作者介绍

李猛，数据领域专家，Elastic Stack国内顶尖实战专家，国内首批Elastic官方认证工程师21人之一。2012年入手Elasticsearch，对Elastic Stack技术栈开发、架构、运维、源码、算法等方面有深入实战经验。负责过多种Elastic Stack项目，包括大数据分析领域、机器学习预测领域、业务查询加速领域、日志分析领域、基础指标监控领域等。十余年技术实战从业经验，擅长大数据多种技术栈混合，系统架构领域。

序言

图示：Elasticsearch目前在DB-Engine综合排名第8

Elasticsearch博大精深，提供了非常丰富的应用场景功能，也提供了丰富的API命令操作，有些API非常好用，有的API用一用就要出大事，防不胜防。

以下围绕某客户一次客户端应用程序错用Cluster State命令展开，从问题定位到问题解决，记录自己的过程与方法，还有一些心得总结（注：具体客户信息不便透漏，以下部分图片信息仅为示意图）。

一、案例介绍

1、项目背景概要介绍

客户用ES来解决日常的数据查询与存储，利用ES非常好的横向扩展特性，满足多种场景应用。

ES集群版本属于5.6.x，已经超出Elastic官方支持的版本，集群节点数不到10个，节点硬件配置属于均衡一致性，标准的性能型合理范围硬件配置，应用于业务系统提供查询或者更新等，日常都有提供定期巡检，基本正常稳定，不过一直侧重的是集群运维本身，很少会深入到应用端程序去巡检分析，业务线太多，经费有限。

ES集群设置并未采用Master与Data分离设计，所有节点均是同等角色权限。ES集群数据量也是属于正常支撑能力范围，集群索引的分片数量在2w以上，注意这个数字，后面会基于此来突破寻找问题。

客户端应用程序基于Spring data elasticsearch开发框架，引用Trasnport-client直连模式，中间未采用任何代理Proxy负载产品。

客户端应用程序部署了多个实例，按照2的倍数增加，需要做一些“大量”数据的写入与查询，瞬间并发的操作ES集群，无论怎么操作，ES的并发数并不高，但应用端程序就是运行不快，这很不合常理也不合事宜，常识告诉我这不正常。

图示：客户公司的应用项目架构示意图，客户端采用Transport-client直连模式

2、问题现象与事故原因

客户端应用程序只要开始运行，ES集群立刻会慢起来，但查看ES集群整体资源消耗，ES所在节点CPU/MEM/硬盘IO并不高，其数据节点甚至非常低，远远没有达到节点的瓶颈。

经过细细观察发现，集群的Master节点流量特别高，其余节点数据流量都传给Master节点，超出了Master单节点网络IO的极限，这显然不正常。但在生产环境上并不容易排查。后面经过在本地开发环境模拟压测，终于确定了问题来源，是客户端的某个集群管理操作 API引起的。

最终，找到了 Cluster State Api 统计命令引起的，客户端应用程序每次做实际业务前，都会调用这个API命令获取集群一些索引与Mapping信息，由于客户端是采用多线程设计，且部署多个实例，只要并发数高，所有流量必然打到Master节点，造成整个集群响应慢。由于整个集群有近2w个分片，执行一次State 命令，需要统计汇总集群所有索引分片信息，并最终汇总到Master节点，造成实际Master节点网络IO超过极限。

图示：cluster state api返回内容，索引越多，返回内容越大。

二、排查过程&分析手段

以上我们快速讲了一下问题现象与事故原因， 下面重点聊一下问题排查过程以及采用的工具方法思维等。

特别说明，由于是远程协作分析排查以及客户公司的行业特性，外部不能直接操作远程任何节点，必须通过客户公司运维人员间接指导操作排查，过程稍微有点曲折。

1、服务端集群排查

首先是ES集群问题排查，这是很正常直接的思维，在问题爆发点排查（ps：类似警察先赶到案发现场，采集证据）。由于集群版本是5.6.x，一些原因并未启用官方的XPack功能，所以也就没有自带的Kibana监控可视化报表，国内早期多数用户都是采用开源免费版本搭建集群，客户公司基于Zabbix搭建有集群节点的基础指标监控，总算是有一个，非常难得。

