blocks|key|2vc7m|type|unstyled|text|腾讯云+ES+是基于开源搜索引擎+Elasticsearch+构建的云端托管+Elasticsearch+集群服务，完全保持了+Elasticsearch+本身的开放、兼容和易用特性，并提供了充足的硬件资源，便捷的图形化创建和管理工具，以及技术支持和运维支持。|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|entityMap|data|mutability^0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|D|8|@]|9|@]]]|A|$B|-4|C|-4|3|-4]]

什么是 Elasticsearch Service（ES）？

entityMap|blocks|key|c45kq|text|Elasticsearch+Service有什么产品功能？|type|header-one|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|fuftb|数据采集与同步|header-two|6bpb0|用户通过+Elasticsearch+中的+Beats+功能，可以把数据传输到+Elasticsearch+中进行存储，也可以传输到+Logstash+中进行自定义转换和解析后，再传输到+Elasticsearch+中。|unordered-list-item|cbmft|Elasticsearch+提供了易用的+RESTful+API，用户可以自行开发客户端，调用数据存储+API，存储数据到+Elasticsearch+集群中。|7sgrm|Elasticsearch+Service+构建在+VPC+内，用户可以非常方便地使用各种数据同步插件，将已有云产品的数据，同步到+ES+集群中。|ehs17|数据存储|5j052|腾讯云+ES+提供了多种规格的节点类型和高性能+SSD+磁盘，有效保障数据的读写性能。|58ce7|支持弹性扩展到上百个节点，能达到+PB+级数据的存储，满足用户不同类型的业务场景。|8ao9r|支持故障节点探测及替换，保障集群高可用性。|52gg3|具备全文检索功能。|da959|数据查询分析可视化|ei8oi|Elasticsearch+拥有全文检索、结构化搜索、数据过滤和指标统计等搜索功能，可应用于信息搜索和数据分析等多种场景。|ecrk|Elasticsearch+提供了简单易用的+RESTful+API+以及各种语言的客户端，用户可以很方便地构建自己的搜索服务。|2ng38|使用+Kibana，用户可以方便地在浏览器里对集群的数据进行搜索和统计分析。|8ie3d|Elasticsearch+Service有什么产品优势？|8858t|易于部署和管理|dp1od|您只需通过简单的操作，即可在几分钟内创建一个Elasticsearch+Service集群，免去软硬件部署调试的复杂流程。此外，ES+还提供了便捷的集群运营管理工具、Kibana+页面以及完善的集群监控和告警系统，以满足客户日常的集群运营管理需求。|unstyled|471mi|弹性扩缩容|5cm6c|Elasticsearch+Service提供了多种类型的节点规格和存储介质，您可以根据业务需要进行选择。随着业务的发展，您可以动态调整集群的配置扩容或缩容，实时保障业务的发展需要并有效控制成本。|599vf|Elasticsearch+高级特性（X-Pack）|3a4jd|集成+Security、SQL、Machine+Learning+等+Elasticsearch+高级特性（X-Pack），提升了+Elasticsearch+集群的安全管控、操作使用和运维管理效率。|fl5ed|高可用|4284b|Elasticsearch+Service提供了多可用区部署方案，可保证在单可用区网络、电力等不可抗力故障下不停服。COS+数据备份策略可定时备份数据，保障数据在意外情况下丢失时快速恢复。此外还有为保障集群稳定而进行的内核优化等策略，可以全方位地保障数据的安全和服务的稳定。|bjdio|安全加固|6f7jj|通过部署在逻辑隔离的私有网络++VPC，客户可以完全掌控自己的环境配置，自定义网络访问控制列表（Access+Control+List）和安全组，提供了+Kibana+访问和++IP+访问黑白名单机制，高级特性（X-Pack）的+Security+能力提供了字段级的权限控制，切实保证您云上资源的安全性。|37fba|开放与服务集成|94cu|支持完整的+ELK+产品体系，兼容标准的开源+RESTful+API+和生态组件，可以与对象存储+COS、网络流日志、消息队列、云数据库+TencentDB+等腾讯云产品集成，为用户提供数据传输和备份能力，以满足不同业务场景需要。|5hi6q|Elasticsearch+Service有什么应用场景？|219d0|日志分析|a383k|网站服务器、移动设备、IOT++传感器等设备产生的日志都存在节点分散、种类多样、规模庞大等问题，这对需要通过日志搜索进行异常问题定位和业务分析等工作造成了很大的挑战。Elasticsearch+Service提供了弹性可扩展、实时的集中式存储方案以及全文搜索功能，方便日志的统一管理和查询，帮助用户快速定位和发现问题，提高解决问题的效率。|4osic|全文检索|dfonh|电商商品搜索、移动应用搜索、企业内部信息搜索等海量数据下的站内搜索服务是高效获取信息的必要途径，Elasticsearch+Service拥有全文检索功能，对结构化和非结构化数据都有良好的支持，同时还提供了简单易用的+RESTful+API++和各种语言的客户端，方便用户快速搭建稳定的搜索服务，整合到已有的业务框架中。|6jfm|商业智能+BI|18qi7|在数据驱动运营的行业背景下，电子商务、移动应用、广告媒体等业务都需要借助数据分析和数据挖掘来辅助商业决策，而规模庞大的业务数据对数据的统计分析带来了很大的挑战。Elasticsearch+Service拥有结构化查询的能力，支持复杂的过滤和聚合统计功能，帮助客户对海量数据进行高效地个性化统计分析、发现问题与机会、辅助商业决策，让数据产生真正的价值。|17vt2|ee2ue^0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0^^$0|$]|1|@$2|3|4|5|6|7|8|2B|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|C|4|D|6|E|8|2C|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|F|4|G|6|H|8|2D|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|I|4|J|6|H|8|2E|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|K|4|L|6|H|8|2F|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|M|4|N|6|E|8|2G|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|O|4|P|6|H|8|2H|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|Q|4|R|6|H|8|2I|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|S|4|T|6|H|8|2J|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|U|4|V|6|H|8|2K|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|W|4|X|6|E|8|2L|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|Y|4|Z|6|H|8|2M|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|10|4|11|6|H|8|2N|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|12|4|13|6|H|8|2O|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|14|4|15|6|7|8|2P|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|16|4|17|6|E|8|2Q|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|18|4|19|6|1A|8|2R|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|1B|4|1C|6|E|8|2S|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|1D|4|1E|6|1A|8|2T|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|1F|4|1G|6|E|8|2U|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|1H|4|1I|6|1A|8|2V|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|1J|4|1K|6|E|8|2W|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|1L|4|1M|6|1A|8|2X|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|1N|4|1O|6|E|8|2Y|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|1P|4|1Q|6|1A|8|2Z|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|1R|4|1S|6|E|8|30|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|1T|4|1U|6|1A|8|31|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|1V|4|1W|6|7|8|32|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|1X|4|1Y|6|E|8|33|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|1Z|4|20|6|1A|8|34|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|21|4|22|6|E|8|35|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|23|4|24|6|1A|8|36|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|25|4|26|6|E|8|37|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|27|4|28|6|1A|8|38|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|29|4|-4|6|1A|8|39|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|2A|4|-4|6|1A|8|3A|9|@]|A|@]|B|$]]]]

按量转包年包月之后多久按包年包月计费？

有未支付的转换订单，升级了集群的配置，转换订单还有效吗？

在成功购买后，是否支持更换云硬盘的类型？

ES 包年包月退费金额怎么计算？

创建集群时，配置多大规格的节点和磁盘合适？

产品相关问题

ES集群写入拒绝或查询拒绝问题如何解决?

