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ElasticSearch查看集群信息的工具选择

2021-08-261.2k 阅读

Elasticsearch 集群信息查看的重要性

在 Elasticsearch 分布式系统中，深入了解集群的运行状态至关重要。无论是运维人员监控集群健康，开发人员排查性能问题，还是架构师规划资源，都依赖于准确且及时的集群信息。集群信息涵盖了多个维度，包括节点状态、索引健康、分片分布、资源使用情况等。通过查看这些信息，我们能够提前发现潜在风险，如节点过载、索引损坏、分片不均衡等，从而采取相应措施，确保 Elasticsearch 集群高效稳定运行。

常用工具及原理

Elasticsearch 内置 API

Elasticsearch 自身提供了丰富的 RESTful API，用于获取集群各个方面的信息。这些 API 基于 HTTP 协议，通过发送特定的请求到 Elasticsearch 集群的节点即可获取响应。其原理是 Elasticsearch 集群内部各个节点维护着集群状态信息，当接收到 API 请求时，负责处理请求的节点会从本地或其他节点获取所需信息并返回。

代码示例：获取集群健康信息

curl -X GET "localhost:9200/_cluster/health?pretty"

上述命令向本地运行的 Elasticsearch 集群发送获取集群健康信息的请求，pretty 参数使得返回结果以更易读的格式呈现。响应结果会包含集群名称、集群状态（绿、黄、红）、节点数量、数据节点数量、活跃的主分片和副本分片数量等关键信息。

代码示例：获取集群状态信息

curl -X GET "localhost:9200/_cluster/state?pretty"

该命令获取更全面的集群状态信息，包括节点详细信息、索引元数据、分片分配等。通过解析这些信息，我们可以深入了解集群的内部结构和运行状况。

Kibana

Kibana 是 Elastic 堆栈中的可视化工具，与 Elasticsearch 紧密集成。它通过与 Elasticsearch 进行交互，将 Elasticsearch 的数据以直观的图表、表格等形式展示出来。Kibana 依赖于 Elasticsearch 的 API 获取数据，然后利用自身的可视化引擎进行数据呈现。其优势在于无需手动解析 API 返回的 JSON 数据，通过简单的配置和操作即可快速了解集群信息。

操作步骤：查看集群健康可视化

  1. 打开 Kibana 界面，在左侧导航栏中选择 “Stack Management”。
  2. 进入 “Monitoring” 页面，在这里可以看到 Elasticsearch 集群的整体健康状况可视化图表，包括集群状态随时间的变化、节点资源使用情况等。

Elasticsearch Head

Elasticsearch Head 是一款基于浏览器的 Elasticsearch 集群管理插件。它通过向 Elasticsearch 发送 API 请求来获取信息，并以图形化界面展示。其原理与直接使用 Elasticsearch API 类似，但提供了更友好的用户交互界面，方便用户快速查看和操作集群。

安装与使用

  1. 安装：如果使用的是 Elasticsearch 5.x 及以下版本，可以通过插件安装方式进行安装。在 Elasticsearch 安装目录下执行 bin/elasticsearch-plugin install head。对于 Elasticsearch 6.x 及以上版本，由于安全机制变化，推荐使用 Docker 方式安装。运行 docker run -d -p 9100:9100 mobz/elasticsearch-head:5 启动容器。
  2. 使用：打开浏览器，访问 http://localhost:9100，即可看到 Elasticsearch Head 界面。在界面上可以直观地查看集群拓扑结构、节点状态、索引信息等。

Cerebro

Cerebro 是另一个开源的 Elasticsearch 集群管理工具，它支持多集群管理，以直观的用户界面展示集群信息。Cerebro 通过 HTTP 与 Elasticsearch 集群通信，利用 Elasticsearch API 获取数据。它提供了丰富的功能，如集群健康查看、索引管理、搜索查询等。

安装与使用

  1. 下载：从 Cerebro 官方 GitHub 仓库（https://github.com/lmenezes/cerebro/releases）下载适合操作系统的安装包。
  2. 启动：解压安装包后，在命令行中进入解压目录，执行 ./cerebro（Linux 或 macOS）或 cerebro.bat（Windows）启动 Cerebro。
  3. 添加集群：在 Cerebro 界面中，点击 “Add Cluster”，输入 Elasticsearch 集群的名称和地址，即可连接到集群并查看相关信息。

Sense（已弃用，仅作了解）

Sense 曾经是 Kibana 中一款非常受欢迎的 Elasticsearch 交互工具，允许用户在 Kibana 界面中直接发送 Elasticsearch API 请求并查看响应。它通过在 Kibana 环境中调用 Elasticsearch API 来实现功能。不过，随着 Kibana 的发展，Sense 已被弃用，替代它的是 Dev Tools。

