timestamp": date.strftime('%FT%T+0800'),

"host": "127.0.0.1",

"method": method.lstrip('"'),

"url_path": url_path,

"url_args": arg,

"verb": verb.rstrip('"'),

"http_user_agent": http_user_agent,

"status": int(staTus),

"remote_addr": remote_addr.strip('[]'),

"http_referer": http_referer,

"request_time": float(request_time),

"body_bytes_sent": int(body_bytes_sent),

"http_x_forwarded_proto": http_x_forwarded_proto,

"http_x_forwarded_for": http_x_forwarded_for,

"http_host": http_host,

"http_cookie": http_cookie,

"upstream_response_time": upstream_response_time

}

return {"_index":"logstash-mweibo-www-"+date.strftime('%Y.%m.%d'), "_type":"nginx","_source":ret}

except:

return {"_index":"logstash-mweibo-www-"+datetime.datetime.now().strftime('%Y.%m.%d'), "_type":"nginx","_source":{"message":logline}}

def get_log():

start_time = time.time()

log_buffer = []

while True:

try:

line = sys.stdin.readline()

except:

break

if not line:

helpers.bulk(es, log_buffer)

del log_buffer[0:len(log_buffer)]

break

if line:

ret = parse_www(line.rstrip())

log_buffer.append(ret)

while ( len(log_buffer) > 2000 and len(log_buffer) % 2000 == 0 ):

try:

helpers.bulk(es, log_buffer)

except ConnectionTimeout:

print("try again")

continue

del log_buffer[0:len(log_buffer)]

break

else:

if (time.time() - startime > timeout ):

helpers.bulk(es, log_buffer)

start_time = time.time()

del log_buffer[0:len(log_buffer)]

time.sleep(1)

if __name__ == '__main__':

get_log()

和 Perl、Ruby 的客户端不同，Python 的客户端只支持两种 transport 方式，urllib3 或者 thrift。也就是说，木有像事件驱动啊之类的办法。

测试一下，这个脚本如果不发送数据，一秒处理日志条数在15k，发送数据，一秒只有2k。确实比较让人失望，于是决定换成 pypy 试试——我司不少日志处理脚本都是用 pypy 运行的。

服务器上使用 pypy ，是通过 EPEL 安装的，之前都只用核心模块，这次需要安装 elasticsearch 模块。所以需要先给 pypy 加上 pip：

wget

pypy get-pip.py

网上大多说之前还要下载一个叫 distribute_setup.py 的脚本来运行，实测不需要，而且这个脚本的下载链接也失效了。

然后通过 pip 安装 elasticsearch 包即可：

/usr/lib64/pypy-2.0.2/bin/pip install elasticsearch

测试，pypy 比 python 处理日志速度快一倍，写 ES 速度快一半。不过 3300eps 依然很慢就是了。

测试中碰到的其他问题

可以看到脚本里已经设置了多次重试和超时重连，不过依然会收到写入超时和失败的返回，原来 Elasticsearch 默认对每个 node 做 segment merge 的时候，有磁盘保护措施，速度上限限制在 20MB/s。这在压测的时候就容易触发。

[2015-01-10 09:41:51,273][INFO ][index.engine.internal ] [node1][logstash-2015.01.10][2] now throttling indexing: numMergesInFlight=6,maxNumMerges=5

修改配置重启即可：

indices.store.throttle.type：merge

indices.store.throttle.max_bytes_per_sec：500mb

关于这个问题，ES 也有讨论：Should we lower the default merge IO throttle rate?。或许未来会有更灵活的策略。

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