ES集群磁盘使用率高和 read_only 状态问题如何解决？

ES集群健康状态异常（RED、YELLOW）如何解决？

ES集群负载不均的问题如何解决？

ES集群整体 CPU 使用率过高问题如何解决？

Elasticsearch 官方熔断器是什么？

集群异常问题

entityMap|0|type|IMAGE|mutability|IMMUTABLE|data|imageUrl|https://main.qcloudimg.com/raw/998766e0b7117412fb13fd7ca37b2f35.png|imageAlt|1|https://main.qcloudimg.com/raw/c31a56cabaa51518be460baa338e5521.png|2|https://main.qcloudimg.com/raw/551e6cb4aaccd8391f619f0ecef0129d.png|3|LINK|MUTABLE|url|https://console.cloud.tencent.com/es|4|https://cloud.tencent.com/document/product/845/16995|5|https://main.qcloudimg.com/raw/62d75ef4823d87934ab64a9eb243a556.png|6|https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/6.6/allocation-total-shards.html|blocks|key|1jv1s|text|问题现象|header-two|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|f9r59|ES集群在某些情况下会出现写入拒绝率（bulk+reject）/查询拒绝率（search+reject）增大的现象，具体表现为+bulk+写入/查询时，会有类似以下报错：
报错一：
|unstyled|aphdf|[2019-03-01+10:09:58][ERROR]rspItemError:+{"reason":"rejected+execution+of+org.elasticsearch.transport.TransportService$7@5436e129+on+EsThreadPoolExecutor[bulk,+queue+capacity+=+1024,+org.elasticsearch.common.util.concurrent.EsThreadPoolExecutor@6bd77359[Running,+pool+size+=+12,+active+threads+=+12,+queued+tasks+=+2390,+completed+tasks+=+20018208656]]","type":"es_rejected_execution_exception"}|code-block|syntax|javascript|6k3v5|报错二：|bg5bc|[o.e.a.s.TransportSearchAction]+[1590724712002574732]+[31691361796]+Failed+to+execute+fetch+phase
org.elasticsearch.transport.RemoteTransportException:+[1585899116000088832][10.0.134.65:22624][indices:data/read/search[phase/fetch/id]]
Caused+by:+org.elasticsearch.common.util.concurrent.EsRejectedExecutionException:+rejected+execution+of+org.elasticsearch.common.util.concurrent.TimedRunnable@63779fac+on+QueueResizingEsThreadPoolExecutor[name+=+1585899116000088832/search,+queue+capacity+=+1000,+min+queue+capacity+=+1000,+max+queue+capacity+=+1000,+frame+size+=+2000,+targeted+response+rate+=+1s,+task+execution+EWMA+=+2.8ms,+adjustment+amount+=+50,+org.elasticsearch.common.util.concurrent.QueueResizingEsThreadPoolExecutor@350da023[Running,+pool+size+=+49,+active+threads+=+49,+queued+tasks+=+1000,+completed+tasks+=+57087199564]]|1uk9v|可在云监控中看到集群写入/查询拒绝率增大。
|unordered-list-item|aemvg|📷|atomic|offset|length|4a7k5|也可在+kibana+控制台，通过命令查看正在拒绝或者历史拒绝的个数。
+++++
+GET+_cat/thread_pool/bulk?s=queue:desc&v+GET+_cat/thread_pool/search?s=queue:desc&v
+
+
一般默认队列是1024，如果+queue+下有1024，说明这个节点有+reject+的现象。
|ec8mv|3s2ji|问题定位|407jr|检查+bulk+请求的+body+大小是否不合理。单个+bulk+请求的大小在10MB以内比较合适，如过大，则会导致单个+bulk+请求处理时间过长，导致队列排满；如过小，则会导致+bulk+请求数过多，导致队列排满。|ordered-list-item|38pfe|检查写入+QPS+和集群配置是否匹配，经验值为在4C16G+3节点集群上分片分布均衡时可以承担约2W+-+3W+QPS+的写入，但如果还有较多的查询请求时+QPS+会更低，具体可以通过压测确定集群最高能承受的+QPS+写入量，选择合适的配置。|6abdv|检查分片（shard）数据量是否过大。分片数据量过大，有可能引起+Bulk+Reject，建议单个分片大小控制在20GB+-+50GB左右。可在+kibana+控制台，通过命令查看索引各个分片的大小。
+++++
+GET+_cat/shards?index={index_name}&v
+
+
|furd7|5mn1|检查分片数是否分布不均匀
集群中的节点分片分布不均匀，有的节点分配的+shard+过多，有的分配的+shard+少。|style|BOLD|7djde|在+ES+控制台+集群详情页的【集群监控】>【节点状态】查看，具体可参考+查看监控。|8b682|通过+ES+API，查看集群各个节点的分片个数。
+++++
+GET+/_cat/shards?index={index_name}&s=node,store:desc
+
+|e0nl6|结果如下图（第一列为分片个数，第二列为节点+ID），有的节点分片为1，有的为8，分布极不均匀。
|8v57i|b717n|解决方案|cd48d|设置分片大小
分片大小可以通过+index+模板下的+number_of_shards+参数进行配置（模板创建完成后，再次新创建索引时生效，老的索引不能调整）。|944bo|调整分片数据不均匀|2ihh9|临时解决方案
如果发现集群有分片分配不均的现象，可通过设置+routing.allocation.total_shards_per_node+参数，动态调整某个+index+解决，详情可参考+Total+Shards+Per+Node。|beit9|++注意：+++++++++++++++
++total_shards_per_node+要留有一定的+buffer，防止机器故障导致分片无法分配（例如10台机器，索引有20个分片，则+total_shards_per_node+设置要大于2，可以取3）。

+++++
+PUT+{index_name}/_settings++{+++++"settings":+{+++++++"index":+{+++++++++"routing":+{+++++++++++"allocation":+{+++++++++++++"total_shards_per_node":+"3"+++++++++++}+++++++++}+++++++}+++++}++}
+
+

+|blockquote|8b65|索引生产前设置：通过索引模板，设置其在每个节点上的分片个数。
|9ndv3|PUT+_template/｛template_name｝
{
++++"order":+0,
++++"template":+"｛index_prefix@｝*",++//要调整的+index+前缀
++++"settings":+{
++++++"index":+{
++++++++"number_of_shards":+"30",+++//指定+index+分配的+shard+数，可以根据一个+shard+30GB左右的空间来分配
++++++++"routing.allocation.total_shards_per_node":3++//指定一个节点最多容纳的+shards+数
++++++}
++++},
++++"aliases":+{}
++}^0|0|0|0|0|0|0|0|1|0|0|0|0|1|1|0|0|0|0|0|0|1|2|0|0|C|0|2|6|3|11|4|4|0|0|0|0|1|5|0|0|0|0|0|6|2O|L|6|0|0|0^^$0|$1|$2|3|4|5|6|$7|8|9|-4]]|A|$2|3|4|5|6|$7|B|9|-4]]|C|$2|3|4|5|6|$7|D|9|-4]]|E|$2|F|4|G|6|$H|I]]|J|$2|F|4|G|6|$H|K]]|L|$2|3|4|5|6|$7|M|9|-4]]|N|$2|F|4|G|6|$H|O]]]|P|@$Q|R|S|T|2|U|V|2L|W|@]|X|@]|6|$]]|$Q|Y|S|Z|2|10|V|2M|W|@]|X|@]|6|$]]|$Q|11|S|12|2|13|V|2N|W|@]|X|@]|6|$14|15]]|$Q|16|S|17|2|10|V|2O|W|@]|X|@]|6|$]]|$Q|18|S|19|2|13|V|2P|W|@]|X|@]|6|$14|15]]|$Q|1A|S|1B|2|1C|V|2Q|W|@]|X|@]|6|$]]|$Q|1D|S|1E|2|1F|V|2R|W|@]|X|@$1G|2S|1H|2T|Q|2U]]|6|$]]|$Q|1I|S|1J|2|1C|V|2V|W|@]|X|@]|6|$]]|$Q|1K|S|1E|2|1F|V|2W|W|@]|X|@$1G|2X|1H|2Y|Q|2Z]]|6|$]]|$Q|1L|S|1M|2|U|V|30|W|@]|X|@]|6|$]]|$Q|1N|S|1O|2|1P|V|31|W|@]|X|@]|6|$]]|$Q|1Q|S|1R|2|1P|V|32|W|@]|X|@]|6|$]]|$Q|1S|S|1T|2|1P|V|33|W|@]|X|@]|6|$]]|$Q|1U|S|1E|2|1F|V|34|W|@]|X|@$1G|35|1H|36|Q|37]]|6|$]]|$Q|1V|S|1W|2|10|V|38|W|@$1G|39|1H|3A|1X|1Y]]|X|@]|6|$]]|$Q|1Z|S|20|2|1C|V|3B|W|@]|X|@$1G|3C|1H|3D|Q|3E]|$1G|3F|1H|3G|Q|3H]]|6|$]]|$Q|21|S|22|2|1C|V|3I|W|@]|X|@]|6|$]]|$Q|23|S|24|2|10|V|3J|W|@]|X|@]|6|$]]|$Q|25|S|1E|2|1F|V|3K|W|@]|X|@$1G|3L|1H|3M|Q|3N]]|6|$]]|$Q|26|S|27|2|U|V|3O|W|@]|X|@]|6|$]]|$Q|28|S|29|2|1P|V|3P|W|@]|X|@]|6|$]]|$Q|2A|S|2B|2|1P|V|3Q|W|@]|X|@]|6|$]]|$Q|2C|S|2D|2|10|V|3R|W|@$1G|3S|1H|3T|1X|1Y]]|X|@$1G|3U|1H|3V|Q|3W]]|6|$]]|$Q|2E|S|2F|2|2G|V|3X|W|@]|X|@]|6|$]]|$Q|2H|S|2I|2|10|V|3Y|W|@]|X|@]|6|$]]|$Q|2J|S|2K|2|13|V|3Z|W|@]|X|@]|6|$14|15]]]]

