ES监控方法以及核心指标

文章目录

  • [1. 监控指标采集](#1. 监控指标采集)
    • [1.1 部署elasticsearch_exporter](#1.1 部署elasticsearch_exporter)
    • [1.2 prometheus采集elasticsearch_exporter的暴露指标](#1.2 prometheus采集elasticsearch_exporter的暴露指标)
    • [1.3 promethues配置告警规则或者配置grafana大盘](#1.3 promethues配置告警规则或者配置grafana大盘)
  • [2. 核心告警指标](#2. 核心告警指标)
    • [2.1 es核心指标](#2.1 es核心指标)
    • [2.2 es容量模型建议](#2.2 es容量模型建议)
  • [3. 参考文章](#3. 参考文章)

探讨es的监控数据采集方式以及需要关注的核心指标,便于日常生产进行监控和巡检。


1. 监控指标采集

监控指标的采集方式使用promethues + elasticsearch_exporter的方式采集es的指标,并通过promethues协议暴露出来。本文探讨es的采集监控方式,以及常用核心监控告警配置。

1.1 部署elasticsearch_exporter

elasticsearch_exporter的 下载地址 选择合适的版本下载,并解压,使用如下方法启动。

bash 复制代码
# 不带鉴权方式
./elasticsearch_exporter --web.listen-address=":9114" --es.uri=http://127.0.0.1:9200
# 带鉴权方式
./elasticsearch_exporter --web.listen-address=":9114" --es.uri=http://admin:pass@127.0.0.1:9200

确定metrics指标暴露出来后,就可以通过prometheus配置target进行指标采集

bash 复制代码
# 通过promethues协议暴露指标
curl http://localhost:9114/metrics

1.2 prometheus采集elasticsearch_exporter的暴露指标

配置prometheus的指标采集任务

bash 复制代码
  - job_name: es
    static_configs:
      - targets: ['172.19.0.2:9114','172.19.0.3:9114','172.19.0.4:9114']
        labels:
          instance: es

1.3 promethues配置告警规则或者配置grafana大盘

再次不进行扩展。

2. 核心告警指标

es的指标很多,相关的指标含义可以参考 官网文档,本文将摘选出核心的指标,作为es集群的核心监控并配置相关的告警。

2.1 es核心指标

es性能指标有以下三类:

  • es本身的指标
  • 主机层面的指标
  • JVM垃圾回收指标

es层面指标

指标名称 指标说明 参考值 备注
进程 进程 进程存在 == 1
指标名称 指标说明 参考值 备注
elasticsearch_cluster_health_status{status="green"} 集群状态 !==1 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_relocating_shards 前节点正在迁移到其他节点的分片数量 <=20 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_initializing_shards 正在初始化的分片 <=50 如果数据写入,通常持续有小幅度值出现
elasticsearch_cluster_health_unassigned_shards 未分配的分片数 <=1 通常为0,当有节点的副本分片丢失该值会增加
elasticsearch_cluster_health_number_of_pending_tasks 队列中等待的任务 <=20 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_active_shards 活跃的分片数量 <=3w 通常按照容量模型,单个集群的总分片不应该超过3w
暂无指标 单shard数据存储大小 <=50g 通常按照容量模型,单个分片的最大存储数据量不应该超过50g

机器层面指标

指标名称 指标说明 参考值 备注
elasticsearch_process_cpu_percent CPU使用率 <=80% 机器的cpu使用率不能过高
elasticsearch_filesystem_data_free_bytes 磁盘可用空间 >=30% 机器的磁盘是使用率不能过高,否则可能会触发只读风险
elasticsearch_process_open_files_count 进程打开的文件描述符 <=60w 需要配置ulimit,匹配相关的进程进行文件读写,通常不能低于60w
elasticsearch_transport_rx_packets_total 节点之间网络入流量 根据机器的规格调整 节点之间网络入流量,根据机器的网络网卡规格调整,如果单节点的出入网络过高则说明需要扩容了
elasticsearch_transport_tx_packets_total 节点之间网络出流量 根据机器的规格调整 节点之间网络出流量,根据机器的网络网卡规格调整,如果单节点的出入网络过高则说明需要扩容了

JVM指标

指标名称 指标说明 参考值 备注
MemHeapUsedM/MemHeapMaxM Jvm 堆内内存使用率 <= 60%

2.2 es容量模型建议

根据公有云以及es的维护、使用的相关经验,单个es集群的容量不是无上限,整理出es的容量模型,需要进行注意及时扩容或者做数据分流

1.【公有云 ES 最佳实践】

1.1 集群总分片数 < 30000,单个索引分片大小建议不超过 50g,单节点分片数量 < 4000

1.2 节点数超过 20 节点添加专有 master 节点,即 data:master ≤ 20:1

1.3 cpu/mem/disk 建议比例

搜索场景:比例 1:2:32

日志场景:比例 1:4:192 ~ 1:4:384

1.4 单节点性能规格参考

写入性能: 16c/64g、 jvm 32G 单节点可支持 2w docs/s 写入

存储容量 = 源数据 * (1 + 副本数量) * 1.45 * (1 + 0.5)≈ 源数据 * (1 + 副本数量)

2.【社区建议】

2.1 数据加速、查询聚合等场景:单节点磁盘最大容量 = 单节点内存大小(GB)* 10。

日志写入、离线分析等场景:单节点磁盘最大容量 = 单节点内存大小(GB)* 50。

通常情况:单节点磁盘最大容量 = 单节点内存大小(GB)* 30。

2.2单个数据节点的shard数量 = 当前节点的内存大小 * 30(小规格实例参考)

单个数据节点的shard数量 = 当前节点的内存大小 * 50(大规格实例参考)

3.其他指标

cpu < 60%

jvm内存 < 80%

磁盘util < 60%

磁盘使用率 < 70%

集群所有index,必须至少1主 + 1从副本

集群读写拒绝率 < 0.1%

集群无节点 old gc

单节点承载最大数据量 < 1T

ES版本 >= 6.8

3. 参考文章

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