Elasticsearch一些使用笔记(持续更新)
这篇博客记录这一些运维ES的一些经验。
1、节点磁盘使用率过高，导致ES集群shard无法分配，丢失数据？
有两个配置，分配副本的时候
| 参数名称 | 默认值 | 含义 |
| cluster.routing.allocation.disk.watermark.low | 85% | 当节点磁盘占用量高于85%时，就不会往该节点分配副本了 |
| cluster.routing.allocation.disk.watermark.high | 90% | 当节点磁盘占用量高于90%时，尝试将该节点的副本重分配到其他节点 |
配置方式
curl -XPUT 'localhost:9200/_cluster/settings' -d '{ "transient": { "cluster.routing.allocation.disk.watermark.low": "90%" } }'
建议：密切关注ES集群节点的性能参数，对潜在风险有感知。
2、模板管理
template机制是比较有用的，特别是管理大量索引的时候。先给一个template的demo。
order：10 template的优先级，优先级高(order数字大的)会覆盖优先级低的template里的字段。
template：test*，这个template会命中test开头的索引。
index.number_of_shards：20 //index的一些配置
index.number_of_replicas:：1
index.refresh_interval：5s
{ "aliases": {}, "order": 10, "template": "test*", "settings": { "index": { "priority": "5", "merge": { "scheduler": { "max_thread_count": "1" } }, "search": { "slowlog": { "threshold": { "query": { "warn": "10s", "debug": "1s", "info": "5s", "trace": "500ms" }, "fetch": { "warn": "1s", "debug": "500ms", "info": "800ms", "trace": "200ms" } } } }, "unassigned": { "node_left": { "delayed_timeout": "5m" } }, "max_result_window": "10000", "number_of_shards": "20", "number_of_replicas": "1", "translog": { "durability": "async" }, "requests": { "cache": { "enable": "true" } }, "mapping": { "ignore_malformed": "true" }, "refresh_interval": "5s" } } }
配置方式
curl -XPUT localhost:9200/_template/template_1 -d ' { "template" : "test*", "order" : 0, "settings" : { "number_of_shards" : 1 }, "mappings" : { "type1" : { "_source" : { "enabled" : false } } } } '
在配置了模板以后，如何建立索引
# 索引创建 curl -XPUT http://35.1.4.127:9200/index_name
3、mapping创建的一些注意事项
在创建索引type mapping的时候要妥善处理好_all和_source，不然会影响索引的性能。
_all，enable的话会把一个type中的所有字段合并成一个大字段，增加索引时间和大小。
_source，enable的话会请求会返回_source的结构体。
一般我们会禁用_all，打开_source。
另外，对时间的处理，可以如下这样，对于各种繁琐的时间格式都是支持的。
配置方式
curl -PUT http://35.1.4.129:9200/index_name/RELATION/_mapping -d '{ "RELATION": { "_all": { "enabled": "false" }, "_source": { "enabled": "true" }, "properties": { "FROM_SFZH": { "type": "keyword" }, "TO_SFZH": { "type": "keyword" }, "CREATE_TIME": { "type": "date", "format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS Z||yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS||yyyy-MM-dd HH:mm:ss,SSS||yyyy/MM/dd HH:mm:ss||yyyy-MM-dd HH:mm:ss,SSS Z||yyyy/MM/dd HH:mm:ss,SSS Z||strict_date_optional_time||epoch_millis||yyyy-MM-dd HH:mm:ss" } } } }'
4、批量数据灌入ES时要禁用副本和刷新
大规模批量导入数据的时候，要禁用副本和刷新，ES在索引数据的时候，如果有副本的话，会同步副本，造成压力。
等到数据索引完成后，在恢复副本。
配置方法
// 关闭
curl -PUT http://35.1.4.129:9200/_settings -d '{ "index": { "number_of_replicas" : 0 "refresh_interval" : -1 } }'
// 打开 curl -PUT http://35.1.4.129:9200/_settings -d '{ "index": { "number_of_replicas" : 1 "refresh_interval" : 5s } }'
5、jvm层面监控和优化
Elasticsearch是java开发的组件，当然可以压测看一下jvm的表现，例如通过jconsole远程连接。
config/jvm.options里面有各种jvm的配置，可以根据硬件资源合理配置一下。jvm调优就不说了。
-Djava.rmi.server.hostname=192.168.1.152 -Dcom.sun.management.jmxremote -Dcom.sun.management.jmxremote.port=9110 -Dcom.sun.management.jmxremote.ssl=false -Dcom.sun.management.jmxremote.authenticate=false
6、高并发查询时，优化ES线程池
当你查询并发上来了，有时候你会发现下面这个异常
EsRejectedExcutionException[rejected execution(queue capacity 50) on.......]
