[翻译]Elasticsearch重要文章之四:监控每个节点(Indices部分)

集群的健康只是一个方面,它是对整个集群所有方面的一个很高的概括。节点状态的api是另外一个方面,它提供了关于你的集群中每个节点令你眼花缭乱的统计数据。

节点的状态提供了那么多的统计数据,在你很熟悉它们执勤,你可能不确定哪些指标是至关重要。我们会把需要监控的最重要的几个指标跳出来(我们建议你把所有的统计指标记录下来,例如使用Marvel插件,因为你不知道你哪天可能就需要)。

节点状态的API可以通过下面的方式执行
GET _nodes/stats

在输出内容的开头,我们可以看到集群的名字和我们第一个node的信息:

{
"cluster_name": "elasticsearch_zach",
"nodes": {
  "UNr6ZMf5Qk-YCPA_L18BOQ": {
	 "timestamp": 1408474151742,
	 "name": "Zach",
	 "transport_address": "inet[zacharys-air/192.168.1.131:9300]",
	 "host": "zacharys-air",
	 "ip": [
		"inet[zacharys-air/192.168.1.131:9300]",
		"NONE"
	 ],
   ...

节点会根据一个hash值的顺序来显示,也就是node的uuid值。还有一些关于node的网络属性会显示(例如传输地址和HOST)。这些信息有助于调试发现问题,比如那些节点没有加入集群。通常你可能会发现端口用错了,或者节点绑错了IP地址等等。

Indices部分

indices部分列出的是对于所有的索引在该节点上的汇总信息。

"indices": {
"docs": {
   "count": 6163666,
   "deleted": 0
},
"store": {
   "size_in_bytes": 2301398179,
   "throttle_time_in_millis": 122850
},

它返回的统计信息可以分成这样几个部分:
docs: 显示有多少文档在该节点,以及有多少删除的文档还没有从数据段中清除出去。
store: 显示该节点消耗了多少物理存储,这个数据包含主分片和副分片,如果throttle_time_in_millis太大,说明你设置的磁盘流量太低(参考段的合并一章节)

"indexing": {
   "index_total": 803441,
   "index_time_in_millis": 367654,
   "index_current": 99,
   "delete_total": 0,
   "delete_time_in_millis": 0,
   "delete_current": 0
},
"get": {
   "total": 6,
   "time_in_millis": 2,
   "exists_total": 5,
   "exists_time_in_millis": 2,
   "missing_total": 1,
   "missing_time_in_millis": 0,
   "current": 0
},
"search": {
   "open_contexts": 0,
   "query_total": 123,
   "query_time_in_millis": 531,
   "query_current": 0,
   "fetch_total": 3,
   "fetch_time_in_millis": 55,
   "fetch_current": 0
},
"merges": {
   "current": 0,
   "current_docs": 0,
   "current_size_in_bytes": 0,
   "total": 1128,
   "total_time_in_millis": 21338523,
   "total_docs": 7241313,
   "total_size_in_bytes": 5724869463
},

indexing: 表示索引文档的次数,这个是通过一个计数器累加计数的。当文档被删除时,它不会减少。注意这个值永远是递增的,发生在内部索引数据的时候,包括那些更新操作。

search:列出了主动检索的次数(open_contexts),查询总数,以及从节点启动到现在花在这些查询上的总时间。query_time_in_millis / query_total的比值可以作为你的查询效率的粗略指标。比值越大,每个查询用的时间越多,你就需要考虑调整或者优化。

后面关于fetch的统计,是描述了查询的第二个过程(也就是query_the_fetch里的fetch)。fetch花的时间比query的越多,表示你的磁盘很慢,或者你要fetch的的文档太多。或者你的查询参数分页条件太大,(例如size等于1万)

merges:包含lucene段合并的信息,它会告诉你有多少段合并正在进行,参与的文档数,这些正在合并的段的总大小,以及花在merge上的总时间。
如果你的集群写入比较多,这个merge的统计信息就很重要。merge操作会消耗大量的磁盘io和cpu资源。如果你的索引写入很多,你会看到大量的merge操作,一低昂要阅读《关于索引数据性能方面的提示》这一章节。

注意:更新和删除都会导致大量的合并,因为它们会产生段碎片,这些都需要进行合并。

"filter_cache": {
   "memory_size_in_bytes": 48,
   "evictions": 0
},
"id_cache": {
   "memory_size_in_bytes": 0
},
"fielddata": {
   "memory_size_in_bytes": 0,
   "evictions": 0
},
"segments": {
   "count": 319,
   "memory_in_bytes": 65812120
},
...

filter_cache:表示缓存的filter bitset所占的内存大小,以及一个filter缓存被淘汰的次数。大量的缓存淘汰预示着你可能需要增加你的filter缓存大小,或者你的filter不太适合缓存(例如,你的filter基数比较大,例如缓存当前时间的表达式。译注:意思就是你的filter基数很大,例如你的某个field是表示当前时间,你的filter肯定很大,缓存不容易利用上)

但是淘汰是个很难度量的评价,filter 是被缓存到每个段(segement)上的,在一个小段上淘汰比在一个大段上淘汰容易一些。如果你有很多淘汰,但是都是发生在小的段上,那对查询的性能影响也不大。

把这个淘汰的统计作为一个粗略的指导,如果你看到大量的淘汰,就要调查下你的filter,确保它们是比较适合缓存的。如果filters不断的淘汰,即便是在小的段上,对性能还是有影响的,所以你最好使用适合缓存的filter

id_cache:显示了父子mapping使用的内存,如果你使用了父子映射,id_cache就会在内存里位置一张链接表包含这种关系,这个统计告诉你多少内存正在使用。因为它和父子文档的个数有个明确的线性关系,所以对于这部分内存的使用,你可以做的事情很少,它是常驻内存的,所以你最好经常关注它。

field_data:显示了fielddata使用的内存,fielddata用于聚合、排序等。这里也有一个淘汰数,不像filter_cache,这里的淘汰数很有用,它必须是0或者接近0,因为fielddata 不是缓存,任何淘汰的代价都是很大的,必须要避免的。如果你看到了淘汰,你必须重新评估你的内存情况,关于fielddata的限制,以及查询,或者三者全部。

segments:告诉你当前节点的lucene 段的个数,这可能是一个很重要的数字。大多数的索引应该在50到150个段左右,即便是几T大小的数十亿的文档。大量的段会带来合并的问题(例如:合并赶不上段的产生)。注意这个统计是对一个节点上所有的索引而言的,记住哟。

其中内存的统计,可以告诉你Lucene的段自身需要多少内存。这里包括基础的数据结构,包括提交列表,词典,bloom过滤器等。段的数量多会增加承载这些数据结构的开销,这个内存的使用就是对这个开销的度量。

留言

提示:你的email不会被公布,欢迎留言^_^

*

验证码 * Time limit is exhausted. Please reload CAPTCHA.