entityMap|0|type|LINK|mutability|MUTABLE|data|url|https://cloud.tencent.com/online-service?from=connect-us|1|https://cloud.tencent.com/document/product/845/35572|2|https://console.cloud.tencent.com/es|3|IMAGE|IMMUTABLE|imageUrl|https://main.qcloudimg.com/raw/2efb62516f0db1aabf4df16deb237739.png|imageAlt|4|https://main.qcloudimg.com/raw/33d809a66201d21343d19f17646439fa.png|blocks|key|2343k|text|+|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|2djum|问题现象|header-two|57q6f|当磁盘使用率超过85%25，或者达到100%25，会导致+Elasticsearch+集群或+Kibana+无法正常提供服务，可能会出现以下几种问题场景：|dvgpo|在进行索引请求时，返回类似+{[FORBIDDEN/12/index+read-only/allow+delete(api)];","type":"cluster_block_exception"}+的报错。|unordered-list-item|offset|length|style|CODE|ci823|在对集群进行操作时，返回类似+[FORBIDDEN/13/cluster+read-only+/+allow+delete+(api)]+的报错。|2dvsh|集群处于+Red+状态，严重情况下存在节点未加入集群的情况（可通过+GET+_cat/allocation?v+命令查看），并且存在未分配的分片（可通过+GET+_cat/allocation?v+命令查看）。|4c30u|通过+Elasticsearch+控制台的节点监控页面，集群节点磁盘使用率曾达到或者接近100%25。+++++++++++++++注意：+++++++++++++++
++磁盘满可能会出现登录失败，导致无法手动清理数据，因此建议配置告警策略，及时清理数据。
+
+|f3lpb|问题分析|eq6f0|上述问题是由于磁盘使用率过高所导致。数据节点的磁盘使用率存在以下三个水位线，超过水位线可能会影响+Elasticsearch+或+Kibana+服务。|9hqbk|当集群磁盘使用率超过85%25：会导致新的分片无法分配。|9tsjb|当集群磁盘使用率超过90%25：Elasticsearch+会尝试将对应节点中的分片迁移到其他磁盘使用率比较低的数据节点中。|eeb4b|当集群磁盘使用率超过95%25：系统会对+Elasticsearch+集群中对应节点里每个索引强制设置+read_only_allow_delete+属性，此时该节点上的所有索引将无法写入数据，只能读取和删除对应索引。|f7b90|解决方案|4c6a5|清理集群过期数据|header-three|1r8o5|用户可以通过访问【Kibana】>【Dev+Tools】删除过期索引释放磁盘空间。步骤如下：+++++++++++++++警告：+++++++++++++++
+数据删除后将无法恢复，请谨慎操作。您也可以选择保留数据，但需进行磁盘扩容。
+
+++++++++++++第一步：开启集群索引批量操作权限。
+++++
+PUT+_cluster/settings++{+++++++++++++"persistent":+{++++++++++++++"action.destructive_requires_name":+"false"+++++++++++++}+}
+
+
第二步：删除数据，例如+DELETE+NginxLog-12*。
+++++
+DELETE+index-name-*
+
+|ordered-list-item|9r18g|执行完上述步骤后，如果用户腾讯云+Elasticsearch+的版本是7.5.1以前的版本，还需要在+Kibana+界面的【Dev+Tools】中执行如下命令：|1pkb5|关闭索引只读状态，执行如下命令：
+++++
+PUT+_all/_settings+{+++++++++++++"index.blocks.read_only_allow_delete":+null+}
+
+|bha6t|关闭集群只读状态，执行如下命令：
+++++
+PUT+_cluster/settings+{+++++++++++++"persistent":+{+++++++++++++++++"cluster.blocks.read_only_allow_delete":+null+++++++++++++}+}
+
+|5qq42|查看集群索引是否依然为read_only状态，索引写入是否恢复正常。|c9dh|若集群是否依然为+Red+状态，执行以下命令，查看集群中是否存在未分配的分片。
+++++
+GET+/_cluster/allocation/explain
+
+|4hvtq|等待分片下发完成后，查看集群状态。如果集群状态依然为+Red，请通过+售后支持+联系腾讯云技术支持。|cavh4|为避免磁盘使用率过高影响+Elasticsearch+服务，建议开启磁盘使用率监控报警，及时查收报警短信，提前做好防御措施，具体可参考+监控告警配置建议。|2j7f7|扩容云盘空间|8ls11|若用户不想清理集群数据，也可以在腾讯云+ES+控制台+的集群配置界面，扩容磁盘空间。步骤如下：|2t6l0|在集群列表中单击要配置的实例【ID/名称】，进入实例详情页，在【基础配置】页签中单击【调整配置】。
|brbbu|📷|atomic|dpsrb|进入调整配置页面，【单节点数据盘】选择您需要扩容的磁盘空间，单击【下一步】，提交任务即可。
|jvee|26h9p|如果用户腾讯云+Elasticsearch+的版本是7.5.1以前的版本，还需要在+Kibana+界面的【Dev+Tools】中执行如下命令：|bo5eh|关闭索引只读状态，执行如下命令：
+++++
+PUT+_all/_settings+++{+++++++++++++"index.blocks.read_only_allow_delete":+null+++}
+
+|11pa3|关闭集群只读状态，执行如下命令：
+++++
+PUT+_cluster/settings+{+++++++++++++"persistent":+{+++++++++++++"cluster.blocks.read_only_allow_delete":+null+++++++++++++}+}
+
+^0|0|0|0|E|2D|0|F|1H|0|Y|L|25|L|0|0|0|0|0|0|0|0|0|8D|J|0|1|1|0|B|9|0|0|Z|4|0|0|1W|8|1|0|0|K|6|2|0|0|0|1|3|0|0|0|1|4|0|1|1^^$0|$1|$2|3|4|5|6|$7|8]]|9|$2|3|4|5|6|$7|A]]|B|$2|3|4|5|6|$7|C]]|D|$2|E|4|F|6|$G|H|I|-4]]|J|$2|E|4|F|6|$G|K|I|-4]]]|L|@$M|N|O|P|2|Q|R|2Q|S|@]|T|@]|6|$]]|$M|U|O|V|2|W|R|2R|S|@]|T|@]|6|$]]|$M|X|O|Y|2|Q|R|2S|S|@]|T|@]|6|$]]|$M|Z|O|10|2|11|R|2T|S|@$12|2U|13|2V|14|15]]|T|@]|6|$]]|$M|16|O|17|2|11|R|2W|S|@$12|2X|13|2Y|14|15]]|T|@]|6|$]]|$M|18|O|19|2|11|R|2Z|S|@$12|30|13|31|14|15]|$12|32|13|33|14|15]]|T|@]|6|$]]|$M|1A|O|1B|2|11|R|34|S|@]|T|@]|6|$]]|$M|1C|O|1D|2|W|R|35|S|@]|T|@]|6|$]]|$M|1E|O|1F|2|Q|R|36|S|@]|T|@]|6|$]]|$M|1G|O|1H|2|11|R|37|S|@]|T|@]|6|$]]|$M|1I|O|1J|2|11|R|38|S|@]|T|@]|6|$]]|$M|1K|O|1L|2|11|R|39|S|@]|T|@]|6|$]]|$M|1M|O|1N|2|W|R|3A|S|@]|T|@]|6|$]]|$M|1O|O|1P|2|1Q|R|3B|S|@]|T|@]|6|$]]|$M|1R|O|1S|2|1T|R|3C|S|@$12|3D|13|3E|14|15]]|T|@]|6|$]]|$M|1U|O|1V|2|1T|R|3F|S|@]|T|@]|6|$]]|$M|1W|O|1X|2|11|R|3G|S|@]|T|@]|6|$]]|$M|1Y|O|1Z|2|11|R|3H|S|@]|T|@]|6|$]]|$M|20|O|21|2|1T|R|3I|S|@$12|3J|13|3K|14|15]]|T|@]|6|$]]|$M|22|O|23|2|1T|R|3L|S|@]|T|@]|6|$]]|$M|24|O|25|2|1T|R|3M|S|@]|T|@$12|3N|13|3O|M|3P]]|6|$]]|$M|26|O|27|2|1T|R|3Q|S|@]|T|@$12|3R|13|3S|M|3T]]|6|$]]|$M|28|O|29|2|1Q|R|3U|S|@]|T|@]|6|$]]|$M|2A|O|2B|2|Q|R|3V|S|@]|T|@$12|3W|13|3X|M|3Y]]|6|$]]|$M|2C|O|2D|2|1T|R|3Z|S|@]|T|@]|6|$]]|$M|2E|O|2F|2|2G|R|40|S|@]|T|@$12|41|13|42|M|43]]|6|$]]|$M|2H|O|2I|2|1T|R|44|S|@]|T|@]|6|$]]|$M|2J|O|2F|2|2G|R|45|S|@]|T|@$12|46|13|47|M|48]]|6|$]]|$M|2K|O|2L|2|1T|R|49|S|@]|T|@]|6|$]]|$M|2M|O|2N|2|11|R|4A|S|@]|T|@]|6|$]]|$M|2O|O|2P|2|11|R|4B|S|@]|T|@]|6|$]]]]

