Heap
老生常谈ES heap问题；
Elasticsearch • HelloClyde 回复了问题 • 3 人关注 • 2 个回复 • 3520 次浏览 • 2018-12-18 17:14
Elasticsearch 内存泄漏 oom 没有bulk输入
回复Elasticsearch • caomaocao 发起了问题 • 1 人关注 • 0 个回复 • 6310 次浏览 • 2017-12-22 18:15
请问一下 集群的 heap总是不平均 这是不是有问题呢
Elasticsearch • liuyt123 发表了文章 • 8 个评论 • 2198 次浏览 • 2017-11-20 11:05
如题：
在日常使用中
即使没有负载的情况下
es集群的各个机器的Heap总是相差比较大
请问这是不是有问题
如题：
在日常使用中
即使没有负载的情况下
es集群的各个机器的Heap总是相差比较大
请问这是不是有问题
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 • 12048 次浏览 • 2017-03-03 11:16
Golang 因为其语法简单，上手快且方便部署正被越来越多的开发者所青睐，一个 Golang 程序开发好了之后，势必要关心其运行情况，今天在这里就给大家介绍一下如果使用 Elastic Stack 来分析 Golang 程序的内存使用情况，方便对 Golang 程序做长期监控进而调优和诊断，甚至发现一些潜在的内存泄露等问题。
Elastic Stack 其实是一个集合，包含 Elasticsearch、Logstash 和 Beats 这几个开源软件，而 Beats 又包含 Filebeat、Packetbeat、Winlogbeat、Metricbeat 和新出的 Heartbeat，呵呵，有点多吧，恩，每个 beat 做的事情不一样，没关系，今天主要用到 Elasticsearch、Metricbeat 和 Kibana 就行了。
Metricbeat 是一个专门用来获取服务器或应用服务内部运行指标数据的收集程序，也是 Golang 写的，部署包比较小才10M 左右，对目标服务器的部署环境也没有依赖，内存资源占用和 CPU 开销也较小，目前除了可以监控服务器本身的资源使用情况外，还支持常见的应用服务器和服务，目前支持列表如下：
上面的图简单解读一下:
最上面一栏是 Golang Heap 的摘要信息，可以大致了解 Golang 的内存使用和 GC 情况，System 表示 Golang 程序从操作系统申请的内存，可以理解为进程所占的内存（注意不是进程对应的虚拟内存），Bytes allocated 表示 Heap 目前分配的内存，也就是 Golang 里面直接可使用的内存，GC limit 表示当 Golang 的 Heap 内存分配达到这个 limit 值之后就会开始执行 GC，这个值会随着每次 GC 而变化， GC cycles 则代表监控周期内的 GC 次数；
中间的三列分别是堆内存、进程内存和对象的统计情况；Heap Allocated 表示正在用和没有用但还未被回收的对象的大小；Heap Inuse 显然就是活跃的对象大小了；Heap Idle 表示已分配但空闲的内存；
底下两列是 GC 时间和 GC 次数的监控统计，CPUFraction 这个代表该进程 CPU 占用时间花在 GC 上面的百分比，值越大说明 GC 越频繁，浪费更多的时间在 GC 上面，上图虽然趋势陡峭，但是看范围在0.41%~0.52%之间，看起来还算可以，如果GC 比率占到个位数甚至更多比例，那肯定需要进一步优化程序了。
有了这些信息我们就能够知道该 Golang 的内存使用和分配情况和 GC 的执行情况，假如要分析是否有内存泄露，看内存使用和堆内存分配的趋势是否平稳就可以了，另外 GC_Limit 和 Byte Allocation 一直上升，那肯定就是有内存泄露了，结合历史信息还能对不同版本/提交对 Golang 的内存使用和 GC 影响进行分析。
接下来就要给大家介绍如何具体使用了，首先需要启用 Golang 的 expvar 服务，expvar（https://golang.org/pkg/expvar/） 是 Golang 提供的一个暴露内部变量或统计信息的标准包。
使用的方法很简单，只需要在 Golang 的程序引入该包即可，它会自动注册现有的 http 服务上，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。
- 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"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)
}metricbeat.modules:
- module: golang
metricsets: ["heap"]
enabled: true
period: 10s
hosts: ["localhost:6060"]
heap.path: "/debug/vars"output.elasticsearch:
hosts: ["localhost:9200"]./metricbeat -e -vvar inerInt int64 = 1024
pubInt := expvar.NewInt("your_metric_key")
pubInt.Set(inerInt)
pubInt.Add(2)./metricbeat -httpprof="127.0.0.1:6060" -e -v{
"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,
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"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
