Elasticsearch 基础理论 & 配置调优

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一、简介


ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是当前流行的企业级搜索引擎。

它不但包括了全文搜索功能，还可以进行以下工作:

• 分布式实时文件存储，并将每一个字段都编入索引，使其可以被搜索。
  
• 实时分析的分布式搜索引擎。
  
• 可以扩展到上百台服务器，处理PB级别的结构化或非结构化数据。
  
  

使用案例：

• 维基百科使用Elasticsearch来进行全文搜做并高亮显示关键词，以及提供search-as-you-type、did-you-mean等搜索建议功能。
  
• 英国卫报使用Elasticsearch来处理访客日志，以便能将公众对不同文章的反应实时地反馈给各位编辑。
  
• StackOverflow将全文搜索与地理位置和相关信息进行结合，以提供more-like-this相关问题的展现。
  
• GitHub使用Elasticsearch来检索超过1300亿行代码。
  
• 每天，Goldman Sachs使用它来处理5TB数据的索引，还有很多投行使用它来分析股票市场的变动。
  
  

二、数据写入过程

Lucene 把每次生成的倒排索引，叫做一个段(segment)。然后另外使用一个 commit 文件，记录索引内所有的 segment。而生成 segment 的数据来源，则是内存中的 buffer。

1、数据写入 --> 进入ES内存 buffer (同时记录到translog）--> 生成倒排索引分片（segment）

2、将 buffer 中的 segment 先同步到文件系统缓存中，然后再刷写到磁盘

问1：

ES如何做到实时检索？

由于在buffer中的索引片先同步到文件系统缓存，再刷写到磁盘，因此在检索时可以直接检索文件系统缓存，保证了实时性。
这一步刷到文件系统缓存的步骤，在 Elasticsearch 中，是默认设置为 1 秒间隔的，对于大多数应用来说，几乎就相当于是实时可搜索了。
不过对于 ELK 的日志场景来说，并不需要如此高的实时性，而是需要更快的写入性能。我们可以通过 /_settings 接口或者定制 template 的方式，加大 refresh_interval 参数。

1 2	# curl -XPOST http://127.0.0.1:9200/logstash-2015.06.21/_settings -d' { "refresh_interval": "10s" }

问2:

当segment从文件系统缓存同步到磁盘时发生了错误怎么办？ 数据会不会丢失？

由于Elasticsearch 在把数据写入到内存 buffer 的同时，其实还另外记录了一个 translog日志，如果在这期间故障发生时，Elasticsearch会从commit位置开始，恢复整个translog文件中的记录，保证数据的一致性。
等到真正把 segment 刷到磁盘，且 commit 文件进行更新的时候， translog 文件才清空。这一步，叫做 flush。同样，Elasticsearch 也提供了 /_flush 接口。

Elasticsearch 的flush操作主要通过以下几个参数控制:

默认设置为：每 30 分钟主动进行一次 flush，或者当 translog 文件大小大于 512MB 时主动触发flush。

这两个行为，可以分别通过

index.translog.flush_threshold_period  每隔多长时间执行一次flush（默认30m）

index.translog.flush_threshold_size  当事务日志大小到达此预设值，则执行flush。（默认512mb）

index.translog.flush_threshold_ops  当事务日志累积到多少条数据后flush一次。

问3:
索引数据的一致性通过 translog 保证。那么 translog 文件自己呢？

Elasticsearch 2.0 以后为了保证不丢失数据，每次 index、bulk、delete、update 完成的时候，一定触发刷新 translog 到磁盘上，才给请求返回 200 OK。这个改变在提高数据安全性的同时当然也降低了一点性能。

如果你不在意这点可能性，还是希望性能优先，可以在 index template 里设置如下参数：

1	"index.translog.durability": "async"

三、segment merge 对写入性能的影响

ES 会不断在后台运行任务，主动将这些零散的 segment 做数据归并，尽量让索引内只保有少量的，每个都比较大的，segment 文件。这个过程是有独立的线程来进行的，并不影响新 segment 的产生。