entityMap|0|type|IMAGE|mutability|IMMUTABLE|data|imageUrl|https://main.qcloudimg.com/raw/611dc9996eefdbdef8e11c90cf139297.png|imageAlt|1|https://main.qcloudimg.com/raw/3e6d4efed0f7e807292af5c955178aac.png|2|https://main.qcloudimg.com/raw/bdb53f699cc543c72d0dbeab86433937.png|3|LINK|MUTABLE|url|https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/cluster-reroute.html|4|https://cloud.tencent.com/online-service?from=connect-us|5|blocks|key|7ntgp|text|ES集群状态在什么情况下发生+RED+和+YELLOW：|unstyled|depth|inlineStyleRanges|offset|length|style|BOLD|entityRanges|b1a3r|当ES集群存在未分配的主索引分片，集群状态会为+RED。该情况影响索引读写，需要重点关注。|unordered-list-item|arnac|当ES集群所有主索引分片都是已分配的，但是存在未分配的副本索引分片，集群状态则会+YELLOW。该情况不影响索引读写，一般会自动恢复。|6sbd5|查看集群状态|header-two|864a6|使用+kibana+开发工具，查看集群状态：
|aiuq6|GET+/_cluster/health|code-block|syntax|javascript|f461i|这里可以看到，当前集群状态为+red，有9个未分配的分片。|7sfs7|📷|atomic|629bg|ES+健康接口返回内容官方解释：|8ngn0|+++指标+含义++++cluster_name+集群的名称+++status+集群的运行状况，基于其主要和副本分片的状态。状态为：
–+green：所有分片均已分配
–+yellow：所有主分片均已分配，但未分配一个或多个副本分片。如果群集中的某个节点发生故障，则在修复该节点之前，某些数据可能不可用
–+red：未分配一个或多个主分片，因此某些数据不可用。在集群启动期间，这可能会短暂发生，因为已分配了主要分片+++timed_out+如果+false+响应在+timeout+参数指定的时间段内返回（30s默认情况下）+++number_of_nodes+集群中的节点数+++number_of_data_nodes+作为专用数据节点的节点数+++active_primary_shards+活动主分区的数量+++active_shards+活动主分区和副本分区的总数+++relocating_shards+正在重定位的分片的数量+++initializing_shards+正在初始化的分片数+++unassigned_shards+未分配的分片数+++delayed_unassigned_shards+其分配因超时设置而延迟的分片数+++number_of_pending_tasks+尚未执行的集群级别更改的数量+++number_of_in_flight_fetch+未完成的访存数量+++task_max_waiting_in_queue_millis+自最早的初始化任务等待执行以来的时间（以毫秒为单位）+++active_shards_percent_as_number+集群中活动碎片的比率，以百分比表示++|table|aligns|8son2|align|left|dkmri|rows|2qqdh|cells|8d7pr|raw|aigaa|指标|66qo7|19p7t|含义|1ikm9|4pm2o|2doq|cluster_name|45it1|6g7dj|集群的名称|5e2v0|cor4g|257pr|status|6pi77|8dfed|集群的运行状况，基于其主要和副本分片的状态。状态为：–+green：所有分片均已分配–+yellow：所有主分片均已分配，但未分配一个或多个副本分片。如果群集中的某个节点发生故障，则在修复该节点之前，某些数据可能不可用–+red：未分配一个或多个主分片，因此某些数据不可用。在集群启动期间，这可能会短暂发生，因为已分配了主要分片|66n9r|97cv3|ddljq|timed_out|462ff|bj0is|如果+false+响应在+timeout+参数指定的时间段内返回（30s默认情况下）|fbare|2g24d|3fupr|number_of_nodes|btk0k|2c4qo|集群中的节点数|6rgu9|23tap|eopmv|number_of_data_nodes|35kqf|dhnd9|作为专用数据节点的节点数|4ghf0|fa9p5|77atd|active_primary_shards|d6o3m|emh5d|活动主分区的数量|c69qe|9rmhd|d4utk|active_shards|ivph|craef|活动主分区和副本分区的总数|8itfv|ck4c|7vc6k|relocating_shards|7je2l|a4dmc|正在重定位的分片的数量|1uml2|8iomi|70rl3|initializing_shards|96gj3|dcbfb|正在初始化的分片数|13a55|bkbjk|4eng3|unassigned_shards|7nkkj|5a4ig|未分配的分片数|99pfa|cir69|bq34h|delayed_unassigned_shards|dsr1n|1nfdn|其分配因超时设置而延迟的分片数|5bjme|aram|49qf4|number_of_pending_tasks|8gig1|f7j33|尚未执行的集群级别更改的数量|dr6i8|eqvqc|20rc9|number_of_in_flight_fetch|vu7p|32n2f|未完成的访存数量|2kour|76v7b|72vih|task_max_waiting_in_queue_millis|3e6jb|5un7i|自最早的初始化任务等待执行以来的时间（以毫秒为单位）|671p8|116fp|34tm3|active_shards_percent_as_number|45q4c|8bqov|集群中活动碎片的比率，以百分比表示|bs13v|问题分析|b8onp|当集群状态异常时，需要重点关注+unassigned_shards+没有正常分配的分片，这里举例说明其中一种场景。|bk59k|找到异常索引|header-three|19a3p|查看索引情况，并根据返回找到状态异常的索引。
|1efod|GET+/_cat/indices|fp932|bbso|查看详细的异常信息|768nb|GET+/_cluster/allocation/explain|fjs2q|bo96f|这里通过异常信息可以看出：|536ip|主分片当前处于未分配状态（current_state），发生这个问题的原因是因为分配了该分片的节点已从集群中离开（unassigned_info.reason）。|ordered-list-item|CODE|4io2u|上述问题发生后，分片无法自动分配分片的原因是集群中没有该分片的可用副本（can_allocate）。|62j30|同时也给出了更详细的信息（allocate_explanation）。|e39me|这种情况发生的原因是因为集群有节点下线，导致主分片已没有任何可用的分片数据，当前唯一能做的事就是等待节点恢复并重新加入集群。|3mn18|++注意：+++++++++++++++
+某些极端场景，例如单副本集群的分片发生了损坏，或是文件系统故障导致该节点被永久移除，而此时只能接受数据丢失的事实，并通过+reroute+commends+++来重新分配空的主分片。为了尽量避免这种极端的场景，建议合理设计索引分片，不要给索引设置单副本。这里所谓的单副本，指的是索引有主分片，但没有副本分片，或称之为0副本。合理设计索引分片，可以将集群的总分片控制在一个很健康的规模，可以在保证高可用的情况下更加充分地利用集群分布式的特性，提高集群整体性能。
+|blockquote|dpil7|分片未分配（unassigned_info.reason）的所有可能|fs0u4|可通过如下分析方式初步判断集群产生未分配分片的原因，一般都可以在+allocation+explain+api+中得到想要的答案。|5n520|++说明：+++++++++++++++
+集群状态如果长时间未自动恢复，或是无法解决，则需要通过+售后支持+联系腾讯云技术支持。
+|3srq8|+++reason+原因++++INDEX_CREATED+索引创建，由于+API+创建索引而未分配的+++CLUSTER_RECOVERED+集群恢复，由于整个集群恢复而未分配+++INDEX_REOPENED+索引重新打开+++DANGLING_INDEX_IMPORTED+导入危险的索引+++NEW_INDEX_RESTORED+重新恢复一个新索引+++EXISTING_INDEX_RESTORED+重新恢复一个已关闭的索引+++REPLICA_ADDED+添加副本+++ALLOCATION_FAILED+分配分片失败+++NODE_LEFT+集群中节点丢失+++REROUTE_CANCELLED+reroute+命令取消+++REINITIALIZED+重新初始化+++REALLOCATED_REPLICA+重新分配副本式初步判断集群产生未分配分片的原因，一般都可以在+allocation+explain+api+中得到想要的答案。|ch3jq|d7bsf|5ksbu|emqko|3trjm|reason|6jqip|aqg1q|原因|2fknb|9rkqf|7594o|INDEX_CREATED|am7et|4s83o|索引创建，由于+API+创建索引而未分配的|dq61j|547eh|fgq7k|CLUSTER_RECOVERED|c9bib|9u6t5|集群恢复，由于整个集群恢复而未分配|as5cj|bn3sh|arm9l|INDEX_REOPENED|enocc|5mfkf|索引重新打开|94n2t|9q1c5|5qjt|DANGLING_INDEX_IMPORTED|bqjnf|ellqq|导入危险的索引|h5h8|fv7vg|dqo1v|NEW_INDEX_RESTORED|693vo|6j5m7|重新恢复一个新索引|d6qd|92fil|2lfm8|EXISTING_INDEX_RESTORED|56erl|8jrd0|重新恢复一个已关闭的索引|95j9u|bqlj9|736u3|REPLICA_ADDED|473ld|32cu5|添加副本|9855o|f1g8m|b9u7o|ALLOCATION_FAILED|79iji|9veed|分配分片失败|elsjd|5176g|4u5r3|NODE_LEFT|6orqo|c4ksi|集群中节点丢失|bgstu|9pnlo|5mvvo|REROUTE_CANCELLED|arjns|9pj6s|reroute+命令取消|1guv3|duqov|f801u|REINITIALIZED|2deqc|cns03|重新初始化|amn0c|bbptu|707ls|REALLOCATED_REPLICA|73or1|cej8u|重新分配副本|3jigh|?集群状态如果长时间未自动恢复，或是无法解决，则需要通过+售后支持+联系腾讯云技术支持。|c6u5f|[表格]|439vj|1kau3|3cgta|a0dk3|6q80d|reason+++++++++++++++++|489n5|b2qav|原因+++++++++++++++++++++++++++++++|6evvf|6ufb|eriv3|INDEX_CREATED++++++++++|5m352|d1udk|索引创建，由于+API+创建索引而未分配的|eeg7m|2jm1g|1eo23|CLUSTER_RECOVERED++++++|5mboq|7f1uq|集群恢复，由于整个集群恢复而未分配+|cc2m3|9fq3s|8hqn3|INDEX_REOPENED+++++++++|4pvgi|fiph4|索引重新打开+++++++++++++++++++++++|crp4m|fale9|2ra94|c25kk|3a59r|导入危险的索引+++++++++++++++++++++|1jk9p|eveh1|cjaba|NEW_INDEX_RESTORED+++++|e811p|8ni5f|重新恢复一个新索引+++++++++++++++++|1lvds|4lnml|cbr2v|1276r|3jfpa|重新恢复一个已关闭的索引+++++++++++|a9vnb|adgke|5nn4g|REPLICA_ADDED++++++++++|c9l2g|efuss|添加副本+++++++++++++++++++++++++++|26r46|eisoc|8dobq|ALLOCATION_FAILED++++++|8j4c5|41j1a|分配分片失败+++++++++++++++++++++++|7gv73|dai8t|clire|NODE_LEFT++++++++++++++|2okd6|9iqj8|集群中节点丢失+++++++++++++++++++++|9i5io|97iob|fs68d|REROUTE_CANCELLED++++++|94kdn|cto33|reroute+命令取消++++++++++++++++++++|7g87a|8p6nc|2p98v|REINITIALIZED++++++++++|4fj59|b3ci9|重新初始化+++++++++++++++++++++++++|cvrc8|7o5b0|cf5l|REALLOCATED_REPLICA++++|4rlfq|9vdnr|重新分配副本+++++++++++++++++++++++^0|2|Q|0|B|5|0|R|6|0|0|0|0|0|0|1|0|0|0|G|0|0|0|0|0|0|0|0|1|1|0|0|0|0|1|2|0|0|D|D|1L|M|0|10|C|0|D|K|0|0|2B|G|3|0|6|M|0|0|1E|4|4|0|0|T|4|5|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0^^$0|$1|$2|3|4|5|6|$7|8|9|-4]]|A|$2|3|4|5|6|$7|B|9|-4]]|C|$2|3|4|5|6|$7|D|9|-4]]|E|$2|F|4|G|6|$H|I]]|J|$2|F|4|G|6|$H|K]]|L|$2|F|4|G|6|$H|K]]]|M|@$N|O|P|Q|2|R|S|BC|T|@$U|BD|V|BE|W|X]]|Y|@]|6|$]]|$N|Z|P|10|2|11|S|BF|T|@$U|BG|V|BH|W|X]]|Y|@]|6|$]]|$N|12|P|13|2|11|S|BI|T|@$U|BJ|V|BK|W|X]]|Y|@]|6|$]]|$N|14|P|15|2|16|S|BL|T|@]|Y|@]|6|$]]|$N|17|P|18|2|R|S|BM|T|@]|Y|@]|6|$]]|$N|19|P|1A|2|1B|S|BN|T|@]|Y|@]|6|$1C|1D]]|$N|1E|P|1F|2|R|S|BO|T|@]|Y|@]|6|$]]|$N|1G|P|1H|2|1I|S|BP|T|@]|Y|@$U|BQ|V|BR|N|BS]]|6|$]]|$N|1J|P|1K|2|R|S|BT|T|@$U|BU|V|BV|W|X]]|Y|@]|6|$]]|$N|1L|P|1M|2|1N|S|BW|T|@]|Y|@]|6|$1O|@$N|1P|1Q|1R]|$N|1S|1Q|1R]]|1T|@$N|1U|1V|@$N|1W|1X|$M|@$N|1Y|2|R|P|1Z|T|@]|Y|@]]]|0|$]]]|$N|20|1X|$M|@$N|21|2|R|P|22|T|@]|Y|@]]]|0|$]]]]]|$N|23|1V|@$N|24|1X|$M|@$N|25|2|R|P|26|T|@]|Y|@]]]|0|$]]]|$N|27|1X|$M|@$N|28|2|R|P|29|T|@]|Y|@]]]|0|$]]]]]|$N|2A|1V|@$N|2B|1X|$M|@$N|2C|2|R|P|2D|T|@]|Y|@]]]|0|$]]]|$N|2E|1X|$M|@$N|2F|2|R|P|2G|T|@]|Y|@]]]|0|$]]]]]|$N|2H|1V|@$N|2I|1X|$M|@$N|2J|2|R|P|2K|T|@]|Y|@]]]|0|$]]]|$N|2L|1X|$M|@$N|2M|2|R|P|2N|T|@]|Y|@]]]|0|$]]]]]|$N|2O|1V|@$N|2P|1X|$M|@$N|2Q|2|R|P|2R|T|@]|Y|@]]]|0|$]]]|$N|2S|1X|$M|@$N|2T|2|R|P|2U|T|@]|Y|@]]]|0|$]]]]]|$N|2V|1V|@$N|2W|1X|$M|@$N|2X|2|R|P|2Y|T|@]|Y|@]]]|0|$]]]|$N|2Z|1X|$M|@$N|30|2|R|P|31|T|@]|Y|@]]]|0|$]]]]]|$N|32|1V|@$N|33|1X|$M|@$N|34|2|R|P|35|T|@]|Y|@]]]|0|$]]]|$N|36|1X|$M|@$N|37|2|R|P|38|T|@]|Y|@]]]|0|$]]]]]|$N|39|1V|@$N|3A|1X|$M|@$N|3B|2|R|P|3C|T|@]|Y|@]]]|0|$]]]|$N|3D|1X|$M|@$N|3E|2|R|P|3F|T|@]|Y|@]]]|0|$]]]]]|$N|3G|1V|@$N|3H|1X|$M|@$N|3I|2|R|P|3J|T|@]|Y|@]]]|0|$]]]|$N|3K|1X|$M|@$N|3L|2|R|P|3M|T|@]|Y|@]]]|0|$]]]]]|$N|3N|1V|@$N|3O|1X|$M|@$N|3P|2|R|P|3Q|T|@]|Y|@]]]|0|$]]]|$N|3R|1X|$M|@$N|3S|2|R|P|3T|T|@]|Y|@]]]|0|$]]]]]|$N|3U|1V|@$N|3V|1X|$M|@$N|3W|2|R|P|3X|T|@]|Y|@]]]|0|$]]]|$N|3Y|1X|$M|@$N|3Z|2|R|P|40|T|@]|Y|@]]]|0|$]]]]]|$N|41|1V|@$N|42|1X|$M|@$N|43|2|R|P|44|T|@]|Y|@]]]|0|$]]]|$N|45|1X|$M|@$N|46|2|R|P|47|T|@]|Y|@]]]|0|$]]]]]|$N|48|1V|@$N|49|1X|$M|@$N|4A|2|R|P|4B|T|@]|Y|@]]]|0|$]]]|$N|4C|1X|$M|@$N|4D|2|R|P|4E|T|@]|Y|@]]]|0|$]]]]]|$N|4F|1V|@$N|4G|1X|$M|@$N|4H|2|R|P|4I|T|@]|Y|@]]]|0|$]]]|$N|4J|1X|$M|@$N|4K|2|R|P|4L|T|@]|Y|@]]]|0|$]]]]]|$N|4M|1V|@$N|4N|1X|$M|@$N|4O|2|R|P|4P|T|@]|Y|@]]]|0|$]]]|$N|4Q|1X|$M|@$N|4R|2|R|P|4S|T|@]|Y|@]]]|0|$]]]]]|$N|4T|1V|@$N|4U|1X|$M|@$N|4V|2|R|P|4W|T|@]|Y|@]]]|0|$]]]|$N|4X|1X|$M|@$N|4Y|2|R|P|4Z|T|@]|Y|@]]]|0|$]]]]]]]]|$N|50|P|51|2|16|S|BX|T|@]|Y|@]|6|$]]|$N|52|P|53|2|R|S|BY|T|@]|Y|@]|6|$]]|$N|54|P|55|2|56|S|BZ|T|@]|Y|@]|6|$]]|$N|57|P|58|2|R|S|C0|T|@]|Y|@]|6|$]]|$N|59|P|5A|2|1B|S|C1|T|@]|Y|@]|6|$1C|1D]]|$N|5B|P|1H|2|1I|S|C2|T|@]|Y|@$U|C3|V|C4|N|C5]]|6|$]]|$N|5C|P|5D|2|56|S|C6|T|@]|Y|@]|6|$]]|$N|5E|P|5F|2|1B|S|C7|T|@]|Y|@]|6|$1C|1D]]|$N|5G|P|1H|2|1I|S|C8|T|@]|Y|@$U|C9|V|CA|N|CB]]|6|$]]|$N|5H|P|5I|2|R|S|CC|T|@]|Y|@]|6|$]]|$N|5J|P|5K|2|5L|S|CD|T|@$U|CE|V|CF|W|5M]|$U|CG|V|CH|W|5M]]|Y|@]|6|$]]|$N|5N|P|5O|2|5L|S|CI|T|@$U|CJ|V|CK|W|5M]]|Y|@]|6|$]]|$N|5P|P|5Q|2|5L|S|CL|T|@$U|CM|V|CN|W|5M]]|Y|@]|6|$]]|$N|5R|P|5S|2|R|S|CO|T|@]|Y|@]|6|$]]|$N|5T|P|5U|2|5V|S|CP|T|@]|Y|@$U|CQ|V|CR|N|CS]]|6|$]]|$N|5W|P|5X|2|56|S|CT|T|@$U|CU|V|CV|W|5M]]|Y|@]|6|$]]|$N|5Y|P|5Z|2|R|S|CW|T|@]|Y|@]|6|$]]|$N|60|P|61|2|5V|S|CX|T|@]|Y|@$U|CY|V|CZ|N|D0]]|6|$]]|$N|62|P|63|2|1N|S|D1|T|@]|Y|@]|6|$1O|@$N|64|1Q|1R]|$N|65|1Q|1R]]|1T|@$N|66|1V|@$N|67|1X|$M|@$N|68|2|R|P|69|T|@]|Y|@]]]|0|$]]]|$N|6A|1X|$M|@$N|6B|2|R|P|6C|T|@]|Y|@]]]|0|$]]]]]|$N|6D|1V|@$N|6E|1X|$M|@$N|6F|2|R|P|6G|T|@]|Y|@]]]|0|$]]]|$N|6H|1X|$M|@$N|6I|2|R|P|6J|T|@]|Y|@]]]|0|$]]]]]|$N|6K|1V|@$N|6L|1X|$M|@$N|6M|2|R|P|6N|T|@]|Y|@]]]|0|$]]]|$N|6O|1X|$M|@$N|6P|2|R|P|6Q|T|@]|Y|@]]]|0|$]]]]]|$N|6R|1V|@$N|6S|1X|$M|@$N|6T|2|R|P|6U|T|@]|Y|@]]]|0|$]]]|$N|6V|1X|$M|@$N|6W|2|R|P|6X|T|@]|Y|@]]]|0|$]]]]]|$N|6Y|1V|@$N|6Z|1X|$M|@$N|70|2|R|P|71|T|@]|Y|@]]]|0|$]]]|$N|72|1X|$M|@$N|73|2|R|P|74|T|@]|Y|@]]]|0|$]]]]]|$N|75|1V|@$N|76|1X|$M|@$N|77|2|R|P|78|T|@]|Y|@]]]|0|$]]]|$N|79|1X|$M|@$N|7A|2|R|P|7B|T|@]|Y|@]]]|0|$]]]]]|$N|7C|1V|@$N|7D|1X|$M|@$N|7E|2|R|P|7F|T|@]|Y|@]]]|0|$]]]|$N|7G|1X|$M|@$N|7H|2|R|P|7I|T|@]|Y|@]]]|0|$]]]]]|$N|7J|1V|@$N|7K|1X|$M|@$N|7L|2|R|P|7M|T|@]|Y|@]]]|0|$]]]|$N|7N|1X|$M|@$N|7O|2|R|P|7P|T|@]|Y|@]]]|0|$]]]]]|$N|7Q|1V|@$N|7R|1X|$M|@$N|7S|2|R|P|7T|T|@]|Y|@]]]|0|$]]]|$N|7U|1X|$M|@$N|7V|2|R|P|7W|T|@]|Y|@]]]|0|$]]]]]|$N|7X|1V|@$N|7Y|1X|$M|@$N|7Z|2|R|P|80|T|@]|Y|@]]]|0|$]]]|$N|81|1X|$M|@$N|82|2|R|P|83|T|@]|Y|@]]]|0|$]]]]]|$N|84|1V|@$N|85|1X|$M|@$N|86|2|R|P|87|T|@]|Y|@]]]|0|$]]]|$N|88|1X|$M|@$N|89|2|R|P|8A|T|@]|Y|@]]]|0|$]]]]]|$N|8B|1V|@$N|8C|1X|$M|@$N|8D|2|R|P|8E|T|@]|Y|@]]]|0|$]]]|$N|8F|1X|$M|@$N|8G|2|R|P|8H|T|@]|Y|@]]]|0|$]]]]]|$N|8I|1V|@$N|8J|1X|$M|@$N|8K|2|R|P|8L|T|@]|Y|@]]]|0|$]]]|$N|8M|1X|$M|@$N|8N|2|R|P|8O|T|@]|Y|@]]]|0|$]]]]]]]]|$N|8P|P|8Q|2|5V|S|D2|T|@]|Y|@$U|D3|V|D4|N|D5]]|6|$]]|$N|8R|P|8S|2|1N|S|D6|T|@]|Y|@]|6|$1O|@$N|8T|1Q|-3]|$N|8U|1Q|-3]]|1T|@$N|8V|1V|@$N|8W|1X|$M|@$N|8X|2|R|P|8Y|S|D7|T|@]|Y|@]]]|0|$]]]|$N|8Z|1X|$M|@$N|90|2|R|P|91|S|D8|T|@]|Y|@]]]|0|$]]]]]|$N|92|1V|@$N|93|1X|$M|@$N|94|2|R|P|95|S|D9|T|@]|Y|@]]]|0|$]]]|$N|96|1X|$M|@$N|97|2|R|P|98|S|DA|T|@]|Y|@]]]|0|$]]]]]|$N|99|1V|@$N|9A|1X|$M|@$N|9B|2|R|P|9C|S|DB|T|@]|Y|@]]]|0|$]]]|$N|9D|1X|$M|@$N|9E|2|R|P|9F|S|DC|T|@]|Y|@]]]|0|$]]]]]|$N|9G|1V|@$N|9H|1X|$M|@$N|9I|2|R|P|9J|S|DD|T|@]|Y|@]]]|0|$]]]|$N|9K|1X|$M|@$N|9L|2|R|P|9M|S|DE|T|@]|Y|@]]]|0|$]]]]]|$N|9N|1V|@$N|9O|1X|$M|@$N|9P|2|R|P|71|S|DF|T|@]|Y|@]]]|0|$]]]|$N|9Q|1X|$M|@$N|9R|2|R|P|9S|S|DG|T|@]|Y|@]]]|0|$]]]]]|$N|9T|1V|@$N|9U|1X|$M|@$N|9V|2|R|P|9W|S|DH|T|@]|Y|@]]]|0|$]]]|$N|9X|1X|$M|@$N|9Y|2|R|P|9Z|S|DI|T|@]|Y|@]]]|0|$]]]]]|$N|A0|1V|@$N|A1|1X|$M|@$N|A2|2|R|P|7F|S|DJ|T|@]|Y|@]]]|0|$]]]|$N|A3|1X|$M|@$N|A4|2|R|P|A5|S|DK|T|@]|Y|@]]]|0|$]]]]]|$N|A6|1V|@$N|A7|1X|$M|@$N|A8|2|R|P|A9|S|DL|T|@]|Y|@]]]|0|$]]]|$N|AA|1X|$M|@$N|AB|2|R|P|AC|S|DM|T|@]|Y|@]]]|0|$]]]]]|$N|AD|1V|@$N|AE|1X|$M|@$N|AF|2|R|P|AG|S|DN|T|@]|Y|@]]]|0|$]]]|$N|AH|1X|$M|@$N|AI|2|R|P|AJ|S|DO|T|@]|Y|@]]]|0|$]]]]]|$N|AK|1V|@$N|AL|1X|$M|@$N|AM|2|R|P|AN|S|DP|T|@]|Y|@]]]|0|$]]]|$N|AO|1X|$M|@$N|AP|2|R|P|AQ|S|DQ|T|@]|Y|@]]]|0|$]]]]]|$N|AR|1V|@$N|AS|1X|$M|@$N|AT|2|R|P|AU|S|DR|T|@]|Y|@]]]|0|$]]]|$N|AV|1X|$M|@$N|AW|2|R|P|AX|S|DS|T|@]|Y|@]]]|0|$]]]]]|$N|AY|1V|@$N|AZ|1X|$M|@$N|B0|2|R|P|B1|S|DT|T|@]|Y|@]]]|0|$]]]|$N|B2|1X|$M|@$N|B3|2|R|P|B4|S|DU|T|@]|Y|@]]]|0|$]]]]]|$N|B5|1V|@$N|B6|1X|$M|@$N|B7|2|R|P|B8|S|DV|T|@]|Y|@]]]|0|$]]]|$N|B9|1X|$M|@$N|BA|2|R|P|BB|S|DW|T|@]|Y|@]]]|0|$]]]]]]]]]]

