Elasticsearch是一个开源的分布式文档存储和搜索引擎,可以近乎实时地存储和检索数据结构,它很大程度上依赖于Apache Lucence--一个用Java编写的全文搜索引擎。
另外Elasticsearch入门,我强烈推荐ElasticSearch新手搭建手册和这篇优秀的REST API设计指南 给你,这两个指南都是非常想尽的入门手册。
实战业务场景中,当我们遇到集群响应比平常慢且 CPU 使用率高时,我们需要做问题排查,找到根因集群才能恢复“如丝般流畅"。
Elasticsearch 和 Lucene 都是 Java 语言编写,这意味着我们必须注意堆内存的设置。
场景描述:本文是较早的一篇关于Elasticsearch性能指标监控的博文,内容总结全面,作者 Emily Chang,原文地址:https://www.datadoghq.com/blog/monitor-elasticsearch-performance-metrics,由杨文波同学翻译。
声明:本文是较早的一篇关于Elasticsearch性能指标监控的博文,内容总结全面,作者 Emily Chang,原文地址:https://www.datadoghq.com/blog/monitor-elasticsearch-performance-metrics,由杨文波同学翻译。
在生产环境搭建或维护 Elasticsearch 集群和个人搭建集群的小打小闹有非常大的不同。
原文:http://www.enmotech.com/web/detail/1/758/1.html
这是系列文章的第二篇,主要探讨:Elasitcsearch CPU 使用率突然飙升,怎么办?
墨墨导读:本文是近期ScaleGrid发布的2019 PG趋势报告,从不同的角度解读了PostgreSQL如何在众多优秀的RDBMS中脱颖而出,原文:https://scalegrid.io/blog/2019-postgresql-trends-report-private-vs-public-cloud-migrations-database-combinations-top-reasons-used/(可复制在浏览器打开或点击“阅读原文”)。
这是系列文章的第五篇,主要探讨:Elasticsearch 出现 “429 reject 报错",怎么办?
当磁盘使用率超过85%,或者达到100%,会导致 Elasticsearch 集群或 Kibana 无法正常提供服务,可能会出现以下几种问题场景:
Zabbix 报警 Elasticsearch 集群状态 yellow。查看发现 Elasticsearch 集群出现 unassigned shard。定位发现是由于集群节点磁盘使用率过高超过85% 触发 Elasticsearch 集群对副本分片停止自动分配。
这是系列文章的第四篇,主要探讨:Elasticsearch JVM 堆内存使用率飙升,怎么办?
导语:本文详细介绍了 ElasticSearch 如搜索性能指标、索引性能指标、内存使用和垃圾回收指标等六类监控关键指标、集群和索引两类大盘配置示例,以及 ES 在查询性能差、索引性能差的两种典型问题场景下详细的原因、排查方式和解决方案,同时也介绍了如何通过 Prometheus 监控搭建可靠的监控系统,详尽全面,推荐给大家,也欢迎各位一起交流。
Elasticsearch( ES )是一款功能强大的开源分布式实时搜索引擎,在日志分析(主要应用场景)、企业级搜索、时序分析等领域有广泛应用,几乎是各大公司搜索分析引擎的开源首选方案。
本文描述问题及解决方法同样适用于 腾讯云 Elasticsearch Service(ES)。
腾讯云 ES 目前提供了自定义 yml 配置。其中 indices.fielddata.cache.size 和 indices.query.bool.max_clause_count 支持通过界面修改,其他参数需要自己传入,每次的配置修改都需要重启集群后生效。针对一些集群常见问题,可通过调整参数来解决。以下案例仅针对腾讯云现阶段支持的自定义参数。
1:黄色,表示所有的主分片均可用,但存在不可用副本分片。此时,搜索结果仍然是完整的,但集群的高可用性在一定程度上受到影响,一般会自动恢复。
这是系列文章的第六篇,主要探讨:Elasticsearch 集群状态变成黄色或者红色,怎么办?
Elasticsearch 是一个开源的分布式 RElasticsearchTful 搜索引擎,作为一个分布式、可扩展、实时的搜索与数据分析引擎,它可以快速存储、搜索和分析大量数据。同时,Elasticsearch 也支持具有负责搜索功能和要求的应用程序的基础引擎, 因此可以应用在很多不同的场景中。
这是系列文章的第一篇,主要探讨:Elasticsearch 磁盘使用率超过警戒水位线,怎么办?
这是系列文章的第三篇,主要探讨:Elasticsearch 断路器报错了,怎么办?