当归并完成，较大的这个 segment 刷到磁盘后，commit 文件做出相应变更，删除之前几个小 segment，改成新的大 segment。等检索请求都从小 segment 转到大 segment 上以后，删除没用的小 segment。这时候，索引里 segment 数量就下降了

segment 归并的过程，需要先读取 segment，归并计算，再写一遍 segment，最后还要保证刷到磁盘。可以说，这是一个非常消耗磁盘 IO 和 CPU 的任务。所以，ES 提供了对归并线程的限速机制，确保这个任务不会过分影响到其他任务。

默认情况下，归并线程的限速配置 indices.store.throttle.max_bytes_per_sec 是 20MB。对于写入量较大，磁盘转速较高，甚至使用 SSD 盘的服务器来说，这个限速是明显过低的。对于 ELK Stack 应用，建议可以适当调大到 100MB或者更高。

通过API的设置方式，也可以写在配置文件中。

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curl -XPUT http://127.0.0.1:9200/_cluster/settings -d' {     "persistent" : {         "indices.store.throttle.max_bytes_per_sec" : "100mb"     } }'

用于控制归并线程的数目，推荐设置为cpu核心数的一半。 如果觉得自己磁盘性能跟不上，可以降低配置，免得IO情况瓶颈。
index.merge.scheduler.max_thread_count

归并策略

归并线程是按照一定的运行策略来挑选 segment 进行归并的。主要有以下几条：

index.merge.policy.floor_segment  默认 2MB，小于这个大小的 segment，优先被归并。

index.merge.policy.max_merge_at_once  默认一次最多归并 10 个 segment

index.merge.policy.max_merge_at_once_explicit  默认 optimize 时一次最多归并 30 个 segment。

index.merge.policy.max_merged_segment  默认 5 GB，大于这个大小的 segment，不用参与归并。optimize 除外。

optimize 接口


既然默认的最大 segment 大小是 5GB。那么一个比较庞大的数据索引，就必然会有为数不少的 segment 永远存在，这对文件句柄，内存等资源都是极大的浪费。


但是由于归并任务太消耗资源，所以一般不太选择加大 index.merge.policy.max_merged_segment 配置，而是在负载较低的时间段，通过 optimize 接口，强制归并 segment。

1	curl -XPOST http://127.0.0.1:9200/logstash-2 ... ?max_num_segments=1

由于 optimize 线程对资源的消耗比普通的归并线程大得多，所以，绝对不建议对还在写入数据的热索引执行这个操作。

四、副本分片的存储过程

默认情况下ES通过对每个数据的id值进行哈希计算，对索引的主分片取余，就是数据实际应该存储的分片ID。

由于取余这个计算，完全依赖于分母，所以导致 ES 索引有一个限制，索引的主分片数，不可以随意修改。因为一旦主分片数不一样，所以数据的存储位置计算结果都会发生改变，索引数据就完全不可读了。

有副本配置情况下，ES的写入流程

1、客户端请求发送给Node1节点，图中的Node1是Master节点，实际环境中也可以不是（通常Master节点和Data_Node部署在不同的服务器）。

2、Node 1 用数据的 _id 取余计算得到应该讲数据存储到 P0 上。通过 cluster state 信息发现 P0 的主分片已经分配到了 Node 3 上。Node 1 转发请求数据给 Node 3。

3、Node3 完成请求数据的索引过程，存入主分片 P0。然后并行转发数据给分配有 P0 的副本分片（R0）的 Node1 和 Node2。当收到任一节点汇报副本分片数据写入成功，Node 3 即返回给初始的接收节点 Node 1，宣布数据写入成功。Node 1 返回成功响应给客户端。

副本配置和分片配置不一样，是可以随时调整的。有些较大的索引，甚至可以在做 optimize 前，先把副本全部取消掉，等 optimize 完后，再重新开启副本，节约单个 segment 的重复归并消耗。

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curl -XPUT http://127.0.0.1:9200/logstash-mweibo-2015.05.02/_settings -d '{     "index": { "number_of_replicas" : 0 } }'

五、fielddata

indices.fielddata.cache.size 节点用于 fielddata 的最大内存，如果 fielddata 达到该阈值，就会把旧数据交换出去。该参数可以设置百分比或者绝对值。默认设置是不限制，所以强烈建议设置该值，比如 10%。


indices.fielddata.cache.expire  这个参数绝对绝对不要设置！

indices.breaker.fielddata.limit 默认值是JVM堆内存的60%,注意为了让设置正常生效，一定要确保 indices.breaker.fielddata.limit 的值大于 indices.fielddata.cache.size 的值。否则的话，fielddata 大小一到 limit 阈值就报错，就永远道不了 size 阈值，无法触发对旧数据的交换任务了。

