内容简介:ELK Tips 主要介绍一些 ELK 使用过程中的小技巧,内容主要来源为 Elastic 中文社区。通常情况下我们会使用 from 和 size 的方式实现查询结果的翻页,但是当达到深度分页时,成本变得过高(堆内存占用和时间耗费与 from+size 的大小成正比),因此 ES 设置了限制(推荐使用 Scroll api 进行高效深度滚动,但滚动上下文代价很高,因此不要将 Scroll 用于实时用户请求。search_after 参数通过
ELK Tips 主要介绍一些 ELK 使用过程中的小技巧,内容主要来源为 Elastic 中文社区。
一、Logstash
1、Logstash 性能调优主要参数
-
pipeline.workers
:设置启动多少个线程执行 fliter 和 output;当 input 的内容出现堆积而 CPU 使用率还比较充足时,可以考虑增加该参数的大小; -
pipeline.batch.size
:设置单个工作线程在执行过滤器和输出之前收集的最大事件数,较大的批量大小通常更高效,但会增加内存开销。输出插件会将每个批处理作为一个输出单元。;例如,ES 输出会为收到的每个批次发出批量请求;调整pipeline.batch.size
可调整发送到 ES 的批量请求(Bulk)的大小; -
pipeline.batch.delay
:设置 Logstash 管道的延迟时间, 管道批处理延迟是 Logstash 在当前管道工作线程中接收事件后等待新消息的最长时间(以毫秒为单位);简单来说,当pipeline.batch.size
不满足时,会等待pipeline.batch.delay
设置的时间,超时后便开始执行 filter 和 output 操作。
2、使用 Ruby Filter 根据现有字段计算一个新字段
filter { ruby { code => "event.set('kpi', ((event.get('a') + event.get('b'))/(event.get('c')+event.get('d'))).round(2))" } } 复制代码
3、logstash filter 如何判断字段是够为空或者 null
if ![updateTime] 复制代码
4、Date Filter 设置多种日期格式
date { match => ["logtime", "yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS","yyyy-MM-dd HH:mm:ss,SSS"] target => "logtime_utc" } 复制代码
二、Elasticsearch
1、高效翻页 Search After
通常情况下我们会使用 from 和 size 的方式实现查询结果的翻页,但是当达到深度分页时,成本变得过高(堆内存占用和时间耗费与 from+size 的大小成正比),因此 ES 设置了限制( index.max_result_window
),默认值为 10000,防止用户进行过于深入的翻页。
推荐使用 Scroll api 进行高效深度滚动,但滚动上下文代价很高,因此不要将 Scroll 用于实时用户请求。search_after 参数通过 提供实时游标 来解决深度滚动的问题,其主要思路是使用上一页的结果来帮助检索下一页。
GET twitter/_search { "size": 10, "query": { "match" : { "title" : "elasticsearch" } }, "search_after": [1463538857, "654323"], "sort": [ {"date": "asc"}, {"tie_breaker_id": "asc"} ] } 复制代码
2、ES 文档相似度 BM25 参数设置
ES2.X 默认是以 TF/IDF 算法计算文档相似度,从 ES5.X 开始,BM25 作为默认的相似度计算算法。
PUT /index { "settings" : { "index" : { "similarity" : { "my_similarity" : { "type" : "DFR", "basic_model" : "g", "after_effect" : "l", "normalization" : "h2", "normalization.h2.c" : "3.0" } } } } } PUT /index/_mapping/_doc { "properties" : { "title" : { "type" : "text", "similarity" : "my_similarity" } } } 复制代码
3、ES2.X 得分计算
得分计算脚本:
double tf = Math.sqrt(doc.freq); double idf = Math.log((field.docCount+1.0)/(term.docFreq+1.0)) + 1.0; double norm = 1/Math.sqrt(doc.length); return query.boost * tf * idf * norm; 复制代码
- 忽略词频统计及词频位置:将字段的
index_options
设置为docs
; - 忽略字段长度:设置字段的
"norms": { "enabled": false }
;
4、CircuitBreakingException: [parent] Data too large
报错信息:
[WARN ][r.suppressed ] path: /, params: {} org.elasticsearch.common.breaker.CircuitBreakingException: [parent] Data too large, data for [<http_request>] would be [1454565650/1.3gb], which is larger than the limit of [1454427340/1.3gb], usages [request=0/0b, fielddata=568/568b, in_flight_requests=0/0b, accounting=1454565082/1.3gb] 复制代码
jvm 堆内存不够当前查询加载数据所以会报 data too large, 请求被熔断, indices.breaker.request.limit
默认为 jvm heap 的 60%,因此可以通过调整 ES 的 Heap Size 来解决该问题。
5、ES 免费的自动化运维 工具 推荐
