除了基础监控中包含的大部分指标，阿里云Elasticsearch的高级监控还有哪些指标？

还包括更多的ES应用层面的监控项，重点的ES应用层面的监控部分为cluster、index、Node Resource、Node Network、Node DiskNode JVM 、Thread_pool。

cluster表示ES集群维度监控，包括了节点的总数量、index的总数量、集群中shard的总数量、主shard的总数量等数据。

index是索引维度监控数据，包括了集群中索引维度的查询QPS、集群中索引维度的写入QPS、索引请求的执行耗时、查询请求的执行耗时、index segments内存使用情况、index segments数目等，当ES集群整体QPS异常，可以通过该指标看下，具体是那个索引的写入QPS上升了，当ES集群内存异常，可以通过这部分监控数据，分析下具体是哪部分内存异常，比如index segments内存使用情况，是指每个segment都会有一部分数据缓存在内存中，加速索引数据的查询速度，这部分内存是无法被GC的，一个node的segment memory占用过多的时候，就需要考虑删除、归档数据，或者扩容了。

Node Resource主要是节点内存、CPU资源的监控，当业务出现请求异常，可以优先查看下节点的资源数据，使用存在CPU、内存打高的情况。

Node Network是节点网络相关数据，包括节点网络流入流出包、节点网络流入流出率、节点TCP连接数，主要观察下ES集群连接数量和请求流量等。

Node Disk是节点维度的磁盘使用情况，包括每秒完成的读写请求数量、每秒完成的读写大小等指标，主要是观察存储维度的数据读写情况。

Node JVM是节点JVM内存使用的监控，包括heap使用率、old区使用情况、old GC耗时、young GC耗时、old GC频次、young GC频次、堆外内存最大使用量等。

其中heap使用率，也就是堆内内存。es内存分配，堆内和堆外个一半，当内存超过64G，堆内存不会再多分配，全部分配给堆外内存。而gc是保证ES内存资源使用的重要机制，一般通过gc的频次和耗时情况，判断集群的内存压力，当内存使用异常，可以通过gc的频次和耗时情况分析下。

Thread_pool是线程监控，包括线程池中的线程总数、查询线程池中被拒绝的请求数、查询线程池中排队的请求数，以及通用线程池的相关数据，线程一般和请求及CPU相关，当客户端请求失败，可以先观察下CPU使用率，以及查询线程池的情况，如果CPU使用率过高，查询线程池中排队的请求数打满，都可能导致请求失败。

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