六、全文搜索

ES 对搜索请求，有简易语法和完整语法两种方式。简易语法作为以后在 Kibana 上最常用的方式。

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# 命令行示例: curl -XGET http://127.0.0.1:9200/logstash-2015.06.21/log/_search?q=first # curl指令 -请求方式 http://服务器IP:端口/索引库名称/_type(索引类型)/_search?q=querystring 语法

?q=后面跟的是querystring 语法，这种语法在Kibana上是通用的

querystring 语法解析：

全文检索：直接写搜索的单词，如 q=Shanghai

单字段的全文检索：比如知道想检索的信息可能出现在某字段中，可以在搜索单词之前加上字段名和冒号，如：q=name:tuchao

单字段的精确检索：在搜索单词前后加双引号，比如 clientip:"192.168.12.1"

多个检索条件的组合：可以使用 NOT, AND 和 OR 来组合检索，注意必须是大写。比如

1	http://127.0.0.1:9200/logstash-nginxacclog-2016.09.23/_search?q=status:>400 AND size:168

字段是否存在：_exists_:user 表示要求 user 字段存在，_missing_:user 表示要求 user 字段不存在；

通配符：用 ? 表示单字母，* 表示任意个字母。比如 fir?t mess*

正则: 不建议使用

近似搜索：用 ~ 表示搜索单词可能有一两个字母写的不对，请 ES 按照相似度返回结果。比如 frist~；

七、映射的定制

Elasticsearch 是一个 schema-less 的系统，会尽量根据 JSON 源数据的基础类型猜测你想要的字段类型映射。

如果你对这种动态生成的映射关系不满意，或者想要使用一些更高级的映射设置，那么就需要使用自定义映射。

ES 可以随时根据数据中的新字段来创建新的映射关系。我们也可以在还没有正式数据写入之前，先创建一个基础的映射。等后续数据有其他字段时，ES 也一样会自动处理。

映射的创建方式如下：

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curl -XPUT http://127.0.0.1:9200/logstash-2015.06.20/_mapping -d ' {   "mappings": {     "syslog" : {       "properties" : {         "@timestamp" : {           "type" : "date"         },         "message" : {           "type" : "string"         },         "pid" : {           "type" : "long"         }       }     }   } }'

注意：对于已存在的映射，ES 的自动处理仅限于新字段出现。已经生成的字段映射，是不可变更的。 如果确实需要，可以参考reindex接口

而如果是新增一个字段映射的更新，那还是可以通过 /_mapping 接口直接完成的：

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curl -XPUT http://127.0.0.1:9200/logstash-2015.06.21/_mapping/syslog -d ' {   "properties" : {     "syslogtag" : {       "type" :    "string",       "index":    "not_analyzed"     }   } }'

这里只需要单独写这个新字段的内容就够了。ES 会自动合并进去。

删除映射

删除数据并不代表会删除数据的映射。比如：

1	curl -XDELETE http://127.0.0.1:9200/logstash-2015.06.21/syslog

删除了索引下 syslog 的全部数据，但是 syslog 的映射还在。删除映射(同时也就删掉了数据)的命令是：

1	curl -XDELETE http://127.0.0.1:9200/logstash-2015.06.21/_mapping/syslog

当然，如果删除整个索引，那映射也是同时被清除的。

查看已有数据的映射

我们用 logstash 写入 ES 的数据，都会根据 logstash 自带的 template，生成一个很有学习意义的映射：

1	curl -XGET http://127.0.0.1:9200/logstash-nginxacclog-2016.09.20/_mapping/

特殊字段


ES有一些默认的特殊字段，这些字段统一以_下划线开头。如_index，_type，_id。默认不开启的还有 _ttl，_timestamp，_size，_parent 等；这里介绍两个对我们索引和检索性能都有较大影响的：

_all

_all 里存储了各字段的数据内容。其作用是，在检索的时候，如果无法或者未指明具体搜索哪个字段的数据，那么 ES 默认就会是从 _all 里去查找。

对于日志场景，如果你的日志划分出来的字段比较少且数目固定。那么，完全可以关闭掉 _all 功能，节省这部分 IO 和 CPU。

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"_all" : {     "enabled" : false }

