ES线程池设置

每个Elasticsearch节点内部都维护着多个线程池，如index、search、get、bulk等，用户可以修改线程池的类型和大小，线程池默认大小跟CPU逻辑一致

一、查看当前线程组状态

curl -XGET 'http://localhost:9200/_nodes/stats?pretty'

"thread_pool" : {
    "bulk" : {
      "threads" : 32,
      "queue" : 0,
      "active" : 0,
      "rejected" : 0,
      "largest" : 32,
      "completed" : 659997
    },
"index" : {
      "threads" : 2,
      "queue" : 0,
      "active" : 0,
      "rejected" : 0,
      "largest" : 2,
      "completed" : 2
    }

上面截取了部分线程池的配置，其中，最需要关注的是rejected。当某个线程池active==threads时，表示所有线程都在忙，那么后续新的请求就会进入queue中，即queue>0，一旦queue大小超出限制，如bulk的queue默认50，那么elasticsearch进程将拒绝请求（碰到bulk HTTP状态码429），相应的拒绝次数就会累加到rejected中。

解决方法是

1、记录失败的请求并重发

2、减少并发写的进程个数，同时加大每次bulk请求的size

二、核心线程池

index：此线程池用于索引和删除操作。它的类型默认为fixed，size默认为可用处理器的数量，队列的size默认为300。
search：此线程池用于搜索和计数请求。它的类型默认为fixed，size默认为可用处理器的数量乘以3，队列的size默认为1000。
suggest：此线程池用于建议器请求。它的类型默认为fixed，size默认为可用处理器的数量，队列的size默认为1000。
get：此线程池用于实时的GET请求。它的类型默认为fixed，size默认为可用处理器的数量，队列的size默认为1000。
bulk：此线程池用于批量操作。它的类型默认为fixed，size默认为可用处理器的数量，队列的size默认为50。
percolate：此线程池用于预匹配器操作。它的类型默认为fixed，size默认为可用处理器的数量，队列的size默认为1000。

三、线程池类型

1、cache

无限制的线程池，为每个请求创建一个线程

2、fixed

有着固定大小的线程池，大小由size属性指定，允许你指定一个队列（使用queue_size属性指定）用来保存请求，直到有一个空闲的线程来执行请求。如果Elasticsearch无法把请求放到队列中（队列满了），该请求将被拒绝

四、修改线程池配置

1、elasticsearch.yml

threadpool.index.type: fixed
threadpool.index.size: 100
threadpool.index.queue_size: 500

2、Rest API

curl -XPUT 'localhost:9200/_cluster/settings' -d '{
    "transient": {
        "threadpool.index.type": "fixed",
        "threadpool.index.size": 100,
        "threadpool.index.queue_size": 500
    }
}'

五、bulk异常排查

使用es bulk api时报错如下

EsRejectedExcutionException[rejected execution(queue capacity 50) on.......]

这个错误明显是默认大小为50的队列（queue）处理不过来了，解决方法是增大bulk队列的长度

elasticsearch.yml

threadpool.bulk.queue_size: 1000

相关文档

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/cluster-nodes-stats.html

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/modules-threadpool.html

本文转自张昺华-sky博客园博客，原文链接：http://www.cnblogs.com/bonelee/p/7840629.html，如需转载请自行联系原作者