调优
es频繁minor gc日志一直报超时
Elasticsearch • a2dou 回复了问题 • 4 人关注 • 3 个回复 • 4210 次浏览 • 2021-07-23 13:50
elasticsearch内部会对dsl进行优化吗
Elasticsearch • kennywu76 回复了问题 • 5 人关注 • 2 个回复 • 4696 次浏览 • 2018-09-18 12:15
使用 Elastic Stack 来监控和调优 Golang 应用程序
Beats • medcl 发表了文章 • 0 个评论 • 12102 次浏览 • 2017-03-03 11:16
- Apache Module
- Couchbase Module
- Docker Module
- HAProxy Module
- kafka Module
- MongoDB Module
- MySQL Module
- Nginx Module
- PostgreSQL Module
- Prometheus Module
- Redis Module
- System Module
- ZooKeeper Module
import _ "expvar"
如果 Golang 没有启动 http 服务,使用下面的方式启动一个即可,这里端口是 6060,如下:func metricsHandler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
w.Header().Set("Content-Type", "application/json; charset=utf-8")
first := true
report := func(key string, value interface{}) {
if !first {
fmt.Fprintf(w, ",\n")
}
first = false
if str, ok := value.(string); ok {
fmt.Fprintf(w, "%q: %q", key, str)
} else {
fmt.Fprintf(w, "%q: %v", key, value)
}
}
fmt.Fprintf(w, "{\n")
expvar.Do(func(kv expvar.KeyValue) {
report(kv.Key, kv.Value)
})
fmt.Fprintf(w, "\n}\n")
}
func main() {
mux := http.NewServeMux()
mux.HandleFunc("/debug/vars", metricsHandler)
endpoint := http.ListenAndServe("localhost:6060", mux)
}
默认注册的访问路径是/debug/vars, 编译启动之后,就可以通过 http://localhost:6060/debug/vars 来访问 expvar 以 JSON 格式暴露出来的这些内部变量,默认提供了 Golang 的 runtime.Memstats 信息,也就是上面分析的数据源,当然你还可以注册自己的变量,这里暂时不提。
OK,现在我们的 Golang 程序已经启动了,并且通过 expvar 暴露出了运行时的内存使用情况,现在我们需要使用 Metricbeat 来获取这些信息并存进 Elasticsearch。
关于 Metricbeat 的安装其实很简单,下载对应平台的包解压(下载地址:https://www.elastic.co/downloads/beats/metricbeat ),启动 Metricbeat 前,修改配置文件:metricbeat.ymlmetricbeat.modules:
- module: golang
metricsets: ["heap"]
enabled: true
period: 10s
hosts: ["localhost:6060"]
heap.path: "/debug/vars"
上面的参数启用了 Golang 监控模块,并且会10秒获取一次配置路径的返回内存数据,我们同样配置该配置文件,设置数据输出到本机的 Elasticsearch:output.elasticsearch:
hosts: ["localhost:9200"]
现在启动 Metricbeat:./metricbeat -e -v
现在在 Elasticsearch 应该就有数据了,当然记得确保 Elasticsearch 和 Kibana 是可用状态,你可以在 Kibana 根据数据灵活自定义可视化,推荐使用 Timelion 来进行分析,当然为了方便也可以直接导入提供的样例仪表板,就是上面第一个图的效果。
关于如何导入样例仪表板请参照这个文档:https://www.elastic.co/guide/e ... .html
除了监控已经有的内存信息之外,如果你还有一些内部的业务指标想要暴露出来,也是可以的,通过 expvar 来做同样可以。一个简单的例子如下:var inerInt int64 = 1024
pubInt := expvar.NewInt("your_metric_key")
pubInt.Set(inerInt)
pubInt.Add(2)
在 Metricbeat 内部也同样暴露了很多内部运行的信息,所以 Metricbeat 可以自己监控自己了。。。
首先,启动的时候带上参数设置pprof监控的地址,如下:./metricbeat -httpprof="127.0.0.1:6060" -e -v
这样我们就能够通过 [url=http://127.0.0.1:6060/debug/vars]http://127.0.0.1:6060/debug/vars[/url] 访问到内部运行情况了,如下:{
"output.events.acked": 1088,
"output.write.bytes": 1027455,
"output.write.errors": 0,
"output.messages.dropped": 0,
"output.elasticsearch.publishEvents.call.count": 24,
"output.elasticsearch.read.bytes": 12215,
"output.elasticsearch.read.errors": 0,
