Elasticsearch 最佳实践！

作者: 乐学小乐 | 来源:发表于2020-12-02 10:23 被阅读0次

一. Elasticsearch 集群健康状态

一个 Elasticsearch 集群至少包括一个节点和一个索引。或者它可能有一百个数据节点、三个单独的主节点，以及一小打客户端节点——这些共同操作一千个索引（以及上万个分片）。但是不管集群扩展到多大规模，你都会想要一个快速获取集群状态的途径。Cluster Health API 充当的就是这个角色。你可以把它想象成是在一万英尺的高度鸟瞰集群。它可以告诉你安心吧一切都好，或者警告你集群某个地方有问题。Elasticsearch 里其他 API 一样，cluster-health 会返回一个 JSON 响应。这对自动化和告警系统来说，非常便于解析。响应中包含了和你集群有关的一些关键信息:

查看Elasticsearch健康状态 (*表示ES集群的master主节点)

[root@elk-node03 ~]# curl -XGET 'http://10.0.8.47:9200/_cat/nodes?v'
host      ip        heap.percent ram.percent load node.role master name                      
10.0.8.47 10.0.8.47           53          85 0.16 d         *      elk-node03.kevin.cn
10.0.8.44 10.0.8.44           26          54 0.09 d         m      elk-node01.kevin.cn
10.0.8.45 10.0.8.45           71          81 0.02 d         m      elk-node02.kevin.cn

image.gif

下面两条shell命令都可以监控到Elasticsearch健康状态

[root@elk-node03 ~]# curl 10.0.8.47:9200/_cat/health
1554792912 14:55:12 kevin-elk green 3 3 4478 2239 0 0 0 0 - 100.0%

[root@elk-node03 ~]# curl -X GET 'http://10.0.8.47:9200/_cluster/health?pretty'
{
  cluster_name : kevin-elk,     #集群名称
  status : green,               #为 green 则代表健康没问题，如果是 yellow 或者 red 则是集群有问题
  timed_out : false,               #是否有超时
  number_of_nodes : 3,             #集群中的节点数量
  number_of_data_nodes : 3,
  active_primary_shards : 2234,
  active_shards : 4468,
  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 : 100.0      #集群分片的可用性百分比，如果为0则表示不可用
}

image.gif

正常情况下，Elasticsearch 集群健康状态分为三种：

green:最健康得状态，说明所有的分片包括备份都可用; 这种情况Elasticsearch集群所有的主分片和副本分片都已分配, Elasticsearch集群是 100% 可用的。
yellow :基本的分片可用，但是备份不可用（或者是没有备份）; 这种情况Elasticsearch集群所有的主分片已经分片了，但至少还有一个副本是缺失的。不会有数据丢失，所以搜索结果依然是完整的。不过，你的高可用性在某种程度上被弱化。如果更多的分片消失，你就会丢数据了。把 yellow 想象成一个需要及时调查的警告。
red:部分的分片可用，表明分片有一部分损坏。此时执行查询部分数据仍然可以查到，遇到这种情况，还是赶快解决比较好; 这种情况Elasticsearch集群至少一个主分片（以及它的全部副本）都在缺失中。这意味着你在缺少数据：搜索只能返回部分数据，而分配到这个分片上的写入请求会返回一个异常。

Elasticsearch 集群不健康时的排查思路

首先确保 es 主节点最先启动，随后启动数据节点;
允许 selinux（非必要），关闭 iptables;
确保数据节点的elasticsearch配置文件正确;
系统最大打开文件描述符数是否够用;
elasticsearch设置的内存是否够用 (ES_HEAP_SIZE内存设置和 indices.fielddata.cache.size上限设置);
elasticsearch的索引数量暴增 , 删除一部分索引(尤其是不需要的索引);

二. Elasticsearch索引状态

查看Elasticsearch 索引状态 (*表示ES集群的master主节点)

[root@elk-node03 ~]# curl -XGET 'http://10.0.8.47:9200/_cat/indices?v'
health status index                                              pri rep docs.count docs.deleted store.size pri.store.size
green  open   10.0.61.24-vfc-intf-ent-deposit.log-2019.03.15       5   1        159            0    324.9kb        162.4kb
green  open   10.0.61.24-vfc-intf-ent-login.log-2019.03.04         5   1       3247            0      3.4mb          1.6mb
green  open   10.0.61.24-vfc-intf-ent-login.log-2019.03.05         5   1       1663            0      2.6mb          1.3mb
green  open   10.0.61.24-vfc-intf-ent-deposit.log-2019.03.19       5   1         14            0     81.1kb         40.5kb
.................
.................

image.gif

Elasticsearch 索引的健康状态也有三种，即yellow、green、red与集群的健康状态解释是一样的!

