Bulk异常引发的Elasticsearch内存泄漏 2018年8月24日更新: 今天放出的6.4版修复了这个问题. 前天公司度假部门一个线上ElasticSearch集群发出报警,有Data Node的Heap使用量持续超过80%警戒线. 收到报警邮件后,不敢怠慢,立即登陆监控系统查看集群状态.还好,所有的结点都在正常服务,只是有2个结点的Heap使用率非常高.此时,Old GC一直在持续的触发,却无法回收内存.   Heap Used % 初步排查 问题结点的Heap分配了30GB,80%的

人在空闲时会发呆会无聊,计算机呢? 假设你正在用计算机浏览网页,当网页加载完成后你开始阅读,此时你没有移动鼠标,没有敲击键盘,也没有网络通信,那么你的计算机此时在干嘛? 有的同学可能会觉得这个问题很简单,但实际上,这个问题涉及从硬件到软件.从 CPU 到操作系统等一系列环节,理解了这个问题你就能明白操作系统是如何工作的了. 你的计算机 CPU 使用率是多少? 如果此时你正在计算机旁,并且安装有 Windows 或者 Linux ,你可以立刻看到自己的计算机 CPU 使用率是多少. 这是博主的一台

在使用Elasticsearch的时候,一定会遇到这种场景--希望批量的导入数据,而不是一条一条的手动导入.那么此时,就一定会需要bulk命令! 更多内容参考我整理的Elk教程 bulk批量导入 批量导入可以合并多个操作,比如index,delete,update,create等等.也可以帮助从一个索引导入到另一个索引. 语法大致如下: action_and_meta_data\n optional_source\n action_and_meta_data\n optional_source\

昨天对“黑色n秒”问题的最终猜想以失败而告终,从而让我们结束了被动猜想阶段,进入了主动进攻阶段——出招. 今天出第一招——用C#写个小程序,让其在每个CPU核上运行一个线程,不让任何一个CPU核进入空闲(idle)状态,以进一步排除CPU idle引起的“黑色n秒”. 在这一招中,借助的最重要的武器是System.Diagnostics.ProcessThread.ProcessorAffinity.通过给ProcessorAffinity设置一个掩码,就可以指定当前线程运行于哪个CPU核上.

做一个简单的记录,以便自己后续查找 一.环境要求 ElasticSearch 7.3.0 Kibana 7.3.0 二.详情 ElasticSearch 的 Bulk API 可以批量进行索引或者删除等操作,可以显著的提高索引的速度 其格式如下: action_and_meta_data\n optional_source\n action_and_meta_data\n optional_source\n .... action_and_meta_data\n optional_source\

情景介绍 公司2000W的数据从mysql 迁移至elasticsearch,以提供微服务.本文基于elasticsearch-py bulk操作实现数据迁移.相比于elasticsearch-dump,自由度更大,并能够进行数据处理. API 原理 让我们先来看一下官方文档给出的栗子 POST _bulk { "index" : { "_index" : "test", "_id" : "1" } } {

Bulk操作: Bulk操作用于批量插入数据: 请求体格式: 编辑一个文件:(插入2个新的文档) curl -XPOST 'http://192.168.1.151:9200/library/books/_bulk' --data-binary @requests 用mget查询文档: 已经成功插入.

命令如下: curl -s -XPOST http://localhost:9200/_bulk --data-binary @data.json 如果上传的data.json文件较大,可以将其切分为多个小文件,在批量上传,shell脚本如下: #!/bin/bash split -l 100000 -a 10 data.json ./tmp/carrier_bulk BULK_FILES=./tmp/carrier_bulk* for f in $BULK_FILES; do curl -s

公司最近使用ElasticSearch作为数据报表汇总引擎.上线三个月累计数据800万,但是今天突然大面积出现查询超时,上服务器查看服务运行情况,发现cpu使用率高达300% mem 使用率也到了90%,下面记录了整个排查问题的过程 1.首先查看elastic cpu和mem占用情况 //首先查看所有进程 # top //找到对应的elasticserch运行的PID,查看占用内存比较高的线程,Ctrl+c 退出 #top -Hp 12345 //为了下面方便调用API,将elasticsear

这条警告表明一个SQL Server代理设置没有配置,可能阻止某些作业运行. 你可以设置作业在CPU“空闲”时运行(在第一篇提到过).然而,在这个系统中空闲的定义还没有被 设置. 在SSMS配置此选项,右击SQL Server代理,选择属性,然后单击高级选项卡.配置空闲CPU条件 如插图所示

设想我们有一个php页面A比较耗资源,因此在每次执行页面A中的代码前需要检测一下系统目前CPU和内存的空闲百分比.我们可以利用下面几个函数来解决这个问题 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31   //获取cpu的空闲百分比 function get_cpufree(){ $cmd = "top -n 1 -b -d 0.1 | grep 'Cpu'";//调

