一、簡介

1. 定義

Elasticsearch7.x是一個基于Lucene的分布式搜索引擎具有以下特點：

• 高性能：能夠處理海量數(shù)據(jù)并實現(xiàn)實時搜索。其內(nèi)置了負載均衡和容錯機制，提供了高可用性和伸縮性。
• 靈活性：支持文本全文檢索、結(jié)構(gòu)化搜索、地理位置搜索等多種搜索方式，同時支持自定義插件擴展。
• 易用性：使用簡單的RESTful API進行交互，支持HTTP/JSON等多種格式傳輸數(shù)據(jù)。
• 開源性：采用Apache許可證2.0發(fā)布，沒有任何商業(yè)限制。

2. 集群架構(gòu)

集群架構(gòu)監(jiān)測、調(diào)試、優(yōu)化對于保障系統(tǒng)的穩(wěn)定性和高可用性非常重要。在Elasticsearch集群中常見的應(yīng)用場景包括：

• 監(jiān)控集群各節(jié)點的狀態(tài)、健康狀況和運行指標(biāo)，診斷和修復(fù)故障。
• 針對系統(tǒng)瓶頸進行性能優(yōu)化，提升搜索、索引等操作的效率。
• 利用分布式計算和集群橫向擴展的優(yōu)勢，垂直或水平擴展Elasticsearch集群以達到更高的性能要求。

以下是一個Java程序示例，實現(xiàn)了使用Elasticsearch Java API獲取一個集群的健康狀況：

import org.elasticsearch.client.Cancellable;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.elasticsearch.client.core.MainResponse;
import org.elasticsearch.client.indices.GetIndexRequest;
import org.elasticsearch.client.indices.GetIndexResponse;
import org.elasticsearch.cluster.health.ClusterHealthStatus;
import org.elasticsearch.cluster.health.ClusterIndexHealth;
import org.elasticsearch.cluster.health.ClusterHealthResponse;
import org.elasticsearch.common.unit.TimeValue;
import org.elasticsearch.rest.RestStatus;

import java.io.IOException;

public class ElasticsearchClusterHealth {
  public static void main(String[] args) throws IOException {
    RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient();
    
    ClusterHealthResponse response = client.cluster().health(RequestOptions.DEFAULT);
    String clusterName = response.getClusterName();
    int numberOfNodes = response.getNumberOfNodes();
    int numberOfDataNodes = response.getNumberOfDataNodes();

    for (ClusterIndexHealth health : response.getIndices().values()) {
      String indexName = health.getIndex();
      int numberOfShards = health.getNumberOfShards();
      int numberOfReplicas = health.getNumberOfReplicas();
      ClusterHealthStatus status = health.getStatus();
      int activeShards = health.getActiveShards();
      int unassignedShards = health.getUnassignedShards();

      System.out.println("Cluster: " + clusterName);
      System.out.println("Number of Nodes: " + numberOfNodes);
      System.out.println("Number of Data Nodes: " + numberOfDataNodes);
      System.out.println("Index " + indexName + ":");
      System.out.println("- Number of Shards: " + numberOfShards);
      System.out.println("- Number of Replicas: " + numberOfReplicas);
      System.out.println("- Status: " + status);
      System.out.println("- Active Shards: " + activeShards);
      System.out.println("- Unassigned Shards: " + unassignedShards);
    }
  }
}

示例說明：

• 通過org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient類獲得ES集群中的健康狀況。
• RestHighLevelClient類是Elasticsearch Java API中訪問集群的高級客戶端，支持發(fā)送各種類型的操作請求，例如索引、搜索或管理應(yīng)用程序集群的設(shè)置。
• Response對象包含了集群的狀態(tài)信息。在該示例中使用了ClusterHealthResponse獲取整個集群的健康狀況信息。
• 通過ClusterHealthResponse中的方法獲取集群名稱、節(jié)點數(shù)、數(shù)據(jù)節(jié)點數(shù)等信息，并通過遍歷獲取每個索引的相關(guān)健康信息。

二、 集群架構(gòu)監(jiān)測

1. 概念和意義

集群架構(gòu)監(jiān)測是指在 Elasticsearch 集群運行過程中，通過收集各種數(shù)據(jù)指標(biāo)、統(tǒng)計信息等對集群進行監(jiān)測和分析。這樣可以及時發(fā)現(xiàn)問題及時做出調(diào)整，以保證 Elasticsearch 集群的正常運行。集群架構(gòu)監(jiān)測具有預(yù)防故障、提高集群可用性的重要意義。

