ElasticSearch 单个节点监控-阿里云开发者社区

集群健康监控是对集群信息进行高度的概括，节点统计值 API 提供了集群中每个节点的统计值。节点统计值很多，在监控的时候仍需要我们清楚哪些指标是最值得关注的。

集群健康监控可以参考这篇文章：ElasticSearch 集群监控

节点信息 Node Info :

curl -XGET 'http://localhost:9200/_nodes'

执行上述命令可以获取所有 node 的信息

_nodes: {
  total: 2,
  successful: 2,
  failed: 0
},
cluster_name: "elasticsearch",
nodes: {
    MSQ_CZ7mTNyOSlYIfrvHag: {
    name: "node0",
    transport_address: "192.168.180.110:9300",
    host: "192.168.180.110",
    ip: "192.168.180.110",
    version: "5.5.0",
    build_hash: "260387d",
    total_indexing_buffer: 103887667,
    roles:{...},
    settings: {...},
    os: {
      refresh_interval_in_millis: 1000,
      name: "Linux",
      arch: "amd64",
      version: "3.10.0-229.el7.x86_64",
      available_processors: 4,
      allocated_processors: 4
    },
    process: {
      refresh_interval_in_millis: 1000,
      id: 3022,
      mlockall: false
    },
    jvm: {
      pid: 3022,
      version: "1.8.0_121",
      vm_name: "Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM",
      vm_version: "25.121-b13",
      vm_vendor: "Oracle Corporation",
      start_time_in_millis: 1507515225302,
      mem: {
      heap_init_in_bytes: 1073741824,
      heap_max_in_bytes: 1038876672,
      non_heap_init_in_bytes: 2555904,
      non_heap_max_in_bytes: 0,
      direct_max_in_bytes: 1038876672
      },
      gc_collectors: [],
      memory_pools: [],
      using_compressed_ordinary_object_pointers: "true",
      input_arguments:{}
    }
    thread_pool:{
      force_merge: {},
      fetch_shard_started: {},
      listener: {},
      index: {},
      refresh: {},
      generic: {},
      warmer: {},
      search: {},
      flush: {},
      fetch_shard_store: {},
      management: {},
      get: {},
      bulk: {},
      snapshot: {}
    }
    transport: {...},
    http: {...},
    plugins: [],
    modules: [],
    ingest: {...}
 }

上面是我已经简写了很多数据之后的返回值，但是指标还是很多，有些是一些常规的指标，对于监控来说，没必要拿取。从上面我们可以主要关注以下这些指标:

os, process, jvm, thread_pool, transport, http, ingest and indices

节点统计 nodes-statistics

节点统计值 API 可通过如下命令获取：

GET /_nodes/stats

得到：

_nodes: {
  total: 2,
  successful: 2,
  failed: 0
},
cluster_name: "elasticsearch",
nodes: {
  MSQ_CZ7mTNyOSlYI0yvHag: {
    timestamp: 1508312932354,
    name: "node0",
    transport_address: "192.168.180.110:9300",
    host: "192.168.180.110",
    ip: "192.168.180.110:9300",
    roles: [],
    indices: {
      docs: {
           count: 6163666,
           deleted: 0
        },
      store: {
           size_in_bytes: 2301398179,
           throttle_time_in_millis: 122850
        },
      indexing: {},
      get: {},
      search: {},
      merges: {},
      refresh: {},
      flush: {},
      warmer: {},
      query_cache: {},
      fielddata: {},
      completion: {},
      segments: {},
      translog: {},
      request_cache: {},
      recovery: {}
  },
  os: {
    timestamp: 1508312932369,
    cpu: {
      percent: 0,
      load_average: {
        1m: 0.09,
        5m: 0.12,
        15m: 0.08
      }
    },
    mem: {
      total_in_bytes: 8358301696,
      free_in_bytes: 1381613568,
      used_in_bytes: 6976688128,
      free_percent: 17,
      used_percent: 83
    },
    swap: {
      total_in_bytes: 8455712768,
      free_in_bytes: 8455299072,
      used_in_bytes: 413696
    },
    cgroup: {
      cpuacct: {},
      cpu: {
        control_group: "/user.slice",
        cfs_period_micros: 100000,
        cfs_quota_micros: -1,
        stat: {}
      }
  }
},
process: {
  timestamp: 1508312932369,
  open_file_descriptors: 228,
  max_file_descriptors: 65536,
  cpu: {
    percent: 0,
    total_in_millis: 2495040
  },
  mem: {
    total_virtual_in_bytes: 5002465280
  }
},
jvm: {
  timestamp: 1508312932369,
  uptime_in_millis: 797735804,
  mem: {
    heap_used_in_bytes: 318233768,
    heap_used_percent: 30,
    heap_committed_in_bytes: 1038876672,
    heap_max_in_bytes: 1038876672,
    non_heap_used_in_bytes: 102379784,
    non_heap_committed_in_bytes: 108773376,
  pools: {
    young: {
      used_in_bytes: 62375176,
      max_in_bytes: 279183360,
      peak_used_in_bytes: 279183360,
      peak_max_in_bytes: 279183360
    },
    survivor: {
      used_in_bytes: 175384,
      max_in_bytes: 34865152,
      peak_used_in_bytes: 34865152,
      peak_max_in_bytes: 34865152
    },
    old: {
      used_in_bytes: 255683208,
      max_in_bytes: 724828160,
      peak_used_in_bytes: 255683208,
      peak_max_in_bytes: 724828160
    }
  }
  },
  threads: {},
  gc: {},
  buffer_pools: {},
  classes: {}
},
  thread_pool: {
    bulk: {},
    fetch_shard_started: {},
    fetch_shard_store: {},
    flush: {},
    force_merge: {},
    generic: {},
    get: {},
    index: {
       threads: 1,
       queue: 0,
       active: 0,
       rejected: 0,
       largest: 1,
       completed: 1
    }
    listener: {},
    management: {},
    refresh: {},
    search: {},
    snapshot: {},
    warmer: {}
  },
  fs: {},
  transport: {
    server_open: 13,
    rx_count: 11696,
    rx_size_in_bytes: 1525774,
    tx_count: 10282,
    tx_size_in_bytes: 1440101928
  },
  http: {
    current_open: 4,
    total_opened: 23
  },
  breakers: {},
  script: {},
  discovery: {},
  ingest: {}
}

节点名是一个 UUID，上面列举了很多指标，下面讲解下：

索引部分 indices

这部分列出了这个节点上所有索引的聚合过的统计值：

docs 展示节点内存有多少文档，包括还没有从段里清除的已删除文档数量。
store 部分显示节点耗用了多少物理存储。这个指标包括主分片和副本分片在内。如果限流时间很大，那可能表明你的磁盘限流设置得过低。
indexing 显示已经索引了多少文档。这个值是一个累加计数器。在文档被删除的时候，数值不会下降。还要注意的是，在发生内部索引操作的时候，这个值也会增加，比如说文档更新。

还列出了索引操作耗费的时间，正在索引的文档数量，以及删除操作的类似统计值。

get 显示通过 ID 获取文档的接口相关的统计值。包括对单个文档的 GET 和 HEAD 请求。
search 描述在活跃中的搜索（ 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。用 query_time_in_millis / query_total 计算的比值，可以用来粗略的评价你的查询有多高效。比值越大，每个查询花费的时间越多，你应该要考虑调优了。

fetch 统计值展示了查询处理的后一半流程（query-then-fetch 里的 fetch ）。如果 fetch 耗时比 query 还多，说明磁盘较慢，或者获取了太多文档，或者可能搜索请求设置了太大的分页（比如， size: 10000 ）。

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。
filter_cache 展示了已缓存的过滤器位集合所用的内存数量，以及过滤器被驱逐出内存的次数。过多的驱逐数可能说明你需要加大过滤器缓存的大小，或者你的过滤器不太适合缓存（比如它们因为高基数而在大量产生，就像是缓存一个 now 时间表达式）。

不过，驱逐数是一个很难评定的指标。过滤器是在每个段的基础上缓存的，而从一个小的段里驱逐过滤器，代价比从一个大的段里要廉价的多。有可能你有很大的驱逐数，但是它们都发生在小段上，也就意味着这些对查询性能只有很小的影响。

把驱逐数指标作为一个粗略的参考。如果你看到数字很大，检查一下你的过滤器，确保他们都是正常缓存的。不断驱逐着的过滤器，哪怕都发生在很小的段上，效果也比正确缓存住了的过滤器差很多。

field_data 显示 fielddata 使用的内存，用以聚合、排序等等。这里也有一个驱逐计数。和 filter_cache 不同的是，这里的驱逐计数是很有用的：这个数应该或者至少是接近于 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，请求语句，或者这三者。
segments 会展示这个节点目前正在服务中的 Lucene 段的数量。这是一个重要的数字。大多数索引会有大概 50–150 个段，哪怕它们存有 TB 级别的数十亿条文档。段数量过大表明合并出现了问题（比如，合并速度跟不上段的创建）。注意这个统计值是节点上所有索引的汇聚总数。记住这点。

