logstash marking url as dead 问题解决

具体问题如下图所示:

将 INFO 信息打印大致如下所示:

[2018-03-05T16:26:08,711][INFO ][logstash.setting.writabledirectory] Creating directory {:setting=>"path.queue", :path=>"/usr/share/logstash/data/queue"} 
[2018-03-05T16:26:08,727][INFO ][logstash.agent ] No persistent UUID file found. Generating new UUID {:uuid=>"f4d5f9a9-42ca-4765-b3fb-0f4566f440df", :path=>"/usr/share/logstash/data/uuid"} [2018-03-05T16:26:09,175][INFO ][logstash.outputs.elasticsearch] Elasticsearch pool URLs updated {:changes=>{:removed=>[], :added=>[http://logstash_system:xxxxxx@localhost:9200/_xpack/monitoring/?system_id=logstash&system_api_version=2&interval=1s]}}
[2018-03-05T16:26:09,176][INFO ][logstash.outputs.elasticsearch] Running health check to see if an Elasticsearch connection is working {:healthcheck_url=>http://logstash_system:xxxxxx@localhost:9200/, :path=>"/"}
[2018-03-05T16:26:09,262][WARN ][logstash.outputs.elasticsearch] Attempted to resurrect connection to dead ES instance, but got an error. {:url=>#<URI::HTTP:0x59e42e4f URL:http://logstash_system:xxxxxx@localhost:9200/_xpack/monitoring/?system_id=logstash&system_api_version=2&interval=1s>, :error_type=>LogStash::Outputs::ElasticSearch::HttpClient::Pool::HostUnreachableError, :error=>"Elasticsearch Unreachable: [http://logstash_system:xxxxxx@localhost:9200/][Manticore::SocketException] Connection refused (Connection refused)"}

首先,从日志上看到发现可能是 es 被写死了,即无法再写入更多的数据,既然这样,那么很自然的就会想到限流 logstash 数据的写入,配置logstash-5.4.1/config/logstash.yml修改:

  降低 pipeline 中的 workers 的量,由原来的 32 -> 16, batch size 修改 1000 -> 500, delay 修改 200 -> 1000, output.workers: 16 -> 8

修改完毕之后重启 logstash 发现过一段时间还会有相应的日志出现,找了半天终于 google 中找到有一个老外说的可能是 xpack 做的 helth check 影响的,我一看日志果然有对应每隔 1s 会对 es 做一次 helth check,于是就在 logstash.yml 中增加一行:

xpack.monitoring.enabled: false

 即去除 xpack 的监控,再重新启动 logstash 后观察了一段时间果然不会再有任何的 WARN 和 ERROR 日志,问题得以解决。

总结

  我猜测,这确实是 xpack 的问题,因为它每1s 去 ping es 状态,当集群繁忙时很容易导致 time out,此时 logstash 认为 es 不可达,就会一直轮询等待。去除掉 xpack 的helth check 等监控,由 logstash 自己写入时判断即可。

【2018-03-06 18:08:56 记录】

   昨天修改完,今天查看发现仍然有上面提到的异常日志,于是继续查看。对应的logstash 以及 ElasticSearch 服务器对应的负载、cpu 都不是太高,初步怀疑可能是 io 的问题,即很频繁的进行 io 交互。

   通过查看日志发现在很多的时间内,反复提示 ‘send a bulk request to elasticsearch’ 的错误,代表logstash在不断的,快速的给ES发送 bulk reuqest。我们查看logstash的配置发现,默认的配置是:

# How many events to retrieve from inputs
pipeline.batch.size: 125
# milliseconds
pipeline.batch.delay: 5

而我当前配置是:

pipeline:
  workers: 32
  batch:
    size: 200
    delay: 100
  output:
    workers: 8
  unsafe_shutdown: false

queue:
  type: persisted
  page_capacity: 250mb
  max_events: 10000
  max_bytes: 1gb
  checkpoint:
    acks: 10000
    writes: 10000
    interval: 1000

  这里的单位是milliseconds,即每个 logstash 的 instance,每 100 毫秒会发送 200 条 request 到ES集群,这个会导致ES集群的网络io过载。

  那么,是不是说我们需要把每个 batch 之间的间隔增大,把每次batch的size调大?比如batch.size = 500, batch.delay = 500,就能防止出现以上的问题?

  经过测试这样是可行的。
  由于下面配置的 max_bytes 以及 max_events 的限制,修改后的配置如下(仅供参考):

pipeline:
  workers: 16
  batch:
    size: 500
    delay: 200
  output:
    workers: 12
  unsafe_shutdown: false

queue:
  type: persisted
  page_capacity: 250mb
  max_events: 10000
  max_bytes: 1gb
  checkpoint:
    acks: 10000
    writes: 10000
    interval: 1000

  这样配置的目的有那么几个:

  1. 尽量一次读出最大可能条数据,这样可以最大程度的降低与 ES 之间的 IO 交互。

  2. 间隔时间不能太久,刚开始配置 1000,发现还是出现又降低到 500,错误变少了,分析发现应该是间隔时间长了,logstash 堵在队列中的数据就会增多,这样导致读取的频次永远不会降低,尤其是过了一段时间发现部分日质数量比较大的收集延迟变大。故综合考虑将延迟时间修改为 200。

  3. 由于 CPU 核数比较高达到40多个,故将 output.workers 线程数增加,提升处理能力,减少数据拥堵,降低延迟度。

  最后总结一句:以上报错信息其实并不影响整体日志收集,这个错误只是 logstash 自己认为可能不可达,是由于其中的组件导致的,查了下 github 上的说法,后续最新版本可能会解决这个误报问题,但是不是说我们就不管不顾了,而是要想办法将这个错误频次降低,尽最大可能使其运行良好。

 【2018-05-06 10:18:56 记录】

  在这期间将 ELK 收集日志丢失日志问题解决。最主要还是配置不合理导致的。问题原因是因为配置的 filebeat 中不可达等待最长时间为:3min,如果中途 logstash 拥堵比较严重,elasticsearch 负载又高,极大可能会造成 filebeat 休眠超过3min,看最新版本 filebeat 默认为 1天,其实配置是合理的,虽然有点大,但是总比丢数据要来的好。将其中的配置增大为 1h 后,再不会发生丢失日志的情况。

  解决 ELK 收集日志延迟比较高的问题,尝试了很多优化发现无法从根本上解决,于是将最耗资源的 nginx_log 和 push_log 单独迁移到各自小的集群上,剩下所有的其他日志仍然保留在现有集群上,从此以后各种问题得以解决。归结起来就是一句话:有多大能力就干多大的事,不要超过其最大承受能力。

 

posted @ 2018-03-05 17:00  星火燎原智勇  阅读(3237)  评论(0编辑  收藏  举报