带你读《企业级云原生白皮书项目实战》——5.1.4 集群监控告警(1)

本文涉及的产品
检索分析服务 Elasticsearch 版,2核4GB开发者规格 1个月
简介: 带你读《企业级云原生白皮书项目实战》——5.1.4 集群监控告警(1)

5.1.4 集群监控告警


5.1.4.1 基础监控告警

5.1.4.1.1 基础监控

阿里云Elasticsearch为运行中的集群提供了多项基础监控指标(例如集群状态、集群查询QPS、节点CPU使用率、节点磁盘使用率等)。Elasticsearch实例的监控报警默认为开启状态,因此您可以在集群监控页面查看历史监控数据。目前只保留30天内的监控信息,并且提供分钟粒度的数据。

阿里云控制台-监控与日志-集群监控-基础监控,选择资源类型和监控时段,查看该类别的资源在对应时段内的监控详情。

image.png

基础监控主要监控指标如下

集群状态(value): 集群状态是监控指标中最重要的指标之一,表示集群的健康度。当数值为2.00(RED),代表集群状态异常,该集群存在不可用的主分片,此时执行查询虽然部分数据仍然可以查到,但实际上已经影响到索引读写,需要重点关注。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。这意味着索引已缺少数据,搜索只能返回部分数据,而分配到这个分片上的请求

都返回异常。可能会影响业务。当数值为1.00(YELLOW),代表集群状态异常,主分片可用,但是副本分片不可用。这种情况Elasticsearch集群所有的主分片已经分配了,但至少还有一个副本是未分配的。所以不会影响业务,但是集群高可用性会被降低。当数值为0.00(GREEN),代表集群状态正常,所有主分片和副本分片都可用。当搜索业务不可用的时候,第一时间看该监控指标,如果是2.00(RED),调用ES接口,使用GET /_cat/health?v 命令,查看status的值是否是red,如果是,优先排查ES集群问题,因为监控页面的数据可能存在延迟。如果该指标为非2.00(RED),优先排查ES客户端应用问题。当该指标是2.00(RED),

快照状态:该指标是指自动备份功能的快照状态,当数值为-1或者0时,代表服务正常。-1代表没有快照,0代表有快照,1表示正在进行快照,2表示快照任务失败。快照任务失败一般是由于集群不健康或者节点磁盘使用率较高原因导致。

集群写入QPS(Count/Second):集群写入QPS是指集群每秒钟写入的文档数量,通过_bulk API也是计算的写入文档数量,而不是写入请求次数。集群如果出现CPU、内存等资源使用突然增高,优先看下相应时间点,写入或者查询QPS是否有突增。

集群查询QPS(Count/Second):集群查询QPS是指集群每秒钟查询请求QPS数量,查询请求QPS数量是计算的主shard维度,所以查询请求QPS数量与查询的索引主分片数量有关,例如查询的索引有5个主分片,则一次查询请求对应5个QPS。这里可能会造成疑惑的地方,一是我业务上明明没有这么多请求,但是监控上能看到更多。二是集群中有一些系统默认的索引,kibana、.monitoring-es 也会产生一定的QPS。

节点CPU使用率(%):展示了集群节点CPU使用百分比,当CPU使用率波动较大时,尤其是超过90%,需要重点关注,可能会导致ES服务异常。

节点HeapMemory使用率(%):展示了集群节点内存使用百分比,当内存使用率波动较大时,尤其是超过90%,需要重点关注,可能会导致ES服务异常。另外,当内存使用过高时,会产生GC。

节点磁盘使用率(%):节点磁盘使用率是指各节点的磁盘使用率,建议控制在75%以下,如果没有调整过,集群默认设置是磁盘使用率超过85%,会导致新的分片无法分配。超过90%:ES会尝试将对应节点中的分片迁移到其他磁盘使用率比较低的数据节点中。超过95%:系统会对Elasticsearch集群中的每个索引强制设置read_only_allow_delete属性,此时索引将无法写入数据,只能读取和删除对应索引。不过这个默认设置是支持修改的,修改参数cluster.routing.allocation.disk.watermark.low、cluster.routing.allocation.disk.watermark.high、cluster.routing.allocation.disk.watermark.flflood_stage。