"output.elasticsearch.write.bytes": 1027455,
"output.elasticsearch.write.errors": 0,
"output.elasticsearch.events.acked": 1088,
"output.elasticsearch.events.not_acked": 0,
"output.kafka.events.acked": 0,
"output.kafka.events.not_acked": 0,
"output.kafka.publishEvents.call.count": 0,
"output.logstash.write.errors": 0,
"output.logstash.write.bytes": 0,
"output.logstash.events.acked": 0,
"output.logstash.events.not_acked": 0,
"output.logstash.publishEvents.call.count": 0,
"output.logstash.read.bytes": 0,
"output.logstash.read.errors": 0,
"output.redis.events.acked": 0,
"output.redis.events.not_acked": 0,
"output.redis.read.bytes": 0,
"output.redis.read.errors": 0,
"output.redis.write.bytes": 0,
"output.redis.write.errors": 0,
"beat.memstats.memory_total": 155721720,
"beat.memstats.memory_alloc": 3632728,
"beat.memstats.gc_next": 6052800,
"cmdline": ["./metricbeat","-httpprof=127.0.0.1:6060","-e","-v"],
"fetches": {"system-cpu": {"events": 4, "failures": 0, "success": 4}, "system-filesystem": {"events": 20, "failures": 0, "success": 4}, "system-fsstat": {"events": 4, "failures": 0, "success": 4}, "system-load": {"events": 4, "failures": 0, "success": 4}, "system-memory": {"events": 4, "failures": 0, "success": 4}, "system-network": {"events": 44, "failures": 0, "success": 4}, "system-process": {"events": 1008, "failures": 0, "success": 4}},
"libbeat.config.module.running": 0,
"libbeat.config.module.starts": 0,
"libbeat.config.module.stops": 0,
"libbeat.config.reloads": 0,
"memstats": {"Alloc":3637704,"TotalAlloc":155
... ...
比如,上面就能看到output模块Elasticsearch的处理情况,如 output.elasticsearch.events.acked 参数表示发送到 Elasticsearch Ack返回之后的消息。
现在我们要修改 Metricbeat 的配置文件,Golang 模块有两个 metricset,可以理解为两个监控的指标类型,我们现在需要加入一个新的 expvar 类型,这个即自定义的其他指标,相应配置文件修改如下:- module: golang
metricsets: ["heap","expvar"]
enabled: true
period: 1s
hosts: ["localhost:6060"]
heap.path: "/debug/vars"
expvar:
namespace: "metricbeat"
path: "/debug/vars"
上面的一个参数 namespace 表示自定义指标的一个命令空间,主要是为了方便管理,这里是 Metricbeat 自身的信息,所以 namespace 就是 metricbeat。
重启 Metricbeat 应该就能收到新的数据了,我们前往 Kibana。
这里假设关注 output.elasticsearch.events.acked和
output.elasticsearch.events.not_acked这两个指标,我们在Kibana里面简单定义一个曲线图就能看到 Metricbeat 发往 Elasticsearch 消息的成功和失败趋势。
Timelion 表达式:.es("metricbeat*",metric="max:golang.metricbeat.output.elasticsearch.events.acked").derivative().label("Elasticsearch Success"),.es("metricbeat*",metric="max:golang.metricbeat.output.elasticsearch.events.not_acked").derivative().label("Elasticsearch Failed")
效果如下:
从上图可以看到,发往 Elasticsearch 的消息很稳定,没有出现丢消息的情况,同时关于 Metricbeat 的内存情况,我们打开导入的 Dashboard 查看:
关于如何使用 Metricbeat 来监控 Golang 应用程序的内容基本上就差不多到这里了,上面介绍了如何基于 expvar 来监控 Golang 的内存情况和自定义业务监控指标,在结合 Elastic Stack 可以快速的进行分析,希望对大家有用。
最后,这个 Golang 模块目前还没 release,估计在 beats 6.0 发布,有兴趣尝鲜的可以自己下载源码打包。 【求解】实时聚合查询 并发 响应指数上升??
