Elasticsearch 已成为大数据架构中的常用组件，因为它提供了以下几个特性：

它使你可以快速搜索大量数据。
对于常见的聚合操作，它提供对大数据的实时分析。
使用 Elasticsearch 聚合比使用 Spark 聚合更容易。
如果你需要转向快速数据解决方案，在查询后从文档子集开始比对所有数据进行全面重新扫描要快。
用于处理数据的最常见的大数据软件现在是 Apache Spark (http://spark.apache.org/)，它被认为是过时的 Hadoop MapReduce 的演变，用于将处理从磁盘移动到内存。
在本中，我们将看到如何将 Elasticsearch 集成到 Spark 中，用于写入和读取数据。 最后，我们将看到如何使用 Apache Pig 以一种简单的方式在Elasticsearch 中写入数据。

https://elasticstack.blog.csdn ... 68453

1. 你必须知道的ES调优小技巧（需要梯子）
   https://medium.com/teads-engin ... e598c
   
   
2. 全文搜索：MySQL 和 ES 的贴身肉搏（需要梯子）
   https://medium.com/dev-genius/ ... f816e
   
   
3. Elasticsearch 多集群管理平台 INFINI Console v0.3 已正式发布，新增了统一的监控、安全、告警、探索。欢迎大家体验：
   https://console.infinilabs.com/zh/
   
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1. Elasticsearch 高质量推荐系统（需梯子）
   https://opensourceconnections. ... arch/

2. 腾讯技术推荐算法架构——重排
   https://www.6aiq.com/article/1649379778560

3. 京东推荐算法精排技术实践
   https://www.6aiq.com/article/1647294379283

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1. 关于 logstash 使用的一些小技巧
https://zhuanlan.zhihu.com/p/2 ... Dtrue
2. logstash弊端总结
https://blog.csdn.net/Brave_he ... 18198
 
3. 深入理解 ELK 中的logstash原理
https://zhuanlan.zhihu.com/p/523608406

编辑：cyberdak
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1、使用 Low Level Java 客户端来创建连接 - Elastic Stack 8.x
https://juejin.cn/post/7119718394722517028
2、使用ElasticSearch加速学校教育技术的发展
https://leadschool.in/blog/elastic-search-101/
3、在Rails中使用Elasticsearch进行全文搜索
https://www.honeybadger.io/blo ... arch/
 
编辑：李静
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背景

Elasticsearch CPU很高的场景很常见，优化读写以及扩容即可解决问题。

如果只有一个节点CPU高，那可能的情况就比较多了，节点机器异常？读写不均匀？GC过高？forcemerge？

这里描述一个极具迷惑性的case。

问题

收到用户报障碍，突然有写入被reject，并且有一个节点的CPU突然增高。

分析、验证与结论

1.常用套路，先大致了解集群、索引。

集群层面：6.8.5 版本，18个节点（冷热分离）

索引层面：近3000个索引，大多数小索引（mb、1～10gb级别），template（设置1主分片、1副本分片）

用户行为：写多读少的OLAP场景

2.检查节点（pod）监控、宿主机监控、ES集群监控。没有很明显的异常行为。只能观测到异常节点CPU高、出现reject。用户的读写流量也没有观测到明显变化。

3.集群GC、merge等行为都很正常，并且只有一个节点CPU高（刚好用户索引都是1主1副），开始认为和热点相关。可能是某个索引的读写导致了节点CPU的上升。

4.使用 GET _nodes/hot_threads 查看CPU使用情况，果然抓到了异常节点占用CPU的主要是 write 线程。

5.由于hot_threads只能抓取瞬时的数据，不一定准确。准备进入容器，使用arthas工具抓取perf信息（arthas是阿里的开源工具、已经被我们集成到ES镜像里）。