1）zabbix监控分析

很快基于Zabbix展开各个ES机器节点指标监控分析，按照常规套路，分析了CPU、内存、磁盘IO等一切正常，并不高。这就非常令人困惑，明明集群响应很慢，客户端应用程序开发人员也如实反应，部署的实例非常少，所以初次分析下来，并未发现明显定位到问题。

接着分析节点网络IO，貌似发现了问题点，其中Master节点流量特别高，超出了网卡的极限；按照此套路，继续查看了其它数据节点网络IO，也比较高，然后观察发现，数据节点的网络IO流量累计起来刚好等于Master节点网络IO流量，终于算是找到了一个突破口。

注意，基于Zabbix虽然能监控各个独立节点的网络流量，但并不能看到节点之间网络流量，以及应用客户端与服务端之间，这很不友好，若有一张全网络流量图，将会更容易定位分析问题。

图示：Zabbix 网络流量示意图，仅仅能快速查看单独节点

2）iftop监控分析

借助Zabbix算是找到了突破口，接下来就需要一张网络流量关联图。此时第一个想到的是 Elastic Stack Packetbeat 网络IO流量包可视化监控监控，瞬间与客户公司讨论，能否安装配置，显然这个过程太慢，需要申请更多资源等麻烦，时间预计来不及。后面客户公司运维工程师临时安装 Linux 络指令iftop，终于能够分析ES所有节点网络IO流量的流进流出方向，但是观察分析相对来说比较痛苦，而且并不能绘制一个网络图谱，所以观察起来还是不够全面。

iftop仅仅在单机节点执行，所以只能看到单个节点的网络流量进与出，不过这已经非常好了，只是时间长一点。

基于网络IO流量进出初步分析观察，很快做出了决策，先是重启了现有Master节点，让ES集群重新选举新的Master，结果发现依然新选举的Master节点流量依然巨大；接着也临时申请增加2个新的ES节点，以为可以分散客户端访问的压力，事实上并未从根本上排查解决。此时的判断是认为某些业务索引查询，造成流量比较大，刚好在Master节点中转汇总，这里其实还没有分析到客户端的流量，所以做了一些无用的紧急服务端调整，但也证明了问题不在ES服务端。

图示：iftop网络流量示意图，能分析到单节点的流量进出，也是不错了

3）packetbeat监控分析

由于一些原因，并未部署Elastic Stack 监控分析产品，特别推荐Packetbeat网络流量监控分析产品，官方默认提供的网络流量图，非常有用，可以更快速定位流量走向，相比ittop，更加全面一些，可以总结为iftop的网络版本。Packetbeat内置官方一些可视化报表，如果觉得不够，可以基于ES提供的分析能力自行设计。

图示： packetbeta网络IO流量监控分析图，输入与输出

2、客户端排查

其次是从客户端应用排查。但实际上，客户公司运维人员第一时间发现问题，联系到我，我的第一个问题就是客户端应用在做什么业务，业务类型是什么。运维人员也如实告知正在做的业务类型以及应用情况，其实只能概要说明一下，详细的业务操作流程与影响的是不知道的，对于我来说，反正就知道了有个业务操作在影响着集群，具体怎么影响，还得继续排查。必须说明一下，这个可能是国内IT运维界的通病，看起来运维属于末端支持，本质更应该参与到业务系统的前沿阵地，从业务开始了解背后的运维问题。

