Elasticsearch 最佳实践！

作者：散尽浮华
原文：https://www.cnblogs.com/kevin...

之前在IDC机房环境部署了一套ELK日志集中分析系统, 这里简单总结下ELK中Elasticsearch健康状态相关问题, Elasticsearch的索引状态和集群状态传达着不同的意思。

一. Elasticsearch 集群健康状态

一个 Elasticsearch 集群至少包括一个节点和一个索引。或者它 可能有一百个数据节点、三个单独的主节点，以及一小打客户端节点——这些共同操作一千个索引（以及上万个分片）。但是不管集群扩展到多大规模，你都会想要一个快速获取集群状态的途径。Cluster Health API 充当的就是这个角色。你可以把它想象成是在一万英尺的高度鸟瞰集群。它可以告诉你安心吧一切都好，或者警告你集群某个地方有问题。Elasticsearch 里其他 API 一样，cluster-health 会返回一个 JSON 响应。这对自动化和告警系统来说，非常便于解析。响应中包含了和你集群有关的一些关键信息:

查看Elasticsearch健康状态 (*表示ES集群的master主节点)

[root@elk-node03 ~]# curl -XGET 'http://10.0.8.47:9200/_cat/nodes?v'
host      ip        heap.percent ram.percent load node.role master name                      
10.0.8.47 10.0.8.47           53          85 0.16 d         *      elk-node03.kevin.cn
10.0.8.44 10.0.8.44           26          54 0.09 d         m      elk-node01.kevin.cn
10.0.8.45 10.0.8.45           71          81 0.02 d         m      elk-node02.kevin.cn

下面两条shell命令都可以监控到Elasticsearch健康状态

[root@elk-node03 ~]# curl 10.0.8.47:9200/_cat/health
1554792912 14:55:12 kevin-elk green 3 3 4478 2239 0 0 0 0 - 100.0%
 
[root@elk-node03 ~]# curl -X GET 'http://10.0.8.47:9200/_cluster/health?pretty'
{
  "cluster_name" : "kevin-elk",     #集群名称
  "status" : "green",               #为 green 则代表健康没问题，如果是 yellow 或者 red 则是集群有问题
  "timed_out" : false,               #是否有超时
  "number_of_nodes" : 3,             #集群中的节点数量
  "number_of_data_nodes" : 3,
  "active_primary_shards" : 2234,
  "active_shards" : 4468,
  "relocating_shards" : 0,
  "initializing_shards" : 0,
  "unassigned_shards" : 0,
  "delayed_unassigned_shards" : 0,
  "number_of_pending_tasks" : 0,
  "number_of_in_flight_fetch" : 0,
  "task_max_waiting_in_queue_millis" : 0,
  "active_shards_percent_as_number" : 100.0      #集群分片的可用性百分比，如果为0则表示不可用
}

正常情况下，Elasticsearch 集群健康状态分为三种：

• green:最健康得状态，说明所有的分片包括备份都可用; 这种情况Elasticsearch集群所有的主分片和副本分片都已分配, Elasticsearch集群是 100% 可用的。
• yellow :基本的分片可用，但是备份不可用（或者是没有备份）; 这种情况Elasticsearch集群所有的主分片已经分片了，但至少还有一个副本是缺失的。不会有数据丢失，所以搜索结果依然是完整的。不过，你的高可用性在某种程度上被弱化。如果 更多的 分片消失，你就会丢数据了。把 yellow 想象成一个需要及时调查的警告。
• red:部分的分片可用，表明分片有一部分损坏。此时执行查询部分数据仍然可以查到，遇到这种情况，还是赶快解决比较好; 这种情况Elasticsearch集群至少一个主分片（以及它的全部副本）都在缺失中。这意味着你在缺少数据：搜索只能返回部分数据，而分配到这个分片上的写入请求会返回一个异常。

Elasticsearch 集群不健康时的排查思路

• 首先确保 es 主节点最先启动，随后启动数据节点;
• 允许 selinux（非必要），关闭 iptables;
• 确保数据节点的elasticsearch配置文件正确;
• 系统最大打开文件描述符数是否够用;

elasticsearch设置的内存是否够用 ("ES_HEAP_SIZE"内存设置 和 "indices.fielddata.cache.size"上限设置);
elasticsearch的索引数量暴增 , 删除一部分索引(尤其是不需要的索引);

二. Elasticsearch索引状态

查看Elasticsearch 索引状态 (*表示ES集群的master主节点)

