› › ›

高 CPU 使用率

编辑

高 CPU 使用率编辑

Elasticsearch 使用线程池来管理并发操作的 CPU 资源。高 CPU 使用率通常意味着一个或多个线程池资源不足。

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

诊断高 CPU 使用率编辑

检查 CPU 使用率

在部署菜单中，点击性能。页面的 CPU 使用率 图表以百分比显示部署的 CPU 使用率。

高 CPU 使用率也会耗尽您的 CPU 配额。CPU 配额允许 Elasticsearch Service 在需要时为较小的集群提供性能提升。CPU 配额 图表显示您剩余的 CPU 配额，以 CPU 时间（秒）为单位。

您还可以使用 cat nodes API 获取每个节点的当前 CPU 使用率。

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

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

响应的 cpu 列包含当前 CPU 使用率（百分比）。name 列包含节点的名称。

使用 cat nodes API 获取每个节点的当前 CPU 使用率。

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

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

响应的 cpu 列包含当前 CPU 使用率（百分比）。name 列包含节点的名称。

检查热点线程

如果节点的 CPU 使用率很高，请使用节点热点线程 API 检查节点上运行的资源密集型线程。

response = client.nodes.hot_threads(
  node_id: 'my-node,my-other-node'
)
puts response

GET _nodes/my-node,my-other-node/hot_threads

此 API 以纯文本形式返回任何热点线程的细分。

降低 CPU 使用率编辑

以下提示概述了导致 CPU 使用率高的最常见原因及其解决方案。

扩展集群

繁重的索引和搜索负载可能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提高容量。

分散批量请求

虽然比单个请求更有效，但大型批量索引或多重搜索请求仍然需要 CPU 资源。如果可能，请提交较小的请求并在它们之间留出更多时间。

取消长时间运行的搜索

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

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

GET _tasks?actions=*search&detailed

响应的 description 包含搜索请求及其查询。running_time_in_nanos 显示搜索已运行的时间。

{
  "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。

response = client.tasks.cancel(
  task_id: 'oTUltX4IQMOUUVeiohTt8A:464'
)
puts 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，请参阅避免代价高昂的搜索。

« 断路器错误高 JVM 内存压力 »