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。太大的段数量会增加这些数据结构带来的开销，这个内存使用量就是一个方便用来衡量开销的度量值。

操作系统和进程部分

OS 和 Process 部分基本是自描述的，不会在细节中展开讲解。它们列出来基础的资源统计值，比如 CPU 和负载。OS 部分描述了整个操作系统，而 Process 部分只显示 Elasticsearch 的 JVM 进程使用的资源情况。

这些都是非常有用的指标，不过通常在你的监控技术栈里已经都测量好了。统计值包括下面这些：

CPU
负载
内存使用率（mem.used_percent）
Swap 使用率
打开的文件描述符（open_file_descriptors）

JVM 部分

jvm 部分包括了运行 Elasticsearch 的 JVM 进程一些很关键的信息。最重要的，它包括了垃圾回收的细节，这对你的 Elasticsearch 集群的稳定性有着重大影响。

jvm: {
  timestamp: 1508312932369,
  uptime_in_millis: 797735804,
  mem: {
    heap_used_in_bytes: 318233768,
    heap_used_percent: 30,
    heap_committed_in_bytes: 1038876672,
    heap_max_in_bytes: 1038876672,
    non_heap_used_in_bytes: 102379784,
    non_heap_committed_in_bytes: 108773376,
  }
}

jvm 部分首先列出一些和 heap 内存使用有关的常见统计值。你可以看到有多少 heap 被使用了，多少被指派了（当前被分配给进程的），以及 heap 被允许分配的最大值。理想情况下，heap_committed_in_bytes 应该等于 heap_max_in_bytes 。如果指派的大小更小，JVM 最终会被迫调整 heap 大小——这是一个非常昂贵的操作。如果你的数字不相等，阅读堆内存:大小和交换学习如何正确的配置它。

heap_used_percent 指标是值得关注的一个数字。Elasticsearch 被配置为当 heap 达到 75% 的时候开始 GC。如果你的节点一直 >= 75%，你的节点正处于 内存压力 状态。这是个危险信号，不远的未来可能就有慢 GC 要出现了。

如果 heap 使用率一直 >=85%，你就麻烦了。Heap 在 90–95% 之间，则面临可怕的性能风险，此时最好的情况是长达 10–30s 的 GC，最差的情况就是内存溢出（OOM）异常。

线程池部分

Elasticsearch 在内部维护了线程池。这些线程池相互协作完成任务，有必要的话相互间还会传递任务。通常来说，你不需要配置或者调优线程池，不过查看它们的统计值有时候还是有用的，可以洞察你的集群表现如何。

每个线程池会列出已配置的线程数量（ threads ），当前在处理任务的线程数量（ active ），以及在队列中等待处理的任务单元数量（ queue ）。

如果队列中任务单元数达到了极限，新的任务单元会开始被拒绝，你会在 rejected 统计值上看到它反映出来。这通常是你的集群在某些资源上碰到瓶颈的信号。因为队列满意味着你的节点或集群在用最高速度运行，但依然跟不上工作的蜂拥而入。

这里的一系列的线程池，大多数你可以忽略，但是有一小部分还是值得关注的：

indexing 普通的索引请求的线程池
bulk 批量请求，和单条的索引请求不同的线程池
get Get-by-ID 操作
search 所有的搜索和查询请求
merging 专用于管理 Lucene 合并的线程池

网络部分

transport 显示和 传输地址 相关的一些基础统计值。包括节点间的通信（通常是 9300 端口）以及任意传输客户端或者节点客户端的连接。如果看到这里有很多连接数不要担心；Elasticsearch 在节点之间维护了大量的连接。
http 显示 HTTP 端口（通常是 9200）的统计值。如果你看到 total_opened 数很大而且还在一直上涨，这是一个明确信号，说明你的 HTTP 客户端里有没启用 keep-alive 长连接的。持续的 keep-alive 长连接对性能很重要，因为连接、断开套接字是很昂贵的（而且浪费文件描述符）。请确认你的客户端都配置正确。

参考资料

1、nodes-info

2、nodes-stats

3、ES监控指标

最后：

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ElasticSearch 单个节点监控

节点信息 Node Info :

节点统计 nodes-statistics

索引部分 indices

操作系统和进程部分

JVM 部分

线程池部分

网络部分

参考资料

最后：

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