为保证Elasticsearch集群的正常运行,需要对集群的CPU负载,JVM使用率,磁盘使用率等指标进行监控。当这些指标达到阈值时及时处理,保证Elasticsearch集群的正常运行。
Prometheus通过expoeter监控Elasticsearch集群,比传统的APM或者zabbix监控更加深入;配合exporter可已经详细监控这个es集群的信息。
DB-Engines最近发布了2021年4月份的数据库排名。该网站根据数据库管理系统的受欢迎程度对其进行排名,实时统计了370种数据库的排名指数。前20名的排行情况详见下图:
Elasticsearch是非常灵活且功能丰富的搜索引擎,它提供了许多不同查询数据的方法。在实战业务场景中,经常会出现远远低于预期查询速度的慢查询。作为分布式系统的Elasticsearch,可能有各种影响查询性能的因素,包括外部因素,如负载均衡设置,网络延迟(带宽,NIC卡/驱动程序)等。
当客户端发起更新操作时,elasticsearch首先会根据更新条件(例如:update api传入的_id,或update_by_query传入的match语句)找到相应的文档。elasticsearch使用文档的唯一标识符(_id)来定位文档。当找到要更新的文档后,elasticsearch首先会将原有的旧文档标记为删除状态。然后再将会将新文档插入到索引中。新文档具有相同的唯一标识符(_id),以此来实现文档的更新操作。
在当今世界,各行各业每天都有海量数据产生,为了从这些海量数据中获取想要的分析结果,需要对数据进行提取、转换,存储,维护,管理和分析。 这已然远远超出了普通处理工具、数据库等的实现能力,只有基于的分布式架构和并行处理机制的大数据工具所才能实现这些功能。Elasticsearch是响应如前所述大多数用例的最热门的开源数据存储引擎之一。
上一章节,我们讲了Elasticsearch集群的监控,除了腾讯云自己平台提供了丰富的监控参数外,Kibana Monitor也提供了丰富的监控特性。作为信息管理人员我们有必要去结合两者的监控去管理我们的集群服务。那么,我们知道,监控其实是一种被动式的管理,而且需要维护者时时去管理调试。那么能不能在监控到系统有问题的时候提前告警通知呢??答案是肯定的。腾讯云 ES 提供一些关键指标的配置告警功能,配置告警可帮助您及时发现集群问题并进行处理。可以毫不夸张的说集群告警在信息管理中是非常重要的一部分,那么,本文为您介绍通过控制台配置告警的操作。
某日早高峰收到 Elasticsearch 大量查询超时告警,不同于以往,查看 Elasticsearch 查询队列监控后发现,仅123节点存在大量查询请求堆积。
在当今世界,各行各业每天都有海量数据产生,为了从这些海量数据中获取想要的分析结果,需要对数据进行提取、转换,存储,维护,管理和分析。 这已然远远超出了普通处理工具、数据库等的实现能力,只有基于的分布式架构和并行处理机制的大数据工具所才能实现这些功能。 Elasticsearch是响应如前所述大多数用例的最热门的开源数据存储引擎之一。
“本片主要通过两个API讲解Elasticsearch集群监控的指标说明”
当涉及到 Elasticsearch 开发者的面试时,问题通常会更专注于软件开发生命周期内与 Elasticsearch 集成的具体技术细节和实际应用场景。
Elasticsearch 在腾讯内部广泛应用于日志实时分析、结构化数据分析、全文检索等场景,目前单集群规模达到千级节点、万亿级吞吐,同时腾讯联合 Elastic 公司在腾讯云上提供了内核增强版 ES 云服务。海量规模、丰富的应用场景推动着腾讯对原生 ES 进行持续的高可用、高性能、低成本等全方位优化。本次分享主要剖析腾讯对 Elasticsearch 海量规模下的内核优化与实践,希望能和广大 ES 爱好者共同探讨推动 ES 技术的发展。
通过控制每个索引的shard分布,来约束索引分片在集群中数据节点的分布范围,来实现不同业务索引由专用节点负载的效果。且该节点不会服务于其他索引。
elasticsearch集群的健康状态是通过监控和评估集群中的主分片和副本分片的分配情况来确定的。通过查看健康状态能够直观的获取出集群当前的运行状态,分片状态等信息。
elasticsearch集群在某些情况下出现索引无法对索引进行查询或写入。客户端会收到elasticsearch返回的拒绝日志信息。
作者 | Lasse Vilhelmsen 译者 | 刘雅梦 策划 | 李冬梅 文描述了一个自动化的 CPU 垂直扩展系统的实现,在该系统中,优步(Uber)上运行的每个存储工作负载都被分配到了理想数目的内核。如今,该框架已被用于调整超过 50 万个 Docker 容器,自其建立以来,已净减少了超过 12 万个内核的分配,从而每年节省了数百万美元的基础设施支出。 在优步(Uber),我们在容器化环境中运行所有的存储工作负载,如 Docstore、 Schemaless、M3、MySQL、Cass
场景描述:Elasticsearch及相关产品,介绍基于ELK + Kafka 的日志分析系统,Elasticsearch优化经验,阿里云 Elasticsearch服务以及Elasticsearch 运维实践。
某日线上一个6.4.3版本的Elasticsearch集群,规模只有2核4G*3节点,分片有大约10000个,因为JVM堆内存使用率过高,导致节点频繁掉线,在重启了该集群后,分片逐渐恢复,但是最后只剩不到300个分片迟迟无法恢复,通过GET _cluster/allocation/explain 看到如下原因:
集群配置为:8 个 node 节点,16 核 32G,索引 4 分片 1 副本。应用程序的查询逻辑是按经纬度排序后找前 200 条文档。
到本文结尾,你应该对关键指标有一个很好的了解,以便在你遇到Elasticsearch集群的性能或操作问题时进行监视。
在后移动互联网时代,良好的用户体验是增长的基础,而稳定的使用体验则是用户体验的基础。大型的互联网公司,尤其是面向 C 端客户的公司,对业务系统稳定性的要求越来越高,因此对线上问题发现和处理的速度要求通常是分钟级的。比如滴滴等出行公司,打车服务停摆 10 分钟都会导致导致乘客、司机大规模投诉,不仅造成经济损失,而且严重平台商誉和用户口碑。
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