ElasticSearch启用堆栈跟踪API在故障排查中的作用
2021-10-087.2k 阅读
ElasticSearch 堆栈跟踪 API 概述
ElasticSearch 是一个分布式、高扩展、高实时的搜索与数据分析引擎，在处理海量数据搜索和分析场景中发挥着关键作用。然而，在实际应用过程中，难免会遇到各种故障和问题，这就需要有效的故障排查手段。ElasticSearch 提供的堆栈跟踪 API 就是这样一种重要工具。
堆栈跟踪 API 允许用户在 ElasticSearch 集群出现问题时，获取到详细的调用堆栈信息。这些信息就像是一本“故障说明书”，详细记录了从请求发起开始，在 ElasticSearch 内部经过的各个组件、方法调用路径以及每个步骤所发生的异常情况。通过分析这些堆栈跟踪信息，开发人员和运维人员能够精准定位故障发生的源头，无论是代码逻辑错误、资源配置问题还是网络故障等，都能从中找到线索。
启用堆栈跟踪 API 的步骤
- 配置 Elasticsearch.yml
首先，需要在 Elasticsearch 的配置文件
elasticsearch.yml中进行相关设置。打开该文件，添加或修改以下配置：
# 启用调试模式，这是获取堆栈跟踪的前提
node.max_local_storage_nodes: 200
xpack.monitoring.collection.enabled: true
- 重启 ElasticSearch 服务 完成配置修改后，需要重启 ElasticSearch 服务，使配置生效。在 Linux 系统下，可以使用以下命令重启服务：
sudo systemctl restart elasticsearch
- 验证配置生效 重启完成后，可以通过访问 ElasticSearch 的状态 API 来验证配置是否生效。例如，使用 curl 命令：
curl -X GET "http://localhost:9200/_cluster/health?pretty"
如果配置生效，在返回的结果中可以看到与监控相关的配置信息，表明 ElasticSearch 已经为启用堆栈跟踪 API 做好准备。
堆栈跟踪 API 的使用场景
- 查询结果异常 当用户执行搜索查询时，可能会得到与预期不符的结果。例如，查询结果为空，但实际上数据应该存在；或者返回的数据排序混乱。此时，通过堆栈跟踪 API 可以获取查询执行过程中的详细信息。 假设我们有一个简单的电影索引，索引中包含电影名称、导演、上映年份等信息。执行如下查询：
{
"query": {
"match": {
"title": "The Matrix"
}
}
}
如果返回结果不符合预期，我们可以通过堆栈跟踪 API 获取详细信息。首先，需要启用堆栈跟踪，在查询请求中添加 ?error_trace=true 参数：
curl -X GET "http://localhost:9200/movies/_search?error_trace=true&pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
"query": {
"match": {
"title": "The Matrix"
}
}
}
'
返回结果中会包含堆栈跟踪信息，例如：
{
"error": {
"root_cause": [
{
"type": "illegal_argument_exception",
"reason": "No mapping found for [title] in order to sort on"
}
],
"type": "illegal_argument_exception",
"reason": "No mapping found for [title] in order to sort on",
"stack_trace": "org.elasticsearch.index.mapper.MapperParsingException: No mapping found for [title] in order to sort on\n\tat org.elasticsearch.index.mapper.MapperService$2.transform(MapperService.java:552)\n\tat org.elasticsearch.index.mapper.MapperService$2.transform(MapperService.java:548)\n\tat org.elasticsearch.search.sort.SortPhase.preProcess(SortPhase.java:86)\n\tat org.elasticsearch.search.SearchService.createContext(SearchService.java:566)\n\tat org.elasticsearch.search.SearchService.createAndPutContext(SearchService.java:534)\n\tat org.elasticsearch.search.SearchService.executeQueryPhase(SearchService.java:330)\n\tat org.elasticsearch.search.SearchService.access$100(SearchService.java:106)\n\tat org.elasticsearch.search.SearchService$2.doRun(SearchService.java:276)\n\tat org.elasticsearch.common.util.concurrent.ThreadContext$ContextPreservingAbstractRunnable.doRun(ThreadContext.java:757)\n\tat