通过arthas简要的获取热点线程：可以看到主要是write线程在执行bulk请求，然后还有日志打印的堆栈。

继续抓取2min内的统计信息：可以看到主要是search在使用CPU。和之前获取的信息不符。

6.分析到底是读还是写影响的CPU。

a.如果是写热点导致，应该会有2个节点CPU高；

b.写入一般很难长时间打高CPU，而一个拉全量/大量数据的大请求很可能拉高CPU，由于index设置1主1副本，刚好可以解释只有一个节点CPU高；

c.考虑到抓取的数据perf结果，2min内的抓取结果比瞬时的可信；

综合来看，大查询导致的CPU高的概率很大。

7.继续走排障流程，查看日志信息

看到异常节点日志里大多都是这类异常。

<br /> elasticsearch org.apache.logging.log4j.core.appender.AppenderLoggingException: Error writing to stream /usr/share/elasticsearch/logs/e100024741.log org.apache.logging.log4j.core.appender.AppenderLoggingException: Error writing to stream....<br />

由于节点已经跑了很长时间，log盘写满也是有可能的，而且不太可能瞬间拉高CPU，暂时忽略。

8.进一步验证，将异常节点重启。

果然异常节点CPU下去了，另一个节点CPU起来了，进一步证明了是查询导致的，1主1副的case下，一个节点挂了，另一个承载流量。

继续观察异常节点的流量：outgoing的流量比较高，又进一步佐证了是查询带来的异常。

继续查看IO，write/read都相对比较高。

9.考虑到查询无法被阻断、且该节点异常带来的影响并不大，准备等“拉数据的大请求”执行完毕自动恢复。

10.开始关注其他问题。等待一段时间，发现依然没有恢复，且CPU完全没有下降的趋势。考虑到一个大请求不会执行这么长时间，如果多个大请求，至少reject、cpu曲线会有些波动，不会如此稳定。准备继续排查。再次执行多次hot_thread API，依然有很多次都只抓到了write线程占用大量CPU，如果大请求存在，不会一直抓不到search请求。

11.考虑其他思路。找到重启前异常节点和重启异常节点后才异常的节点共有的index（互为主备），在众多index中发现了一个较大的index（800G）。看了下文档数：2147483519，至此，找到了问题的答案。

12.结论：使用了同一template的大量索引（1 primary 1 replica），存在一个index写了大量doc数，超过了lucene的最大限制（integer的最大值），疯狂报错reject，并且记录大量异常日志，日志不断的rotate、清理造成了CPU的大幅上升。

仔细检查异常开始时间节点的日志，可以发现如下异常信息：

<br /> [2022-07-22T12:00:36,376][DEBUG][o.e.a.b.TransportShardBulkAction] [e100024741-es-default-1][cp0006014_2022_07][0] failed to execute bulk item (index) index {[cp0006014_2022_07][event_cp][Ir_HJYIBi3-VIQ2V8GIT], source[{"rowkey":"fff5e48f-13d9-4f68-b9c9-8cfc1f0fefa3","column01":"BatchValidateRecevieCouponRealTime","column02":"1","column03":"289358095","column04":"100009826","column05":"nkryj","column06":"32001052810269459246","column08":"fff5e48f-13d9-4f68-b9c9-8cfc1f0fefa3","column09":"[34m~L[34m~A34m~O~Q34m~H[34m~D34m| "column11":"2022-07-22 20:00:29.703","column12":"1","column20":"0","datachangelasttime":1658491229707,"rules":[],"rulesh":[],"scenes":[]}]}<br /> java.lang.IllegalArgumentException: number of documents in the index cannot exceed 2147483519<br /> at org.apache.lucene.index.DocumentsWriterPerThread.reserveOneDoc(DocumentsWriterPerThread.java:226) ~[lucene-core-7.7.2.jar:7.7.2 d4c30fc2856154f2c1fefc589eb7cd070a415b94 - janhoy - 2019-05-28 23:30:25]<br /> at org.apache.lucene.index.DocumentsWriterPerThread.updateDocument(DocumentsWriterPerThread.java:235) ~[lucene-core-7.7.2.jar:7.7.2 d4c30fc2856154f2c1fefc589eb7cd070a415b94 - janhoy - 2019-05-28 23:30:25]<br /> at org.apache.lucene.index.DocumentsWriter.updateDocument(DocumentsWriter.java:494) ~[lucene-core-7.7.2.jar:7.7.2 d4c30fc2856154f2c1fefc589eb7cd070a415b94 - janhoy - 2019-05-28 23:30:25]<br /> at org.apache.lucene.index.IndexWriter.updateDocument(IndexWriter.java:1616) ~[lucene-core-7.7.2.jar:7.7.2 d4c30fc2856154f2c1fefc589eb7cd070a415b94 - janhoy - 2019-05-28 23:30:25]<br /> at org.apache.lucene.index.IndexWriter.addDocument(IndexWriter.java:1235) ~[lucene-core-7.7.2.jar:7.7.2 d4c30fc2856154f2c1fefc589eb7cd070a415b94 - janhoy - 2019-05-28 23:30:25]<br /> at org.elasticsearch.index.engine.InternalEngine.addDocs(InternalEngine.java:1175) ~[elasticsearch-6.8.5.jar:6.8.5]<br /> at org.elasticsearch.index.engine.InternalEngine.indexIntoLucene(InternalEngine.java:1120) ~[elasticsearch-6.8.5.jar:6.8.5]<br />

