ElasticSearch使用问题及解决方案汇总
2015-05-12 16:31:22
云计算 Elasticsearch是一个开源的分布式实时搜索与分析引擎，支持云服务。它是基于Apache Lucene搜索引擎的类库创建的，提供了全文搜索能力、多语言支持、专门的查询语言、支持地理位置服务、基于上下文的搜索建议、自动完成以及搜索片段(snippet)的能力，本文总结了使用 elasticsearch所遇到的各类问题以及相关的解决方案。
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Elasticsearch是一个开源的分布式实时搜索与分析引擎，支持云服务。它是基于Apache Lucene搜索引擎的类库创建的，提供了全文搜索能力、多语言支持、专门的查询语言、支持地理位置服务、基于上下文的搜索建议、自动完成以及搜索片段(snippet)的能力。Elasticsearch支持RESTful的API，可以使用JSON通过HTTP调用它的各种功能，包括搜索、分析与监控。此外，它还为Java、PHP、Perl、Python以及Ruby等各种语言提供了原生的客户端类库。下面是总结了一下使用 elasticsearch所遇到的各类问题以及相关的解决方案。
1、out of memory错误问题
因为默认情况下es对字段数据缓存(Field Data Cache)大小是无限制的，查询时会把字段值放到内存，特别是facet查询，对内存要求非常高，它会把结果都放在内存，然后进行排序等操作，一直使用内存，直到内存用完，当内存不够用时就有可能出现out of memory错误。
解决方法：
(1)设置es的缓存类型为Soft Reference，它的主要特点是据有较强的引用功能。只有当内存不够的时候，才进行回收这类内存，因此在内存足够的时候，它们通常不被回收。另外，这些引 用对象还能保证在Java抛出OutOfMemory 异常之前，被设置为null。它可以用于实现一些常用图片的缓存，实现Cache的功能，保证最大限度的使用内存而不引起OutOfMemory。在es 的配置文件加上index.cache.field.type: soft即可。
(2)设置es最大缓存数据条数和缓存失效时间，通过设置index.cache.field.max_size: 50000来把缓存field的最大值设置为50000，设置index.cache.field.expire: 10m把过期时间设置成10分钟。
2、抛出异常，错误如下：
- 1org.elasticsearch.transport.RemoteTransportException: Failed to deserialize exception response from stream
原因：es节点之间的JDK版本不一样
解决方式：统一JDK版本和环境
3、抛出异常，错误如下：
- org.elasticsearch.client.transport.NoNodeAvailableException: No node available
(1)端口错误
client = new TransportClient().addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress(ipAddress, 9300));
端口9300写成9200的报错No node available 或者查看连接的是不是本地计算机，如果是远程的话查看一下IP地址是否正确。
(2)jar包报错误的话可能是引用包不匹配，开启的服务是什么版本最好对应相应的jar包。
(3)修改了集群名称，设置了集群名字导致出现问题，设置操作如下：
- Settings settings = ImmutableSettings.settingsBuilder().put("cluster.name", "yoodb").build();
- client = new TransportClient(settings).addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress(ipAddress, 9300));
(4)集群超过5s没有响应，解决方式如下：
1)设置client.transport.ping_timeout超时时间，增大一些
2)代码内嵌入，如下：
- while (true) {
- try {
- bulk.execute().actionGet(getRetryTimeout());
- break;
- } catch (NoNodeAvailableException cont) {
- Thread.sleep(5000);
- continue;
- }
- }
4、由gc引起节点脱离集群
因为gc时会使jvm停止工作，如果某个节点gc时间过长，master ping3次(zen discovery默认ping失败重试3次)不通后就会把该节点剔除出集群，从而导致索引进行重新分配。解决方法如下：
(1)优化gc，减少gc时间。
(2)调大zen discovery的重试次数(es参数：ping_retries)和超时时间(es参数：ping_timeout)。后来发现根本原因是有个节点的系统所在硬盘满了。导致系统性能下降。
#p#
5、无法创建本地线程问题
es恢复时报错，如下：
- RecoverFilesRecoveryException[[index][3] Failed to transfer [215] files with total size of [9.4gb]]; nested: OutOfMemoryError[unable to create new native thread]; ]]
刚开始以为是文件句柄数限制，但想到之前报的是too many open file这个错误，并且也把数据改大了。查资料得知一个进程的jvm进程的最大线程数为：虚拟内存/(堆栈大小*1024*1024)，也就是说虚拟内存越大或堆栈越小，能创建的线程越多。重新设置后还是会报那这错，按理说可创建线程数完全够用了的，就想是不是系统的一些限制。后来在网上找到说是max user processes的问题，这个值默认是1024，这个参数单看名字是用户最大打开的进程数，但看官方说明，就是用户最多可创建线程数，因为一个进程最少有一个线程，所以间接影响到最大进程数。调大这个参数后就没有报这个错了。
解决方法：
(1)增大jvm的heap内存或降低xss堆栈大小(默认的是512K)。
(2)打开/etc/security/limits.d/90-nproc.conf，把soft nproc 1024这行的1024改大就行了。
6、集群状态为黄色时并发插入数据报错，错误如下：
- [7]: index [index], type [index], id [1569133], message [UnavailableShardsException[[index][1] [4] shardIt, [2] active : Timeout waiting for [1m], request: org.elasticsearch.action.bulk.BulkShardRequest@5989fa07]]
这是错误信息，当时集群状态为黄色，即副本没有分配。当时副本设置为2，只有一个节点，当你设置的副本大于可分配的机器时，此时如果你插入数据就有可能报上面的错，因为es的写一致性默认是使用quorum，即quorum值必须大于(副本数/2+1)，我这里2/2+1=2也就是说要要至少插入到两份索引中，由于只有一个节点，quorum等于1，所以只插入到主索引，副本找不到从而报上面那个错。
解决方法：(1)去掉没分配的副本。(2)把写一致性改成one，即只写入一份索引就行。
7、错误使用api导致集群卡死
其实这个是很低级的错误。功能就是更新一些数据，可能会对一些数据进行删除，但删除时同事使用了deleteByQuery这个接口，通过构造 BoolQuery把要删除数据的id传进去，查出这些数据删除。但问题是BoolQuery最多只支持1024个条件，100个条件都已经很多了，所以这样的查询一下子就把es集群卡死了。
解决方法：用bulkRequest进行批量删除操作。
8、设置jvm锁住内存时启动警告
当设置bootstrap.mlockall: true时，启动es报警告Unknown mlockall error 0，因为linux系统默认能让进程锁住的内存为45k。
解决方法：设置为无限制，linux命令：ulimit -l unlimited
博文出处：http://www.yoodb.com/article/display/246
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