org.elasticsearch.common.util.concurrent.AbstractRunnable.run(AbstractRunnable.java:37)\n\tat org.elasticsearch.common.util.concurrent.TimedRunnable.doRun(TimedRunnable.java:41)\n\tat org.elasticsearch.common.util.concurrent.ThreadContext$ContextPreservingAbstractRunnable.doRun(ThreadContext.java:757)\n\tat org.elasticsearch.common.util.concurrent.AbstractRunnable.run(AbstractRunnable.java:37)\n\tat java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1149)\n\tat java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:624)\n\tat java.lang.Thread.run(Thread.java:748)\n"
},
"status": 400
}
从上述堆栈跟踪信息中可以看出，是因为在排序时找不到 title 字段的映射导致了错误。这就为我们修正查询逻辑提供了明确的方向。
- 集群性能问题 当 ElasticSearch 集群出现性能下降，如响应时间变长、吞吐量降低等情况时，堆栈跟踪 API 同样能发挥重要作用。性能问题可能由多种原因引起，例如索引设计不合理、查询语句复杂度过高、节点资源不足等。 假设集群的响应时间突然变长，我们可以通过对集群的请求添加堆栈跟踪参数来获取信息。以获取集群健康状态的请求为例：
curl -X GET "http://localhost:9200/_cluster/health?error_trace=true&pretty"
返回的堆栈跟踪信息可能会显示在获取集群健康状态过程中，某个节点的资源获取方法出现了性能瓶颈。例如：
{
"error": {
"root_cause": [
{
"type": "resource_unavailable_exception",
"reason": "too much data to process, node is overloaded",
"stack_trace": "org.elasticsearch.cluster.health.ClusterHealthService$2.call(ClusterHealthService.java:356)\n\tat org.elasticsearch.cluster.health.ClusterHealthService$2.call(ClusterHealthService.java:347)\n\tat org.elasticsearch.common.util.concurrent.ThreadContext$ContextPreservingAbstractCallable.call(ThreadContext.java:774)\n\tat java.util.concurrent.FutureTask.run(FutureTask.java:266)\n\tat java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1149)\n\tat java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:624)\n\tat java.lang.Thread.run(Thread.java:748)\n"
}
],
"type": "resource_unavailable_exception",
"reason": "too much data to process, node is overloaded"
},
"status": 503
}
从这段信息可以判断出是节点过载导致了集群健康状态获取出现问题，进而影响了整个集群的性能，我们可以据此采取相应措施，如增加节点资源或优化数据处理逻辑。
- 索引操作失败
在进行索引创建、文档添加或删除等操作时，也可能会遇到失败的情况。例如，创建索引时可能会因为索引名称不符合规范、字段类型冲突等原因导致失败。
假设我们尝试创建一个新的索引
new_index，并定义一些字段：
curl -X PUT "http://localhost:9200/new_index?error_trace=true&pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
"mappings": {
"properties": {
"name": {
"type": "text"
},
"age": {
"type": "integer"
}
}
}
}
'
如果创建失败，返回的堆栈跟踪信息如下：
{
"error": {
"root_cause": [
{
"type": "illegal_argument_exception",
"reason": "Invalid index name [new_index], must not contain the following characters [\\, /, *,?, \", <, >, |]"
}
],
"type": "illegal_argument_exception",