然后通过ES服务端排查，掌握了一些信息，但远远不足以定位到问题，客户端排查就任重道远，必须要找出问题所在。ES集群响应慢有很多，但服务端只能发现问题，并不能从根本上解决，于是通过在服务端运行 thread_pool 与 task 命令，发现了集群的管理线程池特别多，任务一直爆满，这不正常，这就更加肯定一定是客户端的某些应用在恶意操作这些命令。

1）thread_pool 监控分析

集群响应慢，集群线程池是一个必须考虑的点，其中会查看到累计的任务量，经过打开指令观察，其中的 management 线程池特别高，由此判断客户端正在做一些任务，且属于management 线程池的，目前具体的依然不能确定，因为没有看到客户端应用具体的代码调用方式。

图示：thread_pool示意图，可以监控ES节点任务数

2）task监控分析

借助thread_pool分析，可以定位到 management 线程池正在大规模做任务，同理借助task 查看分析 具体做的任务是什么。（ps：实际客户环境中，发现是大量的state、stats任务，其中state任务数明显要高，且非常不正常，这里不方便透漏，后面会详细列出如何压测出来此结果）

图示：task示意图，可以查看到具体的任务类型

3）stats监控分析

借助 task 监控分析，发现有大量的stats指令，接着在服务端执行一次，看看情况如何，实际发现响应也比较慢，但按理是正常的，产生的队列次数并不高，只是执行慢，基于以上判断应该是别的任务阻塞导致。

stats 负责集群监控检查响应，常规的集群yellow,red,green就来自与此；另外也收集索引的统计信息，节点的统计信息，返回的数据量不多，常规下可以忽略不记，不过注意后面transport-client 访问需要。

图示：stats命令执行示意图

4）state监控分析

借助 task 监控分析，发现有大量的state指令，接着在服务端执行一次，发现了问题点，执行一次时间很长，且响应返回的内容超过70mb，这是问题，可以回答为什么之前的master节点流量如此之高。终于问题越来越清晰了，也越来越确定了。

图示：state命令执行示意图

5）transport-client应用访问

借助前面服务端现象分析，越来越确定问题出在客户端应用代码，大概率是操作不正确。

首先与客户交流，询问客户端应用代码访问ES的方式与程序版本，客户端开发团队很好配合，很快了解到应用客户端基于spring data elasticsearch框架，采用transport-client机制访问操作ES，但此时是不能定位是客户端造成的，也不能匆忙要求客户端提供源码。接下来很快在本地编写相应的测试程序源码。

Transport-client客户端绑定代码

/*模拟spring data elasticsearch配置transport-client，示例来自官方文档*/
@Configuration
public class TransportClientConfig extends ElasticsearchConfigurationSupport {@Beanpublic Client elasticsearchClient() throws UnknownHostException {Settings settings = Settings.builder().put("cluster.name", "elasticsearch").build();        TransportClient client = new PreBuiltTransportClient(settings);client.addTransportAddress(new TransportAddress(InetAddress.getByName("127.0.0.1"), 9300)); return client;}@Bean(name = { "elasticsearchOperations", "elasticsearchTemplate" })public ElasticsearchTemplate elasticsearchTemplate() throws UnknownHostException {ElasticsearchTemplate template = new ElasticsearchTemplate(elasticsearchClient, elasticsearchConverter);template.setRefreshPolicy(refreshPolicy());                                                 return template;}
}

6）jmeter压测模拟

因为某些原因，我们只能提供间接性的服务方式，所以为了彻底解决上面的问题，需要在本地模拟测试，必须要模拟出生产的问题，才能要求客户端给出到源码。基于前面服务端与客户端应用了解到的信息，接下来就是要做压测，特别选择了jmeter工具，很快配置好本地集群，附加客户端应用访问代码。压测进行时，同步观察ES服务端threadpool与task，能够复现生产的问题，很快就得到了想要的结果。