[root@elk-node03 ~]# curl -XGET 'http://10.0.8.47:9200/_cat/indices?v'
health status index                                              pri rep docs.count docs.deleted store.size pri.store.size
green  open   10.0.61.24-vfc-intf-ent-deposit.log-2019.03.15       5   1        159            0    324.9kb        162.4kb
green  open   10.0.61.24-vfc-intf-ent-login.log-2019.03.04         5   1       3247            0      3.4mb          1.6mb
green  open   10.0.61.24-vfc-intf-ent-login.log-2019.03.05         5   1       1663            0      2.6mb          1.3mb
green  open   10.0.61.24-vfc-intf-ent-deposit.log-2019.03.19       5   1         14            0     81.1kb         40.5kb
.................
.................

Elasticsearch 索引的健康状态也有三种，即yellow、green、red与集群的健康状态解释是一样的!

三. Elasticsearch 相关概念

Elasticsearch集群与节点

节点(node)是你运行的Elasticsearch实例。一个集群(cluster)是一组具有相同cluster.name的节点集合，它们协同工作，共享数据并提供故障转移和扩展功能，当有新的节点加入或者删除节点，集群就会感知到并平衡数据。集群中一个节点会被选举为主节点(master),它用来管理集群中的一些变更，例如新建或删除索引、增加或移除节点等;当然一个节点也可以组成一个集群。

Elasticsearch节点通信

可以与集群中的任何节点通信，包括主节点。任何一个节点互相知道文档存在于哪个节点上，它们可以转发请求到我们需要数据所在的节点上。我们通信的节点负责收集各节点返回的数据，最后一起返回给客户端。这一切都由Elasticsearch透明的管理。

Elasticsearch集群生态

1、同集群中节点之间可以扩容缩容;
2、主分片的数量会在其索引创建完成后修正，但是副本分片的数量会随时变化;
3、相同的分片不会放在同一个节点上;
Elasticsearch分片与副本分片 分片用于Elasticsearch在集群中分配数据, 可以想象把分片当作数据的容器, 文档存储在分片中，然后分片分配给你集群中的节点上。当集群扩容或缩小，Elasticsearch将会自动在节点间迁移分片，以使集群保持平衡。一个分片(shard)是一个最小级别的“工作单元(worker unit)”,它只是保存索引中所有数据的一小片.我们的文档存储和被索引在分片中，但是我们的程序不知道如何直接与它们通信。取而代之的是，它们直接与索引通信.Elasticsearch中的分片分为主分片和副本分片,复制分片只是主分片的一个副本，它用于提供数据的冗余副本，在硬件故障之后提供数据保护，同时服务于像搜索和检索等只读请求，主分片的数量和复制分片的数量都可以通过配置文件配置。但是主切片的数量只能在创建索引时定义且不能修改.相同的分片不会放在同一个节点上。

Elasticsearch分片算法

shard = hash(routing) % number_of_primary_shards
routing值是一个任意字符串，它默认是_id但也可以自定义，这个routing字符串通过哈希函数生成一个数字，然后除以主切片的数量得到一个余数(remainder)，余数的范围永远是0到number_of_primary_shards - 1，这个数字就是特定文档所在的分片。这也解释了为什么主切片的数量只能在创建索引时定义且不能修改：如果主切片的数量在未来改变了，所有先前的路由值就失效了，文档也就永远找不到了。所有的文档API（get、index、delete、bulk、update、mget）都接收一个routing参数，它用来自定义文档到分片的映射。自定义路由值可以确保所有相关文档.比如用户的文章,按照用户账号路由,就可以实现属于同一用户的文档被保存在同一分片上。

Elasticsearch分片与副本交互

新建、索引和删除请求都是写(write)操作，它们必须在主分片上成功完成才能复制到相关的复制分片上,下面我们罗列在主分片和复制分片上成功新建、索引或删除一个文档必要的顺序步骤:

1、客户端给Node 1发送新建、索引或删除请求。
2、节点使用文档的_id确定文档属于分片0。它转发请求到Node 3，分片0位于这个节点上。
3、Node 3在主分片上执行请求，如果成功，它转发请求到相应的位于Node 1和Node 2的复制节点上。当所有的复制节点报告成功，Node 3报告成功到请求的节点，请求的节点再报告给客户端。 客户端接收到成功响应的时候，文档的修改已经被应用于主分片和所有的复制分片。你的修改生效了

