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Elasticsearch学习笔记之Prometheus监控ElasticSearch核心指标

0x00 概述

Prometheus通过expoeter监控Elasticsearch集群,比传统的APM或者zabbix监控更加深入;配合exporter可已经详细监控这个es集群的信息。

本文主要讲述使用 Prometheus监控ES,梳理核心监控指标并构建 Dashboard ,当集群有异常或者节点发生故障时,可以根据性能图表以高效率的方式进行问题诊断,再对核心指标筛选添加告警。

根据《How to monitor Elasticsearch performance》一文中的介绍:

Elasticsearch本身提供了大量的指标,可以帮助我们进行故障预检,并在遇到诸如节点不可用、JVM OutOfMemoryError和垃圾回收时间过长等问题时采取必要措施。 通常需要监控的几个关键领域是:

  1. 查询和索引(indexing)性能
  2. 内存分配和垃圾回收
  3. 主机级别的系统和网络指标
  4. 集群健康状态和节点可用性
  5. 资源饱和度和相关错误

梳理promethues官方的提供的ElasticSearch exporter提供的核心metrics监控以上关键领域

0x01 集群健康和节点可用性

通过cluster healthAPI可以获取集群的健康状况,可以把集群的健康状态当做是集群平稳运行的重要信号,一旦状态发生变化则需要引起重视;API返回的一些重要参数指标及对应的prometheus监控项如下

返回参数

备注

metric name

status

集群状态,green( 所有的主分片和副本分片都正常运行)、yellow(所有的主分片都正常运行,但不是所有的副本分片都正常运行)red(有主分片没能正常运行)

elasticsearch_cluster_health_status

number_of_nodes/number_of_data_nodes

集群节点数/数据节点数

elasticsearch_cluster_health_number_of_nodes/data_nodes

active_primary_shards

活跃的主分片总数

elasticsearch_cluster_health_active_primary_shards

active_shards

活跃的分片总数(包括复制分片)

elasticsearch_cluster_health_active_shards

relocating_shards

当前节点正在迁移到其他节点的分片数量,通常为0,集群中有节点新加入或者退出时该值会增加

elasticsearch_cluster_health_relocating_shards

initializing_shards

正在初始化的分片

elasticsearch_cluster_health_initializing_shards

unassigned_shards

未分配的分片数,通常为0,当有节点的副本分片丢失该值会增加

elasticsearch_cluster_health_unassigned_shards

number_of_pending_tasks

只有主节点能处理集群级元数据的更改(创建索引,更新映射,分配分片等),通过pending-tasks API可以查看队列中等待的任务,绝大部分情况下元数据更改的队列基本上保持为零

elasticsearch_cluster_health_number_of_pending_tasks

依据上述监控项,配置集群状态Singlestat面板,健康状态一目了然

0x02 主机级别的系统和网络指标

metric name

description

elasticsearch_process_cpu_percent

Percent CPU used by process CPU使用率

elasticsearch_filesystem_data_free_bytes

Free space on block device in bytes 磁盘可用空间

elasticsearch_process_open_files_count

Open file descriptors ES进程打开的文件描述符

elasticsearch_transport_rx_packets_total

Count of packets receivedES节点之间网络入流量

elasticsearch_transport_tx_packets_total

Count of packets sentES节点之间网络出流量

如果CPU使用率持续增长,通常是由于大量的搜索或索引工作造成的负载。可能需要添加更多的节点来重新分配负载。

文件描述符用于节点间的通信、客户端连接和文件操作。如果打开的文件描述符达到系统的限制(一般Linux运行每个进程有1024个文件描述符,生产环境建议调大65535),新的连接和文件操作将不可用,直到有旧的被关闭。

如果ES集群是写负载型,建议使用SSD盘,需要重点关注磁盘空间使用情况。当segment被创建、查询和合并时,Elasticsearch会进行大量的磁盘读写操作。