前言 前面 FLink 的文章中我们已经介绍了说 Flink 已经有很多自带的 Connector. 1.<从0到1学习Flink>-- Data Source 介绍 2.<从0到1学习Flink>-- Data Sink 介绍 其中包括了 Source 和 Sink 的,后面我也讲了下如何自定义自己的 Source 和 Sink. 那么今天要做的事情是啥呢?就是介绍一下 Flink 自带的 ElasticSearch Connector,我们今天就用他来做 Sink,将 Kafk

前面 FLink 的文章中我们已经介绍了说 Flink 已经有很多自带的 Connector. 1.<从0到1学习Flink>—— Data Source 介绍 2.<从0到1学习Flink>—— Data Sink 介绍 其中包括了 Source 和 Sink 的,后面我也讲了下如何自定义自己的 Source 和 Sink. 那么今天要做的事情是啥呢?就是介绍一下 Flink 自带的 ElasticSearch Connector,我们今天就用他来做 Sink,将 Kafka 中

  Linux系统常见日常监控 系统信息 查看 CentOS 版本号:cat /etc/redhat-release 综合监控 nmon 系统负载 命令:w(判断整体瓶颈) 12:04:52 up 16 days, 12:54, 1 user, load average: 0.06, 0.13, 0.12 USER TTY FROM LOGIN@ IDLE JCPU PCPU WHAT root pts/0 116.21.24.85 11:57 4.00s 16:18 0.01s w 第一行:

resources 理解 %IOWAIT (%WIO) LINUX系统的CPU使用率和LOAD Linux Performance Observability Tools How Linux CPU Usage Time and Percentage is calculated Linux进程状态 man (on RHEL 7) # man mpstat %usr Show the percentage of CPU utilization that occurred while executi

linux top命令中各cpu占用率含义 [尊重原创文章摘自:http://www.iteye.com/topic/1137848]0.3% us 用户空间占用CPU百分比 1.0% sy 内核空间占用CPU百分比 0.0% ni 用户进程空间内改变过优先级的进程占用CPU百分比 98.7% id 空闲CPU百分比 0.0% wa 等待输入输出的CPU时间百分比 0.0% hi 硬中断 0.0% si 软中断 ==========================================

ubuntu查看系统资源占用(内存,cpu和进程) 1  top 查看ubuntu的资源占用的命令为$: top    说明:top命令就可以查看内存,cpu和进程了,很方便 top: 主要参数 d:指定更新的间隔,以秒计算. q:没有任何延迟的更新.如果使用者有超级用户,则top命令将会以最高的优先序执行. c:显示进程完整的路径与名称. S:累积模式,会将己完成或消失的子行程的CPU时间累积起来. s:安全模式. i:不显示任何闲置(Idle)或无用(Zombie)的行程. n:显示更新的次

至今才对cpu和内存有一定了解了,下面有几个比喻的理解,很形象呦~ 1# 例如你要吃东西时,硬盘是锅,内存是碗,CPU是你,浅显点就是这样子了~ 2# 例如电脑是企业,内存是车间,cpu是生产线,硬盘是仓库,主板是地基,cpu快,生产就快,内存大,一次处理的材料就多.所以提高机器速度有两条路,一是cpu升级,二是扩大内存,一次处理更多的信息产品,但是cpu与内存又相互制约,车间再大,cpu慢也快不起来,或者cpu快,车间小,一次送来的加工材料没多少,也快不起来. 3# CPU是负责运算和处理的,

系统优化是一项复杂.繁琐.长期的工作,优化前需要监测.采集.测试.评估,优化后也需要测试.采集.评估.监测,而且是一个长期和持续的过程,不 是说现在优化了,测试了,以后就可以一劳永逸了,也不是说书本上的优化就适合眼下正在运行的系统,不同的系统.不同的硬件.不同的应用优化的重点也不同. 优化的方法也不同.优化的参数也不同.性能监测是系统优化过程中重要的一环,如果没有监测.不清楚性能瓶颈在哪里,怎么优化呢?所以找到性能 瓶颈是性能监测的目的,也是系统优化的关键.系统由若干子系统构成,通常修改一个子系

一般而言,MySQL 的调优可以分为两个层面,一个是在MySQL层面上进行的调优,比如SQL改写,索引的添加,MySQL各种参数的配置:另一个层面是从操作系统的层面和硬件的层面来进行调优.操作系统的层面的调优,一般要先定位到是那种资源出现瓶颈——CPU. 内存.硬盘.网络,然后入手调优.所以其实MySQL 的调优,其实不是那么简单,它要求我们对 硬件.OS.MySQL 三者都具有比较深入的理解.比如 NUMA 架构的CPU是如何分配CPU的,以及是如何分配内存的,如何避免导致SWAP的发生:Li