1、引言

本系列文章介绍如何修复 Elasticsearch 集群的常见错误和问题。

这是系列文章的第三篇，主要探讨：Elasticsearch 断路器报错了，怎么办？

第一篇： Elasticsearch 磁盘使用率超过警戒水位线，怎么办？

第二篇：Elasitcsearch CPU 使用率突然飙升，怎么办？

2、 啥是断路器？

断路器（circuit breakers）都指定了它可以使用内存的限制。

Elasticsearch 包含多个断路器，用于防止操作导致内存泄露错误（OutOfMemoryError）。

此外，还有一个父级断路器（parent-level breaker），规定了所有断路器可以使用的内存总量。

如果Elasticsearch估计某项操作会导致内存使用率超过断路器设置的上限，它会停止操作并返回错误。

默认情况下，父级断路器在 JVM 内存使用率达到 95% 时触发。为了防止错误，官方建议在使用率持续超过 85% 的情况下，采取措施减少内存压力。

3、Elasticsearch 断路器报错示例

3.1 客户端请求报 429 错误

如果一个请求触发了一个断路器，Elasticsearch会返回一个错误，其 HTTP 状态代码为429。

{
  'error': {
    'type': 'circuit_breaking_exception',
    'reason': '[parent] Data too large, data for [] would be [123848638/118.1mb], which is larger than the limit of [123273216/117.5mb], real usage: [120182112/114.6mb], new bytes reserved: [3666526/3.4mb]',
    'bytes_wanted': 123848638,
    'bytes_limit': 123273216,
    'durability': 'TRANSIENT'
  },
  'status': 429
}

熟悉Http 协议的同学都知道：在HTTP协议中，响应状态码  429 Too Many Requests 表示在一定的时间内用户发送了太多的请求，即超出了“频次限制”。

3.2 日志报错 Data too large

elasticsearch.log 也会记录断路器错误。例如：分片的过程中会触发断路器。

可能的报错如下：

Caused by: org.elasticsearch.common.breaker.CircuitBreakingException: [parent] Data too large, data for [] would be [num/numGB], which is larger than the limit of [num/numGB], usages [request=0/0b, fielddata=num/numKB, in_flight_requests=num/numGB, accounting=num/numGB]

——来自《死磕Elasticsearch 知识星球》

4、检查JVM的内存使用情况

4.1 在kibana 中查看 JVM 使用率

Step1：先实现个小目标：构造1个亿+的数据

光速达成一个亿小目标，如下图所示：

step2：构造检索语句

wildcard bool 组合前缀查询语句曾经导致我线上显示环境宕机，我记忆犹新，今天就构造它！

关于 wildcard，推荐阅读：Elasticsearch 警惕使用 wildcard 检索！然后呢？

我初步构造了 bool 组合 416个（400+，416是自己随机构造的）wildcard 检索语句。

python 打印 DSL 部分截图

kibana DSL 执行类似如下截图：

DSL 部分截图

我用 python 脚本实现，这种检索非常耗时，超时时间我设置的是：20000s，确保不超时且确保可以拿回结果。

执行结果部分截图如下：

执行结果图

第一列是：评分；

第二列是：name名称（写入时随机构造生成的）。

step3：检索前观察 JVM 使用率。

22:03 分左右开始的检索，下图是开始检索前的截图，JVM Heap 使用率 13%左右。

step3：检索前观察 JVM 使用率。

执行 wildcard 前缀查询之后的召回数据前的时间段。

JVM Heap 使用率 50% 左右。

明显看到一段上升的变化曲线。

Step4：部分执行

PS：执行检索过程结果召回前的部分 Gif 动图如下：

4.2 使用命令行查看 JVM 使用率

使用 cat nodes API 来获得每个节点的当前堆内存使用率 heap.percent。

GET _cat/nodes?v=true&h=name,node*,heap*

返回结果如下：

name    id   node.role   heap.current heap.percent heap.max
node-02 WCwv cdfhilmrstw        287mb           28  990.7mb

要获得每个断路器的 JVM 内存使用量，请使用节点统计 node stats  API。

GET _nodes/stats/breaker

返回结果如下：

5、如何防止断路器出错？

5.1 降低JVM的内存压力

高的 JVM 内存压力经常导致断路器错误。可能导致 JVM 使用率暴增的原因列举如下：

原因 1：分片大小设置不合理，存在过多小分片。

因为每个分片都会有内存的使用。官方建议分片大小 30GB-50GB之间。

原因 2：复杂的检索或查询操作。

举例：wildcard 查询、设置很大分桶数的聚合操作都是非常“吃”内存的，要避免。

原因 3：存在映射“爆炸”现象

定义太多的字段或将字段嵌套得太深，会导致使用大量内存的映射“爆炸”。

原因 4：存在大型批量请求

大型的批量索引或多重搜索请求会造成 JVM 的内存压力。

原因 5：节点硬件资源受限

物理内存本身就很小，这种是“硬伤”，为避免后患，需要整个团队知悉并想办法协调解决。

5.2 避免在 text 类型字段上使用 fielddata

读者们还有没有印象，长津湖影评词云效果，就必须得开启 fielddata:true。

本质原因：需要对 text 字段进行聚合操作，默认 text 是做分词操作的，无法实现聚合和排序，只有 fielddata:true 开启后才可以。

但，开启 fielddate:true 会使用大量的 JVM 内存。为了避免这种情况，建议 Elasticsearch 默认在文本字段上禁用 fielddata。

官方建议：如果你已经启用了 fielddata 并触发了 fielddata 断路器，请考虑禁用它并使用关键字字段 keyword 代替。

5.3 清除 fieldata 缓存

如果你已经触发了 fielddata 断路器并且不能禁用 fielddata，需要使用清除缓存 API 来清除 fielddata 缓存。

清理缓存的命令如下：

POST _cache/clear?fielddata=true

更多缓存相关的操作，推荐阅读：

Elasticsearch 缓存深入详解

6、小结

提前知道哪些常见问题容易导致熔断器报错，能有效的指导实战工作、避免实战环境出现类似错误。

你的实战环境有没有遇到类似错误，如何解决的呢？欢迎留言交流。

参考

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/fix-common-cluster-issues.html https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/circuit-breaker.html

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