2. 集群架構(gòu)的基本指標(biāo)

Elasticsearch7.x 集群架構(gòu)的基本指標(biāo)包括以下幾個方面：

• 節(jié)點狀態(tài)（Node Status）：節(jié)點的狀態(tài)分為 Green、Yellow、Red 三種，其中 Green 表示集群運行正常；Yellow 表示存在部分不可用的副本分片或數(shù)據(jù)丟失；Red 表示集群的主分片不可用，需要盡快恢復(fù)。
• 分片數(shù)量（Shard Count）：每個索引分成的分片數(shù)目，如果數(shù)量太小，可能會導(dǎo)致數(shù)據(jù)無法均衡分布；如果數(shù)量太大，可能會導(dǎo)致硬件成本增加，查詢效率下降。
• 分片大?。⊿hard Size）：每個分片的大小，如果過大可能會導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)傳輸瓶頸；如果過小則會增加 CPU 和 I/O 等資源消耗。
• 索引數(shù)量（Index Count）：集群中索引的數(shù)量。索引數(shù)量過多會影響查詢效率和硬件成本。
• 文檔數(shù)量（Document Count）：集群中文檔的數(shù)量。如果文檔數(shù)量過多，可能會導(dǎo)致查詢效率下降。
• 內(nèi)存使用率（Memory Usage）：集群中節(jié)點的內(nèi)存使用情況。過高的內(nèi)存使用率可能會導(dǎo)致節(jié)點出現(xiàn)緩慢或崩潰等問題。
• CPU 使用率（CPU Usage）：集群中節(jié)點的 CPU 使用情況。過高的 CPU 使用率可能會導(dǎo)致節(jié)點出現(xiàn)緩慢或崩潰等問題。
• 磁盤使用率（Disk Usage）: 集群中節(jié)點的磁盤使用情況。過高的磁盤使用率可能導(dǎo)致磁盤空間不足，從而影響數(shù)據(jù)的寫入和查詢。

可以通過以下方式進行監(jiān)測：

• 節(jié)點狀態(tài)：通過 Elasticsearch API 或 Kibana 的 Cluster Health Dashboard 進行監(jiān)測；
• 分片數(shù)量、分片大小、索引數(shù)量、文檔數(shù)量等基本指標(biāo)：可以通過 Elasticsearch API 或 Kibana Metrics Dashboard 進行監(jiān)測；
• 內(nèi)存使用率、CPU 使用率、磁盤使用率等系統(tǒng)指標(biāo)：可以通過 Elasticsearch Exporter、Metricbeat 和 Kibana Metrics Dashboard 進行監(jiān)測。

3. 使用 Elastic Stack 進行集群監(jiān)測

Elastic Stack 提供了一套完整的數(shù)據(jù)采集、存儲、分析和可視化的解決方案，可以幫助運維人員更加有效地監(jiān)測 Elasticsearch7.x 集群的架構(gòu)情況。
具體步驟如下：

1. 采集數(shù)據(jù)：使用 Beats 系列工具（如 Metricbeat）從 Elasticsearch 集群中采集數(shù)據(jù)，將采集的數(shù)據(jù)發(fā)送到 Elasticsearch 或 Logstash 中。
2. 存儲數(shù)據(jù)：使用 Elasticsearch 進行數(shù)據(jù)存儲。
3. 分析數(shù)據(jù)：使用 Kibana 對采集的數(shù)據(jù)進行分析，展現(xiàn)數(shù)據(jù)的狀態(tài)、趨勢或異常情況。
4. 可視化數(shù)據(jù)：將采集的數(shù)據(jù)在 Kibana 中進行可視化展示，包括圖表、儀表盤、報表等形式，幫助運維人員更加直觀地了解 Elasticsearch 集群的架構(gòu)情況。

代碼示例：

// 1. 采集數(shù)據(jù)：使用 Metricbeat 從 Elasticsearch 集群中采集數(shù)據(jù)，
//    將采集的數(shù)據(jù)發(fā)送到 Elasticsearch 或 Logstash 中。
URL elasticSearchUrl = new URL("http://localhost:9200");
MetricbeatConfig config = new MetricbeatConfig.Builder()
        .setHost(elasticSearchUrl.getHost())
        .setPort(elasticSearchUrl.getPort())
        .setScheme(elasticSearchUrl.getProtocol())
        .build();
Metricbeat metricbeat = new Metricbeat(config);

// 2. 存儲數(shù)據(jù)：使用 Elasticsearch 進行數(shù)據(jù)存儲。
RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(
        RestClient.builder(
                new HttpHost(elasticSearchUrl.getHost(), elasticSearchUrl.getPort(), elasticSearchUrl.getProtocol())
        )
);