_source

_source 里存储了该条记录的 JSON 源数据内容。这部分内容只是按照 ES 接收到的内容原样存储下来，并不经过索引过程。对于 ES 的请求过程来说，它不参与 Query 阶段，而只用于 Fetch 阶段。我们在 GET 或者 /_search 时看到的数据内容，都是从 _source 里获取到的。

所以，虽然 _source 也重复了一遍索引中的数据，一般我们并不建议关闭这个功能。因为一旦关闭，你搜索的结果除了一个 _id，啥都看不到。对于日志场景，意义不是很大。

当然，也有少数场景是可以关闭 _source 的：
把 ES 作为时间序列数据库使用，只要聚合统计结果，不要源数据内容。
把 ES 作为纯检索工具使用，_id 对应的内容在 HDFS 上另外存储，搜索后使用所得 _id 去 HDFS 上读取内容。

八、动态模板映射

当你有一类相似的数据字段，想要统一设置其映射，就可以用到这项功能 动态模板映射(dynamic_templates)。

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"_default_" : {       "dynamic_templates" : [ {         "message_field" : {           "mapping" : {             "index" : "analyzed",             "omit_norms" : true,             "store" : false,             "type" : "string"           },           "match" : "*msg",           "match_mapping_type" : "string"         }       }, {         "string_fields" : {           "mapping" : {             "index" : "not_analyzed",             "ignore_above" : 256,             "store" : false,             "doc_values" : true,             "type" : "string"           },           "match" : "*",           "match_mapping_type" : "string"         }       } ],       "properties" : {       }     }

这样只会匹配字符串类型字段名以 msg 结尾的，都会经过全文索引，其他字符串字段则进行精确索引。同理，还可以继续书写其他类型(long, float, date 等)的 match_mapping_type 和 match。

索引模板

对每个希望自定义映射的索引，都要定时提前通过发送 PUT 请求的方式创建索引的话，未免太过麻烦。ES 对此设计了索引模板功能。我们可以针对同一类索引，定制相同的模板。

模板中的内容包括两大类，setting(设置)和 mapping(映射)。setting 部分，多为在 elasticsearch.yml 中可以设置全局配置的部分，而 mapping 部分，则是这节之前介绍的内容。如下为定义所有以 te 开头的索引的模板：

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curl -XPUT http://localhost:9200/_template/template_1 -d ' {     "template" : "te*",     "settings" : {         "number_of_shards" : 1     },     "mappings" : {         "type1" : {             "_source" : { "enabled" : false }         }     } }'

同时，索引模板是有序合并的。如果我们在同一类索引里，又想单独修改某一小类索引的一两处单独设置，可以再累加一层模板：

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curl -XPUT http://localhost:9200/_template/template_2 -d ' {     "order" : 1,     "template" : "te*",     "settings" : {         "number_of_shards" : 2     },     "mappings" : {         "type1" : {             "_all" : { "enabled" : false }         }     } }'

默认的 order 是 0，那么新创建的 order 为 1 的 template_2 在合并时优先级大于 template_1。最终，对tete*/type1 的索引模板效果相当于：

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{     "settings" : {         "number_of_shards" : 2     },     "mappings" : {         "type1" : {             "_source" : { "enabled" : false },             "_all" : { "enabled" : false }         }     } }

注1：模版合并可以用在，当不想改变原模版，又想微调模版的相关参数时可使用。 创建一个小模版，设置相关修改的参数，保证template值设置和原模版相同，由于两个模版的template相同，那么当有新的索引被创建时会匹配到两个模版，这时两个模版的配置将会合并，order值大的模版参数，将会覆盖order值小的模版参数。