- Ansible: github.com/elastic/ans…
- Puppet: github.com/elastic/pup…
- Cookbook: github.com/elastic/coo…
- Curator : www.elastic.co/guide/en/el…
6、elasticsearch-hanlp 分词插件包
核心功能:
- 内置多种分词模式,适合不同场景;
- 内置词典,无需额外配置即可使用;
- 支持外置词典,用户可自定义分词算法,基于词典或是模型;
- 支持分词器级别的自定义词典,便于用于多租户场景;
- 支持远程词典热更新(待开发);
- 拼音过滤器、繁简体过滤器(待开发);
- 基于词语或单字的 ngram 切分分词(待开发)。
7、节点重启时延迟索引分片重分配
当某个节点短时间离开集群时,一般是不会影响整体系统运行的,可以通过下面的请求延迟索引分片的再分配。
PUT _all/_settings { "settings": { "index.unassigned.node_left.delayed_timeout": "5m" } } 复制代码
8、ES 数据修改后,查询还是未修改前的数据
默认是 1 秒可见,如果你的需求一定要写完就可见,那在写的时候增加 refresh 参数,强制刷新即可,但强烈建议不这么干,因为这样会把整个集群拖垮。
9、Terms Query 从另一个索引获取 terms
当 Terms Query 需要指定很多 terms 的时候,如果手动设置还是相当麻烦的,可以通过 terms-lookup 的方式从另外一个索引加载需要匹配的 terms。
PUT /users/_doc/2 { "followers" : ["1", "3"] } PUT /tweets/_doc/1 { "user" : "1" } GET /tweets/_search { "query" : { "terms" : { "user" : { "index" : "users", "type" : "_doc", "id" : "2", "path" : "followers" } } } } -----------等效下面的语句-------------- PUT /users/_doc/2 { "followers" : [ { "id" : "1" }, { "id" : "2" } ] } 复制代码
10、ES 备份路径设置
报错信息:
doesn't match any of the locations specified by path.repo because this setting is empty 复制代码
结局方案,修改 ES 的配置文件:
# 在 elasticsearch.yml 中添加下面配置来设置备份仓库路径 path.repo: ["/home/test/backup/zty_logstash"] 复制代码
11、Query cache 和 Filter cache 的区别
Filter cache 被重命名为 Node Query Cache,也就是说 Query cache 等同于 Filter cache;Query Cache 采用了 LRU 的缓存方式(当缓存满的时候,淘汰旧的不用的缓存数据),Query Cache 只缓存被用于 filter 上下文的内容。
12、Shard 大小需要考虑的因素有哪些?
Lucene 底层没有这个大小的限制,20-40GB 的这个区间范围本身就比较大,经验值有时候就是拍脑袋,不一定都好使。
- Elasticsearch 对数据的隔离和迁移是以分片为单位进行的,分片太大,会加大迁移成本;
- 一个分片就是一个 Lucene 的库,一个 Lucene 目录里面包含很多 Segment,每个 Segment 有文档数的上限,Segment 内部的文档 ID 目前使用的是 Java 的整型,也就是 2 的 31 次方,所以能够表示的总的文档数为 Integer.MAX_VALUE - 128 = 2^31 - 128 = 2147483647 - 1 = 2,147,483,519,也就是21.4亿条;
- 同样,如果你不 force merge 成一个 Segment,单个 shard 的文档数能超过这个数;
- 单个 Lucene 越大,索引会越大,查询的操作成本自然要越高,IO 压力越大,自然会影响查询体验;
- 具体一个分片多少数据合适,还是需要结合实际的业务数据和实际的查询来进行测试以进行评估。
13、ES 索引更新时通过 mapping 限制指定字段更新
Elasticsearch 默认是 Dynamic Mapping,新字段会自动猜测数据类型,并自动 merge 到之前的 Mapping,你可以在 Mapping 里面可以配置字段是否支持动态加入,设置参数dynamic即可:true,默认,表示支持动态加入新字段;false,表示忽略该字段的后续索引等操作,但是索引还是成功的;strict支持不支持未知字段,直接抛错。
14、ES 数据快照到 HDFS
ES 做快照和使用 ES-Hadoop 导数据是完全的两种不同的方式,使用 ES-Hadoopp 后期导入的成本可能也不小。
source_only
15、segment.memory 简介
segment 的大小,和 indexing buffer 有关,有三种方式会生成 segment:
- 一种是 indexing buffer 写满了会生成 segment 文件,默认是堆内存的10%,是节点共享的;
- 一种是 index buffer 有文档,但是还没满,但是 refresh 时间到了,这个时候就会把 buffer 里面的生成 segment 文件;
- 还有最后一种就是 es 自动的会将小的 segment 文件定期合并产生新的 segment 文件。
三、社区文章精选
- 2018 年 Elastic Advent Calendar 分享活动
- 使用 ES-Hadoop 将 Spark Streaming 流数据写入 ES
- Elastic Stack 6.5 最新功能
- 让Elasticsearch飞起来!——性能优化实践干货
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以上所述就是小编给大家介绍的《ELK 使用小技巧(第 4 期)》,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对 码农网 的支持!
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