ElasticSearch 集群监控

摘要：最近在做的信息集群和节点监控，特此稍微整理下学到的东西。这篇文章主要介绍集群的监控。把想象成一个需要及时调查的警告。指出你集群中的主分片数量。运行在虚拟机中，这意味着垃圾回收的持续时间和频率将成为其他重要的监控领域。

最近在做 ElasticSearch 的信息（集群和节点）监控，特此稍微整理下学到的东西。这篇文章主要介绍集群的监控。

Elasticsearch 提供了大量的 Metric，可以帮助您检测到问题的迹象，在遇到节点不可用、out-of-memory、long garbage collection times 的时候采取相应措施。但是指标太多了，有时我们并不需要这么多，这就需要我们进行筛选。

一个 Elasticsearch 集群至少包括一个节点和一个索引。或者它 可能有一百个数据节点、三个多带带的主节点，以及一小打客户端节点——这些共同操作一千个索引（以及上万个分片）。

不管集群扩展到多大规模，你都会想要一个快速获取集群状态的途径。Cluster Health API 充当的就是这个角色。你可以把它想象成是在一万英尺的高度鸟瞰集群。它可以告诉你安心吧一切都好，或者警告你集群某个地方有问题。

让我们执行一下 cluster-health API 然后看看响应体是什么样子的：

GET _cluster/health

和 Elasticsearch 里其他 API 一样，cluster-health 会返回一个 JSON 响应。这对自动化和告警系统来说，非常便于解析。响应中包含了和你集群有关的一些关键信息：

{
   "cluster_name": "elasticsearch_zach",
   "status": "green",
   "timed_out": false,
   "number_of_nodes": 1,
   "number_of_data_nodes": 1,
   "active_primary_shards": 10,
   "active_shards": 10,
   "relocating_shards": 0,
   "initializing_shards": 0,
   "unassigned_shards": 0
}

响应信息中最重要的一块就是 status 字段。状态可能是下列三个值之一 :

number_of_nodes 和 number_of_data_nodes 这个命名完全是自描述的。

active_primary_shards 指出你集群中的主分片数量。这是涵盖了所有索引的汇总值。

active_shards 是涵盖了所有索引的所有分片的汇总值，即包括副本分片。

relocating_shards 显示当前正在从一个节点迁往其他节点的分片的数量。通常来说应该是 0，不过在 Elasticsearch 发现集群不太均衡时，该值会上涨。比如说：添加了一个新节点，或者下线了一个节点。

initializing_shards 是刚刚创建的分片的个数。比如，当你刚创建第一个索引，分片都会短暂的处于 initializing 状态。这通常会是一个临时事件，分片不应该长期停留在 initializing状态。你还可能在节点刚重启的时候看到 initializing 分片：当分片从磁盘上加载后，它们会从initializing 状态开始。

unassigned_shards 是已经在集群状态中存在的分片，但是实际在集群里又找不着。通常未分配分片的来源是未分配的副本。比如，一个有 5 分片和 1 副本的索引，在单节点集群上，就会有 5 个未分配副本分片。如果你的集群是 red 状态，也会长期保有未分配分片（因为缺少主分片）。

集群统计信息包含 集群的分片数，文档数，存储空间，缓存信息，内存作用率，插件内容，文件系统内容，JVM 作用状况，系统 CPU，OS 信息，段信息。

查看全部统计信息命令：

curl -XGET "http://localhost:9200/_cluster/stats?human&pretty"