关于创建小模版的配置编写需要注意几个点

1、先认真分析原模版要修改的几个段值的嵌套关系（建议使用网页的json解析工具辅助查看）

2、小模版不需要写原模版所有内容，只需要写想变更的几个字段值

3、小模版不可和原模版同名

4、可以通过请求ES输出原模版json参考，更改，但是需要删除一些导入不兼容的字段（下面注3会提到）

注2：从ES中导出的模版无法直接复制导入，格式有差异

通过访问ES中已有模版logstash3，得到以下模版json

1	http://10.10.1.90:9200/_template/logstash3?pretty

通过删除以上我标红的字符，也就是模版名称段和别名段和多余的符号。 就可以变成以下可以导入的格式。

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curl -XPUT http://127.0.0.1:9200/_template/logstash5 -d ' {     "order" : 1,     "template" : "logstash-*",     "settings" : {       "index" : {         "refresh_interval" : "120s"       }     },     "mappings" : {       "_default_" : {         "_all" : {           "enabled" : false         }       }     } }'

关键参数解释 :
"order":1                            优先级
"template":"logstash-*"     匹配索引库的 Pattern
"aliases" : { }                       别名段

变更模版配置也是一样的：

1、访问该模版得到json
curl http://10.10.1.90:9200/_template/logstash3?pretty

2、变更配置，删除不兼容的字符（以上标红的字符）

3、删除原模版，重新导入

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# 删除模版 curl -XDELETE http://127.0.0.1:9200/_template/logstash3 # 导入 curl -XPUT http://127.0.0.1:9200/_template/logstash3 -d '       修改后的template json '

九、elasticsearch 常用配置参数总结

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# ---------------------------------- Cluster ----------------------------------- # Use a descriptive name for your cluster: # 集群名称，用于定义哪些elasticsearch节点属同一个集群。 cluster.name: bigdata # ------------------------------------ Node ------------------------------------ # 节点名称，用于唯一标识节点，不可重名 node.name: server3 # 1、以下列出了三种集群拓扑模式，如下: # 如果想让节点不具备选举主节点的资格，只用来做数据存储节点。 node.master: false node.data: true # 2、如果想让节点成为主节点，且不存储任何数据，只作为集群协调者。 node.master: true node.data: false # 3、如果想让节点既不成为主节点,又不成为数据节点,那么可将他作为搜索器,从节点中获取数据,生成搜索结果等 node.master: false node.data: false # 这个配置限制了单机上可以开启的ES存储实例的个数,当我们需要单机多实例，则需要把这个配置赋值2，或者更高。 #node.max_local_storage_nodes: 1 # ----------------------------------- Index ------------------------------------ # 设置索引的分片数,默认为5  "number_of_shards" 是索引创建后一次生成的,后续不可更改设置 index.number_of_shards: 5 # 设置索引的副本数,默认为1 index.number_of_replicas: 1 # 索引的刷新频率，默认1秒，太小会造成索引频繁刷新，新的数据写入就慢了。（此参数的设置需要在写入性能和实时搜索中取平衡）通常在ELK场景中需要将值调大一些比如60s，在有_template的情况下，需要设置在应用的_template中才生效。 index.refresh_interval: 120s # ----------------------------------- Paths ------------------------------------ # 数据存储路径，可以设置多个路径用逗号分隔，有助于提高IO。 # path.data: /home/path1,/home/path2 path.data: /home/elk/server3_data # 日志文件路径 path.logs: /var/log/elasticsearch # 临时文件的路径 path.work: /path/to/work # ----------------------------------- Memory ------------------------------------- # 确保 ES_MIN_MEM 和 ES_MAX_MEM 环境变量设置为相同的值,以及机器有足够的内存分配给Elasticsearch # 注意:内存也不是越大越好,一般64位机器,最大分配内存别才超过32G # 当JVM开始写入交换空间时（swapping）ElasticSearch性能会低下,你应该保证它不会写入交换空间 # 设置这个属性为true来锁定内存,同时也要允许elasticsearch的进程可以锁住内存,linux下可以通过 `ulimit -l unlimited` 命令 bootstrap.mlockall: true # 节点用于 fielddata 的最大内存，如果 fielddata # 达到该阈值，就会把旧数据交换出去。该参数可以设置百分比或者绝对值。默认设置是不限制，所以强烈建议设置该值，比如 10%。 indices.fielddata.cache.size: 50mb # indices.fielddata.cache.expire  这个参数绝对绝对不要设置！ indices.breaker.fielddata.limit 默认值是JVM堆内存的60%,注意为了让设置正常生效，一定要确保 indices.breaker.fielddata.limit 的值大于 indices.fielddata.cache.size 的值。否则的话，fielddata 大小一到 limit 阈值就报错，就永远道不了 size 阈值，无法触发对旧数据的交换任务了。 #------------------------------------ Network And HTTP ----------------------------- # 设置绑定的ip地址,可以是ipv4或ipv6的,默认为0.0.0.0 network.bind_host: 192.168.0.1 # 设置其它节点和该节点通信的ip地址,如果不设置它会自动设置,值必须是个真实的ip地址 network.publish_host: 192.168.0.1 # 同时设置bind_host和publish_host上面两个参数 network.host: 192.168.0.1 # 设置集群中节点间通信的tcp端口,默认是9300 transport.tcp.port: 9300 # 设置是否压缩tcp传输时的数据，默认为false,不压缩 transport.tcp.compress: true # 设置对外服务的http端口,默认为9200 http.port: 9200 # 设置请求内容的最大容量,默认100mb http.max_content_length: 100mb # ------------------------------------ Translog ------------------------------------- #当事务日志累积到多少条数据后flush一次。 index.translog.flush_threshold_ops: 50000 # --------------------------------- Discovery -------------------------------------- # 这个参数决定了要选举一个Master至少需要多少个节点，默认值是1，推荐设置为 N/2 + 1，N是集群中节点的数量，这样可以有效避免脑裂 discovery.zen.minimum_master_nodes: 1 # 在java里面GC是很常见的，但在GC时间比较长的时候。在默认配置下，节点会频繁失联。节点的失联又会导致数据频繁重传，甚至会导致整个集群基本不可用。 # discovery参数是用来做集群之间节点通信的，默认超时时间是比较小的。我们把参数适当调大，避免集群GC时间较长导致节点的丢失、失联。 discovery.zen.ping.timeout: 200s discovery.zen.fd.ping_timeout: 200s discovery.zen.fd.ping.interval: 30s discovery.zen.fd.ping.retries: 6 # 设置集群中节点的探测列表，新加入集群的节点需要加入列表中才能被探测到。 discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["10.10.1.244:9300",] # 是否打开广播自动发现节点，默认为true discovery.zen.ping.multicast.enabled: false indices.store.throttle.type: merge indices.store.throttle.max_bytes_per_sec: 100mb