查看分片状态

[root@elk-node03 ~]# curl -X GET 'http://10.0.8.47:9200/_cluster/health?pretty'
{
  "cluster_name" : "kevin-elk",
  "status" : "green",
  "timed_out" : false,
  "number_of_nodes" : 3,
  "number_of_data_nodes" : 3,
  "active_primary_shards" : 2214,
  "active_shards" : 4428,
  "relocating_shards" : 0,
  "initializing_shards" : 0,
  "unassigned_shards" : 0,
  "delayed_unassigned_shards" : 0,
  "number_of_pending_tasks" : 0,
  "number_of_in_flight_fetch" : 0,
  "task_max_waiting_in_queue_millis" : 0,
  "active_shards_percent_as_number" : 100.0
}

这里需要注意: 如下是单点单节点部署Elasticsearch, 集群状态可能为yellow, 因为单点部署Elasticsearch, 默认的分片副本数目配置为1，而相同的分片不能在一个节点上，所以就存在副本分片指定不明确的问题，所以显示为yellow，可以通过在Elasticsearch集群上添加一个节点来解决问题，如果不想这么做，可以删除那些指定不明确的副本分片（当然这不是一个好办法）但是作为测试和解决办法还是可以尝试的，下面试一下删除副本分片的办法:

[root@elk-server ~]# curl -X GET 'http://localhost:9200/_cluster/health?pretty'
{
  "cluster_name" : "elasticsearch",
  "status" : "yellow",
  "timed_out" : false,
  "number_of_nodes" : 1,
  "number_of_data_nodes" : 1,
  "active_primary_shards" : 931,
  "active_shards" : 931,
  "relocating_shards" : 0,
  "initializing_shards" : 0,
  "unassigned_shards" : 930,
  "delayed_unassigned_shards" : 0,
  "number_of_pending_tasks" : 0,
  "number_of_in_flight_fetch" : 0,
  "task_max_waiting_in_queue_millis" : 0,
  "active_shards_percent_as_number" : 50.02686727565825
}
 
[root@elk-server ~]# curl -XPUT "http://localhost:9200/_settings" -d' {  "number_of_replicas" : 0 } '
{"acknowledged":true}

这个时候再次查看集群的状态状态变成了green

[root@elk-server ~]# curl -X GET 'http://localhost:9200/_cluster/health?pretty'
{
  "cluster_name" : "elasticsearch",
  "status" : "green",
  "timed_out" : false,
  "number_of_nodes" : 1,
  "number_of_data_nodes" : 1,
  "active_primary_shards" : 931,
  "active_shards" : 931,
  "relocating_shards" : 0,
  "initializing_shards" : 0,
  "unassigned_shards" : 0,
  "delayed_unassigned_shards" : 0,
  "number_of_pending_tasks" : 0,
  "number_of_in_flight_fetch" : 0,
  "task_max_waiting_in_queue_millis" : 0,
  "active_shards_percent_as_number" : 100.0
} 

Elasticsearch索引的unssigned问题
如下, 访问http://10.0.8.47:9200/_plugin/head/, 发现有unssigned现象:

这里的unssigned就是未分配副本分片的问题，接下来执行settings中删除副本分片的命令后, 这个问题就解决了:

[root@elk-node03 ~]# curl -XPUT "http://10.0.8.47:9200/_settings" -d' {  "number_of_replicas" : 0 } '
{"acknowledged":true}

四. Elasticsearch集群健康状态为"red"现象的排查分析

通过Elasticsearch的Head插件访问, 发现Elasticsearch集群的健康值为red, 则说明至少一个主分片分配失败, 这将导致一些数据以及索引的某些部分不再可用。head插件会以不同的颜色显示, 绿色表示最健康的状态，代表所有的主分片和副本分片都可用；黄色表示所有的主分片可用，但是部分副本分片不可用；红色表示部分主分片不可用. (此时执行查询部分数据仍然可以查到，遇到这种情况，还是赶快解决比较好)

接着查看Elasticsearch启动日志会发现集群服务超时连接的情况:

timeout notification from cluster service. timeout setting [1m], time since start [1m]

unassigned 分片问题可能的原因?

