CPU 使用率过高

Elasticsearch 使用线程池来管理并发操作的 CPU 资源。CPU 使用率过高通常意味着一个或多个线程池的资源不足。

如果线程池耗尽，Elasticsearch 将拒绝与该线程池相关的请求。例如，如果 search 线程池耗尽，Elasticsearch 将拒绝搜索请求，直到有更多线程可用。

如果一个数据层，以及分配给该层的节点，的流量高于其他层，您可能会遇到 CPU 使用率过高的情况。这种资源利用不平衡也称为热点。

检查 CPU 使用率

您可以使用 cat nodes API 检查每个节点的 CPU 使用率。

resp = client.cat.nodes(
    v=True,
    s="cpu:desc",
)
print(resp)

response = client.cat.nodes(
  v: true,
  s: 'cpu:desc'
)
puts response

const response = await client.cat.nodes({
  v: "true",
  s: "cpu:desc",
});
console.log(response);

GET _cat/nodes?v=true&s=cpu:desc

响应的 cpu 列包含当前 CPU 使用率（以百分比表示）。name 列包含节点的名称。短暂的 CPU 使用率升高是正常的。但是，如果 CPU 使用率长时间升高，则应进行调查。

为了跟踪一段时间内的 CPU 使用率，我们建议启用监控

检查热线程

如果节点 CPU 使用率过高，请使用nodes hot threads API检查节点上运行的资源密集型线程。

resp = client.nodes.hot_threads()
print(resp)

const response = await client.nodes.hotThreads();
console.log(response);

GET _nodes/hot_threads

此 API 以纯文本形式返回任何热线程的详细信息。CPU 使用率过高通常与长时间运行的任务或积压的任务相关。

以下提示概述了导致 CPU 使用率过高的最常见原因及其解决方案。

扩展您的集群

繁重的索引和搜索负载会耗尽较小的线程池。为了更好地处理繁重的工作负载，请向集群添加更多节点或升级现有节点以增加容量。

分散批量请求

虽然比单个请求更有效率，但大型批量索引或多搜索请求仍然需要 CPU 资源。如果可能，请提交较小的请求，并留出更多的时间间隔。

取消长时间运行的搜索

长时间运行的搜索会阻塞 search 线程池中的线程。要检查这些搜索，请使用任务管理 API。

resp = client.tasks.list(
    actions="*search",
    detailed=True,
)
print(resp)

response = client.tasks.list(
  actions: '*search',
  detailed: true
)
puts response

const response = await client.tasks.list({
  actions: "*search",
  detailed: "true",
});
console.log(response);

GET _tasks?actions=*search&detailed

响应的 description 包含搜索请求及其查询。running_time_in_nanos 显示搜索的运行时间。

{
  "nodes" : {
    "oTUltX4IQMOUUVeiohTt8A" : {
      "name" : "my-node",
      "transport_address" : "127.0.0.1:9300",
      "host" : "127.0.0.1",
      "ip" : "127.0.0.1:9300",
      "tasks" : {
        "oTUltX4IQMOUUVeiohTt8A:464" : {
          "node" : "oTUltX4IQMOUUVeiohTt8A",
          "id" : 464,
          "type" : "transport",
          "action" : "indices:data/read/search",
          "description" : "indices[my-index], search_type[QUERY_THEN_FETCH], source[{\"query\":...}]",
          "start_time_in_millis" : 4081771730000,
          "running_time_in_nanos" : 13991383,
          "cancellable" : true
        }
      }
    }
  }
}

要取消搜索并释放资源，请使用 API 的 _cancel 端点。

resp = client.tasks.cancel(
    task_id="oTUltX4IQMOUUVeiohTt8A:464",
)
print(resp)

response = client.tasks.cancel(
  task_id: 'oTUltX4IQMOUUVeiohTt8A:464'
)
puts response

const response = await client.tasks.cancel({
  task_id: "oTUltX4IQMOUUVeiohTt8A:464",
});
console.log(response);

POST _tasks/oTUltX4IQMOUUVeiohTt8A:464/_cancel

有关如何跟踪和避免资源密集型搜索的其他提示，请参阅避免昂贵的搜索。