entityMap|0|type|LINK|mutability|MUTABLE|data|url|https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.5/indices-forcemerge.html|1|blocks|key|2sm86|text|问题现象|unstyled|depth|inlineStyleRanges|offset|length|style|BOLD|entityRanges|3b35b|ES集群在某些情况下会个别节点+CPU+使用率远高于其他节点的现象，具体表现为+ES+集群控制台节点监控上可以明显看到某些节点+CPU+使用率很高。|41grp|问题原因|header-two|clp7r|索引分片设计不合理|unordered-list-item|8bmeh|Segment+大小不均|2gtmd|存在典型的冷热数据需求场景|2kg8n|原因分析及解决方案|8d1kr|Shard+设置不合理|header-three|8n5ft|登录+Kibana+控制台，在开发工具中执行以下命令，查看索引的+shard+信息，确认索引的+shard+在负载高的节点上呈现的数量较多，说明+shard+分配不均。
+++++
+GET+_cat/shards?v
+
+|ordered-list-item|88knu|登录+Kibana+控制台，在开发工具中执行以下命令，查看索引信息。结合集群配置，确认存在节点+shard+分配不均的现象。
+++++
+GET+_cat/indices?v
+
+|1mlns|重新分配分片，合理规划+shard，确保主+shard+数与副+shard+数之和是集群数据节点的整数倍。+++++++++++++++注意：+++++++++++++++
+Elasticsearch+在检索过程中也会检索+.del+文件，然后过滤标记有+.del+的文档，这会降低检索效率，耗费规格资源，建议在业务低峰期进行强制合并操作，具体请参见+force+merge。
+
+|CODE|aba24|shard+规划建议|header-four|b44o3|Shard++大小和数量是影响+Elasticsearch+集群稳定性和性能的重要因素之一。Elasticsearch+集群中任何一个索引都需要有一个合理的++shard+规划。合理的+shard+规划能够防止因业务不明确，导致分片庞大消耗+Elasticsearch+本身性能的问题。以下是++shard+规划时的几个建议：|1sttd|尽量遵循索引单分片20g+-+50g的设计原则。|dg7ps|索引尽量增加时间后缀，按时间滚动，方便管理。|9pusj|在遵循单分片设计原则的前提下，预测出索引最终大小，并根据集群节点数设计索引分片数量，使分片尽量平均分布在各个节点。|aiipv|++注意：+++++++++++++++
+主分片不是越多越好，因为主分片越多，Elasticsearch+性能开销也会越大。建议单节点+shard+总数按照单节点内存×30进行评估，如果+shard+数量太多，极易引起文件句柄耗尽，导致集群故障。
+|blockquote|2tl53|Segment+大小不均|a5u31|在查询+body+中添加+"profile":+true，检查+test+索引是否存在某个+shard+查询时间比其他+shard+长。|78qtb|查询中分别指定+preference=_primary+和+preference=_replica，在+body+中添加+"profile":+true，分别查看主副+shard+查询消耗的时间。检查较耗时的+shard+主要体现在主+shard+上还是副+shard+上。|8t1a4|登录+Kibana+控制台，在开发工具中执行以下命令，查看+shard，并根据其中+segment+信息分析问题所在，确认负载不均与+segment+大小不均有关。
+++++
+GET+_cat/segments/index?v&amp;h=shard,segment,size,size.momery,ip+GET+_cat/shards?v
+
+|4ia5b|参考以下两种方法其中一种解决问题：|4ll8j|在业务低峰期进行强制合并操作，具体请参见+force+merge，将缓存中的+delete.doc+彻底删除，将小+segment+合并成大+segment。|6fkes|重启主+shard+所在节点，触发副+shard+升级为主+shard。并且重新生成副+shard，副+shard+复制新的主+shard+中的数据，保持主副+shard+的+segment+一致。|c0cu8|8hif8|如果查询中添加了+routing+或查询频率较高的热点数据，则必然导致数据出现负载不均。^0|0|4|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|35|4|3L|4|4X|B|0|0|0|0|0|0|0|0|0|D|F|0|8|J|U|J|1P|F|0|0|1|L|B|1|1|0|0^^$0|$1|$2|3|4|5|6|$7|8]]|9|$2|3|4|5|6|$7|8]]]|A|@$B|C|D|E|2|F|G|27|H|@$I|28|J|29|K|L]]|M|@]|6|$]]|$B|N|D|O|2|F|G|2A|H|@]|M|@]|6|$]]|$B|P|D|Q|2|R|G|2B|H|@]|M|@]|6|$]]|$B|S|D|T|2|U|G|2C|H|@]|M|@]|6|$]]|$B|V|D|W|2|U|G|2D|H|@]|M|@]|6|$]]|$B|X|D|Y|2|U|G|2E|H|@]|M|@]|6|$]]|$B|Z|D|10|2|R|G|2F|H|@]|M|@]|6|$]]|$B|11|D|12|2|13|G|2G|H|@]|M|@]|6|$]]|$B|14|D|15|2|16|G|2H|H|@]|M|@]|6|$]]|$B|17|D|18|2|16|G|2I|H|@]|M|@]|6|$]]|$B|19|D|1A|2|16|G|2J|H|@$I|2K|J|2L|K|1B]|$I|2M|J|2N|K|1B]]|M|@$I|2O|J|2P|B|2Q]]|6|$]]|$B|1C|D|1D|2|1E|G|2R|H|@]|M|@]|6|$]]|$B|1F|D|1G|2|F|G|2S|H|@]|M|@]|6|$]]|$B|1H|D|1I|2|U|G|2T|H|@]|M|@]|6|$]]|$B|1J|D|1K|2|U|G|2U|H|@]|M|@]|6|$]]|$B|1L|D|1M|2|U|G|2V|H|@]|M|@]|6|$]]|$B|1N|D|1O|2|1P|G|2W|H|@]|M|@]|6|$]]|$B|1Q|D|1R|2|13|G|2X|H|@]|M|@]|6|$]]|$B|1S|D|1T|2|16|G|2Y|H|@$I|2Z|J|30|K|1B]]|M|@]|6|$]]|$B|1U|D|1V|2|16|G|31|H|@$I|32|J|33|K|1B]|$I|34|J|35|K|1B]|$I|36|J|37|K|1B]]|M|@]|6|$]]|$B|1W|D|1X|2|16|G|38|H|@]|M|@]|6|$]]|$B|1Y|D|1Z|2|16|G|39|H|@]|M|@]|6|$]]|$B|20|D|21|2|U|G|3A|H|@]|M|@$I|3B|J|3C|B|3D]]|6|$]]|$B|22|D|23|2|U|G|3E|H|@]|M|@]|6|$]]|$B|24|D|Y|2|13|G|3F|H|@]|M|@]|6|$]]|$B|25|D|26|2|F|G|3G|H|@]|M|@]|6|$]]]]

