摘要:会展示这个节点目前正在服务中的段的数量。线程池部分在内部维护了线程池。这些线程池相互协作完成任务,有必要的话相互间还会传递任务。每个线程池会列出已配置的线程数量,当前在处理任务的线程数量,以及在队列中等待处理的任务单元数量。
集群健康监控是对集群信息进行高度的概括,节点统计值 API 提供了集群中每个节点的统计值。节点统计值很多,在监控的时候仍需要我们清楚哪些指标是最值得关注的。
集群健康监控可以参考这篇文章:ElasticSearch 集群监控
curl -XGET "http://localhost:9200/_nodes"
执行上述命令可以获取所有 node 的信息
_nodes: { total: 2, successful: 2, failed: 0 }, cluster_name: "elasticsearch", nodes: { MSQ_CZ7mTNyOSlYIfrvHag: { name: "node0", transport_address: "192.168.180.110:9300", host: "192.168.180.110", ip: "192.168.180.110", version: "5.5.0", build_hash: "260387d", total_indexing_buffer: 103887667, roles:{...}, settings: {...}, os: { refresh_interval_in_millis: 1000, name: "Linux", arch: "amd64", version: "3.10.0-229.el7.x86_64", available_processors: 4, allocated_processors: 4 }, process: { refresh_interval_in_millis: 1000, id: 3022, mlockall: false }, jvm: { pid: 3022, version: "1.8.0_121", vm_name: "Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM", vm_version: "25.121-b13", vm_vendor: "Oracle Corporation", start_time_in_millis: 1507515225302, mem: { heap_init_in_bytes: 1073741824, heap_max_in_bytes: 1038876672, non_heap_init_in_bytes: 2555904, non_heap_max_in_bytes: 0, direct_max_in_bytes: 1038876672 }, gc_collectors: [], memory_pools: [], using_compressed_ordinary_object_pointers: "true", input_arguments:{} } thread_pool:{ force_merge: {}, fetch_shard_started: {}, listener: {}, index: {}, refresh: {}, generic: {}, warmer: {}, search: {}, flush: {}, fetch_shard_store: {}, management: {}, get: {}, bulk: {}, snapshot: {} } transport: {...}, http: {...}, plugins: [], modules: [], ingest: {...} }
上面是我已经简写了很多数据之后的返回值,但是指标还是很多,有些是一些常规的指标,对于监控来说,没必要拿取。从上面我们可以主要关注以下这些指标:
os, process, jvm, thread_pool, transport, http, ingest and indices节点统计 nodes-statistics
节点统计值 API 可通过如下命令获取:
GET /_nodes/stats
得到:
_nodes: { total: 2, successful: 2, failed: 0 }, cluster_name: "elasticsearch", nodes: { MSQ_CZ7mTNyOSlYI0yvHag: { timestamp: 1508312932354, name: "node0", transport_address: "192.168.180.110:9300", host: "192.168.180.110", ip: "192.168.180.110:9300", roles: [], indices: { docs: { count: 6163666, deleted: 0 }, store: { size_in_bytes: 2301398179, throttle_time_in_millis: 122850 }, indexing: {}, get: {}, search: {}, merges: {}, refresh: {}, flush: {}, warmer: {}, query_cache: {}, fielddata: {}, completion: {}, segments: {}, translog: {}, request_cache: {}, recovery: {} }, os: { timestamp: 1508312932369, cpu: { percent: 0, load_average: { 1m: 0.09, 5m: 0.12, 15m: 0.08 } }, mem: { total_in_bytes: 8358301696, free_in_bytes: 