图示：jmeter压测示例，开启更多线程数，超过ES测试服务器线程数

图示：jmeter压测示例，一次state命令执行需要消耗非常多的资源

既然在本地环境，借助jmeter压测出来生产上同样的问题，那么最后一步就是与客户应用开发团队一起review代码，这一步非常快，很快就定位到 客户应用端代码在具体业务操作前，会调用Cluster State API，进行业务逻辑判断，判断索引是否存在，判断索引字段是否存在等。

最终问题定位到了，产生原因也知道了，事情也算告一段落。

/* 客户应用端的某个访问代码借助state来判断索引的mapping信息 */public Map<String, Object> getMappingByField(String indexName, String type) throws IOException {ImmutableOpenMap<String, MappingMetaData> mappings = getClient().admin().cluster().prepareState().execute().actionGet().getState().getMetaData().getIndices().get(indexName).getMappings();if(mappings.isEmpty()) {return null;}Map<String, Object> mapping = mappings.get(type).getSourceAsMap();Map<String, Object> properties = (Map<String, Object>) mapping.get(ES_PROPERTIES);return properties;}

3、问题分析过程回顾

• 服务端分析，寻找突破口

• 客户端分析，缩小排查范围

• 模拟测试，复现生产问题，确定问题产生原因

• 应用端代码分析，找出问题代码

• 修改观察，确认问题已经解决

• 经验总结，复查所有其它相关代码

图示：问题排查过程与流程

三、ES技术架构原理

本次ES问题排查涉及到的知识点以及技术性原理特别多，这里也来特别说明一下与此关联的架构原理，供大家日后参考与分析。

1、ES架构原理

ES对外虽然宣称是个分布式架构，可以横向扩展，但那说的是数据节点或者其它非管理节点。实际上ES是典型主从架构模式，一个集群只有一个Active Master节点，Master节点负责管理集群所有元数据信息，其中包括节点信息、索引信息、分片信息、节点与索引路由信息、节点与分片路由信息等，集群执行一次管理型的命令都需要先在Master执行，然后分发到其它节点等。

了解这一点非常重要，可以很好的解释，为什么在本次ES故障中，Master的网络流量刚好等于其余节点网络流量之和。客户端应用发起一次State统计，首先都是Master节点接受指令，接着分发给其它节点执行State统计，最终汇总到Master节点，造成了Master节点网络流量奇高，超过网卡极限，ES集群响应慢，但实际CPU与内存消耗又不高。

联想到这里，集群架构是不是可以想象型的大胆设计一下，现在的ES集群只有一个大当家，随着集群规模越来越大，大当家压力越来越大，大当家如果出现故障，就重新选大当家，这听起来好像不符合社会组织学。那能否下次修改一下，设计一个有大当家与二当家的模式，大当家与二大家职责再分离一下，大当家太忙，二当家分担一些。

图示：ES主从架构分布式示意图，一个集群只有一个Active Master节点

2、ES线程池

ES是个数据库产品，内部设计了多个任务线程池，不同的线程池任务与职责不一；线程池也分为多种类型，不同的线程池类型应对任务场景不一样；ES不同版本，线程池数量与类型会有大的差异，尤其是5.x与7.x版本，这种跨大版本，差异相当大。

由于在某机构做ES老师，时常与Java学员交流，发现了一些严重的认知误区：1.很多学员认为Java不能开发数据库产品，因为GC机制；2.多数人学习掌握的Java线程池都只用来做简单的多线程业务场景，从未想象过，类似ES这样集成了几十个线程池的玩法。所以必须承认，ES是一个非常好的Java开发高手学习参考的产品，特别是做后端开发，想要更加深入进阶的同学。

了解ES线程池内部设计非常重要，可以很好的解释，为什么本次ES故障中，只有Active Master节点的 management 线程池特别繁忙，其余线程池总体很闲，其余节点的线程池也非常闲。客户端应用发起一次State统计，首先接收任务的是Master节点的management线程池，此线程池类型为 scaling，且最大的线程数是一个固定值，不超过实际CPU合数，也不能超过固定值5，而不是根据节点CPU核数来自动弹性设计的。