• INDEX_CREATED: 由于创建索引的API导致未分配。
• CLUSTER_RECOVERED: 由于完全集群恢复导致未分配。
• INDEX_REOPENED: 由于打开open或关闭close一个索引导致未分配。
• DANGLING_INDEX_IMPORTED: 由于导入dangling索引的结果导致未分配。
• NEW_INDEX_RESTORED: 由于恢复到新索引导致未分配。
• EXISTING_INDEX_RESTORED: 由于恢复到已关闭的索引导致未分配。
• REPLICA_ADDED: 由于显式添加副本分片导致未分配。
• ALLOCATION_FAILED: 由于分片分配失败导致未分配。
• NODE_LEFT: 由于承载该分片的节点离开集群导致未分配。
• REINITIALIZED: 由于当分片从开始移动到初始化时导致未分配（例如，使用影子shadow副本分片）。
• REROUTE_CANCELLED: 作为显式取消重新路由命令的结果取消分配。
• REALLOCATED_REPLICA: 确定更好的副本位置被标定使用，导致现有的副本分配被取消，出现未分配。

Elasticsearch集群状态红色如何排查？

• 症状：集群健康值红色;
• 日志：集群服务连接超时；
• 可能原因：集群中部分节点的主分片未分配。
• 接下来的解决方案主要围绕：使主分片unsigned 分片完成再分配展开。

如何解决 unassigned 分片问题？

方案一：极端情况——这个分片数据已经不可用，直接删除该分片 (即删除索引) Elasticsearch中没有直接删除分片的接口，除非整个节点数据已不再使用，删除节点。

删除索引命令"curl -XDELETE http://10.0.8.44:9200/索引名"

方案二：集群中节点数量 >= 集群中所有索引的最大副本数量 +１
N > = R + 1
其中：
N——集群中节点的数目；
R——集群中所有索引的最大副本数目。
注意事项：当节点加入和离开集群时，主节点会自动重新分配分片，以确保分片的多个副本不会分配给同一个节点。换句话说，主节点不会将主分片分配给与其副本相同的节点，也不会将同一分片的两个副本分配给同一个节点。如果没有足够的节点相应地分配分片，则分片可能会处于未分配状态。

如果Elasticsearch集群就一个节点，即Ｎ＝１；所以Ｒ＝０，才能满足公式。这样问题就转嫁为：

1) 添加节点处理，即Ｎ增大；
2) 删除副本分片，即R置为0。

#R置为0的方式，可以通过如下命令行实现:
[root@elk-node03 ~]# curl -XPUT "http://10.0.8.47:9200/_settings" -d' {  "number_of_replicas" : 0 } '
{"acknowledged":true}

方案三：allocate重新分配分片
如果方案二仍然未解决，可以考虑重新分配分片。可能的原因：
1) 节点在重新启动时可能遇到问题。正常情况下，当一个节点恢复与群集的连接时，它会将有关其分片的信息转发给主节点，然后主节点将这分片从“未分配”转换为 "已分配/已启动"。
2) 当由于某种原因 (例如节点的存储已被损坏) 导致该进程失败时，分片可能保持未分配状态。
在这种情况下，必须决定如何继续: 尝试让原始节点恢复并重新加入集群(并且不要强制分配主分片); 或者强制使用Reroute API分配分片并重新索引缺少的数据原始数据源或备份。如果你决定分配未分配的主分片，请确保将"allow_primary"："true"标志添加到请求中。

Elasticsearch5.X使用脚本如下:

#!/bin/bash
NODE="YOUR NODE NAME"
IFS=$'\n'
for line in $(curl -s '10.0.8.47:9200/_cat/shards' | fgrep UNASSIGNED); do
  INDEX=$(echo $line | (awk '{print $1}'))
  SHARD=$(echo $line | (awk '{print $2}'))
 
  curl -XPOST '10.0.8.47:9200/_cluster/reroute' -d '{
     "commands": [
        {
            " allocate_replica ": {
                "index": "'$INDEX'",
                "shard": '$SHARD',
                "node": "'$NODE'",
                "allow_primary": true
          }
        }
    ]
  }'
done
#Elasticsearch2.X及早期版本，只需将上面脚本中的allocate_replica改为 allocate，其他不变。

五. 案例: ELK中ElasticSearch集群状态异常问题

线上环境部署的ELK日志集中分析系统, 过了一段时间后, 发现Kibana展示里没有日志, 查看head插件索引情况, 发现一直打不开! 这是因为如果不对es索引定期做处理, 则随着日志收集数据量的不断增大, es内存消耗不断增量, 索引数量也会随之暴增, 那么elk就会出现问题, 比如elk页面展示超时, 访问http://10.0.8.47:9200/_plugin/head/ 一直卡顿等; es集群状态异常(出现red的status)等!