... ...- module: golang
metricsets: ["heap","expvar"]
enabled: true
period: 1s
hosts: ["localhost:6060"]
heap.path: "/debug/vars"
expvar:
namespace: "metricbeat"
path: "/debug/vars".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")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 • 12048 次浏览 • 2017-03-03 11:16
Golang 因为其语法简单，上手快且方便部署正被越来越多的开发者所青睐，一个 Golang 程序开发好了之后，势必要关心其运行情况，今天在这里就给大家介绍一下如果使用 Elastic Stack 来分析 Golang 程序的内存使用情况，方便对 Golang 程序做长期监控进而调优和诊断，甚至发现一些潜在的内存泄露等问题。
Elastic Stack 其实是一个集合，包含 Elasticsearch、Logstash 和 Beats 这几个开源软件，而 Beats 又包含 Filebeat、Packetbeat、Winlogbeat、Metricbeat 和新出的 Heartbeat，呵呵，有点多吧，恩，每个 beat 做的事情不一样，没关系，今天主要用到 Elasticsearch、Metricbeat 和 Kibana 就行了。
Metricbeat 是一个专门用来获取服务器或应用服务内部运行指标数据的收集程序，也是 Golang 写的，部署包比较小才10M 左右，对目标服务器的部署环境也没有依赖，内存资源占用和 CPU 开销也较小，目前除了可以监控服务器本身的资源使用情况外，还支持常见的应用服务器和服务，目前支持列表如下：
上面的图简单解读一下:
最上面一栏是 Golang Heap 的摘要信息，可以大致了解 Golang 的内存使用和 GC 情况，System 表示 Golang 程序从操作系统申请的内存，可以理解为进程所占的内存（注意不是进程对应的虚拟内存），Bytes allocated 表示 Heap 目前分配的内存，也就是 Golang 里面直接可使用的内存，GC limit 表示当 Golang 的 Heap 内存分配达到这个 limit 值之后就会开始执行 GC，这个值会随着每次 GC 而变化， GC cycles 则代表监控周期内的 GC 次数；
中间的三列分别是堆内存、进程内存和对象的统计情况；Heap Allocated 表示正在用和没有用但还未被回收的对象的大小；Heap Inuse 显然就是活跃的对象大小了；Heap Idle 表示已分配但空闲的内存；
底下两列是 GC 时间和 GC 次数的监控统计，CPUFraction 这个代表该进程 CPU 占用时间花在 GC 上面的百分比，值越大说明 GC 越频繁，浪费更多的时间在 GC 上面，上图虽然趋势陡峭，但是看范围在0.41%~0.52%之间，看起来还算可以，如果GC 比率占到个位数甚至更多比例，那肯定需要进一步优化程序了。
有了这些信息我们就能够知道该 Golang 的内存使用和分配情况和 GC 的执行情况，假如要分析是否有内存泄露，看内存使用和堆内存分配的趋势是否平稳就可以了，另外 GC_Limit 和 Byte Allocation 一直上升，那肯定就是有内存泄露了，结合历史信息还能对不同版本/提交对 Golang 的内存使用和 GC 影响进行分析。
接下来就要给大家介绍如何具体使用了，首先需要启用 Golang 的 expvar 服务，expvar（https://golang.org/pkg/expvar/） 是 Golang 提供的一个暴露内部变量或统计信息的标准包。
使用的方法很简单，只需要在 Golang 的程序引入该包即可，它会自动注册现有的 http 服务上，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。
- 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"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)
}metricbeat.modules:
- module: golang
metricsets: ["heap"]
enabled: true
period: 10s
hosts: ["localhost:6060"]
heap.path: "/debug/vars"output.elasticsearch:
hosts: ["localhost:9200"]./metricbeat -e -vvar inerInt int64 = 1024
pubInt := expvar.NewInt("your_metric_key")
pubInt.Set(inerInt)
pubInt.Add(2)./metricbeat -httpprof="127.0.0.1:6060" -e -v{
"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
... ...- module: golang
metricsets: ["heap","expvar"]
enabled: true
period: 1s
hosts: ["localhost:6060"]
heap.path: "/debug/vars"
expvar:
namespace: "metricbeat"
path: "/debug/vars".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")Elasticsearch 内存泄漏 oom 没有bulk输入