当客户端应用采用多线程执行模式，且每次执行业务操作前，都先执行一次State 统计做业务逻辑判断，这就无形中增加了集群的负载，增加了Master节点的任务数量，客户端应用实例数量越多，并发线程数也越多，集群Master节点就几乎无法消化，毕竟Master节点就一个；也正是由于负责执行State任务的线程池是个固定值，Master节点CPU也不会打满，这就阻塞了所有的业务操作。

有时候官方文档并没有列出来，需要通过ES源码去查看，这点我至今也没有想明白，不光是过去历史版本，包括当前最新版本也是一样的，如当前 7.15.x，有的线程池就没有在官方文档列出来，但能在集群监控中查看到。

图示：ES内部线程池划分，（版本7.13.x，来自某机构ESVIP课程）

/*ES线程池初始化源码：org.elasticsearch.threadpool.ThreadPool */
public class ThreadPool implements ReportingService<ThreadPoolInfo>, Scheduler {public ThreadPool(final Settings settings, final ExecutorBuilder<?>... customBuilders) {/* ... 此处省略其它代码*//* management 线程池初始化示例源码*/builders.put(Names.MANAGEMENT,new ScalingExecutorBuilder(Names.MANAGEMENT, 1, boundedBy(allocatedProcessors, 1, 5), TimeValue.timeValueMinutes(5)));、/* ... 此处省略其它代码 */}
}

3、ES集群统计执行过程

Cluster State Api 执行一次指令，指令会传输给Active Master节点，Active Master分发指令给各个节点，各个节点收集好信息之后回传给Master，然后由 Master响应给客户端。

在开始排查问题中，初次判断失误，以为是客户端在做大量的业务数据查询任务，所有节点数据量都很高，其中大量依赖Master节点对外输出，实际不是。

图示：Cluster State Api执行过程示意图

4、ES动态创建索引

ES是典型的Free Schema数据产品，索引是可以动态创建的，索引的字段也是可以动态创建的，无需优先声明，更无需在应用代码中逻辑判断是否存在，是否需要创建，这是ES非常好的动态扩展能力之一，基于此给应用开发带来了相当多的便利，比如著名的“大宽表模式”查询场景，解决了海量数据关联实时查询的问题。

ES可以提前创建索引，也可以不创建，写入第一条数据，即可动态创建索引，并同时创建索引自动的mapping索引内部结构。若第二条数据写入，增加了很多新的数据内容结构，则会自动更新当前索引的mapping，自动刷新mapping。若新增加的数据字段缺失，也不会出错。ES默认内部会根据字段进行推测其字段对应的类型。

#动态创建空索引
PUT my-index-000001
{
}
#新增数据，动态创建索引，自动推测字段类型
PUT my-index-000001/_doc/1
{"create_date": "2015/09/02"
}
#更新数据，动态增加新字段类型
PUT my-index-000001/_doc/1
{"my_float":   "1.0", "my_integer": "1" ,"create_date": "2015/09/02"
}

5、transport-client

Transport client 是官方早期推出的应用接入访问机制，自Rest Api 推出之后，官方就竭力要求切换过来，其中缘由部分并没有特别说明。Transport是一种直连方式，直接连接到ES集群中，连接之后保持长连接，并且需要定时执行内部的一些stats命令，来检查集群监控状况，这个其实非常多余，在极端情况下也非常消耗集群资源。

ES集群内部通信或者执行其它指令，都是通过transport机制，即使是rest api执行，内部也是转换为transport机制来执行。

Rest 接入相比 Transport 更加解耦，也可以尽力避免恶意干扰 transport 通信，更多的此处不展开，后续会有另外的文章来写。

图示：transport-client与rest api连接示意图

四、专家建议

此次从问题发现、问题定位、问题解决，花费了几天时间，有一些经验建议有必要特别说明一下。

1、全面的监控体系

监控体系是运维的眼睛，集群的各种运行信息，都需要借助强大的监控体系来保障，提供实时的分析等。本次案例中，客户公司监控体系相对来说比较传统落后，虽然有zabbix，但在一些新的分析问题方式上表现并不行，而且非常欠缺，如分析集群各个节点网络流量进出走向，包括服务端与客户端的关系，都是没有的。