三. Elasticsearch 相关概念

Elasticsearch集群与节点

节点(node)是你运行的Elasticsearch实例。一个集群(cluster)是一组具有相同cluster.name的节点集合，它们协同工作，共享数据并提供故障转移和扩展功能，当有新的节点加入或者删除节点，集群就会感知到并平衡数据。集群中一个节点会被选举为主节点(master),它用来管理集群中的一些变更，例如新建或删除索引、增加或移除节点等;当然一个节点也可以组成一个集群。

Elasticsearch节点通信

可以与集群中的任何节点通信，包括主节点。任何一个节点互相知道文档存在于哪个节点上，它们可以转发请求到我们需要数据所在的节点上。我们通信的节点负责收集各节点返回的数据，最后一起返回给客户端。这一切都由Elasticsearch透明的管理。

Elasticsearch集群生态

1、同集群中节点之间可以扩容缩容;
2、主分片的数量会在其索引创建完成后修正，但是副本分片的数量会随时变化; 
3、相同的分片不会放在同一个节点上;

image.gif

Elasticsearch分片与副本分片分片用于Elasticsearch在集群中分配数据, 可以想象把分片当作数据的容器, 文档存储在分片中，然后分片分配给你集群中的节点上。当集群扩容或缩小，Elasticsearch将会自动在节点间迁移分片，以使集群保持平衡。一个分片(shard)是一个最小级别的“工作单元(worker unit)”,它只是保存索引中所有数据的一小片.我们的文档存储和被索引在分片中，但是我们的程序不知道如何直接与它们通信。取而代之的是，它们直接与索引通信.Elasticsearch中的分片分为主分片和副本分片,复制分片只是主分片的一个副本，它用于提供数据的冗余副本，在硬件故障之后提供数据保护，同时服务于像搜索和检索等只读请求，主分片的数量和复制分片的数量都可以通过配置文件配置。但是主切片的数量只能在创建索引时定义且不能修改.相同的分片不会放在同一个节点上。
Elasticsearch分片算法

shard = hash(routing) % number_of_primary_shards

image.gif

routing值是一个任意字符串，它默认是_id但也可以自定义，这个routing字符串通过哈希函数生成一个数字，然后除以主切片的数量得到一个余数(remainder)，余数的范围永远是0到number_of_primary_shards - 1，这个数字就是特定文档所在的分片。这也解释了为什么主切片的数量只能在创建索引时定义且不能修改：如果主切片的数量在未来改变了，所有先前的路由值就失效了，文档也就永远找不到了。所有的文档API（get、index、delete、bulk、update、mget）都接收一个routing参数，它用来自定义文档到分片的映射。自定义路由值可以确保所有相关文档.比如用户的文章,按照用户账号路由,就可以实现属于同一用户的文档被保存在同一分片上。

Elasticsearch分片与副本交互

新建、索引和删除请求都是写(write)操作，它们必须在主分片上成功完成才能复制到相关的复制分片上,下面我们罗列在主分片和复制分片上成功新建、索引或删除一个文档必要的顺序步骤:

1、客户端给Node 1发送新建、索引或删除请求。
2、节点使用文档的_id确定文档属于分片0。它转发请求到Node 3，分片0位于这个节点上。
3、Node 3在主分片上执行请求，如果成功，它转发请求到相应的位于Node 1和Node 2的复制节点上。当所有的复制节点报告成功，Node 3报告成功到请求的节点，请求的节点再报告给客户端。 客户端接收到成功响应的时候，文档的修改已经被应用于主分片和所有的复制分片。你的修改生效了

image.gif

查看分片状态

[root@elk-node03 ~]# curl -X GET 'http://10.0.8.47:9200/_cluster/health?pretty'
{
  cluster_name : kevin-elk,
  status : green,
  timed_out : false,
  number_of_nodes : 3,
  number_of_data_nodes : 3,
  active_primary_shards : 2214,
  active_shards : 4428,
  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 : 100.0
}

image.gif

这里需要注意: 如下是单点单节点部署Elasticsearch, 集群状态可能为yellow, 因为单点部署Elasticsearch, 默认的分片副本数目配置为1，而相同的分片不能在一个节点上，所以就存在副本分片指定不明确的问题，所以显示为yellow，可以通过在Elasticsearch集群上添加一个节点来解决问题，如果不想这么做，可以删除那些指定不明确的副本分片（当然这不是一个好办法）但是作为测试和解决办法还是可以尝试的，下面试一下删除副本分片的办法:

[root@elk-server ~]# curl -X GET 'http://localhost:9200/_cluster/health?pretty'
{
  cluster_name : elasticsearch,
  status : yellow,
  timed_out : false,
  number_of_nodes : 1,
  number_of_data_nodes : 1,
  active_primary_shards : 931,
  active_shards : 931,
  relocating_shards : 0,
  initializing_shards : 0,
  unassigned_shards : 930,
  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 : 50.02686727565825
}

[root@elk-server ~]# curl -XPUT http://localhost:9200/_settings -d' {  number_of_replicas : 0 } '
{acknowledged:true}

image.gif

这个时候再次查看集群的状态状态变成了green

[root@elk-server ~]# curl -X GET 'http://localhost:9200/_cluster/health?pretty'
{
  cluster_name : elasticsearch,
  status : green,
  timed_out : false,
  number_of_nodes : 1,
  number_of_data_nodes : 1,
  active_primary_shards : 931,
  active_shards : 931,
  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 : 100.0
}

image.gif

Elasticsearch索引的unssigned问题

如下, 访问http://10.0.8.47:9200/_plugin/head/, 发现有unssigned现象:

image

image.gif

这里的unssigned就是未分配副本分片的问题，接下来执行settings中删除副本分片的命令后, 这个问题就解决了:

[root@elk-node03 ~]# curl -XPUT http://10.0.8.47:9200/_settings -d' {  number_of_replicas : 0 } '
{acknowledged:true}

image.gif

四. Elasticsearch集群健康状态为red现象的排查分析

通过Elasticsearch的Head插件访问, 发现Elasticsearch集群的健康值为red, 则说明至少一个主分片分配失败, 这将导致一些数据以及索引的某些部分不再可用。head插件会以不同的颜色显示, 绿色表示最健康的状态，代表所有的主分片和副本分片都可用；黄色表示所有的主分片可用，但是部分副本分片不可用；红色表示部分主分片不可用. (此时执行查询部分数据仍然可以查到，遇到这种情况，还是赶快解决比较好)

接着查看Elasticsearch启动日志会发现集群服务超时连接的情况:

timeout notification from cluster service. timeout setting [1m], time since start [1m]

image.gif

unassigned 分片问题可能的原因?

INDEX_CREATED: 由于创建索引的API导致未分配。
CLUSTER_RECOVERED: 由于完全集群恢复导致未分配。
INDEX_REOPENED: 由于打开open或关闭close一个索引导致未分配。
DANGLING_INDEX_IMPORTED: 由于导入dangling索引的结果导致未分配。
NEW_INDEX_RESTORED: 由于恢复到新索引导致未分配。
EXISTING_INDEX_RESTORED: 由于恢复到已关闭的索引导致未分配。
REPLICA_ADDED: 由于显式添加副本分片导致未分配。
ALLOCATION_FAILED: 由于分片分配失败导致未分配。
NODE_LEFT: 由于承载该分片的节点离开集群导致未分配。
REINITIALIZED: 由于当分片从开始移动到初始化时导致未分配（例如，使用影子shadow副本分片）。
REROUTE_CANCELLED: 作为显式取消重新路由命令的结果取消分配。
REALLOCATED_REPLICA: 确定更好的副本位置被标定使用，导致现有的副本分配被取消，出现未分配。

Elasticsearch集群状态红色如何排查？

症状：集群健康值红色;
日志：集群服务连接超时；
可能原因：集群中部分节点的主分片未分配。

接下来的解决方案主要围绕：使主分片unsigned 分片完成再分配展开。

如何解决 unassigned 分片问题？

方案一：极端情况——这个分片数据已经不可用，直接删除该分片 (即删除索引) Elasticsearch中没有直接删除分片的接口，除非整个节点数据已不再使用，删除节点。

