1、 Mapper_parsing_exception
Elasticsearch 依靠映射（Mapping）定义的数据类型处理数据。
映射定义了文档中的字段并指定了它们对应的数据类型，例如日期类型 Date、长整数类型 long 和 字符串类型 text。
如果索引文档包含没有定义数据类型的新字段，Elasticsearch将使用动态映射来估计字段的类型，并在必要时将其从一种类型转换为另一种类型。
如果Elasticsearch无法执行此转换，它将引发“ mapper_parsing_exception无法解析” 异常。
如果此类异常太多会降低索引吞吐量。
实战举例如下：
DELETE mytest_0001
PUT mytest_0001/_doc/1
{
"name":"John"
}
PUT mytest_0001/_doc/2
{
"name": {
"firstname": "John",
"lastname": "doe"
}
}
为避免此问题，可以在创建索引时显示定义Mapping，明确敲定字段类型。或者可以使用 _mapping 动态添加新字段映射。
动态更新索引实战：
PUT mytest_0001/_mapping
{
"properties": {
"title": {
"type": "text"
}
}
}
请注意：虽然可以通过如上命令动态添加字段，但是不能更改现有字段映射。
若想做字段类型的修改，需要重新定义Mapping 结合 reindex 和 alias 别名 实现。
2、BulkIndexError
批量索引大型数据集通常更有效。
例如，您可以执行一个批量操作来索引 1,000 个文档，而不是使用 1,000 个索引操作。
批量操作可以通过 bulk API 完成。
批量操作实战：
PUT my_index_0003/_bulk
{"index":{"_id":1}}
{"myid":"c12345"}
{"index":{"_id":2}}
{"myid":"C12456"}
{"index":{"_id":3}}
{"myid":"C31268"}
但是，此过程容易出错。执行批量操作的过程中，你需要仔细检查：数据类型不匹配和空值匹配等问题。
对于批量 API ，你需要格外警惕，因为即使有数百个肯定的响应，批量中的某些索引请求也可能失败。
批量操作捕获错误实战：
@Override
public void afterBulk(long executionId, BulkRequest request, BulkResponse response) {
if (response.hasFailures()) {
for (int i = 0; i < response.getItems().length; i++) {
BulkItemResponse item = response.getItems()[i];
if (item.isFailed()) {
IndexRequest ireq = (IndexRequest) request.requests().get(i);
logger.error("Failed while indexing to " + item.getIndex() + " type " + item.getType() + " " +
"request: [" + ireq + "]: [" + item.getFailureMessage() + "]");
}
}
}
}
除了提前设置具有所有适当条件的批量 API 之外，还要浏览响应列表并检查每个响应，以确保所有数据均按预期索引。
3、搜索超时错误：ConnectionTimeout，ReadTimeoutError，RequestTimeout 等
如果在指定的搜索时间内未收到响应，则请求将失败并返回错误消息。这称为搜索超时。
搜索超时很常见，多种原因都可以导致搜索超时，例如：大型数据集或占用大量内存的查询。
要消除搜索超时，可以通过如下实现解决：
3.1 增加 elasticsearch.requestTimeout
设置注意：应该在 HTTP 客户端而不是 Elasticsearch 中指定 timeout 值，Elasticsearch 端没有请求超时参数。
kibana 请求显示超时，优化方案如下：
kibana 默认请求等待时间是 30 秒，可以在 kibana.yml 中调整该值。
elasticsearch.requestTimeout: 90000
3.2 减少每个请求返回的文档数量
不要将请求的 size 值设置太大，结合：from、size 深度翻页机制实现。
全量遍历借助 scroll 实现。
3.3 缩小时间范围
请求时间范围越长（比如 时间跨度周期 1 年以上的数据），请求数据量越大，超时的可能性越高。
3.4 调整内存设置
通过配置单个查询的内存断路器来限制单个查询的内存使用量。
如：将 index.breaker.request.limit 限制为 40％，默认是 60%。
集群层面设置请求熔断内存实战：
PUT /_cluster/settings
{
"persistent": {
"indices.breaker.request.limit": "40%"
}
}
通过将search.max_buckets设置为 5000 （默认值：10000）来限制用于聚合的存储桶数。
PUT _cluster/settings
{
"transient": {
