背景：

那是年初在某个交付项目，从用户侧获知了一个elastic search作为分布式数据库的一个瓶颈，那就是单次查询量超过了ES的默认单次查询上限10000。

在大部分业务下，为了执行ES的数据查询，开发者往往都直接使用了query某个条件获取数据，这些条件对应的数据大多都不会超过10000，因此在一般测试下难以发现这类问题。但系统经过经年累月的使用，数据量在不断增长，又因业务需求不可清除旧数据的情况下，这类问题就诞生了。

于是，我想到Elasticsearch 中，传统的分页查询使用from+size的模式，类似如下语句：

GET /<index>/_search
{"from": 0,"size": 10,"query": {"match_all": {}}
}

那我们可以大可尝试使用while的方式，每次在拼接query时改变from的值为from+size，那么我每次拿到的就是下一个分页，如此往复，那也可以实现无穷尽也。

大胆尝试实践：

public void search() {int from = 0;long total = 0;int size = 100;while (true) {NativeSearchQuery nativeSearchQuery = new NativeSearchQueryBuilder().withPageable(PageRequest.of(from, size)).withSort(new FieldSortBuilder("id").order(SortOrder.DESC)).build();SearchHits<Book> searchHits = elasticsearchRestTemplate.search(nativeSearchQuery, Book.class);if (!searchHits.hasSearchHits()) {break;}for (SearchHit<Book> searchHit : searchHits.getSearchHits()) {Book book = searchHit.getContent();}page++;System.out.println(page);System.out.println(total += searchHits.getSearchHits().size());}
}

实现完成，点击运行。

Yes！我失败了。

于是，我意识到我并没有认真看关于报错的信息，在我自我批评和自我反省下，再次对报错信息认真解读

强大的Elasticsearch已经告诉了我答案，建议我扩大index.max_result_window的上限参数，或者参阅scroll api的文档。

学习

至此，开启了我对Elasticsearch Search Scroll API（滚动查询）的学习和探索！

在浅显的入门Scroll API之后，相比之下，自己之前的想法就像是关公面前耍了一次大刀——小聪明了，总结我自己的想法，那就是当程序运行到极限时，我的代码就好似拼装了以下的一个查询语句，尝试在可视化插件中执行该语句，发现依然会报错，报错与单次查询10000条并无差别。

GET /<index>/_search
{"from": 9980,"size": 10010,"query": {"match_all": {}}
}

{"type": "illegal_argument_exception","reason": "Result window is too large, from + size must be less than or equal to: [10000] but was [19990]. See the scroll api for a more efficient way to request large data sets. This limit can be set by changing the [index.max_result_window] index level setting."
}

对于此类问题，Elasticsearch Search为我们提供了一个与springBoot集成的强大依赖ElasticsearchRestTemplate，可以参考官方的 API 文档：
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/java-rest/7.9/java-rest-high-search-scroll.html

尝试使用解决问题：

public void scrollSearch() {NativeSearchQuery query = new NativeSearchQueryBuilder().withSort(new FieldSortBuilder("id").order(SortOrder.DESC))//排序.build();nativeSearchQuery.setMaxResults(1000);long scrollTimeOut = 60 * 1000;// 第一次查询SearchScrollHits<Book> searchScrollHits = elasticsearchRestTemplate.searchScrollStart(scrollTimeOut, query, Book.class, IndexCoordinates.of("ss.index.book"));while (searchScrollHits.hasSearchHits()) {System.out.println(total += searchScrollHits.getSearchHits().size());for (SearchHit<Book> searchHit : searchScrollHits.getSearchHits()) {Book book = searchHit.getContent();}// 再次查询searchScrollHits = elasticsearchRestTemplate.searchScrollContinue(searchScrollHits.getScrollId(), scrollTimeInMillis, Book.class, IndexCoordinates.of("book"));}
}

最后，感谢大家的聆听和阅读，我拿到了我期望的10000条以后的数据，

我以为我这次终于成功了，但我的麻烦才刚刚开始。

踩坑

该问题上线之后不久，一切都运行顺利，我以为已经高枕无忧的时候，我的麻烦再次来临。

用户侧反应了两个问题：

一、查询得时候发现有返回重复的数据。

二、从ES获取后上传数据发生了数据堆积。

查看日志，发现有大量的报错，报错信息表示存放的 scroll_id 超出了默认的500限制。

trying to creat too many scroll aontexts。Must be less than or equal to: [500].This limit can be set by changing the [search.max_open_scroll_context] setting.