删除索引命令curl -XDELETE  http://10.0.8.44:9200/索引名

image.gif

方案二：集群中节点数量 >= 集群中所有索引的最大副本数量 +１

N > = R + 1
其中：
N——集群中节点的数目；
R——集群中所有索引的最大副本数目。

image.gif

注意事项：当节点加入和离开集群时，主节点会自动重新分配分片，以确保分片的多个副本不会分配给同一个节点。换句话说，主节点不会将主分片分配给与其副本相同的节点，也不会将同一分片的两个副本分配给同一个节点。如果没有足够的节点相应地分配分片，则分片可能会处于未分配状态。

如果Elasticsearch集群就一个节点，即Ｎ＝１；所以Ｒ＝０，才能满足公式。这样问题就转嫁为：

1) 添加节点处理，即Ｎ增大；
2) 删除副本分片，即R置为0。

#R置为0的方式，可以通过如下命令行实现:
[root@elk-node03 ~]# curl -XPUT http://10.0.8.47:9200/_settings -d' {  number_of_replicas : 0 } '
{acknowledged:true}

image.gif

方案三：allocate重新分配分片

如果方案二仍然未解决，可以考虑重新分配分片。可能的原因：
1) 节点在重新启动时可能遇到问题。正常情况下，当一个节点恢复与群集的连接时，它会将有关其分片的信息转发给主节点，然后主节点将这分片从“未分配”转换为 已分配/已启动。
2) 当由于某种原因 (例如节点的存储已被损坏) 导致该进程失败时，分片可能保持未分配状态。

image.gif

在这种情况下，必须决定如何继续: 尝试让原始节点恢复并重新加入集群(并且不要强制分配主分片); 或者强制使用Reroute API分配分片并重新索引缺少的数据原始数据源或备份。如果你决定分配未分配的主分片，请确保将allow_primary：true标志添加到请求中。

Elasticsearch5.X使用脚本如下:

#!/bin/bash
NODE=YOUR NODE NAME
IFS=$'\n'
for line in $(curl -s '10.0.8.47:9200/_cat/shards' | fgrep UNASSIGNED); do
  INDEX=$(echo $line | (awk '{print $1}'))
  SHARD=$(echo $line | (awk '{print $2}'))

  curl -XPOST '10.0.8.47:9200/_cluster/reroute' -d '{
     commands: [
        {
             allocate_replica : {
                index: '$INDEX',
                shard: '$SHARD',
                node: '$NODE',
                allow_primary: true
          }
        }
    ]
  }'
done
#Elasticsearch2.X及早期版本，只需将上面脚本中的allocate_replica改为 allocate，其他不变。

image.gif

五. 案例: ELK中ElasticSearch集群状态异常问题

线上环境部署的ELK日志集中分析系统, 过了一段时间后, 发现Kibana展示里没有日志, 查看head插件索引情况, 发现一直打不开! 这是因为如果不对es索引定期做处理, 则随着日志收集数据量的不断增大, es内存消耗不断增量, 索引数量也会随之暴增, 那么elk就会出现问题, 比如elk页面展示超时, 访问http://10.0.8.47:9200/_plugin/head/ 一直卡顿等; es集群状态异常(出现red的status)等!

在任意一个node节点上执行下面命令查看es集群状态 (url里的ip地址可以是三个node中的任意一个), 如下可知, es集群当前master节点是10.0.8.47

[root@elk-node03 ~]# curl -XGET 'http://10.0.8.47:9200/_cat/nodes?v'
host      ip        heap.percent ram.percent load node.role master name                       
10.0.8.47 10.0.8.47           31          78 0.92 d         *      elk-node03.kevin.cn
10.0.8.44 10.0.8.44           16          55 0.27 d         m      elk-node01.kevin.cn
10.0.8.45 10.0.8.45           61          78 0.11 d         m      elk-node02.kevin.cn

image.gif

查询集群的健康状态（一共三种状态：green、yellow，red；其中green表示健康）

[root@elk-node03 ~]# curl -XGET 'http://10.0.8.47:9200/_cat/health?v'
epoch      timestamp cluster  status node.total node.data shards  pri relo init unassign pending_tasks max_task_wait_time active_shards_percent
1554689492 10:11:32  kevin-elk red             3         3   3587 3447    0    6     5555           567              11.1m                 39.2%

image.gif

解决办法:

1) 调优集群的稳定性
-> 增大系统最大打开文件描述符数，即65535;
-> 关闭swap，锁定进程地址空间，防止内存swap;
-> JVM调优, 增大es内存设置, 默认是2g (Heap Size不超过物理内存的一半，且小于32G);
2) 定期删除es索引或删除不可用的索引, 比如只保留最近一个月的索引数据 (可写脚本定期执行, 具体可参考: https://www.cnblogs.com/kevingrace/p/9994178.html);
3) 如果es主节点重启, 则主节点在转移到其他节点过程中, 分片分片也会转移过去; 如果分片比较多, 数据量比较大, 则需要耗费一定的时间, 在此过程中, elk集群的状态是yellow; 查看elk集群状态, shards分片会不断增加, unassign会不断减少,直至unassign减到0时, 表明分片已经完全转移到新的主节点上, 则此时查看elk的健康状态就是green了;
4) 如果所有es节点都重启, 则需要先启动一个节点作为master主节点, 然后再启动其他节点;

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注意, 这里记录下修改ElasticSearch的内存配置操作 (ES_HEAP_SIZE内存设置和 indices.fielddata.cache.size上限设置)

先修改/etc/sysconfig/elasticsearch 文件里的ES_HEAP_SIZE参数值, 默认为2g
[root@elk-node03 ~]# vim /etc/sysconfig/elasticsearch
.............
ES_HEAP_SIZE=8g

image.gif

接着修改elasticsearch配置文件

[root@elk-node03 ~]# vim /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
.............
bootstrap.mlockall: true     #默认为false. 表示锁住内存.当JVM进行内存转换时,es性能会降低, 设置此参数值为true即可锁住内存.

image.gif

注意: 这个时候最好在elasticsearch.yml配置文件里设置下indices.fielddata.cache.size , 此参数表示控制有多少堆内存是分配给fielddata 因为elasticsearch在查询时，fielddata缓存的数据越来越多造成的（默认是不自动清理的）

[root@elk-node03 ~]# vim /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
..............
indices.fielddata.cache.size: 40%

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上面设置了限制fielddata 上限, 表示让字段数据缓存的内存大小达到heap 40% (也就是上面设置的8g的40%)的时候就起用自动清理旧的缓存数据

然后重启elasticsearch

[root@elk-node03 ~]# systemctl restart elasticsearch

image.gif

查看启动的elasticsearch, 发现内存已经调整到8g了

[root@elk-node03 ~]# ps -ef|grep elasticsearch
root      7066  3032  0 16:46 pts/0    00:00:00 grep --color=auto elasticsearch
elastic+ 15586     1 22 10:33 ?        01:22:00 /bin/java -Xms8g -Xmx8g -Djava.awt.headless=true -XX:+UseParNewGC -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=75 -XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:+DisableExplicitGC -Dfile.encoding=UTF-8 -Djna.nosys=true -Des.path.home=/usr/share/elasticsearch -cp /usr/share/elasticsearch/lib/elasticsearch-2.4.6.jar:/usr/share/elasticsearch/lib/* org.elasticsearch.bootstrap.Elasticsearch start -Des.pidfile=/var/run/elasticsearch/elasticsearch.pid -Des.default.path.home=/usr/share/elasticsearch -Des.default.path.logs=/var/log/elasticsearch -Des.default.path.data=/var/lib/elasticsearch -Des.default.path.conf=/etc/elasticsearch

image.gif

如上, 在进行一系列修复操作 (增大系统最大打开文件描述符数65535, 关闭swap，锁定进程地址空间，防止内存swap, 增大ES内存, 删除不用或异常索引, 重启各节点的ES服务) 后, 再次查看ES集群状态, 发现此时仍然是red状态. 这是因为es主节点重启, 则主节点在转移到其他节点过程中, 分片分片也会转移过去; 如果分片比较多, 数据量比较大, 则需要耗费一定的时间. 需要等到unassign减到0时, 表明分片已经完全转移到新的主节点上, 则此时查看elk的健康状态就是green了.

