es节点出现 thread pool rejections错误

问题描述： 在Elasticsearch集群中，您可能遇到节点报出bulk thread pool rejections错误信息。这通常意味着批量写入操作因线程池资源不足而被拒绝执行。

可能原因： - 线程池配置不当：Elasticsearch中的bulk线程池大小可能配置得太小，无法处理当前的写入负载。 - 写入负载过高：集群正经历高并发的写入请求，超出了bulk线程池的处理能力。 - 长时间运行的查询或索引操作：如果有其他操作占用了过多的线程或资源，也可能导致bulk操作缺乏足够的执行资源。

解决步骤： 1. 检查 bulk 线程池配置： - 使用如下命令查看当前的线程池设置： bash GET _cluster/settings?include_defaults=true&flat_settings=true - 查找与thread_pool.bulk.queue_size和thread_pool.bulk.size相关的设置，确认它们是否适合当前的工作负载。

1. 监控线程池使用情况：

   • 利用Elasticsearch监控API，特别是关注_cat/thread_pool?v输出，了解bulk线程池的活跃、队列及拒绝情况。

2. 调整 bulk 线程池设置：

   • 根据实际负载情况，适当增加thread_pool.bulk.size和/或thread_pool.bulk.queue_size。但需注意，过大的队列可能会导致内存压力。
   • 通过如下命令动态调整（示例为增加bulk线程池大小至4）：

     PUT _cluster/settings
     {
     "persistent": {
      "thread_pool.bulk.size": 4
     }
     }
     

3. 优化写入策略：

   • 考虑分批更频繁地提交bulk请求，减少单次请求的数据量。
   • 使用指数退避重试策略处理被拒绝的bulk请求。

4. 管理写入负载：

   • 在高峰期，考虑暂时增加集群资源或采用流量控制机制，以减轻对Elasticsearch的压力。

5. 排查并优化索引和查询操作：

   • 审查是否有慢查询或索引操作影响了系统性能，并进行相应优化。

注意事项： - 避免过度调整：盲目增大线程池大小或队列长度可能不是长久之计，应结合实际需求和硬件资源综合考虑。 - 资源评估：定期评估集群资源使用情况，确保硬件资源与工作负载相匹配。

通过上述步骤，您可以定位并尝试解决Elasticsearch集群中出现的bulk thread pool rejections问题。如果问题依然存在，建议深入分析日志文件，或者联系阿里云技术支持获取进一步的帮助。