探讨es的监控数据采集方式以及需要关注的核心指标，便于日常生产进行监控和巡检。

---

1. 监控指标采集

监控指标的采集方式使用promethues + elasticsearch_exporter的方式采集es的指标，并通过promethues协议暴露出来。本文探讨es的采集监控方式，以及常用核心监控告警配置。

1.1 部署elasticsearch_exporter

elasticsearch_exporter的 下载地址 选择合适的版本下载，并解压，使用如下方法启动。

# 不带鉴权方式
./elasticsearch_exporter --web.listen-address=":9114" --es.uri=http://127.0.0.1:9200
# 带鉴权方式
./elasticsearch_exporter --web.listen-address=":9114" --es.uri=http://admin:pass@127.0.0.1:9200

确定metrics指标暴露出来后，就可以通过prometheus配置target进行指标采集

# 通过promethues协议暴露指标
curl http://localhost:9114/metrics

1.2 prometheus采集elasticsearch_exporter的暴露指标

配置prometheus的指标采集任务

  - job_name: es
    static_configs:
      - targets: ['172.19.0.2:9114','172.19.0.3:9114','172.19.0.4:9114']
        labels:
          instance: es

1.3 promethues配置告警规则或者配置grafana大盘

再次不进行扩展。

2. 核心告警指标

es的指标很多，相关的指标含义可以参考 官网文档，本文将摘选出核心的指标，作为es集群的核心监控并配置相关的告警。

2.1 es核心指标

es性能指标有以下三类：

• es本身的指标
• 主机层面的指标
• JVM垃圾回收指标

es层面指标

指标名称	指标说明	参考值	备注
进程	进程	进程存在 == 1
指标名称	指标说明	参考值	备注
elasticsearch_cluster_health_status{status=“green”}	集群状态	!==1	green（ 所有的主分片和副本分片都正常运行）、yellow（所有的主分片都正常运行，但不是所有的副本分片都正常运行）red（有主分片没能正常运行）
elasticsearch_cluster_health_relocating_shards	前节点正在迁移到其他节点的分片数量	<=20	通常为0，集群中有节点新加入或者退出时该值会增加
elasticsearch_cluster_health_initializing_shards	正在初始化的分片	<=50	如果数据写入，通常持续有小幅度值出现
elasticsearch_cluster_health_unassigned_shards	未分配的分片数	<=1	通常为0，当有节点的副本分片丢失该值会增加
elasticsearch_cluster_health_number_of_pending_tasks	队列中等待的任务	<=20	绝大部分情况下元数据更改的队列基本上保持为零
elasticsearch_cluster_health_active_shards	活跃的分片数量	<=3w	通常按照容量模型，单个集群的总分片不应该超过3w
暂无指标	单shard数据存储大小	<=50g	通常按照容量模型，单个分片的最大存储数据量不应该超过50g

机器层面指标

指标名称	指标说明	参考值	备注
elasticsearch_process_cpu_percent	CPU使用率	<=80%	机器的cpu使用率不能过高
elasticsearch_filesystem_data_free_bytes	磁盘可用空间	>=30%	机器的磁盘是使用率不能过高，否则可能会触发只读风险
elasticsearch_process_open_files_count	进程打开的文件描述符	<=60w	需要配置ulimit，匹配相关的进程进行文件读写，通常不能低于60w
elasticsearch_transport_rx_packets_total	节点之间网络入流量	根据机器的规格调整	节点之间网络入流量，根据机器的网络网卡规格调整，如果单节点的出入网络过高则说明需要扩容了
elasticsearch_transport_tx_packets_total	节点之间网络出流量	根据机器的规格调整	节点之间网络出流量，根据机器的网络网卡规格调整，如果单节点的出入网络过高则说明需要扩容了

JVM指标

指标名称	指标说明	参考值	备注
MemHeapUsedM/MemHeapMaxM	Jvm 堆内内存使用率	<= 60%

2.2 es容量模型建议

根据公有云以及es的维护、使用的相关经验，单个es集群的容量不是无上限，整理出es的容量模型，需要进行注意及时扩容或者做数据分流

1.【公有云 ES 最佳实践】
1.1 集群总分片数 < 30000，单个索引分片大小建议不超过 50g，单节点分片数量 < 4000
1.2 节点数超过 20 节点添加专有 master 节点，即 data:master ≤ 20:1
1.3 cpu/mem/disk 建议比例
搜索场景：比例 1:2:32
日志场景：比例 1:4:192 ～ 1:4:384
1.4 单节点性能规格参考
写入性能： 16c/64g、 jvm 32G 单节点可支持 2w docs/s 写入
存储容量 = 源数据 * (1 + 副本数量) * 1.45 * （1 + 0.5）≈ 源数据 * (1 + 副本数量)

2.【社区建议】
2.1 数据加速、查询聚合等场景：单节点磁盘最大容量 = 单节点内存大小（GB）* 10。
日志写入、离线分析等场景：单节点磁盘最大容量 = 单节点内存大小（GB）* 50。
通常情况：单节点磁盘最大容量 = 单节点内存大小（GB）* 30。
2.2单个数据节点的shard数量 = 当前节点的内存大小 * 30（小规格实例参考）
单个数据节点的shard数量 = 当前节点的内存大小 * 50（大规格实例参考）

3.其他指标
cpu < 60%
jvm内存 < 80%
磁盘util < 60%
磁盘使用率 < 70%
集群所有index，必须至少1主 + 1从副本
集群读写拒绝率 < 0.1%
集群无节点 old gc
单节点承载最大数据量 < 1T
ES版本 >= 6.8

3. 参考文章

• es监控官网