这个原因是在新版本的elasticsearch中线程池已经是fixed类型了，即固定大小的线程池，默认是5*core数，当所有线程忙碌，且队列满的情况下，es会拒绝请求。
多种请求类型对应多种线程池
index：此线程池用于索引和删除操作。它的类型默认为fixed，size默认为可用处理器的数量，队列的size默认为200。 search：此线程池用于搜索和计数请求。它的类型默认为fixed，size默认为(可用处理器的数量* 3) / 2) + 1，队列的size默认为1000。 suggest：此线程池用于建议器请求。它的类型默认为fixed，size默认为可用处理器的数量，队列的size默认为1000。 get：此线程池用于实时的GET请求。它的类型默认为fixed，size默认为可用处理器的数量，队列的size默认为1000。 bulk：此线程池用于批量操作。它的类型默认为fixed，size默认为可用处理器的数量，队列的size默认为50。 percolate：此线程池用于预匹配器操作。它的类型默认为fixed，size默认为可用处理器的数量，队列的size默认为1000。
这里以index为例，可以在elasticsearch.yml中修改线程池配置
threadpool.index.type: fixed threadpool.index.size: 100 threadpool.index.queue_size: 500
通过api控制
curl -XPUT 'localhost:9200/_cluster/settings' -d '{ "transient": { "threadpool.index.type": "fixed", "threadpool.index.size": 100, "threadpool.index.queue_size": 500 } }'
7、 若干副本shard分配不成功，集群状态yellow
7.1 先看看集群状态
curl -XGET http://10.96.78.164:9200/_cluster/health?pretty
结果如下，如果有未分配的分片，unassigned_shards应该不为0，status=yellow。
{ "cluster_name": "elasticsearch", "status": "green", "timed_out": false, "number_of_nodes": 1, "number_of_data_nodes": 1, "active_primary_shards": 575, "active_shards": 575, "relocating_shards": 0, "initializing_shards": 0, "unassigned_shards": 0, "delayed_unassigned_shards": 0, "number_of_pending_tasks": 0, "number_of_in_flight_fetch": 0, "task_max_waiting_in_queue_millis": 0, "active_shards_percent_as_number": 100 }
7.2 查看未分配的shard属于哪个index，以及allocate的目标机器是哪个。
curl -XGET http://localhost:9200/_cat/shards | grep UNASSIGNED
结果
xiankan_xk_qdhj 3 r UNASSIGNED 0 261b 10.96.78.164 yfbf9D3 xiankan_xk_qdhj 2 r UNASSIGNED 0 261b 10.96.78.164 yfbf9D3 xiankan_xk_qdhj 1 r UNASSIGNED 0 261b 10.96.78.164 yfbf9D3 xiankan_xk_qdhj 4 r UNASSIGNED 0 261b 10.96.78.164 yfbf9D3
r-表示副本分片，p是主分片，ip是分配目标机器
7.3 尝试1：索引级别的副本重新分配
有问题的索引，先关闭其副本，然后打开重新分配副本。
关闭
curl -PUT http://35.1.4.129:9200/xiankan_xk_zjhj/_settings -d '{ "index": { "number_of_replicas" : 0 } }'
打开
http://10.96.78.164:9200/xiankan_xk_zjhj/_settings -d '{ "index": { "number_of_replicas": 1 } }'
7.4 尝试2：node级别的副本重新分配
重启shard分配不成功的node，如果shard分布在为数不多的几个node上，可以根据ip重启node上的es实例
杀死es
ps -ef | grep elasticsearch | grep -v grep | awk '{print $2}' | xargs kill -9
启动es
./bin/elasticsearch -d
7.5 尝试3：逐个索引shard的reroute
curl -XPOST 'localhost:9200/_cluster/reroute' -d '{ "commands" : [ { "allocate" : { "index" : "xiankan_xk_zjhj", "shard" : 1, "node" : "yfbf9D3", "allow_primary" : true } } ] }'