entityMap|0|type|IMAGE|mutability|IMMUTABLE|data|imageUrl|https://main.qcloudimg.com/raw/3ebd8230d3d8d9dbb92f115f7515c48f.png|imageAlt|1|LINK|MUTABLE|url|https://console.cloud.tencent.com/es|2|https://qcloudimg.tencent-cloud.cn/raw/403cdecdc692bd24740b9f1fcae80ad6.png|3|https://cloud.tencent.com/document/product/845/56277|4|https://main.qcloudimg.com/raw/bafe9cb014018950aaca8ee964c2110d.png|5|https://cloud.tencent.com/document/product/845/33137?from=10680|6|https://main.qcloudimg.com/raw/b44d79ae65813f73f26b9ae1c2bc0d81.png|7|https://main.qcloudimg.com/raw/98aa569f971fabb4ad525720a0c16b57.png|blocks|key|cju10|text|+|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|20i2q|问题现象|header-two|21ffu|ES集群所有节点+CPU+都很高，但读写都不是很高。具体表现可以从+kibana+端+Stack+Monitoring+监控页面看到：
|eslv3|📷|atomic|offset|length|56cpl|
另外也可以从+ES+控制台+UI+的节点监控页面看到各节点的+CPU+使用率情况：
|2mpsa|d56mf|
出现这种情况，由于表面上看集群读写都不高，导致很难快速从监控上找到根因。所以需要细心观察，从细节中找答案，下面我们介绍几种可能出现的场景以及排查思路。|dih1s|++说明：+++++++++++++++
++对于个别节点+CPU+使用率远高于其他节点，这种情况较为常见，多数是因为集群使用不当导致的负载不均，可参考+出现集群负载不均的问题如何解决。
+|blockquote|bkna2|问题定位和解决方案|4vkkh|查询请求较大导致+CPU+飙高|header-three|etl69|这种情况比较常见，可以从监控上找到线索。通过监控可以发现，查询请求量的波动与集群最大+CPU+使用率是基本吻合的。
|5s042|85osl|
进一步确认问题需要开启集群的慢日志收集，具体可参考+查询集群日志。从慢日志中，可以得到更多信息，例如引起慢查询的索引、查询参数以及内容。|ca62m|解决方案|1u1qm|尽量避免大段文本搜索，优化查询。|unordered-list-item|e1sob|通过慢日志确认查询慢的索引，对于一些数据量不大的索引，设置少量分片多副本，例如1分片多副本，以此来提高查询性能。|eji00|写入请求导致+CPU+飙高|9djiu|通过监控来观察到+CPU+飙高与写入相关，然后开启集群的慢日志收集，确认写入慢的请求，进行优化。也可以通过获取hot_threads信息来确认什么线程在消耗+CPU：
|style|CODE|a5e4l|curl+http://9.15.49.78:9200/_nodes/hot_threads|code-block|syntax|javascript|20s2r|68q8h|
例如，这里发现的是有大量+ingest+pipeline+操作，而+ingest+操作是十分消耗资源的。
|6mvfq|1qoea|f6lks|如遇到上面这种问题，则需要业务方根据实际情况来优化。排查该类问题的关键点，在于善用集群的监控指标来快速判断问题的方向，再配合集群日志来定位问题的根因，才能快速地解决问题。^0|0|0|0|0|1|0|0|8|6|1|0|0|1|2|0|0|25|F|3|0|0|0|0|0|1|4|0|R|6|5|0|0|0|0|0|1J|B|0|0|0|1|6|0|0|0|1|7|0|0^^$0|$1|$2|3|4|5|6|$7|8|9|-4]]|A|$2|B|4|C|6|$D|E]]|F|$2|3|4|5|6|$7|G|9|-4]]|H|$2|B|4|C|6|$D|I]]|J|$2|3|4|5|6|$7|K|9|-4]]|L|$2|B|4|C|6|$D|M]]|N|$2|3|4|5|6|$7|O|9|-4]]|P|$2|3|4|5|6|$7|Q|9|-4]]]|R|@$S|T|U|V|2|W|X|2H|Y|@]|Z|@]|6|$]]|$S|10|U|11|2|12|X|2I|Y|@]|Z|@]|6|$]]|$S|13|U|14|2|W|X|2J|Y|@]|Z|@]|6|$]]|$S|15|U|16|2|17|X|2K|Y|@]|Z|@$18|2L|19|2M|S|2N]]|6|$]]|$S|1A|U|1B|2|W|X|2O|Y|@]|Z|@$18|2P|19|2Q|S|2R]]|6|$]]|$S|1C|U|16|2|17|X|2S|Y|@]|Z|@$18|2T|19|2U|S|2V]]|6|$]]|$S|1D|U|1E|2|W|X|2W|Y|@]|Z|@]|6|$]]|$S|1F|U|1G|2|1H|X|2X|Y|@]|Z|@$18|2Y|19|2Z|S|30]]|6|$]]|$S|1I|U|1J|2|12|X|31|Y|@]|Z|@]|6|$]]|$S|1K|U|1L|2|1M|X|32|Y|@]|Z|@]|6|$]]|$S|1N|U|1O|2|W|X|33|Y|@]|Z|@]|6|$]]|$S|1P|U|16|2|17|X|34|Y|@]|Z|@$18|35|19|36|S|37]]|6|$]]|$S|1Q|U|1R|2|W|X|38|Y|@]|Z|@$18|39|19|3A|S|3B]]|6|$]]|$S|1S|U|1T|2|1M|X|3C|Y|@]|Z|@]|6|$]]|$S|1U|U|1V|2|1W|X|3D|Y|@]|Z|@]|6|$]]|$S|1X|U|1Y|2|1W|X|3E|Y|@]|Z|@]|6|$]]|$S|1Z|U|20|2|1M|X|3F|Y|@]|Z|@]|6|$]]|$S|21|U|22|2|W|X|3G|Y|@$18|3H|19|3I|23|24]]|Z|@]|6|$]]|$S|25|U|26|2|27|X|3J|Y|@]|Z|@]|6|$28|29]]|$S|2A|U|16|2|17|X|3K|Y|@]|Z|@$18|3L|19|3M|S|3N]]|6|$]]|$S|2B|U|2C|2|W|X|3O|Y|@]|Z|@]|6|$]]|$S|2D|U|16|2|17|X|3P|Y|@]|Z|@$18|3Q|19|3R|S|3S]]|6|$]]|$S|2E|U|1T|2|1M|X|3T|Y|@]|Z|@]|6|$]]|$S|2F|U|2G|2|W|X|3U|Y|@]|Z|@]|6|$]]]]