因此我对问题做出以下分析

1、虽然进行 scroll 查询时会记录一个 scroll_id，但只有新请求时才会生成新的 scroll_id，这就有一定概率导致查询到的返回结果出现重复数据的可能。

2、scroll 开启时间过长，导致 scroll_id 的清除时间太久产生堆积，所以引起了数据查询延迟，引起了数据堆积。

这次由于我认真读取了报错信息，但我不愿以牺牲上限为代价，不然那将是无底洞式的调大上限，于是我在原先代码基础上做出了修改：

    public void scrollSearch() {NativeSearchQuery query = new NativeSearchQueryBuilder().withSort(new FieldSortBuilder("id").order(SortOrder.DESC))//排序.build();nativeSearchQuery.setMaxResults(1000);long scrollTimeOut = 60 * 1000;// 第一次查询SearchScrollHits<Book> searchScrollHits = elasticsearchRestTemplate.searchScrollStart(scrollTimeOut, query, Book.class, IndexCoordinates.of("ss.index.book"));//记录新请求SearchScrollHits<Book> newHits;while (searchScrollHits.hasSearchHits()) {System.out.println(total += searchScrollHits.getSearchHits().size());for (SearchHit<Book> searchHit : searchScrollHits.getSearchHits()) {Book book = searchHit.getContent();}// 再次查询try {newHits = elasticsearchRestTemplate.searchScrollContinue(searchScrollHits.getScrollId(), scrollTimeInMillis, Book.class, IndexCoordinates.of("book"));searchScrollHits = newHits;} finally {elasticsearchRestTemplate.searchScrollClear(Lists.newArrayList(searchScrollHits.getScrollId()));}}}

这样，我每次发出查询请求获得数据之后，都会清除掉上一次生成的scroll_id，如此保证scroll_id不会超出500；

不出意外的，我又出意外了，显然我在对scroll_id理解上出了问题，它不是对每页的标记，而是每一次滚动查询整个生命周期的唯一id，上述代码导致的结果就是我永远只能拿到前两页的内容，之后因为找不到生命周期的唯一id报错。

最终解决

那么最终导致scroll_id堆积的原因也找到了：searchScrollStart入参从来都不是什么TimeOut时间，而是scroll_id存在的生命周期时间，如果这个时间过大，那么scroll_id就得不到及时清理，最终超过500进而报错，解决方案就会有两种：

1.根据实际每次请求的调用需求时间，调整scroll_id的生命周期，保持在一个合适的时间，从而防止堆积

2.动态清理scroll_id

显然第一种是在难为我胖虎，我选择了第二种，将searchScrollStart视为一次滚动查询请求的开始，searchScrollHits.hasSearchHits()为false时视为结束，此时searchScrollClear在合适不过。

第三次修改：

public void scrollSearch() {NativeSearchQuery query = new NativeSearchQueryBuilder().withSort(new FieldSortBuilder("id").order(SortOrder.DESC)).build();// 设置每页数据量nativeSearchQuery.setMaxResults(1000);long scrollTimeInMillis = 60 * 1000;// 第一次查询SearchScrollHits<Book> searchScrollHits = elasticsearchRestTemplate.searchScrollStart(scrollTimeInMillis, nativeSearchQuery, Book.class, IndexCoordinates.of("book"));String scrollId = searchScrollHits.getScrollId();while (searchScrollHits.hasSearchHits()) {System.out.println(total += searchScrollHits.getSearchHits().size());for (SearchHit<Book> searchHit : searchScrollHits.getSearchHits()) {Book book = searchHit.getContent();}// 再次查询searchScrollHits = elasticsearchRestTemplate.searchScrollContinue(scrollId, scrollTimeInMillis, Book.class, IndexCoordinates.of("book"));scrollId = searchScrollHits.getScrollId();}List<String> scrollIds = new ArrayList<>();scrollIds.add(scrollId);// 清除 scrollelasticsearchRestTemplate.searchScrollClear(scrollIds);
}

至此，才是真正的谢谢大家的阅读啦～～～good bye！