在任意一个node节点上执行下面命令查看es集群状态 (url里的ip地址可以是三个node中的任意一个), 如下可知, es集群当前master节点是10.0.8.47

[root@elk-node03 ~]# curl -XGET 'http://10.0.8.47:9200/_cat/nodes?v'
host      ip        heap.percent ram.percent load node.role master name                       
10.0.8.47 10.0.8.47           31          78 0.92 d         *      elk-node03.kevin.cn
10.0.8.44 10.0.8.44           16          55 0.27 d         m      elk-node01.kevin.cn
10.0.8.45 10.0.8.45           61          78 0.11 d         m      elk-node02.kevin.cn

查询集群的健康状态（一共三种状态：green、yellow，red；其中green表示健康）

[root@elk-node03 ~]# curl -XGET 'http://10.0.8.47:9200/_cat/health?v'
epoch      timestamp cluster  status node.total node.data shards  pri relo init unassign pending_tasks max_task_wait_time active_shards_percent
1554689492 10:11:32  kevin-elk red             3         3   3587 3447    0    6     5555           567              11.1m     39.2%

解决办法:

1) 调优集群的稳定性
-> 增大系统最大打开文件描述符数，即65535;
-> 关闭swap，锁定进程地址空间，防止内存swap;
-> JVM调优, 增大es内存设置, 默认是2g (Heap Size不超过物理内存的一半，且小于32G);
2) 定期删除es索引或删除不可用的索引, 比如只保留最近一个月的索引数据 (可写脚本定期执行, 具体可参考: https://www.cnblogs.com/kevin...;
3) 如果es主节点重启, 则主节点在转移到其他节点过程中, 分片分片也会转移过去; 如果分片比较多, 数据量比较大, 则需要耗费一定的时间, 在此过程中, elk集群的状态是yellow; 查看elk集群状态, shards分片会不断增加, unassign会不断减少,直至unassign减到0时, 表明分片已经完全转移到新的主节点上, 则此时查看elk的健康状态就是green了;
4) 如果所有es节点都重启, 则需要先启动一个节点作为master主节点, 然后再启动其他节点;
注意, 这里记录下修改ElasticSearch的内存配置操作 ("ES_HEAP_SIZE"内存设置 和 "indices.fielddata.cache.size"上限设置)

先修改/etc/sysconfig/elasticsearch 文件里的ES_HEAP_SIZE参数值, 默认为2g

[root@elk-node03 ~]# vim /etc/sysconfig/elasticsearch
.............
ES_HEAP_SIZE=8g   

接着修改elasticsearch配置文件

[root@elk-node03 ~]# vim /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
.............
bootstrap.mlockall: true     #默认为false. 表示锁住内存.当JVM进行内存转换时,es性能会降低, 设置此参数值为true即可锁住内存.

注意: 这个时候最好在elasticsearch.yml配置文件里设置下indices.fielddata.cache.size , 此参数表示"控制有多少堆内存是分配给fielddata" 因为elasticsearch在查询时，fielddata缓存的数据越来越多造成的（默认是不自动清理的）

[root@elk-node03 ~]# vim /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
..............
indices.fielddata.cache.size: 40%
上面设置了限制fielddata 上限, 表示让字段数据缓存的内存大小达到heap 40% (也就是上面设置的8g的40%)的时候就起用自动清理旧的缓存数据

然后重启elasticsearch

[root@elk-node03 ~]# systemctl restart elasticsearch

查看启动的elasticsearch, 发现内存已经调整到8g了

[root@elk-node03 ~]# ps -ef|grep elasticsearch
root      7066  3032  0 16:46 pts/0    00:00:00 grep --color=auto elasticsearch
elastic+ 15586     1 22 10:33 ?        01:22:00 /bin/java -Xms8g -Xmx8g -Djava.awt.headless=true -XX:+UseParNewGC -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=75 -XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:+DisableExplicitGC -Dfile.encoding=UTF-8 -Djna.nosys=true -Des.path.home=/usr/share/elasticsearch -cp /usr/share/elasticsearch/lib/elasticsearch-2.4.6.jar:/usr/share/elasticsearch/lib/* org.elasticsearch.bootstrap.Elasticsearch start -Des.pidfile=/var/run/elasticsearch/elasticsearch.pid -Des.default.path.home=/usr/share/elasticsearch -Des.default.path.logs=/var/log/elasticsearch -Des.default.path.data=/var/lib/elasticsearch -Des.default.path.conf=/etc/elasticsearch 

如上, 在进行一系列修复操作 (增大系统最大打开文件描述符数65535, 关闭swap，锁定进程地址空间，防止内存swap, 增大ES内存, 删除不用或异常索引, 重启各节点的ES服务) 后, 再次查看ES集群状态, 发现此时仍然是"red"状态. 这是因为es主节点重启, 则主节点在转移到其他节点过程中, 分片分片也会转移过去; 如果分片比较多, 数据量比较大, 则需要耗费一定的时间. 需要等到unassign减到0时, 表明分片已经完全转移到新的主节点上, 则此时查看elk的健康状态就是green了.

