注:本文所述的问题及解决方案同样适用于腾讯云Elasticsearch服务(ES)。本文继续:如何解决Elasticsearch集群负载不均的问题。
背景 在某些情况下,ES集群会出现CPU占用率较高的情况。具体表现有两个: 1、个别节点的CPU占用率远高于其他节点; 2..集群中所有节点的CPU使用率都很高。
本文我们重点讨论第二种情况。问题现象:集群中所有节点的CPU很高,但是读写却不是很高。
从图中可以看出,根据kibana端StackMonitoring的监控,各个节点的CPU占用率都非常高。出现这种情况的原因是,从表面上看,集群读写性能不高,因此很难从监控中快速找到根本原因。
因此,我们需要仔细观察,从细节中寻找答案。下面我们介绍几种可能的场景以及排查思路。
原因一:比较大的查询请求导致CPU飙升是很常见的。如果细心的话,可以从监控中发现端倪:从监控中可以发现查询请求量的波动与集群的最大CPU使用率基本一致。
发现问题后,需要开启集群的慢日志收集来进一步确认。您可以参考官方文档:集群日志说明。
从慢日志中,我们可以得到更多的信息。比如索引、查询参数以及导致查询慢的内容。
解决方案:针对这种情况,我们一般建议: 1、尽量避免大文本搜索,优化查询; 2、通过慢日志确认慢查询索引。对于一些数据量较小的索引,设置少量的分片和多个副本。
例如1个分片有多副本,以提高查询性能; 3.考虑集群升级和扩容。原因2:写请求导致CPU尖峰。
同样的原因,首先通过监控观察CPU尖峰与写入相关,然后开启集群的慢速日志收集,确认慢速写入请求,并进行优化。还可以通过获取hot_threads信息来确认哪个线程正在消耗CPU: 代码语言:javascript复制curl管道操作,摄取操作非常消耗资源。
如果解决方案遇到上述问题,业务方需要根据实际情况进行优化。原因3:段太多当段太多时,索引的性能会变得很差。
解决方案:在业务淡季进行强制合并操作,减少段数。有关详细信息,请参阅强制合并。
此操作也会彻底删除缓存中的delete.doc,并将小段合并为大段。总结 排查此类问题的关键点在于,利用好集群监控指标,快速判断问题的方向,然后配合集群日志定位问题的根源,从而能够解决问题很快就解决了。
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