Elasticsearch • kennywu76 回复了问题 • 5 人关注 • 4 个回复 • 5492 次浏览 • 2017-02-27 19:00
使用 Elastic Stack 来监控和调优 Golang 应用程序
Beats • medcl 发表了文章 • 0 个评论 • 12102 次浏览 • 2017-03-03 11:16
- Apache Module
- Couchbase Module
- Docker Module
- HAProxy Module
- kafka Module
- MongoDB Module
- MySQL Module
- Nginx Module
- PostgreSQL Module
- Prometheus Module
- Redis Module
- System Module
- ZooKeeper Module
import _ "expvar"
如果 Golang 没有启动 http 服务,使用下面的方式启动一个即可,这里端口是 6060,如下:func metricsHandler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
w.Header().Set("Content-Type", "application/json; charset=utf-8")
first := true
report := func(key string, value interface{}) {
if !first {
fmt.Fprintf(w, ",\n")
}
first = false
if str, ok := value.(string); ok {
fmt.Fprintf(w, "%q: %q", key, str)
} else {
fmt.Fprintf(w, "%q: %v", key, value)
}
}
fmt.Fprintf(w, "{\n")
expvar.Do(func(kv expvar.KeyValue) {
report(kv.Key, kv.Value)
})
fmt.Fprintf(w, "\n}\n")
}
func main() {
mux := http.NewServeMux()
mux.HandleFunc("/debug/vars", metricsHandler)
endpoint := http.ListenAndServe("localhost:6060", mux)
}
默认注册的访问路径是/debug/vars, 编译启动之后,就可以通过 http://localhost:6060/debug/vars 来访问 expvar 以 JSON 格式暴露出来的这些内部变量,默认提供了 Golang 的 runtime.Memstats 信息,也就是上面分析的数据源,当然你还可以注册自己的变量,这里暂时不提。
OK,现在我们的 Golang 程序已经启动了,并且通过 expvar 暴露出了运行时的内存使用情况,现在我们需要使用 Metricbeat 来获取这些信息并存进 Elasticsearch。
关于 Metricbeat 的安装其实很简单,下载对应平台的包解压(下载地址:https://www.elastic.co/downloads/beats/metricbeat ),启动 Metricbeat 前,修改配置文件:metricbeat.ymlmetricbeat.modules:
- module: golang
metricsets: ["heap"]
enabled: true
period: 10s
hosts: ["localhost:6060"]
heap.path: "/debug/vars"
上面的参数启用了 Golang 监控模块,并且会10秒获取一次配置路径的返回内存数据,我们同样配置该配置文件,设置数据输出到本机的 Elasticsearch:output.elasticsearch:
hosts: ["localhost:9200"]
现在启动 Metricbeat:./metricbeat -e -v
现在在 Elasticsearch 应该就有数据了,当然记得确保 Elasticsearch 和 Kibana 是可用状态,你可以在 Kibana 根据数据灵活自定义可视化,推荐使用 Timelion 来进行分析,当然为了方便也可以直接导入提供的样例仪表板,就是上面第一个图的效果。
关于如何导入样例仪表板请参照这个文档:https://www.elastic.co/guide/e ... .html
除了监控已经有的内存信息之外,如果你还有一些内部的业务指标想要暴露出来,也是可以的,通过 expvar 来做同样可以。一个简单的例子如下:var inerInt int64 = 1024
pubInt := expvar.NewInt("your_metric_key")
pubInt.Set(inerInt)
pubInt.Add(2)
在 Metricbeat 内部也同样暴露了很多内部运行的信息,所以 Metricbeat 可以自己监控自己了。。。
首先,启动的时候带上参数设置pprof监控的地址,如下:./metricbeat -httpprof="127.0.0.1:6060" -e -v
这样我们就能够通过 [url=http://127.0.0.1:6060/debug/vars]http://127.0.0.1:6060/debug/vars[/url] 访问到内部运行情况了,如下:{
"output.events.acked": 1088,
"output.write.bytes": 1027455,
"output.write.errors": 0,
"output.messages.dropped": 0,
"output.elasticsearch.publishEvents.call.count": 24,
"output.elasticsearch.read.bytes": 12215,
"output.elasticsearch.read.errors": 0,
"output.elasticsearch.write.bytes": 1027455,
"output.elasticsearch.write.errors": 0,
"output.elasticsearch.events.acked": 1088,