// 3. 分析數(shù)據(jù)：使用 Kibana 對采集的數(shù)據(jù)進行分析，展現(xiàn)數(shù)據(jù)的狀態(tài)、趨勢或異常情況。
//    這里可以通過 Kibana 的 Watcher、Alerting 等功能進行告警設(shè)置和機器學(xué)習(xí)分析。

// 4. 可視化數(shù)據(jù)：將采集的數(shù)據(jù)在 Kibana 中進行可視化展示。
//    在 Kibana 中創(chuàng)建儀表盤、圖表等可視化工具，來展現(xiàn) Elasticsearch 集群的架構(gòu)情況。

三、 集群架構(gòu)調(diào)試

1.概念和意義

在 Elasticsearch 集群中可能會發(fā)生一些故障和問題，比如節(jié)點異常、數(shù)據(jù)分片失效等。因此對于 Elasticsearch 集群架構(gòu)的調(diào)試非常重要。通過集群架構(gòu)調(diào)試，可以快速定位問題，解決故障，保證集群的穩(wěn)定性和可靠性。

2. 常見故障及其排查方法

2.1 節(jié)點異常

節(jié)點異常是指 Elasticsearch 集群中的某個節(jié)點異常退出或者無法啟動。這種情況下可以通過以下步驟進行排查：

1. 檢查 Elasticsearch 日志，查看具體錯誤信息。
2. 檢查系統(tǒng)日志，查看資源是否足夠。
3. 檢查磁盤空間，是否已滿或不足。
4. 檢查網(wǎng)絡(luò)連接，是否通暢。
5. 檢查 Elasticsearch 配置，是否有錯誤或者不一致的地方。

2.2 數(shù)據(jù)分片失效

數(shù)據(jù)分片失效通常是由于某些原因?qū)е?Elasticsearch 集群中的某個分片無法正常工作或者已經(jīng)丟失。這種情況下可以通過以下步驟進行排查：

1. 執(zhí)行 GET /_cat/shards 命令獲取分片信息，查看是否有分片處于未分配狀態(tài)。
2. 執(zhí)行 GET /_cat/nodes 命令獲取節(jié)點信息，查看包含分片的節(jié)點是否可用。
3. 執(zhí)行 GET /_cluster/health 命令查看集群健康狀態(tài)，如果狀態(tài)為黃色或紅色，說明集群存在一些問題。
4. 檢查 Elasticsearch 配置，是否有錯誤或者不一致的地方。
5. 如果分片丟失，可以嘗試重新復(fù)制分片，或者直接刪除分片并重建。

3. 使用 Elasticsearch 內(nèi)置API 進行調(diào)試

Elasticsearch 提供了豐富的 API可以用于對集群進行調(diào)試和監(jiān)控。以下是常用的一些 API：

• GET /_cat：查看集群中的節(jié)點、分片等信息。
• GET /_cat/shards：查看集群中每個索引的分片情況。
• GET /_cat/nodes：查看節(jié)點的詳細信息。
• GET /_cluster/health：查看集群的健康狀態(tài)。

這些 API 可以通過瀏覽器、curl 或者編程語言等方式進行訪問和調(diào)用，如果發(fā)現(xiàn)集群存在問題，可以通過這些 API 進行及時排查和修復(fù)。

代碼示例 訪問 Elasticsearch API 的示例：

import org.apache.http.HttpHost;
import org.elasticsearch.client.RestClient;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;

public class ElasticsearchTest {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 建立連接
        RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(
                RestClient.builder(
                        new HttpHost("localhost", 9200, "http")));

        // 查詢集群節(jié)點信息
        NodesStatsRequest nodesStatsRequest = new NodesStatsRequest();
        NodesStatsResponse nodesStatsResponse = client.nodes().stats(nodesStatsRequest, RequestOptions.DEFAULT);
        List<NodeStats> nodeStatsList = nodesStatsResponse.getNodes();

        // 遍歷節(jié)點信息并打印
        for (NodeStats nodeStats : nodeStatsList) {
            System.out.println(nodeStats.getNode().getName());
            System.out.println(nodeStats.getIndices().getStore());
        }

        // 關(guān)閉連接
        client.close();
    }

}

上述代碼通過 Java High Level REST Client 訪問 Elasticsearch API，查詢集群中所有節(jié)點的存儲情況。通過類似的方式可以輕松地使用編程語言對 Elasticsearch 集群進行調(diào)試。