节点load_1m(value):展示了集群中各节点在1分钟内的负载情况,这个字段并不是表示CPU的繁忙程度,而是度量系统整体负载。该指标的正常数值,应该低于对应节点规格的CPU核数。

FullGc次数(count):FullGc次数指标展示了集群中1分钟内的full gc总次数,如果gc次数为0需要关注下。

Exception次数(count):Exception次数指标展示了集群的主日志中,一分钟内出现的ERROR和WAEN级别日志的总个数。

节点网络流入包(count):是指每分钟集群中各节点网络流入流量包的数量,集群如果出现CPU、内存等资源使用突然增高,并且QPS没有增多的情况时,可以关注下节点网络流入包监控趋势。

节点网络流出包(count):是指每分钟集群中各节点网络流入流量包的数量。集群如果出现CPU、内存等资源使用突然增高,并且QPS没有增多的情况时,可以关注下节点网络流入包监控趋势。

数据流入率(KB/s):是指集群中各节点每秒数据包的流入速率,周期是1分钟。集群如果出现CPU、内存等资源使用突然增高,并且QPS没有增多的情况时,可以关注下节点网络流入包监控趋势。

数据流出率(KB/s):是指集群中各节点每秒数据包的流出速率,周期是1分钟。集群如果出现CPU、内存等资源使用突然增高,并且QPS没有增多的情况时,可以关注下节点网络流入包监控趋势。

节点TCP链接数(count):节点TCP链接数指标展示了集群中各节收到客户端每次发起TCP连接请求的数量。该指标能在一定成都上反应出客户端使用ES的程度,当该指标有增加的情况,要在业务上确认下,是否符合预期。如果不符合预期,要检查下,是否是客户端发起TCP连接长时间未释放,导致节点TCP连接数量突增等原因。

个IO的能力的,所以即使IOUtil达到了100%,也无法说明磁盘的IO打满了,所以无法通过这个指标来衡量磁盘的饱和度,不过可以通过IOUtil的使用趋势,反映出磁盘IO的压力变化。

每秒完成的读请求数量(count):每秒完成的读请求数量是指集群中各节点每秒完成的读请求的数量。

每秒完成的写请求数量(count):每秒完成的写请求数量是指集群中各节点每秒完成的写请求的数量。

每秒钟读取的大小(MB/s):每秒钟读取的大小指标展示了集群中各节点每秒读取的数据量。

每秒钟写入的大小(MB/s):每秒钟写入的大小指标展示了集群中各节点每秒写入的数据量。


《企业级云原生白皮书项目实战》——第五章 大数据——5.1 检索分析服务 Elasticsearch版——5.1.4 集群监控告警(2) https://developer.aliyun.com/article/1228839?groupCode=supportservice

