ElasticSearch QueryCache漫谈

前言

这些天在做ES调优，因为之前更多的是考虑ES的架构和可运维性，并没有过多关注query调优这块。今天一查Query Cache相关的内容，发现是少之又少。于是自己深入Dig了下，总算是有所了解。

Query Cache是什么

首先 ES Query Cache是实例级别的，作用域是Node实例。其次，ES Query Cache 本质是缓存Query里面的子Query的查询结果。他是按照子Query来确定是否被Cache。 Cache的结果是DocIdSet,可以简单理解为布隆过滤器。

如何判定一个子Query是否会被Cache住

ES已经比较智能，你可以写一个非常复杂的Query,但是他会自动挑选里面某一部分进行Cache.那么我们如何知道一个子Query是否会被Cache住呢？遗憾的是现在没有文档做罗列，不过我们根据LRUQueryCache实现类，观察到如下逻辑：

1. 检查这个Query自身提供的isCacheable方法，如果可以的话继续做下一步判定
2. 判定对应的Segment是否支持Cache,如果ok,执行缓存动作,进一步判定
3. 执行QueryCachePolicy相应的策略方法。该方法做了一些枚举，比如TermQuery,MatchAllDocsQuery等是不缓存的，然后会根据使用频次来确定是否加入到缓存。

所以，我们可以简单的找到对应的Query实现，查看相应的isCacheable方法。
比如BinaryDocValuesRangeQuery，也就是Range查询（Int,Double等），对应的isCache方法如下：

public boolean isCacheable(LeafReaderContext ctx) {
                return DocValues.isCacheable(ctx, fieldName);
            }

  /**
   * Returns {@code true} if the specified docvalues fields have not been updated
   */
  public static boolean isCacheable(LeafReaderContext ctx, String... fields) {
    for (String field : fields) {
      FieldInfo fi = ctx.reader().getFieldInfos().fieldInfo(field);
      if (fi != null && fi.getDocValuesGen() > -1)
        return false;
    }
    return true;
  }