"reason": "Invalid index name [new_index], must not contain the following characters [\\, /, *,?, \", <, >, |]",
"stack_trace": "org.elasticsearch.index.Index$Builder.<init>(Index.java:239)\n\tat org.elasticsearch.indices.IndicesService.createIndex(IndicesService.java:263)\n\tat org.elasticsearch.indices.IndicesService.createIndex(IndicesService.java:247)\n\tat org.elasticsearch.rest.action.indices.RestCreateIndexAction.maybeAddAlias(RestCreateIndexAction.java:406)\n\tat org.elasticsearch.rest.action.indices.RestCreateIndexAction.doExecute(RestCreateIndexAction.java:277)\n\tat org.elasticsearch.rest.BaseRestHandler.handleRequest(BaseRestHandler.java:156)\n\tat org.elasticsearch.rest.RestController.dispatchRequest(RestController.java:363)\n\tat org.elasticsearch.rest.RestController.tryAllHandlers(RestController.java:399)\n\tat org.elasticsearch.rest.RestController.dispatchRequest(RestController.java:355)\n\tat org.elasticsearch.http.HttpServer.internalHandleRequest(HttpServer.java:419)\n\tat org.elasticsearch.http.HttpServer.handleRequest(HttpServer.java:374)\n\tat org.elasticsearch.http.netty4.Netty4HttpServerTransport.dispatchRequest(Netty4HttpServerTransport.java:210)\n\tat org.elasticsearch.http.netty4.Netty4HttpServerTransport.lambda$handle$0(Netty4HttpServerTransport.java:199)\n\tat io.netty.util.concurrent.AbstractEventExecutor.safeExecute(AbstractEventExecutor.java:163)\n\tat io.netty.util.concurrent.SingleThreadEventExecutor.runAllTasks(SingleThreadEventExecutor.java:404)\n\tat io.netty.channel.nio.NioEventLoop.run(NioEventLoop.java:463)\n\tat io.netty.util.concurrent.SingleThreadEventExecutor$4.run(SingleThreadEventExecutor.java:989)\n\tat io.netty.util.internal.ThreadExecutorMap$2.run(ThreadExecutorMap.java:74)\n\tat java.lang.Thread.run(Thread.java:748)\n"
},
"status": 400
}
从堆栈跟踪信息中可以明确得知是索引名称不符合规范导致创建失败，我们可以根据提示修改索引名称，再次尝试创建。
深入理解堆栈跟踪信息
- 异常类型
堆栈跟踪信息的开头部分会明确指出异常类型，如
illegal_argument_exception（非法参数异常）、resource_unavailable_exception（资源不可用异常）等。异常类型是判断故障性质的重要依据。例如，illegal_argument_exception通常表示用户输入的参数不符合 ElasticSearch 的要求，可能是查询语句中的字段名称错误、索引操作中的参数设置不当等。而resource_unavailable_exception则表明系统资源不足，可能是节点内存、磁盘空间不足，或者网络连接出现问题。 - 错误原因描述 紧随着异常类型的是错误原因描述。这部分内容用简洁明了的语言阐述了导致异常发生的直接原因。例如，“No mapping found for [title] in order to sort on”表明在排序时找不到指定字段的映射，“Invalid index name [new_index], must not contain the following characters [\, /, *,?, ", <, >, |]”说明索引名称不符合命名规范。准确理解错误原因描述对于快速定位和解决问题至关重要。
- 堆栈跟踪路径
堆栈跟踪路径是一系列方法调用的记录，从异常发生的位置开始，向上追溯到最初的调用点。每一行记录都包含了类名、方法名以及代码所在的行数。通过分析堆栈跟踪路径，可以了解到 ElasticSearch 内部的执行流程以及异常在这个流程中的传播路径。例如，在上述查询结果异常的例子中，堆栈跟踪路径显示了从