回复Elasticsearch • caomaocao 发起了问题 • 1 人关注 • 0 个回复 • 6310 次浏览 • 2017-12-22 18:15
请问一下 集群的 heap总是不平均 这是不是有问题呢
Elasticsearch • liuyt123 发表了文章 • 8 个评论 • 2198 次浏览 • 2017-11-20 11:05
如题：
在日常使用中
即使没有负载的情况下
es集群的各个机器的Heap总是相差比较大
请问这是不是有问题
如题：
在日常使用中
即使没有负载的情况下
es集群的各个机器的Heap总是相差比较大
请问这是不是有问题
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 • 12048 次浏览 • 2017-03-03 11:16
Golang 因为其语法简单，上手快且方便部署正被越来越多的开发者所青睐，一个 Golang 程序开发好了之后，势必要关心其运行情况，今天在这里就给大家介绍一下如果使用 Elastic Stack 来分析 Golang 程序的内存使用情况，方便对 Golang 程序做长期监控进而调优和诊断，甚至发现一些潜在的内存泄露等问题。
Elastic Stack 其实是一个集合，包含 Elasticsearch、Logstash 和 Beats 这几个开源软件，而 Beats 又包含 Filebeat、Packetbeat、Winlogbeat、Metricbeat 和新出的 Heartbeat，呵呵，有点多吧，恩，每个 beat 做的事情不一样，没关系，今天主要用到 Elasticsearch、Metricbeat 和 Kibana 就行了。
Metricbeat 是一个专门用来获取服务器或应用服务内部运行指标数据的收集程序，也是 Golang 写的，部署包比较小才10M 左右，对目标服务器的部署环境也没有依赖，内存资源占用和 CPU 开销也较小，目前除了可以监控服务器本身的资源使用情况外，还支持常见的应用服务器和服务，目前支持列表如下：
上面的图简单解读一下:
最上面一栏是 Golang Heap 的摘要信息，可以大致了解 Golang 的内存使用和 GC 情况，System 表示 Golang 程序从操作系统申请的内存，可以理解为进程所占的内存（注意不是进程对应的虚拟内存），Bytes allocated 表示 Heap 目前分配的内存，也就是 Golang 里面直接可使用的内存，GC limit 表示当 Golang 的 Heap 内存分配达到这个 limit 值之后就会开始执行 GC，这个值会随着每次 GC 而变化， GC cycles 则代表监控周期内的 GC 次数；
中间的三列分别是堆内存、进程内存和对象的统计情况；Heap Allocated 表示正在用和没有用但还未被回收的对象的大小；Heap Inuse 显然就是活跃的对象大小了；Heap Idle 表示已分配但空闲的内存；
底下两列是 GC 时间和 GC 次数的监控统计，CPUFraction 这个代表该进程 CPU 占用时间花在 GC 上面的百分比，值越大说明 GC 越频繁，浪费更多的时间在 GC 上面，上图虽然趋势陡峭，但是看范围在0.41%~0.52%之间，看起来还算可以，如果GC 比率占到个位数甚至更多比例，那肯定需要进一步优化程序了。
有了这些信息我们就能够知道该 Golang 的内存使用和分配情况和 GC 的执行情况，假如要分析是否有内存泄露，看内存使用和堆内存分配的趋势是否平稳就可以了，另外 GC_Limit 和 Byte Allocation 一直上升，那肯定就是有内存泄露了，结合历史信息还能对不同版本/提交对 Golang 的内存使用和 GC 影响进行分析。
接下来就要给大家介绍如何具体使用了，首先需要启用 Golang 的 expvar 服务，expvar（https://golang.org/pkg/expvar/） 是 Golang 提供的一个暴露内部变量或统计信息的标准包。
使用的方法很简单，只需要在 Golang 的程序引入该包即可，它会自动注册现有的 http 服务上，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。
- 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"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)
}metricbeat.modules:
- module: golang
metricsets: ["heap"]
enabled: true
period: 10s
hosts: ["localhost:6060"]
heap.path: "/debug/vars"output.elasticsearch:
hosts: ["localhost:9200"]./metricbeat -e -vvar inerInt int64 = 1024
pubInt := expvar.NewInt("your_metric_key")
pubInt.Set(inerInt)
pubInt.Add(2)./metricbeat -httpprof="127.0.0.1:6060" -e -v{
"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
... ...- module: golang
metricsets: ["heap","expvar"]
enabled: true
period: 1s
hosts: ["localhost:6060"]
heap.path: "/debug/vars"
expvar:
namespace: "metricbeat"
path: "/debug/vars".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")