[root@elk-node02 system]# curl -XGET 'http://10.0.8.47:9200/_cat/health?v'
epoch      timestamp cluster  status node.total node.data shards  pri relo init unassign pending_tasks max_task_wait_time active_shards_percent
1554691187 10:39:47  kevin-elk red             3         3   4460 3878    0    8     4660           935               5.7m                 48.9%

[root@elk-node02 system]# curl -XGET 'http://10.0.8.47:9200/_cat/health?v'
epoch      timestamp cluster  status node.total node.data shards  pri relo init unassign pending_tasks max_task_wait_time active_shards_percent
1554691187 10:39:47  kevin-elk red             3         3   4466 3882    0    8     4654           944               5.7m                 48.9%

................
................

#等到unassign数值为0时, 再次查看es状态
[root@elk-node03 ~]# curl -XGET 'http://10.0.8.47:9200/_cat/health?v'
epoch      timestamp cluster  status node.total node.data shards  pri relo init unassign pending_tasks max_task_wait_time active_shards_percent
1554692772 11:06:12  kevin-elk green           3         3   9118 4559    0    0        0             0                  -                100.0%

image.gif

如果es状态此时还是red, 则需要找出red状态的索引并且删除 (这个时候的red状态的索引应该是少部分)

[root@elk-node02 system]# curl -XGET   http://10.0.8.45:9200/_cat/indices?v|grep -w red

image.gif

比如找出的red状态的索引名为10.0.61.24-vfc-intf-ent-order.log-2019.03.04, 删除它即可

[root@elk-node02 system]# curl -XDELETE  http://10.0.8.44:9200/10.0.61.24-vfc-intf-ent-order.log-2019.03.04

image.gif

需要特别注意: 如果elasticSearch集群节点中es数据所在的磁盘使用率超过了一定比例(比如85%), 则就会出现无法再为副分片分片的情况, 这也会导致elasticSearch集群监控状态也会出现red情况!!! 这个时候只需要增大这块磁盘的空间, 磁盘空间够用了, elasticSearch就会自动恢复数据!!!

六. Elasticsearch常见错误

错误1: Exception in thread main SettingsException[Failed to load settings from [elasticsearch.yml]]; nested: ElasticsearchParseException[malformed, expected settings to start with 'object', instead was [VALUE_STRING]];

原因：elasticsearch.yml文件配置错误导致

解决：参数与参数值(等号)间需要空格

[root@elk-node03 ~]# vim /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
...............
#node.name:elk-node03.kevin.cn         #错误
node.name: elk-node03.kevin.cn           #正确

#或者如下配置
#node.name =elk-node03.kevin.cn    #错误
#node.name = elk-node03.kevin.cn   #正确

image.gif

然后重启elasticsearch服务

错误2: org.elasticsearch.bootstrap.StartupException: java.lang.RuntimeException: can not run elasticsearch as root

原因：处于对root用户的安全保护，需要使用其他用户组进行授权启动

解决：用户组进行授权启动

[root@elk-node03 ~]# groupadd elasticsearch          
[root@elk-node03 ~]# useradd elasticsearch -g elasticsearch -p elasticsearch
[root@elk-node03 ~]# chown -R elasticsearch.elasticsearch /data/es-data                 #给es的数据目录授权, 否则es服务启动报错
[root@elk-node03 ~]# chown -R elasticsearch.elasticsearch/var/log/elasticsearch     #给es的日志目录授权, 否则es服务启动报错

#以上是yum安装elasticsearch情况, 需要给elasticsearch的数据目录和日志目录授权, 如果elasticsearch是编译安装, 则需要给它的安装目录也授权

image.gif

接着重启elasticsearch服务即可

错误3: OpenJDK 64-Bit Server VM warning: INFO: os::commit_memory(0x0000000085330000, 2060255232, 0) failed; error='Cannot a ...'(errno=12);

原因：jvm要分配最大内存超出系统内存

解决：适当调整指定jvm内存, 编辑elasticsearch 的jvm配置文件

# vim /data/elasticsearch/config/jvm.options
-Xms8g
-Xmx8g

image.gif

如果是yum安装的elasticsearch, 则修改如下配置文件

[root@elk-node03 ~]# vim /etc/sysconfig/elasticsearch
# Heap size defaults to 256m min, 1g max             #最小为1g
# Set ES_HEAP_SIZE to 50% of available RAM, but no more than 31g     #设置为物理内存的50%, 但不要操作31g
ES_HEAP_SIZE=8g

image.gif

然后重启elasticsearch服务即可。京东把 Elasticsearch 用的真牛逼！这篇推荐看下。

错误4: ERROR: [3] bootstrap checks failed

原因：虚拟机限制用户的执行内存

解决：修改安全限制配置文件 (使用root最高权限修改安全配置在文件末尾加入)