[root@elk-node02 system]# curl -XGET 'http://10.0.8.47:9200/_cat/health?v'
epoch      timestamp cluster  status node.total node.data shards  pri relo init unassign pending_tasks max_task_wait_time active_shards_percent
1554691187 10:39:47  kevin-elk red             3         3   4460 3878    0    8     4660           935               5.7m                 48.9%
 
[root@elk-node02 system]# curl -XGET 'http://10.0.8.47:9200/_cat/health?v'
epoch      timestamp cluster  status node.total node.data shards  pri relo init unassign pending_tasks max_task_wait_time active_shards_percent
1554691187 10:39:47  kevin-elk red             3         3   4466 3882    0    8     4654           944               5.7m                 48.9%
 
................
................
 
#等到"unassign"数值为0时, 再次查看es状态
[root@elk-node03 ~]# curl -XGET 'http://10.0.8.47:9200/_cat/health?v'
epoch      timestamp cluster  status node.total node.data shards  pri relo init unassign pending_tasks max_task_wait_time active_shards_percent
1554692772 11:06:12  kevin-elk green           3         3   9118 4559    0    0        0             0                  -                100.0%

如果es状态此时还是red, 则需要找出red状态的索引并且删除 (这个时候的red状态的索引应该是少部分)

[root@elk-node02 system]# curl -XGET   "http://10.0.8.45:9200/_cat/indices?v"|grep -w "red"

比如找出的red状态的索引名为"10.0.61.24-vfc-intf-ent-order.log-2019.03.04", 删除它即可

[root@elk-node02 system]# curl -XDELETE  http://10.0.8.44:9200/10.0.61.24-vfc-intf-ent-order.log-2019.03.04

需要特别注意: 如果elasticSearch集群节点中es数据所在的磁盘使用率超过了一定比例(比如85%), 则就会出现无法再为副分片分片的情况, 这也会导致elasticSearch集群监控状态也会出现"red"情况!!! 这个时候只需要增大这块磁盘的空间, 磁盘空间够用了, elasticSearch就会自动恢复数据!!!

六. Elasticsearch常见错误

错误1: Exception in thread "main" SettingsException[Failed to load settings from [elasticsearch.yml]]; nested: ElasticsearchParseException[malformed, expected settings to start with 'object', instead was [VALUE_STRING]];
原因：elasticsearch.yml文件配置错误导致

解决：参数与参数值(等号)间需要空格

[root@elk-node03 ~]# vim /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
...............
#node.name:elk-node03.kevin.cn         #错误
node.name: elk-node03.kevin.cn           #正确
 
#或者如下配置
#node.name ="elk-node03.kevin.cn"    #错误
#node.name = "elk-node03.kevin.cn"   #正确
然后重启elasticsearch服务

错误2: org.elasticsearch.bootstrap.StartupException: java.lang.RuntimeException: can not run elasticsearch as root
原因：处于对root用户的安全保护，需要使用其他用户组进行授权启动

解决：用户组进行授权启动

[root@elk-node03 ~]# groupadd elasticsearch          
[root@elk-node03 ~]# useradd elasticsearch -g elasticsearch -p elasticsearch
[root@elk-node03 ~]# chown -R elasticsearch.elasticsearch /data/es-data                 #给es的数据目录授权, 否则es服务启动报错
[root@elk-node03 ~]# chown -R elasticsearch.elasticsearch/var/log/elasticsearch     #给es的日志目录授权, 否则es服务启动报错
 
#以上是yum安装elasticsearch情况, 需要给elasticsearch的数据目录和日志目录授权, 如果elasticsearch是编译安装, 则需要给它的安装目录也授权

接着重启elasticsearch服务即可

错误3: OpenJDK 64-Bit Server VM warning: INFO: os::commit_memory(0x0000000085330000, 2060255232, 0) failed; error='Cannot a ...'(errno=12);
原因：jvm要分配最大内存超出系统内存