1381613568, used_in_bytes: 6976688128, free_percent: 17, used_percent: 83 }, swap: { total_in_bytes: 8455712768, free_in_bytes: 8455299072, used_in_bytes: 413696 }, cgroup: { cpuacct: {}, cpu: { control_group: "/user.slice", cfs_period_micros: 100000, cfs_quota_micros: -1, stat: {} } } }, process: { timestamp: 1508312932369, open_file_descriptors: 228, max_file_descriptors: 65536, cpu: { percent: 0, total_in_millis: 2495040 }, mem: { total_virtual_in_bytes: 5002465280 } }, jvm: { timestamp: 1508312932369, uptime_in_millis: 797735804, mem: { heap_used_in_bytes: 318233768, heap_used_percent: 30, heap_committed_in_bytes: 1038876672, heap_max_in_bytes: 1038876672, non_heap_used_in_bytes: 102379784, non_heap_committed_in_bytes: 108773376, pools: { young: { used_in_bytes: 62375176, max_in_bytes: 279183360, peak_used_in_bytes: 279183360, peak_max_in_bytes: 279183360 }, survivor: { used_in_bytes: 175384, max_in_bytes: 34865152, peak_used_in_bytes: 34865152, peak_max_in_bytes: 34865152 }, old: { used_in_bytes: 255683208, max_in_bytes: 724828160, peak_used_in_bytes: 255683208, peak_max_in_bytes: 724828160 } } }, threads: {}, gc: {}, buffer_pools: {}, classes: {} }, thread_pool: { bulk: {}, fetch_shard_started: {}, fetch_shard_store: {}, flush: {}, force_merge: {}, generic: {}, get: {}, index: { threads: 1, queue: 0, active: 0, rejected: 0, largest: 1, completed: 1 } listener: {}, management: {}, refresh: {}, search: {}, snapshot: {}, warmer: {} }, fs: {}, transport: { server_open: 13, rx_count: 11696, rx_size_in_bytes: 1525774, tx_count: 10282, tx_size_in_bytes: 1440101928 }, http: { current_open: 4, total_opened: 23 }, breakers: {}, script: {}, discovery: {}, ingest: {} }
节点名是一个 UUID,上面列举了很多指标,下面讲解下:
索引部分 indices这部分列出了这个节点上所有索引的聚合过的统计值 :
docs 展示节点内存有多少文档,包括还没有从段里清除的已删除文档数量。
store 部分显示节点耗用了多少物理存储。这个指标包括主分片和副本分片在内。如果限流时间很大,那可能表明你的磁盘限流设置得过低。
indexing 显示已经索引了多少文档。这个值是一个累加计数器。在文档被删除的时候,数值不会下降。还要注意的是,在发生内部 索引操作的时候,这个值也会增加,比如说文档更新。
还列出了索引操作耗费的时间,正在索引的文档数量,以及删除操作的类似统计值。
get 显示通过 ID 获取文档的接口相关的统计值。包括对单个文档的 GET 和 HEAD 请求。
search 描述在活跃中的搜索( open_contexts )数量、查询的总数量、以及自节点启动以来在查询上消耗的总时间。用 query_time_in_millis / query_total 计算的比值,可以用来粗略的评价你的查询有多高效。比值越大,每个查询花费的时间越多,你应该要考虑调优了。
fetch 统计值展示了查询处理的后一半流程(query-then-fetch 里的 fetch )。如果 fetch 耗时比 query 还多,说明磁盘较慢,或者获取了太多文档,或者可能搜索请求设置了太大的分页(比如, size: 10000 )。
merges 包括了 Lucene 段合并相关的信息。它会告诉你目前在运行几个合并,合并涉及的文档数量,正在合并的段的总大小,以及在合并操作上消耗的总时间。
filter_cache 展示了已缓存的过滤器位集合所用的内存数量,以及过滤器被驱逐出内存的次数。过多的驱逐数 可能 说明你需要加大过滤器缓存的大小,或者你的过滤器不太适合缓存(比如它们因为高基数而在大量产生,就像是缓存一个 now 时间表达式)。