"search.max_buckets": 5000
}
}
3.5 优化查询、索引和分片。
3.6 启用慢速搜索日志
监视搜索运行时间，扫描繁重的搜索等等。
慢日志开启实战：
PUT /_settings
{
"index.search.slowlog.threshold.query.debug": "30s",
"index.search.slowlog.threshold.fetch.debug": "30s",
"index.indexing.slowlog.threshold.index.debug": "30s"
}
4、 All Shards Failed
在 Elasticsearch 搜索时，可能会遇到 “All Shards Failed” 的错误消息。
发生 All Shards Failed 的几种情况：
当读取请求无法从分片获得响应时
当由于集群或节点仍处于初始启动过程而无法搜索数据
当分片丢失或处于恢复模式并且集群为红色时
造成 All Shards Failed 可能的原因：
节点可能已断开连接或重新连接
正在查询的分片可能正在恢复中，因此不可用
磁盘可能已损坏
搜索query 语句可能写的有问题。例如，引用字段类型错误的字段。
配置错误可能导致操作失败。
问题排查实战举例：
GET /_cat/health
GET /_cat/indices?v
GET _cluster/health/?level=shards
GET _cluster/allocation/explain
5、进程内存锁定失败：“memory locking requested for elasticsearch process but memory is not locked”
为了使节点保持健康，必须确保没有将 JVM 内存换出到磁盘。
发生系统 swapping （交换）的时候 Elasticsearch 节点的性能会非常差，也会影响节点的稳定性。
所以要不惜一切代价来避免 swapping 。swapping会导致Java GC的周期延迟从毫秒级恶化到分钟，更严重的是会引起节点响应延迟甚至脱离集群。
限制 elasticsearch占用的内存情况，可选择少用swap。而：启用 bootstrap.memory_lock 就是限制交换的三种方案之一。
在 elasticsearch.yml 中 启动 memory_lock 实践：
bootstrap.memory_lock: true
报错复现如下：
[,260][INFO ][o.e.n.Node ] [node-1] starting ...
[,529][INFO ][o.e.t.TransportService ] [node-1] publish_address {172.17.0.5:9300}, bound_addresses {172.17.0.5:9300}
[,537][INFO ][o.e.b.BootstrapChecks ] [node-1] bound or publishing to a non-loopback address, enforcing bootstrap checks
[,565][ERROR][o.e.b.Bootstrap ] [node-1] node validation exception
[1] bootstrap checks failed
[1]: memory locking requested for elasticsearch process but memory is not locked
[,575][INFO ][o.e.n.Node ] [node-1] stopping ...
[,596][INFO ][o.e.n.Node ] [node-1] stopped
[,597][INFO ][o.e.n.Node ] [node-1] closing ...
[,615][INFO ][o.e.n.Node ] [node-1] closed
centos 7.x 解决方案：在 /etc/security/limits.conf 文件中添加如下内容，并保持，然后重启 elasticsearch 即可。
elasticsearch soft memlock unlimited
elasticsearch hard memlock unlimited
最佳实践之验证启动是否成功：
GET _nodes?filter_path=**.mlockall
正确返回结果如下：
{
"nodes" : {
"gJUT-E48u_nUw" : {
"process" : {
"mlockall" : true
}
}
}
}
6、引导检查失败 Bootstrap Checks Failed
Bootstrap 检查会在 Elasticsearch 开始之前检查各种设置和配置，以确保其可以安全运行。
如果引导检查失败，则它们可以阻止 Elasticsearch 启动（如果处于生产模式）或在开发模式下发出警告日志。
建议你熟悉引导检查所强制执行的设置，并注意它们在开发和生产模式上是不同的。通过将系统属性
es.enforce.bootstrap.checks设置为true，可以强制执行引导检查。
主要检查内容包含但不限于：
堆的大小检查
文件描述符
最大线程数
文件大小限制
最大虚拟内存
最大映射数
客户端jvm检查
垃圾收集检查
OnError和OnOutOfMemoryError检查 ......