工具特性对比

功能丰富度

  1. Elasticsearch 内置 API：功能最为全面，涵盖了集群管理的各个方面。通过不同的 API 端点，可以获取从简单的集群健康到详细的索引映射、分片分配等所有信息。但需要对 API 有深入了解，手动构造请求和解析响应数据。
  2. Kibana：提供了丰富的可视化功能，对于集群健康、节点资源使用、索引性能等常见信息展示全面且直观。然而，在深入的底层信息获取和特定操作上，可能不如直接使用 API 灵活。
  3. Elasticsearch Head：侧重于集群拓扑结构和基本信息展示，如节点状态、索引列表等。对于简单的集群管理和快速查看信息较为方便，但在功能深度和广度上略逊于 Kibana 和 API。
  4. Cerebro：功能丰富，不仅支持多集群管理，还在索引管理、搜索查询等方面有较好的支持。在整体功能丰富度上与 Kibana 相近，但可视化风格和侧重点略有不同。

易用性

  1. Elasticsearch 内置 API：对于不熟悉 HTTP 请求和 JSON 解析的用户来说，使用难度较大。需要手动构造请求 URL，处理参数，并且对返回的 JSON 数据进行解析。
  2. Kibana：具有良好的用户界面，操作简单直观。通过导航栏和可视化组件，用户可以轻松找到所需信息，无需关心底层 API 细节，适合非技术人员和快速查看常用信息的场景。
  3. Elasticsearch Head：同样具有直观的图形界面，操作相对简单。对于初次接触 Elasticsearch 集群管理的用户，能够快速上手并查看基本信息。
  4. Cerebro：用户界面友好，安装和配置相对简单。多集群管理功能使得管理多个 Elasticsearch 集群变得轻松，整体易用性较高。

性能影响

  1. Elasticsearch 内置 API：直接与 Elasticsearch 集群交互，在合理使用的情况下，对集群性能影响较小。但如果频繁发送大量复杂请求，可能会对集群资源造成一定压力。
  2. Kibana：由于依赖 Elasticsearch API 获取数据，本身对 Elasticsearch 集群性能影响取决于数据获取频率和复杂度。Kibana 自身也需要一定的服务器资源来运行可视化和数据处理功能。
  3. Elasticsearch Head：与 Kibana 类似，通过 API 获取数据，对 Elasticsearch 集群性能影响取决于请求频率和复杂度。其作为插件或独立服务运行，自身资源占用相对较小。
  4. Cerebro：通过 HTTP 与 Elasticsearch 集群通信，合理使用时对集群性能影响不大。但在多集群管理且频繁获取信息的情况下，可能会增加一定的网络和集群负载。

可视化效果

  1. Elasticsearch 内置 API：本身不提供可视化功能，需要用户自行处理和展示返回的 JSON 数据，如使用第三方工具进行数据可视化。
  2. Kibana：可视化效果丰富且专业，提供了多种图表类型（柱状图、折线图、饼图等），能够直观展示集群各项指标随时间的变化趋势，方便用户进行数据分析和监控。
  3. Elasticsearch Head：提供了简单的集群拓扑图和表格形式的信息展示，可视化效果相对基础，但对于快速了解集群结构和基本信息较为有效。
  4. Cerebro：可视化风格简洁明了，通过表格和图形展示集群信息。虽然在可视化丰富度上不如 Kibana，但也能满足基本的信息展示和分析需求。

适用场景

  1. Elasticsearch 内置 API：适用于开发人员进行自动化脚本编写、深度定制化的集群管理任务，以及需要获取特定详细信息进行复杂数据分析的场景。
  2. Kibana：主要用于运维监控和业务数据分析场景。运维人员可以通过可视化界面快速了解集群健康和性能趋势，业务人员可以基于数据进行分析和报表生成。
  3. Elasticsearch Head：适合初学者快速熟悉 Elasticsearch 集群结构和基本信息，以及日常简单的集群管理操作，如查看节点状态、索引健康等。
  4. Cerebro：对于管理多个 Elasticsearch 集群的团队，以及需要在一个工具中同时进行集群管理和简单搜索查询操作的场景较为适用。

工具选择考量因素

团队技术能力

  1. 技术熟练团队：如果团队成员对 Elasticsearch 原理和 API 有深入了解，并且有自动化管理和定制化需求，那么 Elasticsearch 内置 API 是一个很好的选择。可以通过编写脚本，实现复杂的集群信息获取和处理逻辑，满足特定业务需求。例如，开发一个定时脚本，每天获取集群资源使用高峰时段的详细信息，并进行分析和报告。
  2. 非技术或混合团队：对于包含非技术人员（如业务分析师、运维专员等）的团队，Kibana、Elasticsearch Head 或 Cerebro 等可视化工具更为合适。这些工具提供直观的界面，无需深入了解技术细节即可快速获取和理解集群信息。例如，业务分析师可以通过 Kibana 的可视化界面，直接查看与业务相关的索引数据和性能指标，而无需编写代码。