返回 JSON 结果：

{
   "timestamp": 1459427693515,
   "cluster_name": "elasticsearch",
   "status": "green",
   "indices": {
      "count": 2,
      "shards": {
         "total": 10,
         "primaries": 10,
         "replication": 0,
         "index": {
            "shards": {
               "min": 5,
               "max": 5,
               "avg": 5
            },
            "primaries": {
               "min": 5,
               "max": 5,
               "avg": 5
            },
            "replication": {
               "min": 0,
               "max": 0,
               "avg": 0
            }
         }
      },
      "docs": {
         "count": 10,
         "deleted": 0
      },
      "store": {
         "size": "16.2kb",
         "size_in_bytes": 16684,
         "throttle_time": "0s",
         "throttle_time_in_millis": 0
      },
      "fielddata": {
         "memory_size": "0b",
         "memory_size_in_bytes": 0,
         "evictions": 0
      },
      "query_cache": {
         "memory_size": "0b",
         "memory_size_in_bytes": 0,
         "total_count": 0,
         "hit_count": 0,
         "miss_count": 0,
         "cache_size": 0,
         "cache_count": 0,
         "evictions": 0
      },
      "completion": {
         "size": "0b",
         "size_in_bytes": 0
      },
      "segments": {
         "count": 4,
         "memory": "8.6kb",
         "memory_in_bytes": 8898,
         "terms_memory": "6.3kb",
         "terms_memory_in_bytes": 6522,
         "stored_fields_memory": "1.2kb",
         "stored_fields_memory_in_bytes": 1248,
         "term_vectors_memory": "0b",
         "term_vectors_memory_in_bytes": 0,
         "norms_memory": "384b",
         "norms_memory_in_bytes": 384,
         "doc_values_memory": "744b",
         "doc_values_memory_in_bytes": 744,
         "index_writer_memory": "0b",
         "index_writer_memory_in_bytes": 0,
         "version_map_memory": "0b",
         "version_map_memory_in_bytes": 0,
         "fixed_bit_set": "0b",
         "fixed_bit_set_memory_in_bytes": 0,
         "file_sizes": {}
      },
      "percolator": {
         "num_queries": 0
      }
   },
   "nodes": {
      "count": {
         "total": 1,
         "data": 1,
         "coordinating_only": 0,
         "master": 1,
         "ingest": 1
      },
      "versions": [
         "5.6.3"
      ],
      "os": {
         "available_processors": 8,
         "allocated_processors": 8,
         "names": [
            {
               "name": "Mac OS X",
               "count": 1
            }
         ],
         "mem" : {
            "total" : "16gb",
            "total_in_bytes" : 17179869184,
            "free" : "78.1mb",
            "free_in_bytes" : 81960960,
            "used" : "15.9gb",
            "used_in_bytes" : 17097908224,
            "free_percent" : 0,
            "used_percent" : 100
         }
      },
      "process": {
         "cpu": {
            "percent": 9
         },
         "open_file_descriptors": {
            "min": 268,
            "max": 268,
            "avg": 268
         }
      },
      "jvm": {
         "max_uptime": "13.7s",
         "max_uptime_in_millis": 13737,
         "versions": [
            {
               "version": "1.8.0_74",
               "vm_name": "Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM",
               "vm_version": "25.74-b02",
               "vm_vendor": "Oracle Corporation",
               "count": 1
            }
         ],
         "mem": {
            "heap_used": "57.5mb",
            "heap_used_in_bytes": 60312664,
            "heap_max": "989.8mb",
            "heap_max_in_bytes": 1037959168
         },
         "threads": 90
      },
      "fs": {
         "total": "200.6gb",
         "total_in_bytes": 215429193728,
         "free": "32.6gb",
         "free_in_bytes": 35064553472,
         "available": "32.4gb",
         "available_in_bytes": 34802409472
      },
      "plugins": [
        {
          "name": "analysis-icu",
          "version": "5.6.3",
          "description": "The ICU Analysis plugin integrates Lucene ICU module into elasticsearch, adding ICU relates analysis components.",
          "classname": "org.elasticsearch.plugin.analysis.icu.AnalysisICUPlugin",
          "has_native_controller": false
        },
        {
          "name": "ingest-geoip",
          "version": "5.6.3",
          "description": "Ingest processor that uses looksup geo data based on ip adresses using the Maxmind geo database",
          "classname": "org.elasticsearch.ingest.geoip.IngestGeoIpPlugin",
          "has_native_controller": false
        },
        {
          "name": "ingest-user-agent",
          "version": "5.6.3",
          "description": "Ingest processor that extracts information from a user agent",
          "classname": "org.elasticsearch.ingest.useragent.IngestUserAgentPlugin",
          "has_native_controller": false
        }
      ]
   }
}

在运行 Elasticsearch 时，内存是您要密切监控的关键资源之一。 Elasticsearch 和 Lucene 以两种方式利用节点上的所有可用 RAM：JVM heap 和文件系统缓存。 Elasticsearch 运行在Java虚拟机（JVM）中，这意味着JVM垃圾回收的持续时间和频率将成为其他重要的监控领域。

上面返回的 JSON监控的指标有我个人觉得有这些：

nodes.successful

nodes.failed

nodes.total

nodes.mem.used_percent

nodes.process.cpu.percent

nodes.jvm.mem.heap_used

可以看到 JSON 文件是很复杂的，如果从这复杂的 JSON 中获取到对应的指标（key）的值呢，这里请看文章 ：JsonPath —— JSON 解析神器

这里主要讲下 ES 集群的一些监控信息，有些监控指标是个人觉得需要监控的，但是具体情况还是得看需求了。下篇文章主要讲节点的监控信息。转载请注明地址：http://www.54tianzhisheng.cn/2017/10/15/ElasticSearch-cluster-health-metrics/

1、How to monitor Elasticsearch performance

2、ElasticSearch 性能监控

3、cluster-health

4、cluster-stats

1、Elasticsearch 默认分词器和中分分词器之间的比较及使用方法

2、全文搜索引擎 Elasticsearch 集群搭建入门教程