[root@elk-node03 ~]# vim /etc/security/limits.conf
elasticsearch       hard        nofile        65536
elasticsearch       soft        nofile        65536
*               soft       nproc         4096
*               hard      nproc          4096

image.gif

修改系统配置文件

[3]: max virtual memory areas vm.max_map_count [65530] is too low, increase to at least [262144]

[root@elk-node03 ~]# /etc/sysctl.conf        #注意下面的参数值大于错误提示值
vm.max_map_count = 655360

image.gif

然后重启elasticsearch服务即可

七. Elasticsearch集群监控状态监控

通过简单shell命令监控elasticsearch集群状态

原理：使用curl命令模拟访问任意一个elasticsearch集群, 就可以反馈出elasticsearch集群状态，集群的状态需要为green。

[root@elk-node03 ~]# curl -XGET 'http://10.0.8.47:9200/_cluster/stats?human&pretty'
{
  timestamp : 1554792101956,
  cluster_name : kevin-elk,
  status : green,
  indices : {
    count : 451,
    shards : {
      total : 4478,
      primaries : 2239,
      replication : 1.0,
      index : {
        shards : {
          min : 2,
          max : 10,
          avg : 9.929046563192905
        },
        primaries : {
          min : 1,
          max : 5,
          avg : 4.964523281596453
        },
        replication : {
          min : 1.0,
          max : 1.0,
          avg : 1.0
        }
      }
    },
    docs : {
      count : 10448854,
      deleted : 3
    },
    store : {
      size : 5gb,
      size_in_bytes : 5467367887,
      throttle_time : 0s,
      throttle_time_in_millis : 0
    },
    fielddata : {
      memory_size : 0b,
      memory_size_in_bytes : 0,
      evictions : 0
    },
    query_cache : {
      memory_size : 0b,
      memory_size_in_bytes : 0,
      total_count : 364053,
      hit_count : 0,
      miss_count : 364053,
      cache_size : 0,
      cache_count : 0,
      evictions : 0
    },
    completion : {
      size : 0b,
      size_in_bytes : 0
    },
    segments : {
      count : 16635,
      memory : 83.6mb,
      memory_in_bytes : 87662804,
      terms_memory : 64.5mb,
      terms_memory_in_bytes : 67635408,
      stored_fields_memory : 6.3mb,
      stored_fields_memory_in_bytes : 6624464,
      term_vectors_memory : 0b,
      term_vectors_memory_in_bytes : 0,
      norms_memory : 6.1mb,
      norms_memory_in_bytes : 6478656,
      doc_values_memory : 6.6mb,
      doc_values_memory_in_bytes : 6924276,
      index_writer_memory : 448.1kb,
      index_writer_memory_in_bytes : 458896,
      index_writer_max_memory : 4.5gb,
      index_writer_max_memory_in_bytes : 4914063972,
      version_map_memory : 338b,
      version_map_memory_in_bytes : 338,
      fixed_bit_set : 0b,
      fixed_bit_set_memory_in_bytes : 0
    },
    percolate : {
      total : 0,
      time : 0s,
      time_in_millis : 0,
      current : 0,
      memory_size_in_bytes : -1,
      memory_size : -1b,
      queries : 0
    }
  },
  nodes : {
    count : {
      total : 3,
      master_only : 0,
      data_only : 0,
      master_data : 3,
      client : 0
    },
    versions : [ 2.4.6 ],
    os : {
      available_processors : 24,
      allocated_processors : 24,
      mem : {
        total : 13.8gb,
        total_in_bytes : 14859091968
      },
      names : [ {
        name : Linux,
        count : 3
      } ]
    },
    process : {
      cpu : {
        percent : 1
      },
      open_file_descriptors : {
        min : 9817,
        max : 9920,
        avg : 9866
      }
    },
    jvm : {
      max_uptime : 1.1d,
      max_uptime_in_millis : 101282315,
      versions : [ {
        version : 1.8.0_131,
        vm_name : Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM,
        vm_version : 25.131-b11,
        vm_vendor : Oracle Corporation,
        count : 3
      } ],
      mem : {
        heap_used : 7.2gb,
        heap_used_in_bytes : 7800334800,
        heap_max : 23.8gb,
        heap_max_in_bytes : 25560612864
      },
      threads : 359
    },
    fs : {
      total : 1.1tb,
      total_in_bytes : 1241247670272,
      free : 1tb,
      free_in_bytes : 1206666141696,
      available : 1tb,
      available_in_bytes : 1143543336960
    },
    plugins : [ {
      name : bigdesk,
      version : master,
      description : bigdesk -- Live charts and statistics for Elasticsearch cluster ,
      url : /_plugin/bigdesk/,
      jvm : false,
      site : true
    }, {
      name : head,
      version : master,
      description : head - A web front end for an elastic search cluster,
      url : /_plugin/head/,
      jvm : false,
      site : true
    }, {
      name : kopf,
      version : 2.0.1,
      description : kopf - simple web administration tool for Elasticsearch,
      url : /_plugin/kopf/,
      jvm : false,
      site : true
    } ]
  }
}