解决：适当调整指定jvm内存, 编辑elasticsearch 的jvm配置文件

# vim /data/elasticsearch/config/jvm.options
-Xms8g
-Xmx8g
#如果是yum安装的elasticsearch, 则修改如下配置文件

[root@elk-node03 ~]# vim /etc/sysconfig/elasticsearch
# Heap size defaults to 256m min, 1g max             #最小为1g
# Set ES_HEAP_SIZE to 50% of available RAM, but no more than 31g     #设置为物理内存的50%, 但不要操作31g
ES_HEAP_SIZE=8g

然后重启elasticsearch服务即可

错误4: ERROR: [3] bootstrap checks failed
原因：虚拟机限制用户的执行内存

解决：修改安全限制配置文件 (使用root最高权限 修改安全配置 在文件末尾加入)

[root@elk-node03 ~]# vim /etc/security/limits.conf
elasticsearch       hard        nofile        65536
elasticsearch       soft        nofile        65536
*               soft       nproc         4096
*               hard      nproc          4096
#修改系统配置文件

[3]: max virtual memory areas vm.max_map_count [65530] is too low, increase to at least [262144]
 
[root@elk-node03 ~]# /etc/sysctl.conf        #注意下面的参数值大于错误提示值
vm.max_map_count = 655360

然后重启elasticsearch服务即可

七. Elasticsearch集群监控状态监控

通过简单shell命令监控elasticsearch集群状态
原理：使用curl命令模拟访问任意一个elasticsearch集群, 就可以反馈出elasticsearch集群状态，集群的状态需要为green。

[root@elk-node03 ~]# curl -XGET 'http://10.0.8.47:9200/_cluster/stats?human&pretty'
{
  "timestamp" : 1554792101956,
  "cluster_name" : "kevin-elk",
  "status" : "green",
  "indices" : {
    "count" : 451,
    "shards" : {
      "total" : 4478,
      "primaries" : 2239,
      "replication" : 1.0,
      "index" : {
        "shards" : {
          "min" : 2,
          "max" : 10,
          "avg" : 9.929046563192905
        },
        "primaries" : {
          "min" : 1,
          "max" : 5,
          "avg" : 4.964523281596453
        },
        "replication" : {
          "min" : 1.0,
          "max" : 1.0,
          "avg" : 1.0
        }
      }
    },
    "docs" : {
      "count" : 10448854,
      "deleted" : 3
    },
    "store" : {
      "size" : "5gb",
      "size_in_bytes" : 5467367887,
      "throttle_time" : "0s",
      "throttle_time_in_millis" : 0
    },
    "fielddata" : {
      "memory_size" : "0b",
      "memory_size_in_bytes" : 0,
      "evictions" : 0
    },
    "query_cache" : {
      "memory_size" : "0b",
      "memory_size_in_bytes" : 0,
      "total_count" : 364053,
      "hit_count" : 0,
      "miss_count" : 364053,
      "cache_size" : 0,
      "cache_count" : 0,
      "evictions" : 0
    },
    "completion" : {
      "size" : "0b",
      "size_in_bytes" : 0
    },
    "segments" : {
      "count" : 16635,
      "memory" : "83.6mb",
      "memory_in_bytes" : 87662804,
      "terms_memory" : "64.5mb",
      "terms_memory_in_bytes" : 67635408,
      "stored_fields_memory" : "6.3mb",
      "stored_fields_memory_in_bytes" : 6624464,
      "term_vectors_memory" : "0b",
      "term_vectors_memory_in_bytes" : 0,
      "norms_memory" : "6.1mb",
      "norms_memory_in_bytes" : 6478656,
      "doc_values_memory" : "6.6mb",
      "doc_values_memory_in_bytes" : 6924276,
      "index_writer_memory" : "448.1kb",
      "index_writer_memory_in_bytes" : 458896,
      "index_writer_max_memory" : "4.5gb",
      "index_writer_max_memory_in_bytes" : 4914063972,
      "version_map_memory" : "338b",
      "version_map_memory_in_bytes" : 338,
      "fixed_bit_set" : "0b",
      "fixed_bit_set_memory_in_bytes" : 0
    },
    "percolate" : {
      "total" : 0,
      "time" : "0s",
      "time_in_millis" : 0,
      "current" : 0,
      "memory_size_in_bytes" : -1,
      "memory_size" : "-1b",
      "queries" : 0
    }
  },
  "nodes" : {
    "count" : {
      "total" : 3,
      "master_only" : 0,
      "data_only" : 0,
      "master_data" : 3,
      "client" : 0
    },
    "versions" : [ "2.4.6" ],
    "os" : {
      "available_processors" : 24,
      "allocated_processors" : 24,
      "mem" : {
        "total" : "13.8gb",
        "total_in_bytes" : 14859091968
      },
      "names" : [ {
        "name" : "Linux",
        "count" : 3
      } ]
    },
    "process" : {
      "cpu" : {
        "percent" : 1
      },
      "open_file_descriptors" : {
        "min" : 9817,
        "max" : 9920,
        "avg" : 9866
      }
    },
    "jvm" : {
      "max_uptime" : "1.1d",
      "max_uptime_in_millis" : 101282315,
      "versions" : [ {
        "version" : "1.8.0_131",
        "vm_name" : "Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM",
        "vm_version" : "25.131-b11",
        "vm_vendor" : "Oracle Corporation",
        "count" : 3
      } ],
      "mem" : {
        "heap_used" : "7.2gb",
        "heap_used_in_bytes" : 7800334800,
        "heap_max" : "23.8gb",
        "heap_max_in_bytes" : 25560612864
      },
      "threads" : 359
    },
    "fs" : {
      "total" : "1.1tb",
      "total_in_bytes" : 1241247670272,
      "free" : "1tb",
      "free_in_bytes" : 1206666141696,
      "available" : "1tb",
      "available_in_bytes" : 1143543336960
    },
    "plugins" : [ {
      "name" : "bigdesk",
      "version" : "master",
      "description" : "bigdesk -- Live charts and statistics for Elasticsearch cluster ",
      "url" : "/_plugin/bigdesk/",
      "jvm" : false,
      "site" : true
    }, {
      "name" : "head",
      "version" : "master",
      "description" : "head - A web front end for an elastic search cluster",
      "url" : "/_plugin/head/",
      "jvm" : false,
      "site" : true
    }, {
      "name" : "kopf",
      "version" : "2.0.1",
      "description" : "kopf - simple web administration tool for Elasticsearch",
      "url" : "/_plugin/kopf/",
      "jvm" : false,
      "site" : true
    } ]
  }
}