进一步验证：进入容器清理日志文件，会立刻生成并rotate出多个日志文件。

最终处理：清理掉异常索引立刻恢复正常：

解释前面的坑

1.arthas采集2min内的CPU信息，得到的search结论是正确的，该集群确实存在search大请求。虽然频率不高，但是采集到的概率很大。

2.异常节点的out流量很大。这个逻辑也是正确的，只是并不是导致异常的根本原因。

确实有拉数据的请求存在；节点存在大量索引的分片，无法确认流量来源是否是其他index；该异常情况下用户收到异常ack之后会有重试，影响到流量的统计。

3.重启后另一个节点CPU就开始激增，是因为副本分片成为了主分片，然后开始reject，并疯狂打印日志、进行rotate和清理。

4.为什么只有一个节点CPU高。写入流程是主分片写入成功后，异步转发请求给所有副本（此处只有1），由于主分片写入失败，直接异常，副本也就不会受到影响。

思考

1.经验流大多情况有效，有时却不可取。时刻根据事实排障，避免先入为主。

2.相似的现象以及采集排障数据的巧合进入思维误区，集群业务复杂度增加了排障难度：

大量的日志难以查找（被AppenderLoggingException淹没），且都被判定为和本次异常无关，如 bulk reject 被认为是CPU高的场景下正常的表现，AppenderLoggingException 被认为无法快速消耗CPU，number of documents in the index cannot exceed 2147483519 刚看到时也被认为无法导致CPU增高（仅仅是无法写入）；

index太多，无法从单个index层面获取更多信息。（没有明确目标的情况下难以发现那一个异常index）。

3.arthas write线程的堆栈信息中有体现，bulk之后就在打印日志，这两点之间的关联被忽略。

4.优化方向：需要更细粒度的监控和巡检能力，快速发现异常index可大大加快排障进程，不再强依赖OPS的知识体系与推理。

1.使用 Spark ML 和 Elasticsearch 构建推荐系统
https://towardsdatascience.com ... 59454
2.使用 Helm 和 Terraform 在 Kubernetes 集群中安装 Elasticsearch
https://dev.to/_notanengineer/ ... -40jf
3.Elasticsearch 的开源日志管理替代方案 Quickwit
https://dev.to/quickwit/quickw ... -1p0f

编辑：Se7en   
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1. ES8 使用  ingest pipeline处理命名识别（需要梯子）
https://medium.com/%40psajan10 ... 6c5e8
2. 用 filebeat 和 ES 解析 mongodb 的慢日志
https://medium.com/%40izekchen ... 81014
3. Elasticsearch：将精确搜索与词干混合
https://elasticstack.blog.csdn ... 82285


编辑：kin122
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