不过,驱逐数是一个很难评定的指标。过滤器是在每个段的基础上缓存的,而从一个小的段里驱逐过滤器,代价比从一个大的段里要廉价的多。有可能你有很大的驱逐数,但是它们都发生在小段上,也就意味着这些对查询性能只有很小的影响。
把驱逐数指标作为一个粗略的参考。如果你看到数字很大,检查一下你的过滤器,确保他们都是正常缓存的。不断驱逐着的过滤器,哪怕都发生在很小的段上,效果也比正确缓存住了的过滤器差很多。
field_data 显示 fielddata 使用的内存, 用以聚合、排序等等。这里也有一个驱逐计数。和 filter_cache 不同的是,这里的驱逐计数是很有用的:这个数应该或者至少是接近于 0。因为 fielddata 不是缓存,任何驱逐都消耗巨大,应该避免掉。如果你在这里看到驱逐数,你需要重新评估你的内存情况,fielddata 限制,请求语句,或者这三者。
segments 会展示这个节点目前正在服务中的 Lucene 段的数量。 这是一个重要的数字。大多数索引会有大概 50–150 个段,哪怕它们存有 TB 级别的数十亿条文档。段数量过大表明合并出现了问题(比如,合并速度跟不上段的创建)。注意这个统计值是节点上所有索引的汇聚总数。记住这点。
memory 统计值展示了 Lucene 段自己用掉的内存大小。 这里包括底层数据结构,比如倒排表,字典,和布隆过滤器等。太大的段数量会增加这些数据结构带来的开销,这个内存使用量就是一个方便用来衡量开销的度量值。
操作系统和进程部分OS 和 Process 部分基本是自描述的,不会在细节中展开讲解。它们列出来基础的资源统计值,比如 CPU 和负载。OS 部分描述了整个操作系统,而 Process 部分只显示 Elasticsearch 的 JVM 进程使用的资源情况。
这些都是非常有用的指标,不过通常在你的监控技术栈里已经都测量好了。统计值包括下面这些:
CPU
负载
内存使用率 (mem.used_percent)
Swap 使用率
打开的文件描述符 (open_file_descriptors)
JVM 部分jvm 部分包括了运行 Elasticsearch 的 JVM 进程一些很关键的信息。 最重要的,它包括了垃圾回收的细节,这对你的 Elasticsearch 集群的稳定性有着重大影响。
jvm: { timestamp: 1508312932369, uptime_in_millis: 797735804, mem: { heap_used_in_bytes: 318233768, heap_used_percent: 30, heap_committed_in_bytes: 1038876672, heap_max_in_bytes: 1038876672, non_heap_used_in_bytes: 102379784, non_heap_committed_in_bytes: 108773376, } }
jvm 部分首先列出一些和 heap 内存使用有关的常见统计值。你可以看到有多少 heap 被使用了,多少被指派了(当前被分配给进程的),以及 heap 被允许分配的最大值。理想情况下,heap_committed_in_bytes 应该等于 heap_max_in_bytes 。如果指派的大小更小,JVM 最终会被迫调整 heap 大小——这是一个非常昂贵的操作。如果你的数字不相等,阅读 堆内存:大小和交换 学习如何正确的配置它。
heap_used_percent 指标是值得关注的一个数字。Elasticsearch 被配置为当 heap 达到 75% 的时候开始 GC。如果你的节点一直 >= 75%,你的节点正处于 内存压力 状态。这是个危险信号,不远的未来可能就有慢 GC 要出现了。
如果 heap 使用率一直 >=85%,你就麻烦了。Heap 在 90–95% 之间,则面临可怕的性能风险,此时最好的情况是长达 10–30s 的 GC,最差的情况就是内存溢出(OOM)异常。
线程池部分Elasticsearch 在内部维护了线程池。 这些线程池相互协作完成任务,有必要的话相互间还会传递任务。通常来说,你不需要配置或者调优线程池,不过查看它们的统计值有时候还是有用的,可以洞察你的集群表现如何。
每个线程池会列出已配置的线程数量( threads ),当前在处理任务的线程数量( active ),以及在队列中等待处理的任务单元数量( queue )。
如果队列中任务单元数达到了极限,新的任务单元会开始被拒绝,你会在 rejected 统计值上看到它反映出来。这通常是你的集群在某些资源上碰到瓶颈的信号。因为队列满意味着你的节点或集群在用最高速度运行,但依然跟不上工作的蜂拥而入。
这里的一系列的线程池,大多数你可以忽略,但是有一小部分还是值得关注的:
indexing 普通的索引请求的线程池
bulk 批量请求,和单条的索引请求不同的线程池
get Get-by-ID 操作
search 所有的搜索和查询请求
merging 专用于管理 Lucene 合并的线程池
网络部分transport 显示和 传输地址 相关的一些基础统计值。包括节点间的通信(通常是 9300 端口)以及任意传输客户端或者节点客户端的连接。如果看到这里有很多连接数不要担心;Elasticsearch 在节点之间维护了大量的连接。
http 显示 HTTP 端口(通常是 9200)的统计值。如果你看到 total_opened 数很大而且还在一直上涨,这是一个明确信号,说明你的 HTTP 客户端里有没启用 keep-alive 长连接的。持续的 keep-alive 长连接对性能很重要,因为连接、断开套接字是很昂贵的(而且浪费文件描述符)。请确认你的客户端都配置正确。
参考资料1、nodes-info
2、nodes-stats
3、ES监控指标
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