具体需求

  1. 简单监控需求：如果只是需要简单查看集群健康状态、节点基本信息等，Elasticsearch Head 或 Cerebro 可以快速满足需求。它们的图形界面能够直观展示这些信息，操作方便快捷。例如，运维人员在日常巡检时，通过 Elasticsearch Head 界面可以迅速判断集群是否存在异常节点。
  2. 深度分析需求：当需要对集群性能、索引优化等进行深入分析时，Kibana 的可视化和数据分析功能更为强大。通过创建各种可视化图表和仪表盘，可以对大量的集群数据进行分析，找出性能瓶颈和潜在问题。例如，通过分析索引的写入和查询性能随时间的变化，优化索引结构和查询策略。
  3. 多集群管理需求：对于管理多个 Elasticsearch 集群的场景，Cerebro 的多集群管理功能使其成为首选。可以在一个界面中同时连接和管理多个集群，方便进行统一监控和操作。例如，大型企业可能有多个不同业务线的 Elasticsearch 集群，通过 Cerebro 可以集中管理和查看所有集群的信息。

资源限制

  1. 服务器资源：如果服务器资源有限，应选择对服务器资源占用较小的工具。Elasticsearch 内置 API 本身对服务器资源占用相对较少，因为它主要依赖于 Elasticsearch 集群自身的处理能力。而 Kibana、Elasticsearch Head 和 Cerebro 等工具都需要一定的服务器资源来运行，在资源紧张的情况下，需要评估其对系统资源的影响。例如，在一个配置较低的测试环境中，可能更适合使用 Elasticsearch 内置 API 进行简单的信息获取，而避免使用资源消耗较大的可视化工具。
  2. 网络资源：考虑工具与 Elasticsearch 集群之间的网络通信对网络资源的占用。如果网络带宽有限，频繁获取大量数据的工具可能会对网络造成压力。例如，一些可视化工具在展示复杂数据时可能需要一次性获取大量的集群信息，这可能会影响网络性能。在这种情况下，需要合理调整数据获取频率和粒度，或者选择对网络资源要求较低的工具。

综合示例

假设我们有一个电商网站，使用 Elasticsearch 构建商品搜索服务。该 Elasticsearch 集群包含多个节点，分布在不同的数据中心。我们的团队由开发人员、运维人员和业务分析师组成。

开发人员

开发人员在进行性能优化时，需要获取详细的索引查询性能数据，包括查询响应时间、命中次数、分片负载等。他们使用 Elasticsearch 内置 API 编写脚本，定时获取这些信息并进行分析。例如，通过以下代码获取特定索引的查询性能统计信息：

curl -X GET "localhost:9200/ecommerce_index/_stats/query?pretty"

通过解析返回的 JSON 数据，开发人员可以深入了解查询性能瓶颈，优化索引结构和查询语句，提高商品搜索的响应速度。

运维人员

运维人员负责监控集群的整体健康状况，确保服务的高可用性。他们主要使用 Kibana 的可视化界面，实时查看集群状态、节点资源使用情况（CPU、内存、磁盘等）以及索引的写入和查询速率。通过 Kibana 的仪表盘，运维人员可以快速发现节点过载、索引写入异常等问题，并及时采取措施进行处理。例如，当发现某个节点的 CPU 使用率持续超过 80%时，运维人员可以进一步查看该节点的详细资源使用情况，并考虑进行节点扩容或负载均衡调整。

业务分析师

业务分析师关注与业务相关的索引数据，如商品销量排名、热门搜索关键词等。他们使用 Kibana 的可视化工具，创建各种图表和报表，为业务决策提供支持。例如，通过创建柱状图展示不同品类商品的销量，帮助业务部门了解市场需求，调整商品策略。同时，业务分析师也可以使用 Elasticsearch Head 或 Cerebro 简单查看索引结构和数据量，辅助进行数据分析。

在这个电商网站的案例中，不同角色根据自身需求选择了不同的工具来查看 Elasticsearch 集群信息，充分发挥了各个工具的优势，确保了 Elasticsearch 集群的稳定运行和业务的高效发展。

通过对上述各种 Elasticsearch 查看集群信息工具的详细介绍、特性对比以及选择考量因素分析，希望能帮助读者根据实际情况，准确选择最适合的工具，更好地管理和优化 Elasticsearch 集群。无论是简单的集群监控，还是复杂的性能分析和多集群管理，都能找到合适的解决方案，提升 Elasticsearch 应用的效率和稳定性。