"output.elasticsearch.events.not_acked": 0,
"output.kafka.events.acked": 0,
"output.kafka.events.not_acked": 0,
"output.kafka.publishEvents.call.count": 0,
"output.logstash.write.errors": 0,
"output.logstash.write.bytes": 0,
"output.logstash.events.acked": 0,
"output.logstash.events.not_acked": 0,
"output.logstash.publishEvents.call.count": 0,
"output.logstash.read.bytes": 0,
"output.logstash.read.errors": 0,
"output.redis.events.acked": 0,
"output.redis.events.not_acked": 0,
"output.redis.read.bytes": 0,
"output.redis.read.errors": 0,
"output.redis.write.bytes": 0,
"output.redis.write.errors": 0,
"beat.memstats.memory_total": 155721720,
"beat.memstats.memory_alloc": 3632728,
"beat.memstats.gc_next": 6052800,
"cmdline": ["./metricbeat","-httpprof=127.0.0.1:6060","-e","-v"],
"fetches": {"system-cpu": {"events": 4, "failures": 0, "success": 4}, "system-filesystem": {"events": 20, "failures": 0, "success": 4}, "system-fsstat": {"events": 4, "failures": 0, "success": 4}, "system-load": {"events": 4, "failures": 0, "success": 4}, "system-memory": {"events": 4, "failures": 0, "success": 4}, "system-network": {"events": 44, "failures": 0, "success": 4}, "system-process": {"events": 1008, "failures": 0, "success": 4}},
"libbeat.config.module.running": 0,
"libbeat.config.module.starts": 0,
"libbeat.config.module.stops": 0,
"libbeat.config.reloads": 0,
"memstats": {"Alloc":3637704,"TotalAlloc":155
... ...
比如,上面就能看到output模块Elasticsearch的处理情况,如 output.elasticsearch.events.acked 参数表示发送到 Elasticsearch Ack返回之后的消息。
现在我们要修改 Metricbeat 的配置文件,Golang 模块有两个 metricset,可以理解为两个监控的指标类型,我们现在需要加入一个新的 expvar 类型,这个即自定义的其他指标,相应配置文件修改如下:- module: golang
metricsets: ["heap","expvar"]
enabled: true
period: 1s
hosts: ["localhost:6060"]
heap.path: "/debug/vars"
expvar:
namespace: "metricbeat"
path: "/debug/vars"
上面的一个参数 namespace 表示自定义指标的一个命令空间,主要是为了方便管理,这里是 Metricbeat 自身的信息,所以 namespace 就是 metricbeat。
重启 Metricbeat 应该就能收到新的数据了,我们前往 Kibana。
这里假设关注 output.elasticsearch.events.acked和
output.elasticsearch.events.not_acked这两个指标,我们在Kibana里面简单定义一个曲线图就能看到 Metricbeat 发往 Elasticsearch 消息的成功和失败趋势。
Timelion 表达式:.es("metricbeat*",metric="max:golang.metricbeat.output.elasticsearch.events.acked").derivative().label("Elasticsearch Success"),.es("metricbeat*",metric="max:golang.metricbeat.output.elasticsearch.events.not_acked").derivative().label("Elasticsearch Failed")
效果如下:
从上图可以看到,发往 Elasticsearch 的消息很稳定,没有出现丢消息的情况,同时关于 Metricbeat 的内存情况,我们打开导入的 Dashboard 查看:
关于如何使用 Metricbeat 来监控 Golang 应用程序的内容基本上就差不多到这里了,上面介绍了如何基于 expvar 来监控 Golang 的内存情况和自定义业务监控指标,在结合 Elastic Stack 可以快速的进行分析,希望对大家有用。
最后,这个 Golang 模块目前还没 release,估计在 beats 6.0 发布,有兴趣尝鲜的可以自己下载源码打包。 elasticsearch内部会对dsl进行优化吗
回复Elasticsearch • kennywu76 回复了问题 • 5 人关注 • 2 个回复 • 4696 次浏览 • 2018-09-18 12:15
【求解】实时聚合查询 并发 响应指数上升??