以上监控命令打印的集群统计信息包含: Elasticsearch集群的分片数，文档数，存储空间，缓存信息，内存作用率，插件内容，文件系统内容，JVM 作用状况，系统 CPU，OS 信息，段信息。

利用脚本监控elasticSearch集群健康值green yellow red状态

[root@elk-node03 ~]# curl 10.0.8.47:9200/_cat/health
1554864073 10:41:13 qwkg-elk green 3 3 4478 2239 0 0 0 0 - 100.0%

编写python脚本, 监控elasticsearch的健康状态

[root@elk-node03 ~]# vim /opt/es_health_monit.py   
import commands
command = 'curl 10.0.8.47:9200/_cat/health'
(a, b) = commands.getstatusoutput(command)
status= b.split(' ')[157]
if status=='red':
    healthy=0
else:
    healthy=1
  
print healthy

手动执行脚本, 打印出elasticsearch健康状态

[root@elk-node03 ~]# chmod 755 /opt/es_health_monit.py
[root@elk-node03 ~]# python /opt/es_health_monit.py

然后在脚本中结合sendemail进行邮件报警 或者 添加到zabbix监控里.

八. Elasticsearch配置中防止脑裂的配置

Master和DataNode未分离，导致集群不稳定。

在ES集群中，节点分为Master、DataNode、Client等几种角色，任何一个节点都可以同时具备以上所有角色，其中比较重要的角色为Master和DataNode:

Master主要管理集群信息、primary分片和replica分片信息、维护index信息。

DataNode用来存储数据，维护倒排索引，提供数据检索等。
可以看到元信息都在Master上面，如果Master挂掉了，该Master含有的所有Index都无法访问，文档中说，为了保证Master稳定，需要将Master和Node分离。而构建master集群可能会产生一种叫做脑裂的问题，为了防止脑裂，需要设置最小master的节点数为eligible_master_number/2 + 1

脑裂的概念：如果有两个Master候选节点，并设置最小Master节点数为1，则当网络抖动或偶然断开时，两个Master都会认为另一个Master挂掉了，它们都被选举为主Master，则此时集群中存在两个主Master，即物理上一个集群变成了逻辑上的两个集群，而当其中一个Master再次挂掉时，即便它恢复后回到了原有的集群，在它作为主Master期间写入的数据都会丢失，因为它上面维护了Index信息。

根据以上理论，可以对集群做了如下更改，额外选取三个独立的机器作为Master节点，修改elasticsearch.yml配置

node.master = true
node.data = false
discovery.zen.minimum_master_nodes = 2

修改其他节点配置，将其设置为DataNode，最后依次重启

node.master = false
node.data = true