节点之间的通信是衡量群集是否平衡的关键指标之一,可以通过发送和接收的字节速率,来查看集群的网络正在接收多少流量。

0x03 JVM内存和垃圾回收

metric name

description

elasticsearch_jvm_gc_collection_seconds_count

Count of JVM GC runs垃圾搜集数

elasticsearch_jvm_gc_collection_seconds_sum

GC run time in seconds垃圾回收时间

elasticsearch_jvm_memory_committed_bytes

JVM memory currently committed by area最大使用内存限制

elasticsearch_jvm_memory_used_bytes

JVM memory currently used by area 内存使用量

主要关注JVM Heap 占用的内存以及JVM GC 所占的时间比例,定位是否有 GC 问题。Elasticsearch依靠垃圾回收来释放堆栈内存,默认当JVM堆栈使用率达到75%的时候启动垃圾回收,添加堆栈设置告警可以判断当前垃圾回收的速度是否比产生速度快,若不能满足需求,可以调整堆栈大小或者增加节点。

0x04 搜索和索引性能

搜索请求

metric name

description

elasticsearch_indices_search_query_total

query总数

elsticsearch_indices_search_query_time_seconds

query时间

elasticsearch_indices_search_fetch_total

fetch总数

elasticsearch_indices_search_fetch_time_seconds

fetch时间

索引请求

metric name

description

elasticsearch_indices_indexing_index_total

Total index calls索引index数

elasticsearch_indices_indexing_index_time_seconds_total

Cumulative index time in seconds累计index时间

elasticsearch_indices_refresh_total

Total time spent refreshing in second refresh时间

elasticsearch_indices_refresh_time_seconds_total

Total refreshess refresh数

elasticsearch_indices_flush_total

Total flushes flush数

elasticsearch_indices_flush_time_seconds

Cumulative flush time in seconds累计flush时间

将时间和操作数画在同一张图上,左边y轴显示时间,右边y轴显示对应操作计数,ops/time查看平均操作耗时判断性能是否异常。通过计算获取平均索引延迟,如果延迟不断增大,可能是一次性bulk了太多的文档。

Elasticsearch通过flush操作将数据持久化到磁盘,如果flush延迟不断增大,可能是磁盘IO能力不足,如果持续下去最终将导致无法索引数据。

0x05 资源饱和度

metric name

description

elasticsearch_thread_pool_queue_count

Thread Pool operations queued 线程池中排队的线程数

elasticsearch_thread_pool_rejected_count

Thread Pool operations rejected 线程池中被拒绝的线程数

elasticsearch_indices_fielddata_memory_size_bytes

Field data cache memory usage in bytes fielddata缓存的大小

elasticsearch_indices_fielddata_evictions

Evictions from filter cache fielddata缓存的驱逐次数

elasticsearch_indices_filter_cache_memory_size_bytes

Filter cache memory usage in bytes 过滤器高速缓存的大小

elasticsearch_indices_filter_cache_evictions

Evictions from filter cache 过滤器缓存的驱逐次数

elasticsearch_cluster_health_number_of_pending_tasks

Cluster level changes which have not yet been executed 待处理任务数

elasticsearch_indices_get_missing_total

Total get missing 丢失文件的请求数

elasticsearch_indices_get_missing_time_seconds

Total time of get missing in seconds 文档丢失的请求时间

通过采集以上指标配置视图,Elasticsearch节点使用线程池来管理线程对内存和CPU使用。可以通过请求队列和请求被拒绝的情况,来确定节点是否够用。

每个Elasticsearch节点都维护着很多类型的线程池。一般来讲,最重要的几个线程池是搜索(search),索引(index),合并(merger)和批处理(bulk)。

每个线程池队列的大小代表着当前节点有多少请求正在等待服务。一旦线程池达到最大队列大小(不同类型的线程池的默认值不一样),后面的请求都会被线程池拒绝。

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