回复Elasticsearch • kennywu76 回复了问题 • 5 人关注 • 4 个回复 • 5492 次浏览 • 2017-02-27 19:00
使用 Elastic Stack 来监控和调优 Golang 应用程序
Beats • medcl 发表了文章 • 0 个评论 • 12102 次浏览 • 2017-03-03 11:16
- Apache Module
- Couchbase Module
- Docker Module
- HAProxy Module
- kafka Module
- MongoDB Module
- MySQL Module
- Nginx Module
- PostgreSQL Module
- Prometheus Module
- Redis Module
- System Module
- ZooKeeper Module
import _ "expvar"
如果 Golang 没有启动 http 服务,使用下面的方式启动一个即可,这里端口是 6060,如下:func metricsHandler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
w.Header().Set("Content-Type", "application/json; charset=utf-8")
first := true
report := func(key string, value interface{}) {
if !first {
fmt.Fprintf(w, ",\n")
}
first = false
if str, ok := value.(string); ok {
fmt.Fprintf(w, "%q: %q", key, str)
} else {
fmt.Fprintf(w, "%q: %v", key, value)
}
}
fmt.Fprintf(w, "{\n")
expvar.Do(func(kv expvar.KeyValue) {
report(kv.Key, kv.Value)
})
fmt.Fprintf(w, "\n}\n")
}
func main() {
mux := http.NewServeMux()
mux.HandleFunc("/debug/vars", metricsHandler)
endpoint := http.ListenAndServe("localhost:6060", mux)
}
默认注册的访问路径是/debug/vars, 编译启动之后,就可以通过 http://localhost:6060/debug/vars 来访问 expvar 以 JSON 格式暴露出来的这些内部变量,默认提供了 Golang 的 runtime.Memstats 信息,也就是上面分析的数据源,当然你还可以注册自己的变量,这里暂时不提。
OK,现在我们的 Golang 程序已经启动了,并且通过 expvar 暴露出了运行时的内存使用情况,现在我们需要使用 Metricbeat 来获取这些信息并存进 Elasticsearch。
关于 Metricbeat 的安装其实很简单,下载对应平台的包解压(下载地址:https://www.elastic.co/downloads/beats/metricbeat ),启动 Metricbeat 前,修改配置文件:metricbeat.ymlmetricbeat.modules:
- module: golang
metricsets: ["heap"]
enabled: true
period: 10s
hosts: ["localhost:6060"]
heap.path: "/debug/vars"
上面的参数启用了 Golang 监控模块,并且会10秒获取一次配置路径的返回内存数据,我们同样配置该配置文件,设置数据输出到本机的 Elasticsearch:output.elasticsearch:
hosts: ["localhost:9200"]
现在启动 Metricbeat:./metricbeat -e -v
现在在 Elasticsearch 应该就有数据了,当然记得确保 Elasticsearch 和 Kibana 是可用状态,你可以在 Kibana 根据数据灵活自定义可视化,推荐使用 Timelion 来进行分析,当然为了方便也可以直接导入提供的样例仪表板,就是上面第一个图的效果。
关于如何导入样例仪表板请参照这个文档:https://www.elastic.co/guide/e ... .html
除了监控已经有的内存信息之外,如果你还有一些内部的业务指标想要暴露出来,也是可以的,通过 expvar 来做同样可以。一个简单的例子如下:var inerInt int64 = 1024
pubInt := expvar.NewInt("your_metric_key")
pubInt.Set(inerInt)
pubInt.Add(2)
在 Metricbeat 内部也同样暴露了很多内部运行的信息,所以 Metricbeat 可以自己监控自己了。。。
首先,启动的时候带上参数设置pprof监控的地址,如下:./metricbeat -httpprof="127.0.0.1:6060" -e -v
这样我们就能够通过 [url=http://127.0.0.1:6060/debug/vars]http://127.0.0.1:6060/debug/vars[/url] 访问到内部运行情况了,如下:{
"output.events.acked": 1088,
"output.write.bytes": 1027455,
"output.write.errors": 0,
"output.messages.dropped": 0,
"output.elasticsearch.publishEvents.call.count": 24,
"output.elasticsearch.read.bytes": 12215,
"output.elasticsearch.read.errors": 0,
"output.elasticsearch.write.bytes": 1027455,
"output.elasticsearch.write.errors": 0,