image.gif

以上监控命令打印的集群统计信息包含: Elasticsearch集群的分片数，文档数，存储空间，缓存信息，内存作用率，插件内容，文件系统内容，JVM 作用状况，系统 CPU，OS 信息，段信息。

利用脚本监控elasticSearch集群健康值green yellow red状态

[root@elk-node03 ~]# curl 10.0.8.47:9200/_cat/health
1554864073 10:41:13 qwkg-elk green 3 3 4478 2239 0 0 0 0 - 100.0%

image.gif

编写python脚本, 监控elasticsearch的健康状态

[root@elk-node03 ~]# vim /opt/es_health_monit.py   
import commands
command = 'curl 10.0.8.47:9200/_cat/health'
(a, b) = commands.getstatusoutput(command)
status= b.split(' ')[157]
if status=='red':
    healthy=0
else:
    healthy=1

print healthy

image.gif

手动执行脚本, 打印出elasticsearch健康状态

[root@elk-node03 ~]# chmod 755 /opt/es_health_monit.py
[root@elk-node03 ~]# python /opt/es_health_monit.py

image.gif

然后在脚本中结合sendemail进行邮件报警或者添加到zabbix监控里.

八. Elasticsearch配置中防止脑裂的配置

Master和DataNode未分离，导致集群不稳定。

在ES集群中，节点分为Master、DataNode、Client等几种角色，任何一个节点都可以同时具备以上所有角色，其中比较重要的角色为Master和DataNode:

Master主要管理集群信息、primary分片和replica分片信息、维护index信息。
DataNode用来存储数据，维护倒排索引，提供数据检索等。

可以看到元信息都在Master上面，如果Master挂掉了，该Master含有的所有Index都无法访问，文档中说，为了保证Master稳定，需要将Master和Node分离。而构建master集群可能会产生一种叫做脑裂的问题，为了防止脑裂，需要设置最小master的节点数为eligible_master_number/2 + 1

脑裂的概念：如果有两个Master候选节点，并设置最小Master节点数为1，则当网络抖动或偶然断开时，两个Master都会认为另一个Master挂掉了，它们都被选举为主Master，则此时集群中存在两个主Master，即物理上一个集群变成了逻辑上的两个集群，而当其中一个Master再次挂掉时，即便它恢复后回到了原有的集群，在它作为主Master期间写入的数据都会丢失，因为它上面维护了Index信息。

根据以上理论，可以对集群做了如下更改，额外选取三个独立的机器作为Master节点，修改elasticsearch.yml配置

node.master = true
node.data = false
discovery.zen.minimum_master_nodes = 2

image.gif

修改其他节点配置，将其设置为DataNode，最后依次重启

node.master = false
node.data = true

Elasticsearch 最佳实践！

一. Elasticsearch 集群健康状态

二. Elasticsearch索引状态

三. Elasticsearch 相关概念

四. Elasticsearch集群健康状态为red现象的排查分析

五. 案例: ELK中ElasticSearch集群状态异常问题

六. Elasticsearch常见错误

七. Elasticsearch集群监控状态监控

八. Elasticsearch配置中防止脑裂的配置

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