相关实践学习
使用阿里云Elasticsearch体验信息检索加速
通过创建登录阿里云Elasticsearch集群,使用DataWorks将MySQL数据同步至Elasticsearch,体验多条件检索效果,简单展示数据同步和信息检索加速的过程和操作。
ElasticSearch 入门精讲
ElasticSearch是一个开源的、基于Lucene的、分布式、高扩展、高实时的搜索与数据分析引擎。根据DB-Engines的排名显示,Elasticsearch是最受欢迎的企业搜索引擎,其次是Apache Solr(也是基于Lucene)。 ElasticSearch的实现原理主要分为以下几个步骤: 用户将数据提交到Elastic Search 数据库中 通过分词控制器去将对应的语句分词,将其权重和分词结果一并存入数据 当用户搜索数据时候,再根据权重将结果排名、打分 将返回结果呈现给用户 Elasticsearch可以用于搜索各种文档。它提供可扩展的搜索,具有接近实时的搜索,并支持多租户。
相关文章
|
2月前
|
缓存 Prometheus 监控
Elasticsearch集群JVM调优设置合适的堆内存大小
Elasticsearch集群JVM调优设置合适的堆内存大小
532 1
|
10天前
|
人工智能 自然语言处理 搜索推荐
云端问道12期实操教学-构建基于Elasticsearch的企业级AI搜索应用
本文介绍了构建基于Elasticsearch的企业级AI搜索应用,涵盖了从传统关键词匹配到对话式问答的搜索形态演变。阿里云的AI搜索产品依托自研和开源(如Elasticsearch)引擎,提供高性能检索服务,支持千亿级数据毫秒响应。文章重点描述了AI搜索的三个核心关键点:精准结果、语义理解、高性能引擎,并展示了架构升级和典型应用场景,包括智能问答、电商导购、多模态图书及商品搜索等。通过实验部分,详细演示了如何使用阿里云ES搭建AI语义搜索Demo,涵盖模型创建、Pipeline配置、数据写入与检索测试等步骤,同时介绍了相关的计费模式。
|
10天前
|
人工智能 算法 API
构建基于 Elasticsearch 的企业级 AI 搜索应用
本文介绍了基于Elasticsearch构建企业级AI搜索应用的方案,重点讲解了RAG(检索增强生成)架构的实现。通过阿里云上的Elasticsearch AI搜索平台,简化了知识库文档抽取、文本切片等复杂流程,并结合稠密和稀疏向量的混合搜索技术,提升了召回和排序的准确性。此外,还探讨了Elastic的向量数据库优化措施及推理API的应用,展示了如何在云端高效实现精准的搜索与推理服务。未来将拓展至多模态数据和知识图谱,进一步提升RAG效果。
|
22天前
|
编解码 弹性计算 大数据
软硬结合助力倚天云原生算力再进化,加速大数据、视频转码上云步伐
本文介绍了云原生算力的进化,重点讨论了倚天710 CPU在大数据和视频转码场景中的应用与优势。倚天710采用ARM架构,通过物理核设计和CIPU加速卡优化,显著提升了高负载下的性能稳定性,并在实际应用中帮助客户实现了20%-40%的性能提升和成本降低。此外,文章还探讨了操作系统、编译器等底层软件的优化,以及如何通过龙蜥社区和阿里云平台支持更多应用场景,助力企业实现高效迁移和性能优化。
|
24天前
|
运维 监控 Cloud Native
云原生之运维监控实践:使用 taosKeeper 与 TDinsight 实现对 时序数据库TDengine 服务的监测告警
在数字化转型的过程中,监控与告警功能的优化对保障系统的稳定运行至关重要。本篇文章是“2024,我想和 TDengine 谈谈”征文活动的三等奖作品之一,详细介绍了如何利用 TDengine、taosKeeper 和 TDinsight 实现对 TDengine 服务的状态监控与告警功能。作者通过容器化安装 TDengine 和 Grafana,演示了如何配置 Grafana 数据源、导入 TDinsight 仪表板、以及如何设置告警规则和通知策略。欢迎大家阅读。
54 0
|
2月前
|
Kubernetes Cloud Native Docker
云原生之旅:从传统架构到容器化服务的演变
随着技术的快速发展,云计算已经从简单的虚拟化服务演进到了更加灵活和高效的云原生时代。本文将带你了解云原生的概念、优势以及如何通过容器化技术实现应用的快速部署和扩展。我们将以一个简单的Python Web应用为例,展示如何利用Docker容器进行打包和部署,进而探索Kubernetes如何管理这些容器,确保服务的高可用性和弹性伸缩。
|
1月前
|
存储 负载均衡 监控
揭秘 Elasticsearch 集群架构,解锁大数据处理神器
Elasticsearch 是一个强大的分布式搜索和分析引擎,广泛应用于大数据处理、实时搜索和分析。本文深入探讨了 Elasticsearch 集群的架构和特性,包括高可用性和负载均衡,以及主节点、数据节点、协调节点和 Ingest 节点的角色和功能。
58 0
|
2月前
|
缓存 监控 Java
Elasticsearch集群JVM调优
Elasticsearch集群JVM调优
73 5
|
2月前
|
存储 缓存 监控
Elasticsearch集群JVM调优堆外内存
Elasticsearch集群JVM调优堆外内存
64 1
|
2月前
|
监控 Java 测试技术
Elasticsearch集群JVM调优垃圾回收器的选择
Elasticsearch集群JVM调优垃圾回收器的选择
82 1

热门文章

最新文章