"output.elasticsearch.events.acked": 1088,
"output.elasticsearch.events.not_acked": 0,
"output.kafka.events.acked": 0,
"output.kafka.events.not_acked": 0,
"output.kafka.publishEvents.call.count": 0,
"output.logstash.write.errors": 0,
"output.logstash.write.bytes": 0,
"output.logstash.events.acked": 0,
"output.logstash.events.not_acked": 0,
"output.logstash.publishEvents.call.count": 0,
"output.logstash.read.bytes": 0,
"output.logstash.read.errors": 0,
"output.redis.events.acked": 0,
"output.redis.events.not_acked": 0,
"output.redis.read.bytes": 0,
"output.redis.read.errors": 0,
"output.redis.write.bytes": 0,
"output.redis.write.errors": 0,
"beat.memstats.memory_total": 155721720,
"beat.memstats.memory_alloc": 3632728,
"beat.memstats.gc_next": 6052800,
"cmdline": ["./metricbeat","-httpprof=127.0.0.1:6060","-e","-v"],
"fetches": {"system-cpu": {"events": 4, "failures": 0, "success": 4}, "system-filesystem": {"events": 20, "failures": 0, "success": 4}, "system-fsstat": {"events": 4, "failures": 0, "success": 4}, "system-load": {"events": 4, "failures": 0, "success": 4}, "system-memory": {"events": 4, "failures": 0, "success": 4}, "system-network": {"events": 44, "failures": 0, "success": 4}, "system-process": {"events": 1008, "failures": 0, "success": 4}},
"libbeat.config.module.running": 0,
"libbeat.config.module.starts": 0,
"libbeat.config.module.stops": 0,
"libbeat.config.reloads": 0,
"memstats": {"Alloc":3637704,"TotalAlloc":155
... ...
比如,上面就能看到output模块Elasticsearch的处理情况,如 output.elasticsearch.events.acked 参数表示发送到 Elasticsearch Ack返回之后的消息。
现在我们要修改 Metricbeat 的配置文件,Golang 模块有两个 metricset,可以理解为两个监控的指标类型,我们现在需要加入一个新的 expvar 类型,这个即自定义的其他指标,相应配置文件修改如下:- module: golang
metricsets: ["heap","expvar"]
enabled: true
period: 1s
hosts: ["localhost:6060"]
heap.path: "/debug/vars"
expvar:
namespace: "metricbeat"
path: "/debug/vars"
上面的一个参数 namespace 表示自定义指标的一个命令空间,主要是为了方便管理,这里是 Metricbeat 自身的信息,所以 namespace 就是 metricbeat。
重启 Metricbeat 应该就能收到新的数据了,我们前往 Kibana。
这里假设关注 output.elasticsearch.events.acked和
output.elasticsearch.events.not_acked这两个指标,我们在Kibana里面简单定义一个曲线图就能看到 Metricbeat 发往 Elasticsearch 消息的成功和失败趋势。
Timelion 表达式:.es("metricbeat*",metric="max:golang.metricbeat.output.elasticsearch.events.acked").derivative().label("Elasticsearch Success"),.es("metricbeat*",metric="max:golang.metricbeat.output.elasticsearch.events.not_acked").derivative().label("Elasticsearch Failed")
效果如下:
从上图可以看到,发往 Elasticsearch 的消息很稳定,没有出现丢消息的情况,同时关于 Metricbeat 的内存情况,我们打开导入的 Dashboard 查看:
关于如何使用 Metricbeat 来监控 Golang 应用程序的内容基本上就差不多到这里了,上面介绍了如何基于 expvar 来监控 Golang 的内存情况和自定义业务监控指标,在结合 Elastic Stack 可以快速的进行分析,希望对大家有用。
最后,这个 Golang 模块目前还没 release,估计在 beats 6.0 发布,有兴趣尝鲜的可以自己下载源码打包。