es相关监控指标梳理

###################ElasticSearch监控指标梳理###########################
#author:lugh1                                                       #
#date:2021-09-26                                                    #
#description:ES监控指标                                              #
###################ElasticSearch监控指标梳理###########################
 
##集群
status                #集群状态green、yellow、red
number_of_nodes       #集群节点个数
active_primary_shards #正常的主分片数量
active_shards         #正常的分片数
relocating_shards     #正在迁移的分片数
initializing_shards   #刚刚创建的分片数
unassigned_shards     #未分配的分片数
nodes.count           #节点数量
indices.count         #总的索引数量
indices.shards.total  #总分片数
indices.docs.count    #总的文档数
indices.store.size_in_bytes #总存储大小
indices.fielddata.memory_size_in_bytes #用于fielddata的内存总大小
indices.query_cache.memory_size_in_bytes #用于查询缓存的总内存大小
indices.segments.count #段总数量
#如上内容可以通过/_cat/_health和/_cluster/stats查看
 
##查询
indices.search.query_total           #查询总数
indices.search.query_time_in_millis  #查询总时间
indices.search.query_current         #当前正在进行的查询数量
indices.search.fetch_total           #提取总数
indices.search.fetch_time_in_millis  #花费在提取上的总时间
indices.search.fetch_current         #当前正在进行的提取数
 
 
##索引
indices.indexing.index_total             #索引的文件总数
indices.indexing.index_time_in_millis    #索引文档总时间
indices.indexing.index_current           #目前索引的文件数量
indices.refresh.total                    #索引刷新总数
indices.refresh.total_time_in_millis     #刷新指数的总时间
indices.flush.total                      #索引刷新总数到磁盘
indices.flush.total_time_in_millis       #将索引刷新到磁盘上的总时间
merges.current_docs                      #目前的合并。合并目前正在处理中
merges.total_docs                        #合并总数。合并总数的计数
merges.total_stopped_time_in_millis      #合并花费的总时间。合并段的所有时间的聚合
 
 
##节点
nodes.roles                  #比如masternode，datanode
nodes.indices.docs           #每个节点内存的文档数
nodes.indices.store          #节点耗用了多少物理存储
nodes.indices.indexing       #节点索引相关指标
nodes.indices.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
nodes.indices.search         #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
nodes.indices.fielddata      #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
nodes.indices.segments       #展示这个节点目前正在服务中的 Lucene 段的数量
nodes.indices.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。
nodes.thread.pool            #节点线程池相关指标
nodes.breaks                 #熔断相关指标，有总熔断以及查询熔断和fielddata熔断等
  
##机器
nodes.os.cpu.percent               #CPU使用率
nodes.os.cpu.load_averager         #负载
nodes.os.mem                       #内存使用相关指标
nodes.os.swap                      #Swap使用相关指标
nodes.process.open_filedescriptors #打开的文件描述符
nodes.fs                           #文件系统相关指标，比如IO，读写，磁盘存储和目录等
nodes.http.current_open            #http连接当前打开数
网络流出/流入字节数，tcp连接等
 
 
 
##JVM&GC
nodes.jvm.gc.collectors.young.collection_count           #年轻代垃圾回收总数
nodes.jvm.gc.collectors.young.collection_time_in_millis  #年轻代垃圾回收耗时
nodes.jvm.gc.collectors.old.collection_count             #年老代垃圾回收总数
nodes.jvm.gc.collectors.old.collection_time_in_millis    #年老代垃圾回收耗时
nodes.jvm.mem.heap_used_percent                          #当前JVM堆占比
nodes.jvm.mem.heap_committed_in_bytes                    #已提交的JVM堆量
nodes.jvm.threads                                        #jvm线程相关指标
nodes.jvm.classes                                        #jvm类加载相关指标
 
 
##其他
正在运行的任务数，运行时间，任务类型，运行节点等       #/_cat/tasks
每个索引的状态，health，主副分片，文档数，存储的大小等 #/_cat/indices
排队的任务数量                                   #/_cat/pending_tasks
 
参考:
https://blog.csdn.net/wuzhiwei549/article/details/83211715
https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/_cluster_health.html
https://blog.csdn.net/prestigeding/article/details/89815143