Elasticsearch 缓存监控与调优实战：_cat API、_nodes API 及其他

你好，作为一名 Elasticsearch 运维人员，你是否经常需要监控集群的健康状况，特别是缓存的使用情况？缓存命中率低、内存占用过高，这些问题都可能导致集群性能下降，甚至引发更严重的问题。今天，我们就来深入探讨一下如何利用 Elasticsearch 提供的监控 API，特别是 _cat API 和 _nodes API，来全面掌握缓存的使用情况，并进行针对性的调优。

为什么需要监控 Elasticsearch 缓存？

Elasticsearch 的缓存机制是其高性能的关键之一。通过缓存查询结果、索引元数据等，可以显著减少磁盘 I/O，加快查询速度。但是，如果缓存使用不当，例如缓存过大导致内存溢出，或者缓存命中率过低导致频繁的磁盘 I/O，反而会成为性能瓶颈。

因此，我们需要对 Elasticsearch 的各种缓存进行监控，了解其使用情况，包括：

• 缓存命中率（Hit Ratio）：反映缓存的有效性，命中率越高越好。
• 缓存大小（Size）：反映缓存占用的内存空间。
• 缓存驱逐次数（Evictions）：反映缓存空间不足时，被淘汰的缓存数量。过多的驱逐可能意味着缓存大小不足，或者缓存策略不合理。

通过监控这些指标，我们可以及时发现问题，并进行相应的调优。

Elasticsearch 的主要缓存类型

在深入探讨监控 API 之前，我们先来了解一下 Elasticsearch 中主要的缓存类型，这有助于我们更好地理解监控指标的含义。

1. 节点查询缓存（Node Query Cache）

节点查询缓存用于缓存 filter 查询的结果。它位于节点级别，每个节点都有自己的查询缓存。需要注意的是，只有 filter 查询会被缓存，普通的 query 查询不会被缓存。这是因为 filter 查询的结果是文档 ID 的集合，相对较小，且不涉及评分计算，适合缓存。

2. 分片请求缓存（Shard Request Cache）

分片请求缓存用于缓存聚合、suggest 和 hits.total 的结果。它位于分片级别，每个分片都有自己的请求缓存。与节点查询缓存不同，分片请求缓存可以缓存更广泛的查询结果，但需要注意的是，它只缓存 size=0 的查询（即只返回聚合结果或总数，不返回具体的文档内容）。

3. 字段数据缓存（Fielddata Cache）

字段数据缓存主要用于对 text 类型的字段进行排序、聚合等操作。由于 text 字段默认不存储 doc values，为了进行这些操作，Elasticsearch 需要将 text 字段的值加载到内存中，这就是字段数据缓存。字段数据缓存的开销较大，因为它需要加载整个字段的值，而不仅仅是查询结果。

4. 索引缓冲（Indexing Buffer）

索引缓冲用于存储新索引的文档，当缓冲区满或者达到一定时间间隔时，会将缓冲区中的文档 flush 到磁盘上，形成一个新的 segment。索引缓冲的大小会影响索引速度，但过大的缓冲区也会占用较多内存。

使用 _cat API 监控缓存

_cat API 是 Elasticsearch 提供的一组非常友好的 API，它以文本形式返回集群的各种状态信息，非常适合人类阅读。我们可以通过 _cat API 来监控各种缓存的使用情况。

1. 查看节点查询缓存

GET /_cat/nodes?v&h=id,name,qc.memory_size,qc.evictions,qc.hit_count,qc.miss_count

这条命令会返回每个节点的查询缓存信息，包括：

• qc.memory_size：查询缓存占用的内存大小。
• qc.evictions：查询缓存的驱逐次数。
• qc.hit_count：查询缓存的命中次数。
• qc.miss_count：查询缓存的未命中次数。

我们可以通过计算命中率来评估查询缓存的有效性：

命中率 = qc.hit_count / (qc.hit_count + qc.miss_count)

2. 查看分片请求缓存

GET /_cat/shards?v&h=index,shard,rc.memory_size,rc.evictions,rc.hit_count,rc.miss_count

这条命令会返回每个分片的请求缓存信息，包括：

• rc.memory_size：请求缓存占用的内存大小。
• rc.evictions：请求缓存的驱逐次数。
• rc.hit_count：请求缓存的命中次数。
• rc.miss_count：请求缓存的未命中次数。