选择一款全面性且非常有独立视角的监控产品非常重要，Elastic Stack 是新时代的产物，新事物可以帮助我们提升优化问题排查思维。

2、权限安全隔离

绝大多数数据库产品都提供了一些基本的安全策略与防护，可以通过设置一些安全用户群组与角色权限来限制避免此种问题。

比如传统的关系型数据库MySQL，可以通过给客户端应用分配更小的权限来限制。早期ES版本由于ES并未提供安全防护机制，很多应用团队都是直接使用，也没有做到基于用户群组的权限隔离。最新版本的ES提供了开源免费的基本安全策略，可以通过用户群组权限来避免客户端应用的无意识操作。

3、全面的知识体系

本次案例中，先从集群后端运行分析，到应用程序端源码分析，再到本地环境模拟测试，涉及到的技术点非常的宽泛，并不能从单一维度发现解决，也不能仅仅从ES知识层面排查解决；任何人都不能只从ES集群运行表象定位问题，很多问题爆发是属于末端，但引起的其实在另外一端，这就需要跨界的能力与思维，当然最重要的是构建自己的知识体系，有自己独立的解决问题排查思路，也得掌握必要的各种工具软件，不能仅仅局限在ES范围之内。

为了用好ES，我们需要掌握开发技能，熟练使用ES提供的开发特性，了解ES各种特性的边界，防止滥用。我们需要掌握ES集群架构基本的原理，基本的运行机制，避免认知上的误区，如ES是典型的主从架构分布式，并不是无中心的分布式。我们需要掌握常规的运维技能，从操作系统基础环境，到ES运行各种指标信息等。

4、全栈工程师理念

随着业务需求与社会发展，我们更多的是需要全栈式的工程师，当然必须声明，不是要求一个工程师同时兼任多种工作，不是按照国内某些企业“压榨式的全栈”。而是特别强调工程师的专业水平，工程师可以依据工作岗位比较容易切换角色，不仅仅局限某一个固定职位。很多优秀的IT产品都不是本职工作的人做出来的，而是一些跨界的人士创作出来的。

本次案例中，看似集群的问题是服务端，但实际上是由于开发知识面局限造成的，最后解决也是在应用端修改代码解决，这是一个典型的跨界问题，由服务端逐步往前发现是应用端的问题。为了模拟生产环境问题，需要用压测工具，这貌似又属于测试职责，但为了解决问题，从后往前。为了确定线程池设置问题，下载ES对应版本源码，去查看阅读对应线程池的设置，因为官方文档没有。为了确定客户端应用代码问题，基于客户开发人员提供的信息，编写模拟客户端应用代码行为。

目前国内的大多数公司工程师都是单一职责职位与技能，尤其是注重前后端分离之后，前端与后端技能分裂的更严重了，前端很多薪资很高，涨幅快，看不起后端，后端也逐步远离前端应用，更加不关心前端运行方式；后端应用与大数据开发也是，将大数据开发与应用开发分离，导致工程师的专业素养下降很快，不少大数据工程师都不具备很好的编程能力，这是值得大家思考的问题。

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参考资料

• State 参考文档

  https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/cluster-state.html

• threadpool参考文档

  https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/modules-threadpool.html

• elasticsearch transport client 参考文档

  https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/java-api/current/index.html

• spring data elasticsearch 参考文档

  https://docs.spring.io/spring-data/elasticsearch/docs/4.2.6/reference/html/#reference

• jmeter http request 参考文档

  http://jmeter.apache.org/usermanual/component_reference.html#HTTP_Request

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