最佳实践：在 jvm.option 中添加如下配置后重启 Elasticsearch。
-Des.enforce.bootstrap.checks=true
7、TransportError
在Elasticsearch中，传输模块核心功能是：集群中节点之间的通信。
传输错误Transport errors 经常出现，失败可能是如下的原因引起的：
分片丢失
设置冲突
数据建模不合理
网络故障
.....
常见的 Transport errors 错误如下：
TransportError(403, u'cluster_block_exception', u'blocked by: [FORBIDDEN/12/index read-only / allow delete (api)];')
原因分析：
当没有足够的可用磁盘空间供 Elasticsearch 在节点之间分配时，可能会发生这种情况。
解决方案：
增加磁盘空间
删除旧数据以释放空间
更新索引只读模式。
注意：当磁盘使用率>=95%，index.blocks.read_only_allow_delete设置是防止节点用完磁盘空间的最后手段。不再允许写入，只能删除。
以下命令能重置索引上的只读索引块：
PUT /_all/_settings
{
"index.blocks.read_only_allow_delete": null
}
在分配所有分片之前，尝试使用刚刚创建的索引时，可能会出现另一种传输错误。
在这种情况下，报错如下：
TransportError(503, u”).
传输错误也可能与 Mapping 问题相关。
例如，当您尝试索引具有与其映射不同的数据类型的字段时，可能报错如下：
TransportError (400, u’mapper_pasing_exception’)
8、初始化/启动失败 Initialization/Startup Failures
有时候，分片的问题可能会阻止 Elasticsearch 启动。
例如，当使用有冲突的 Elasticsearch 版本时，您可能报错如下：
“ Elasticsearch java client initialization fails”
或
“\Common was unexpected at this time.”
最佳实践：
做好版本核验，确保开发使用的 jar 包版本和部署版本一致。
9、如何最小化错误和异常？探究错误及解决方案的底层逻辑
如果你不想仅仅一次处理一条错误消息，当你处理的问题多了以后，你会发现：很多错误和异常与如下三个更深层次的问题相关：
安装和配置问题
索引新数据问题
集群运行变慢问题
深究拆解如下：
9.1 安装和配置问题
快速安装 Elasticsearch 很容易，但是要确保其生产级别的运行，需要仔细核对配置。
这可以帮助避免各种错误和异常，例如：引导检查失败 bootstrap checks failure 问题。
9.2 索引新数据问题
在 Elasticsearch 中，你必须非常仔细的对字段命名、正确使用模板 template、数据建模规范化。
仔细核对这些参数配置，可以帮助你避免诸如：映射 mapping 异常和批量索引错误（ bulk index errors）之类的问题。
9.3 集群速度变慢问题
随着数据规模的扩大，以及操作频繁度的扩展，Elasticsearch 有时会发生意外导致检索响应速度慢，并可能弹出超时报错。
因此，你必须持续监控集群的如下指标内容：
借助 kibana 或者 cerebro 等可视化工具观察错误率及走势
监控错误日志
核对拒绝的指标
以提前将可能错误扼杀在摇篮阶段，并确保集群一切正常。
10、结论
Elasticsearch 运维或开发实战必定会遇到错误或异常。
尽管我们无法完全避免，但是可以采用一些最佳实践来帮助减少错误或异常的发生，并在出现问题时更有效地解决问题。
快速有效地解决集群缓慢等复杂问题离不开如下三点：
第一：密切关注各项设置和配置；
第二：索引新数据时要小心；
第三：确保集群各项指标可被监视与可视化查看。
简而言之，你应该将错误和异常视为优化 Elasticsearch 集群基础架构的机会，而不必过分担心它们的出现。
参考：
https://opster.com/blogs/common-elasticsearch-errors-and-exceptions/
Elasticsearch 官方文档
https://discuss.elastic.co/t/how-to-identify-message-causing-error-in-bulk-request/42885/5
