摘要：
隨着業務的增長與發展，不同的Elasticsearch集羣承擔着多厚多樣的功能需求。尤其是當集羣規模增長、業務龐大時，需要耗費大量的精力運維集羣。阿里雲Elasticsearch研發了一套智能運維繫統，可通多專家經驗與數據驅動兩個重要抓手幫助用戶運維集羣、提升業務的穩定性。本篇文章將結合運維常見問題展開阿里雲Elasticsearch智能運維繫統最佳實踐的介紹。
一、診斷集羣異常
最壞的情況，Elasticsearch集羣（後簡稱ES集羣）崩潰，無法正常承擔各項業務。導致ES集羣崩潰的大多數原因是master節點、數據節點的宕機，而出現這些情況絕不是“空穴來風”，智能運維繫統要幫助用戶做的便是“有跡可尋”，從而“有則改之，無則加勉”。
Case 1：節點負載過高，導致節點失聯
以ES集羣的數據節點與master節點爲例，當有任何一個節點負載過高，都可能導致單節點宕機從而挑戰集羣的可用性。而通過系統自動與用戶手動觸發的方式，智能運維繫統可幫助用戶監測過去一段時間內節點負載情況，若存在危險，則提示用戶原因與解決方案，幫助用戶提前獲知、拯救集羣於崩潰邊緣。
Case 2 : 索引副本丟失，數據可靠性受損
索引的副本一方面是保證數據的可靠性，保證在數據丟失的狀態下依舊可以恢復如初，一方面副本數的增加可提高查詢的性能。在存儲空間佔用過滿時，極有可能導致索引副本丟失，檢查副本的存在狀態，可幫助用戶提高數據的可靠性。在集羣重啓的過程中，只有在副本數量完整時才能保證服務的持續進行。
Case 3：數據寫入失敗，集羣壓力過大
在寫操作進行的過程中，可能因集羣壓力，堆積過多的讀寫任務，而對於用戶來說可能會產生所有寫入均返回失敗的誤區。如果在此情況下繼續增加寫入，則可能會引起集羣的崩潰。通過推薦用戶調用線程池查看實際成功、失敗任務情況，使用分批寫入的方式解決寫入堆積困境，給集羣減壓。
二、提升集羣性能
如何在固定配置的情況下更大程度發揮集羣可用性能，是用戶最關心的問題。從Elasticsearch內部邏輯與架構，數據節點是任務載體與執行依託，shard是索引與搜索的主要承擔者，副本是提升性能的重要抓手，分批寫入與防止稀疏是必備方式。如何提升集羣性能，智能運維繫統從數據節點負載、shard合理性以及用戶操作規範三個面入手，幫助用戶挖掘集羣能力。
Case 1：數據節點抓偏離，防止單節點瓶頸
在各數據節點負載均衡的條件下，性能會趨向於最優的實踐。如果發生單節點負載過高，與其他節點產生較大差異，則高負載節點可能成爲“拖油瓶”，拉低整體集羣數據節點任務執行，甚至存在脫離集羣的風險。通過檢測數據節點間的負載偏離情況，能引導用戶均衡負載，提升性能的同時保障穩定性。
Case 2：shard、segment合理性評估，升性能調負載
不同的ES集羣應用場景對性能承載着不同的需求。索引的載體就是shard，搜索結果的返回也是多個shard共同的返回結果。Shard數與節點間的負載均衡、查詢性能和存儲空間利用均有着非常重要的關係。智能運維可讀取用戶索引shard、節點shard，並檢測是否因索引segment過多導致碎片化，引發離線數據寫入過慢，從而提示用戶在適當的時間執行段合併操作，從而提升離線數據的寫入速度。幫助推薦用戶最佳的shard指定情況、在合適的時機執行段合併，從而均衡負載、提升性能、節省空間。
Case 3：規範操作方式，保證狀態合理
在保證index：type=1:1的狀態時，能有效防止稀疏數據的產生，從type個數診斷科可幫助用戶合理化設置，輔以禁用dynamic映射自定義映射類型、別名的日常使用以及使用分批（bulk）合理操作的基本方式，幫助用戶規範化、便捷化操作，加之集羣狀態頻繁變更的監測，可提示用戶減少讀寫，避免對集羣造成更大的壓力，引發更大的風險。
總結：
綜上，是智能運維繫統在診斷集羣異常與提升集羣性能作出的檢測、析因、建議的主要實踐。輔之以集羣狀態走勢的監測圖，從各個狀態診斷項的個數變化，向用戶展示最近時間段內的集羣整體情況，從而全局查看，並增強知識提取、常見問題歸納的統計。
不同的ES集羣在使用智能運維繫統時會有不同的診斷結果，在ES集羣變更的過程中，智能運維繫統可持續跟進，給出用戶ES集羣各個狀態的異常探測、風險規避與調優推薦，從而幫助用戶合理化、科學化、便捷化運維集羣。
本文作者：工程師甲
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