MapperService到SearchService等多个组件的方法调用，表明在查询执行过程中，从映射解析到搜索服务上下文创建等环节出现了问题。这有助于开发人员深入了解 ElasticSearch 的内部机制，找出故障发生的具体位置和可能的影响范围。
基于堆栈跟踪信息的故障解决策略
- 修正参数和配置 如果堆栈跟踪信息显示是由于参数错误或配置不当导致的故障，如查询参数错误、索引名称不符合规范等，直接的解决方法就是修正这些参数和配置。在索引操作失败的例子中，当得知索引名称不符合规范后，我们可以将索引名称修改为符合要求的名称，再次执行创建索引的操作。对于查询参数错误，如字段名称错误，需要仔细检查查询语句，确保字段名称与索引中的实际字段一致。
- 优化资源配置 当堆栈跟踪信息表明是资源问题导致的故障，如节点过载、内存不足等，需要对资源进行优化配置。如果是节点过载，可以考虑增加节点数量，分担数据处理压力；或者对现有节点的资源进行调整，如增加内存、更换高性能磁盘等。同时，还可以通过优化索引设计和查询语句，减少对资源的消耗。例如，避免在查询中使用复杂的聚合操作，合理设置索引的分片和副本数量等。
- 修复代码逻辑 如果堆栈跟踪信息指向代码逻辑错误，如在自定义插件或脚本中出现的错误，需要对代码进行调试和修复。开发人员可以根据堆栈跟踪路径，在相应的代码位置添加日志输出，进一步确定错误发生的具体条件和变量值。例如，在一个自定义的搜索插件中，根据堆栈跟踪信息定位到某个方法出现异常，开发人员可以在该方法中添加详细的日志记录，输出方法参数和中间变量的值，以便分析错误原因，然后对代码逻辑进行修正。
与其他故障排查工具结合使用
- Elasticsearch 日志文件 ElasticSearch 本身会生成详细的日志文件，记录集群的运行状态、操作记录以及各类事件。堆栈跟踪 API 获取的信息可以与日志文件相结合，提供更全面的故障排查视角。例如，日志文件中可能会记录某个时间段内频繁出现的异常事件，通过与堆栈跟踪信息对比，可以确定这些异常是否由相同的原因导致。同时，日志文件中的时间戳信息可以帮助我们在堆栈跟踪信息中找到对应的请求处理过程，进一步分析故障发生的时间序列和上下文环境。
- 监控工具 ElasticSearch 生态系统中有许多监控工具，如 Kibana、X - Pack Monitoring 等。这些监控工具可以实时监测集群的各项指标，如 CPU 使用率、内存使用情况、索引读写性能等。当通过堆栈跟踪 API 确定故障与资源相关时，可以结合监控工具提供的指标数据，分析资源使用的趋势和峰值，找出资源瓶颈所在。例如，监控工具显示某个节点的 CPU 使用率在特定时间段内持续过高，同时堆栈跟踪信息表明该节点在处理请求时出现资源不足的异常，那么可以进一步深入分析是哪些具体的操作导致了 CPU 使用率过高，从而采取针对性的优化措施。
- 分布式追踪工具 在分布式环境下，ElasticSearch 可能与其他多个服务协同工作。分布式追踪工具，如 Jaeger、Zipkin 等，可以帮助我们跟踪请求在不同服务之间的传播路径。当 ElasticSearch 出现故障时，通过分布式追踪工具可以了解到请求在进入 ElasticSearch 之前经过了哪些服务，以及这些服务对请求的处理情况。这有助于确定故障是由 ElasticSearch 自身引起，还是上游服务传递了错误的请求数据。例如，一个搜索请求在 ElasticSearch 中返回异常结果，通过分布式追踪工具发现，在请求到达 ElasticSearch 之前，某个上游服务对请求参数进行了错误的转换，从而导致 ElasticSearch 无法正确处理请求。这样就可以从整个分布式系统的角度，全面排查故障原因。
代码示例总结与注意事项
- 代码示例总结
通过上述多个代码示例，我们展示了在不同场景下如何使用 ElasticSearch 的堆栈跟踪 API。在查询结果异常场景中，通过在查询请求中添加
?error_trace=true参数，获取到查询执行过程中的堆栈跟踪信息，从而定位到查询逻辑中的错误。在集群性能问题场景下，对获取集群健康状态等请求添加堆栈跟踪参数，了解到集群性能下降与节点资源不足有关。在索引操作失败场景中，同样通过添加堆栈跟踪参数，明确了索引创建失败是由于索引名称不符合规范。这些示例涵盖了 ElasticSearch 常见的故障场景，为实际故障排查提供了具体的操作方法和参考依据。 - 注意事项
- 生产环境慎用：堆栈跟踪 API 会增加系统的开销，因为它需要收集和处理大量的详细信息。在生产环境中，特别是对性能要求较高的场景下，启用堆栈跟踪 API 可能会对系统性能产生负面影响。因此，建议在测试环境或出现严重故障时谨慎使用。
- 信息安全：堆栈跟踪信息可能包含敏感信息，如内部方法调用细节、配置参数等。在共享和分析堆栈跟踪信息时，需要注意信息安全，避免敏感信息泄露。可以对堆栈跟踪信息进行必要的脱敏处理，去除敏感部分后再进行共享和分析。
- 版本兼容性：不同版本的 ElasticSearch 对堆栈跟踪 API 的支持和使用方式可能会有所差异。在使用之前，需要查阅相应版本的官方文档，确保使用正确的方法启用和使用堆栈跟踪 API，以获取准确有效的故障排查信息。
通过深入理解和正确使用 ElasticSearch 的堆栈跟踪 API，并结合其他故障排查工具，开发人员和运维人员能够更加高效地定位和解决 ElasticSearch 集群中出现的各种故障，保障系统的稳定运行和高性能表现。无论是查询结果异常、集群性能问题还是索引操作失败等常见故障，堆栈跟踪 API 都能为我们提供宝贵的线索，成为故障排查过程中的有力武器。同时，在使用过程中注意相关的注意事项，既能充分发挥其作用，又能避免带来不必要的风险和问题。在实际应用中，不断积累使用经验，将有助于更好地利用这一强大的工具，提升 ElasticSearch 系统的运维和管理水平。