entityMap|0|type|LINK|mutability|MUTABLE|data|url|https://cloud.tencent.com/document/product/845/32096|blocks|key|e4tgg|text|什么是熔断|header-two|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|218me|Elasticsearch++Service+提供了多种官方的熔断器（circuit+breaker），用于防止内存使用过高导致+ES+集群因为++OutOfMemoryError+而出现问题。Elasticsearch++设置有各种类型的子熔断器，负责特定请求处理的内存限制。此外，还有一个父熔断器，用于限制所有子熔断器上使用的内存总量。|unstyled|4ka8s|++说明：+++++++++++++++
++出现熔断说明当前节点+JVM+使用率过高，通过熔断保护进程不会+OOM。此时可以通过适当降低读写、清理内存等方法降低节点负载，也可以通过升级节点内存规格来提高+JVM+大小。
+|blockquote|6de5h|常用的内存清理方法|3fn8q|清理+fielddata+cache：在+text+类型的字段上进行聚合和排序时会使用+fileddata+数据结构，可能占用较大内存。可以在+Kibana+界面的【Dev+Tools】中使用如下命令查看索引的+fielddata+内存占用：
+++++
+GET+/_cat/indices?v&h=index,fielddata.memory_size&s=fielddata.memory_size:desc
+
+
若+fielddata+占用内存过高，可以在+Kibana+界面的【Dev+Tools】中使用如下命令清理+fielddata：
+++++
+POST+/${fielddata占用内存较高的索引}/_cache/clear?fielddata=true
+
+|unordered-list-item|5mcbs|清理+segment：每个+segment+的+FST+结构都会被加载到内存中，并且这些内存是不会被+GC+回收的。因此如果索引的++segment+数量过大，也会导致内存使用率较高。可以在+Kibana+界面的【Dev+Tools】中使用如下命令查看各节点的+segment++数量和占用内存大小：
+++++
+GET+/_cat/nodes?v&h=segments.count,segments.memory&s=segments.memory:desc
+
+
若+segment+占用内存过高，可以通过删除部分不用的索引、关闭索引，或定期合并不再更新的索引等方式缓解。|90ooh|扩容集群：如果您清理内存后，仍频繁触发熔断，说明您的集群规模已经不匹配于您的业务负载，最好的方式是扩大集群规模，具体可参考+扩容集群。|offset|length|3vupa^0|0|0|0|0|0|0|1Q|4|0|0^^$0|$1|$2|3|4|5|6|$7|8]]]|9|@$A|B|C|D|2|E|F|10|G|@]|H|@]|6|$]]|$A|I|C|J|2|K|F|11|G|@]|H|@]|6|$]]|$A|L|C|M|2|N|F|12|G|@]|H|@]|6|$]]|$A|O|C|P|2|E|F|13|G|@]|H|@]|6|$]]|$A|Q|C|R|2|S|F|14|G|@]|H|@]|6|$]]|$A|T|C|U|2|S|F|15|G|@]|H|@]|6|$]]|$A|V|C|W|2|S|F|16|G|@]|H|@$X|17|Y|18|A|19]]|6|$]]|$A|Z|C|-4|2|K|F|1A|G|@]|H|@]|6|$]]]]

ES集群熔断问题如何解决？

entityMap|blocks|key|238ji|text|父熔断器（Parent+circuit+breaker）|type|unordered-list-item|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|cnqha|父熔断器限制所有子熔断器上使用的内存总量，当触发父熔断器熔断时，可能的日志信息如下：|unstyled|fdvt2|Caused+by:+org.elasticsearch.common.breaker.CircuitBreakingException:+[parent]+Data+too+large,+data+for+[<transport_request>]+would+be+[1749436147/1.6gb],+which+is+larger+than+the+limit+of+[1622605824/1.5gb],+real+usage:+[1749435872/1.6gb],+new+bytes+reserved:+[275/275b]|code-block|syntex|787lk|Field+data+熔断器（Field+data+breaker）|2t0ot|当对+text+字段聚合或排序时，会产生+Field+data+数据结构。Field+data+熔断器会预估有多少数据被加载到内存中。当预估的数据占用内存到达+Field+data+熔断器阈值时，会触发+Field+data+熔断器熔断。此时可能的日志信息如下：|167fc|org.elasticsearch.common.breaker.CircuitBreakingException:+[fielddata]+Data+too+large,+data+for+[_id]+would+be+[943928680/900.2mb],+which+is+larger+than+the+limit+of+[255606128/243.7mb]|3mkvg|In+flight+请求熔断器（In+flight+requests+circuit+breaker）|15l5c|In+flight+请求熔断器限制了在+transport+和+HTTP+层的所有当前传入的请求所使用的内存。当触发+In+flight+请求熔断器时，可能的日志信息如下：|a20s9|[o.e.x.m.e.l.LocalExporter]+[1611816935001404932]+unexpected+error+while+indexing+monitoring+document
org.elasticsearch.xpack.monitoring.exporter.ExportException:+RemoteTransportException[[1611816935001404732][9.10.153.16:9300][indices:data/write/bulk[s]]];+nested:+CircuitBreakingException[[in_flight_requests]+Data+too+large,+data+for+[<transport_request>]+would+be+[19491363612/18.1gb],+which+is+larger+than+the+limit+of+[17066491904/15.8gb]];^0|0|0|0|0|0|0|0|0^^$0|$]|1|@$2|3|4|5|6|7|8|V|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|C|4|D|6|E|8|W|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|F|4|G|6|H|8|X|9|@]|A|@]|B|$I|-3]]|$2|J|4|K|6|7|8|Y|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|L|4|M|6|E|8|Z|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|N|4|O|6|H|8|10|9|@]|A|@]|B|$I|-3]]|$2|P|4|Q|6|7|8|11|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|R|4|S|6|E|8|12|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|T|4|U|6|H|8|13|9|@]|A|@]|B|$I|-3]]]]

entityMap|blocks|key|3u3e1|text|官方熔断机制的一个不足是仅跟踪那些经常会出问题的请求来预估内存的使用，而无法根据当前节点的实际内存使用状态，来限制请求的内存使用或触发熔断。在腾讯云+ES+中，开发了针对+JVM+OLD+区内存使用率的自研熔断器来解决这个问题。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|gig3|腾讯云+ES+的自研熔断器监控+JVM+OLD+区的使用率，当使用率超过85%25时开始拒绝写入请求，若+GC+仍无法回收+JVM+OLD+区中的内存，在使用率到达90%25时将拒绝查询请求。当请求被拒绝时，客户端将收到如下的响应：|offset|length|style|CODE|9ti25|{
++++"status":+403,
++++"error":+{
++++++++"root_cause":+[{
++++++++++++"reason":+"pressure+too+high,+(smooth)+bulk+request+circuit+break",
++++++++++++"type":+"status_exception"
++++++++}],
++++++++"type":+"status_exception",
++++++++"reason":+"pressure+too+high,+(smooth)+bulk+request+circuit+break"
++++}
}|code-block|syntex^0|0|10|3|28|3|0^^$0|$]|1|@$2|3|4|5|6|7|8|M|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|C|4|D|6|7|8|N|9|@$E|O|F|P|G|H]|$E|Q|F|R|G|H]]|A|@]|B|$]]|$2|I|4|J|6|K|8|S|9|@]|A|@]|B|$L|-3]]]]