十、调优建议

调优集群的稳定性
1、增大系统最大打开文件描述符数，65535
2、关闭swap，锁定进程地址空间，防止内存swap
JVM调优
1、 -Xms 和 -Xmx 设置成相同值

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# 设置方法 vim /etc/sysconfig/elasticsearch ES_HEAP_SIZE=1g # 根据机器的实际情况设置

2、Heap Size不超过物理内存的一半，且小于32G

调优节点丢失问题
由于在Java里面GC是很常见的，但在GC时间比较长的时候。在默认配置下，节点会频繁失联。节点的失联又会导致数据频繁重传，甚至会导致整个集群基本不可用。我们可以通过参数调整来避免这些问题。


discovery参数ElasticSearch是用来做集群之间发现的，默认设置的超时时间是比较小的。我们把参数适当调大，避免集群GC时间较长导致节点的丢失、失联。

调优集群脑裂问题
建议采用角色分离的方法。
Master 节点不做数据节点

数据节点也没有资格竞选Master节点。
即不做Master节点，又不做数据节点，就是Client节点，用于响应请求，查询数据。

因为角色混合在一起会产生一个问题，当某个数据节点成为Master之后，它马上就会往其他节点发送数据以保证副本的冗余。如果数据量很大的情况下，这个Master就会一直在传送数据，而其他节点确认Master的请求可能就会被丢掉或者超时，这个时候其他节点就会重新选举新Master，造成集群脑裂。

调优索引写入速率

Index调优
index.refresh_interval: 120s    索引速率与搜索实时直接的平衡
index.translog.flush_threshold_ops: 50000    事务日志的刷新间隔，适当增大可降低磁盘IO
indices.store.throttle.max_bytes_per_sec: 100mb    当磁盘IO比较充足，可增大索引合并的限流值

这几个参数的调优原理，上面都有详细的解释。


提高查询速度
严格限制 fielddata cache 占用的内存，最好完全不用。

索引日常维护

定时删除过期索引，可以使用工具，或者写脚本跑计划任务

关闭暂时无需搜索的索引

对不再更新的索引进行optimize

暴走小骚年

感谢分享啊