四、集群架構(gòu)優(yōu)化

1.概念和意義

Elasticsearch是一種分布式搜索和分析引擎，它的集群架構(gòu)對于整個系統(tǒng)的性能和穩(wěn)定性有非常重要的影響。集群架構(gòu)優(yōu)化可以提高系統(tǒng)的吞吐量、減少延遲、增加穩(wěn)定性和可靠性，從而滿足業(yè)務(wù)和用戶的需求。

2.優(yōu)化方案及實現(xiàn)方法

1. 節(jié)點配置優(yōu)化

1.1 內(nèi)存設(shè)置

將ES節(jié)點的JVM內(nèi)存設(shè)置為建議值的一半，剩余一半留給操作系統(tǒng)使用。

# ElasticSearch JVM內(nèi)存設(shè)置
-Xms4g
-Xmx4g

1.2 硬盤存儲

使用SSD硬盤存儲數(shù)據(jù)，同時保證服務(wù)器機器的數(shù)據(jù)寫入帶寬大于等于SSD的寫入速度，以避免瓶頸。

1.3 CPU數(shù)量

建議每個節(jié)點努力保持12個CPU線程以獲得最佳性能。

2. 索引設(shè)計優(yōu)化

2.1 Shard數(shù)量設(shè)置

每個索引的Shard數(shù)量不應(yīng)該超過30個。如果超過30個會對集群性能產(chǎn)生負面影響。

2.2 索引分片副本設(shè)置

建議為每個索引至少分配1個副本。每個節(jié)點最好不要超過3個副本，以避免資源浪費。

3. 集群安全優(yōu)化

3.1 防火墻設(shè)置

在ES集群中的所有節(jié)點上設(shè)置防火墻，限制ES的監(jiān)聽端口對于外網(wǎng)的訪問，保證ES集群的安全性。

3.2 X-Pack 安全功能

使用X-Pack 安全功能來加強數(shù)據(jù)傳輸和訪問的安全性，例如：SSL/TLS加密、權(quán)限控制等。

3. 如何使用 Elastic Stack 進行集群架構(gòu)優(yōu)化

Elastic Stack是一個完整的數(shù)據(jù)收集、存儲和分析的解決方案，可以幫助用戶優(yōu)化ES集群架構(gòu)。

具體的操作方法包括：

1. 在Kibana中查看和監(jiān)控ES集群的運行狀態(tài)和性能指標(biāo)。
2. 使用Beats數(shù)據(jù)采集器向ES集群中收集服務(wù)器日志數(shù)據(jù)。
3. 使用Logstash處理和轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)，并將其發(fā)送到ES集群進行存儲和分析。
4. 使用Apm服務(wù)生成應(yīng)用程序性能指標(biāo)，并將其與其他指標(biāo)一起在Kibana中進行展示和分析。

以上就是使用Elasticsearch7.x集群架構(gòu)優(yōu)化的建議方案和實現(xiàn)方法，通過適當(dāng)?shù)挠布?、索引設(shè)計和集群安全優(yōu)化等措施可以在保證ES集群穩(wěn)定性的同時提升性能。

五、案例分析

1. Elasticsearch的集群架構(gòu)監(jiān)測、調(diào)試、優(yōu)化案例簡介

本案例研究基于Elasticsearch7.x的集群架構(gòu)進行監(jiān)測、調(diào)試和優(yōu)化。該案例主要針對在高并發(fā)情況下，Elasticsearch搜索引擎在性能方面遇到的問題。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-549424.html

2. 案例分析中方法

監(jiān)測方法

1. 監(jiān)控JVM內(nèi)存使用情況，檢查是否出現(xiàn)內(nèi)存泄漏
2. 監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)流量
3. 監(jiān)控CPU負載
4. 監(jiān)控文件系統(tǒng)空間

調(diào)試方法

1. 使用slowlog分析工具進行查詢性能優(yōu)化
2. 使用profiling工具進行代碼性能優(yōu)化
3. 嘗試縮減shard數(shù)量，提高索引性能
4. 合理設(shè)置索引路由，減少單個節(jié)點的負載

優(yōu)化方法

1. 提高后臺服務(wù)的QPS來減少查詢請求的等待時間
2. 使用索引的segment merge功能來提高查詢性能
3. 進行負載均衡操作，減少節(jié)點之間的壓力差異
4. 使用Elasticsearch的插件和模塊來進行系統(tǒng)性能優(yōu)化

到了這里，關(guān)于Elasticsearch 集群架構(gòu)監(jiān)測 調(diào)試 優(yōu)化的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！