同样，我们可以计算命中率来评估请求缓存的有效性。

3. 查看字段数据缓存

GET /_cat/fielddata?v&h=id,node,field,memory_size

这条命令会返回每个节点上每个字段的字段数据缓存信息，包括：

• field：字段名。
• memory_size：字段数据缓存占用的内存大小。

我们可以通过这个命令来查看哪些字段占用了大量的字段数据缓存，进而进行优化。

4. 查看索引缓冲

GET /_cat/nodes?v&h=id,name,ib.memory_size,ib.total_time

这条命令会返回每个节点的索引缓冲信息：

• ib.memory_size：索引缓冲当前占用的内存大小。
• ib.total_time: 索引缓冲累计使用的总时间（毫秒）。 这个值可以反映索引操作的频繁程度。

使用 _nodes API 监控缓存

_nodes API 提供了更详细的节点级别的信息，包括各种缓存的详细统计。

GET /_nodes/stats?filter_path=nodes.*.indices.query_cache,nodes.*.indices.request_cache,nodes.*.indices.fielddata,nodes.*.indices.segments

这条命令会返回每个节点的详细缓存信息，包括：

• indices.query_cache：节点查询缓存的详细信息，包括 memory_size_in_bytes、evictions、hit_count、miss_count 等。
• indices.request_cache：分片请求缓存的详细信息，包括 memory_size_in_bytes、evictions、hit_count、miss_count 等。
• indices.fielddata：字段数据缓存的详细信息，包括 memory_size_in_bytes、evictions 等。
• indices.segments: 段信息, 包含memory_in_bytes (段使用的内存大小)。

_nodes API 返回的信息更加详细，可以用于更深入的分析。

缓存调优建议

了解了如何监控 Elasticsearch 的缓存之后，我们就可以根据监控结果进行相应的调优。

1. 节点查询缓存调优

• 调整缓存大小：节点查询缓存的默认大小是 JVM 堆的 1%。如果发现缓存命中率较低，或者驱逐次数较多，可以适当增大缓存大小。可以通过 indices.queries.cache.size 设置来调整。
• 合理使用 filter 查询：只有 filter 查询会被缓存，因此应尽量使用 filter 查询来代替普通的 query 查询（如果查询不涉及评分）。

2. 分片请求缓存调优

• 调整缓存大小：分片请求缓存的默认大小是 JVM 堆的 1%。如果发现缓存命中率较低，或者驱逐次数较多，可以适当增大缓存大小。可以通过 indices.requests.cache.size 设置来调整。
• 合理使用 size=0 的查询：只有 size=0 的查询才会被缓存，因此应尽量使用这种查询来获取聚合结果或总数。
• 控制缓存过期时间：可以通过 indices.requests.cache.expire 设置来控制缓存的过期时间，避免缓存过期数据。

3. 字段数据缓存调优

• 避免对 text 字段进行排序、聚合：尽量避免对 text 字段进行排序、聚合等操作，因为这会导致大量的字段数据缓存。如果必须进行这些操作，可以考虑使用 keyword 类型。
• 限制字段数据缓存大小：可以通过 indices.fielddata.cache.size 设置来限制字段数据缓存的大小，避免其占用过多内存。
• 使用 doc values：对于需要进行排序、聚合的字段，尽量使用 doc values，这可以避免使用字段数据缓存。
• 预加载字段数据: 如果某些字段的 fielddata 经常被使用，可以考虑使用 eager global ordinals 或 eager loading 来预加载 fielddata，避免在查询时才加载。

4. 索引缓冲调优

• 调整缓冲区大小：索引缓冲区的默认大小是 JVM 堆的 10%。如果索引速度较慢，可以适当增大缓冲区大小。可以通过 indices.memory.index_buffer_size 设置来调整。
• 优化刷新间隔：可以通过 index.refresh_interval 设置来调整刷新间隔，较长的刷新间隔可以减少刷新次数，提高索引速度，但也会降低数据的实时性。

报警机制

除了手动监控缓存指标外，我们还可以建立报警机制，当缓存指标超过阈值时自动报警。

可以使用 Elasticsearch 的 Watcher 功能，或者结合第三方监控工具（如 Prometheus、Grafana）来实现报警机制。例如，我们可以设置以下报警规则：

• 当节点查询缓存命中率低于 80% 时报警。
• 当分片请求缓存命中率低于 70% 时报警。
• 当字段数据缓存占用内存超过 50% 时报警。
• 当索引缓冲占用内存超过80%时报警。

总结

Elasticsearch 的缓存机制是其高性能的关键，但同时也需要我们进行精细的监控和调优。通过 _cat API 和 _nodes API，我们可以全面了解各种缓存的使用情况，并根据监控结果进行相应的调整。结合报警机制，我们可以及时发现问题，并采取措施，确保 Elasticsearch 集群的稳定运行。

希望这篇文章能帮助你更好地理解 Elasticsearch 的缓存机制，并掌握监控和调优的方法。如果你有任何问题，欢迎留言讨论。