腾讯云 ES 自研熔断器是什么？

blocks|key|fkf5h|type|unstyled|text|Elasticsearch+是分布式、可扩展、实时的搜索与数据分析引擎，建立在全文搜索引擎库+Apache+Lucene™+基础之上，支持从单个节点到上百个节点的任意扩展，并支持多达+PB+级别的结构化或者非结构化数据存储和查询。|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|entityMap|data|mutability^0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|D|8|@]|9|@]]]|A|$B|-4|C|-4|3|-4]]

什么是 Elasticsearch？

blocks|key|bpunl|type|unstyled|text|腾讯云+ES+完全保持了+Elasticsearch+在海量数据检索方面的特性，拥有全文检索、准实时搜索、结构化搜索等能力，广泛应用于日志分析、站内搜索等业务场景。使用腾讯云+ES，用户可以构建其它在用云产品（如+CVM、容器等）的日志服务系统，也可以集成搜索服务到现有的业务服务框架中。|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|entityMap|data|mutability^0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|D|8|@]|9|@]]]|A|$B|-4|C|-4|3|-4]]

ES 适用于哪些业务场景？

blocks|key|dv6to|type|unstyled|text|支付成功后，即时生效。|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|entityMap|data|mutability^0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|D|8|@]|9|@]]]|A|$B|-4|C|-4|3|-4]]

blocks|key|aovvo|type|unstyled|text|无效，因为按量付费转换包年包月时会生成一个新购订单，如果您在订单未支付前变更了集群的配置，新购订单金额与集群不匹配，未支付订单会被禁止支付。|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|2skm4|如果您仍然需要转换集群的付费方式，需要先在+订单中心+取消当前未支付订单，再执行新的转换操作。|offset|length|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|data|url|https://console.cloud.tencent.com/deal^0|0|0|M|4^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|M|8|@]|9|@]]|$1|A|3|4|5|B|7|N|8|@]|9|@$1|O|C|P|D|Q]]]]|E|$F|$3|G|H|I|J|$K|L]]]]

blocks|key|54m4h|type|unstyled|text|目前暂不支持云硬盘在不同类型之间进行切换，您可以对数据进行快照备份后通过快照创建您需要的新类型云硬盘。|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|entityMap|data|mutability^0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|D|8|@]|9|@]]]|A|$B|-4|C|-4|3|-4]]

blocks|key|ofkg|type|unstyled|text|退款金额+=+当前有效订单金额+%2B+未开始订单金额+-+资源已使用价值|depth|inlineStyleRanges|offset|length|style|BOLD|entityRanges|cqsap|资源已使用价值按照如下策略计算：|egkf|已使用集群费用，发起退费当天已满整月按整月扣除，不满整月则按量计费扣除。具体的退费规则可参考+包年包月退费。|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|data|url|https://cloud.tencent.com/document/product/845/18377^0|0|Z|0|0|0|1B|6^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|Q|8|@$9|R|A|S|B|C]]|D|@]]|$1|E|3|4|5|F|7|T|8|@]|D|@]]|$1|G|3|4|5|H|7|U|8|@]|D|@$1|V|9|W|A|X]]]]|I|$J|$3|K|L|M|N|$O|P]]]]

blocks|key|9cgb4|type|unstyled|text|ES+服务的节点规格情况计算可参考+集群规格和容量配置评估。|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|offset|length|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|data|url|https://cloud.tencent.com/document/product/845/19551^0|0|I|B^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|K|8|@]|9|@$1|L|A|M|B|N]]]]|C|$D|$3|E|F|G|H|$I|J]]]]

blocks|key|9gngq|type|unstyled|text|ES+提供+30天免费体验版本，您可以领取试用，若已领取过该产品，您可以先选择购买按量计费版本，按量计费版本根据使用量计费，可以方便试用或测试目的。|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|offset|length|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|data|url|https://cloud.tencent.com/act/pro/elasticsearchsales2020?from=12784^0|0|6|9^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|K|8|@]|9|@$1|L|A|M|B|N]]]]|C|$D|$3|E|F|G|H|$I|J]]]]

ES 有试用版或者测试版吗?

Elasticsearch Service

对象存储

私有网络

网络流日志

数据库

云数据库

结构化数据

Elasticsearch 

日志分析

数据分析

数据挖掘

消息队列

数据存储

数据备份

数据同步

访问控制列表

商业智能

服务器

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 elasticsearch.service文件
[Unit]
Description=elasticsearch
Documentation=http://www.elastic.co
Wants=network-online.target After=network-online.target
StartLimitIntervalSec=0

[Service]
LimitMEMLOCK=infinity
User=elastic
Group 65536
LimitNPROC=4096
LimitAS=infinity
StandardOutput=journal
StandardError=inherit
ExecStart=/opt/apps/elasticsearch -7.3.2/bin/elasticsearch
Restart=always

[Install]
WantedBy=multi-user.target
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配置Elasticsearch挂掉后自动重启,ES Service配置

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配置Elasticsearch挂掉后自动重启,ES Service配置

摘要
本文聚焦Elasticsearch Service（ES）领域，深度解析腾讯云ES的技术架构与核心优势。 通过对比主流云厂商的ES产品，结合性能测试数据与行业应用案例，揭示腾讯云ES在搜索、日志分析等场景的领先地位，并提供产品选型建议。 正文
在数字化转型浪潮中，Elasticsearch Service（ES）已成为企业构建搜索与分析能力的核心基础设施。面对腾讯云、阿里云等厂商的ES产品，开发者该如何选择？ 一、ES技术架构演进
Elasticsearch Service经历了从自建集群到全托管服务的三次技术跃迁： 
阶段 	技术特征 	典型痛点 领域的技术角逐中，腾讯云ES凭借自研内核、云原生架构与场景化能力，持续领跑中国市场。

Elasticsearch Service（ES）性能评测：技术王者如何炼成？

Elasticsearch Service（ES）性能评测：技术王者如何炼成？

微服务的核心问题 这种模式一般需要独立的服务中心注册组件配合，服务启动时自动注册到服务中心并定期上报心跳，客户端代理则通过注册中心进行服务发现并进行负载均衡。我们知道无论是基于SpringCloud的微服务架构体系还是目前我们说到的Service Mesh，随着微服务规模的增长会带来很多的复杂性，如服务发现、负载均衡、故障恢复、监控,甚至A/B测试、访问控制等。在这张架构图中Istio服务网格在逻辑上还是分为数据平面和控制平面。

那么什么是Service Mesh？它与SpringCloud相比有什么优势呢？在接下来的内容中，就和大家一起初步了解下Service Mesh吧！ 微服务的核心问题
在了解Service Mesh之前，我们先来讨论下这样一个问题：“微服务架构的核心技术问题是什么？“。 Service Mesh（服务网格）

在了解完以上三种模式后，我们再来一起探讨下什么是Service Mesh？Service Mesh又称为服务网格，本质上就是我们前面介绍过的模式三。 Istio
通过上述的内容，我们从概念上应该是大概理解了什么是Service Mesh。 而具体要落地Service Mesh只有概念是远远不够的，相反，如果没有一种可落地执行的开源框架，这个概念也不会这么快被大家所接受。

什么是Service Mesh？

在了解Service Mesh之前，我们先来讨论下这样一个问题：“微服务架构的核心技术问题是什么？“。


什么是Service Mesh？

本文为joshua317原创文章,转载请注明：转载自joshua317博客
什么是es？ Elasticsearch 是由Apache开源的一个兼有搜索引擎和NoSQL数据库功能的系统，其特点主要如下。
基于Java/Lucene构建，支持全文搜索、结构化搜。 低延迟，支持实时搜索
分布式部署，可横向集群扩展
支持百万级数据
支持多条件复杂查询，如聚合查询
高可用性，数据可以进行切片备份
支持Restful风格的api调用
概述
Elasticsearch是面向文档 一个类型是你的索引的一个逻辑上的分类。通常，会为具有一组共同字段的文档定义一个类型。 可类比mysql中的表。
注：es7已废弃。 因为在关系型数据库中table是独立的（独立存储），但es中同一个index中不同type是存储在同一个索引文件中的，因此不同type中相同名字的字段的定义（类型）必须一致。

什么是es？

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什么是es？

此时，搜索结果仍然是完整的，但集群的高可用性在一定程度上受到影响，一般会自动恢复。2：红色，表示至少一个主分片以及它的全部副本分片均不可用。 ”是否有突增，确认可能是有跨时间大或者大聚合的查询请求导致。 retry_failed=true若执行后分片依然没有恢复，及时提单磁盘利用率到达水位ES 集群节点的磁盘利用率超过85%时会导致新的分片无法分配问题表现监控体现指标“硬盘存储利用率”中的最大值>85% 注意，这里调整的是单个节点最大分片数，集群的最大总分片数需要用单节点最大分片数*节点数。 基本可判断为此集群是有副本分片在正常初始化或者搬迁中。解决方案建议用户耐心等待集群变绿，并告知用户是有副本在进行初始化，不影响使用。

【最佳实践】巡检项：Elasticsearch Service（ES）集群健康值

文档中涉及到的所有 DSL 命令，都可以通过 kibana 的 dev tools 执行

【最佳实践】巡检项：Elasticsearch Service（ES）集群健康值

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什么是 Elasticsearch Service（ES）？

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