- Logstash
- Logstash - 入门示例
- 入门示例 - 下载安装
- 入门示例 - hello world
- 入门示例 - 配置语法
- 入门示例 - plugin的安装
- 入门示例 - 长期运行
- Logstash - 插件配置
- 插件配置 - input配置
- input配置 - file
- input配置 - stdin
- input配置 - syslog
- input配置 - tcp
- 插件配置 - codec配置
- codec配置 - json
- codec配置 - multiline
- codec配置 - collectd
- codec配置 - netflow
- 插件配置 - filter配置
- filter配置 - date
- filter配置 - grok
- filter配置 - dissect
- filter配置 - geoip
- filter配置 - json
- filter配置 - kv
- filter配置 - metrics
- filter配置 - mutate
- filter配置 - ruby
- filter配置 - split
- filter配置 - elapsed
- 插件配置 - output配置
- output配置 - elasticsearch
- output配置 - email
- output配置 - exec
- output配置 - file
- output配置 - nagios
- output配置 - statsd
- output配置 - stdout
- output配置 - tcp
- output配置 - hdfs
- Logstash - 场景示例
- 场景示例 - nginx访问日志
- 场景示例 - nginx错误日志
- 场景示例 - postfix日志
- 场景示例 - ossec日志
- 场景示例 - windows系统日志
- 场景示例 - Java日志
- 场景示例 - MySQL慢查询日志
- Logstash - 性能与测试
- 性能与测试 - generator方式
- 性能与测试 - 监控方案
- 监控方案 - logstash-input-heartbeat方式
- 监控方案 - jmx启动参数方式
- 监控方案 - API方式
- Logstash - 扩展方案
- 扩展方案 - 通过redis传输
- 扩展方案 - 通过kafka传输
- 扩展方案 - AIX 平台上的logstash-forwarder-java
- 扩展方案 - rsyslog
- 扩展方案 - nxlog
- 扩展方案 - heka
- 扩展方案 - fluent
- 扩展方案 - Message::Passing
- Logstash - 源码解析
- 源码解析 - pipeline流程
- 源码解析 - Event的生成
- Logstash - 插件开发
- 插件开发 - utmp插件示例
- Beats
- Beats - filebeat
- Beats - packetbeat网络流量分析
- Beats - metricbeat
- Beats - winlogbeat
- ElasticSearch
- ElasticSearch - 架构原理
- 架构原理 - segment、buffer和translog对实时性的影响
- 架构原理 - segment merge对写入性能的影响
- 架构原理 - routing和replica的读写过程
- 架构原理 - shard的allocate控制
- 架构原理 - 自动发现的配置
- ElasticSearch - 接口使用示例
- 接口使用示例 - 增删改查操作
- 接口使用示例 - 搜索请求
- 接口使用示例 - Painless脚本
- 接口使用示例 - reindex接口
- ElasticSearch - 性能优化
- 性能优化 - bulk提交
- 性能优化 - gateway配置
- 性能优化 - 集群状态维护
- 性能优化 - 缓存
- 性能优化 - fielddata
- 性能优化 - curator工具
- 性能优化 - profile接口
- ElasticSearch - rally测试方案
- ElasticSearch - 多集群互联
- ElasticSearch - 别名的应用
- ElasticSearch - 映射与模板的定制
- ElasticSearch - puppet-elasticsearch模块的使用
- ElasticSearch - 计划内停机升级的操作流程
- ElasticSearch - 镜像备份
- ElasticSearch - rollover和shrink
- ElasticSearch - Ingest节点
- ElasticSearch - Hadoop 集成
- Hadoop 集成 - spark streaming交互
- ElasticSearch - 权限管理
- 权限管理 - Shield
- 权限管理 - Search-Guard 在 Elasticsearch 2.x 上的运用
- ElasticSearch - 监控方案
- 监控方案 - 监控相关接口
- 监控相关接口 - 集群健康状态
- 监控相关接口 - 节点状态
- 监控相关接口 - 索引状态
- 监控相关接口 - 任务管理
- 监控相关接口 - cat 接口的命令行使用
- 监控方案 - 日志记录
- 监控方案 - 实时bigdesk方案
- 监控方案 - cerebro
- 监控方案 - zabbix trapper方案
- ElasticSearch - ES在运维监控领域的其他玩法
- ES在运维监控领域的其他玩法 - percolator接口
- ES在运维监控领域的其他玩法 - watcher报警
- ES在运维监控领域的其他玩法 - ElastAlert
- ES在运维监控领域的其他玩法 - 时序数据库
- ES在运维监控领域的其他玩法 - Grafana
- ES在运维监控领域的其他玩法 - juttle
- ES在运维监控领域的其他玩法 - Etsy的Kale异常检测
- Kibana 5
- Kibana 5 - 安装、配置和运行
- Kibana 5 - 生产环境部署
- Kibana 5 - discover功能
- Kibana 5 - 各visualize功能
- 各visualize功能 - area
- 各visualize功能 - table
- 各visualize功能 - line
- 各visualize功能 - markdown
- 各visualize功能 - metric
- 各visualize功能 - pie
- 各visualize功能 - tile map
- 各visualize功能 - vertical bar
- Kibana 5 - dashboard功能
- Kibana 5 - timelion 介绍
- Kibana 5 - console 介绍
- Kibana 5 - setting功能
- Kibana 5 - 常用sub agg示例
- 常用sub agg示例 - 函数堆栈链分析
- 常用sub agg示例 - 分图统计
- 常用sub agg示例 - TopN的时序趋势图
- 常用sub agg示例 - 响应时间的百分占比趋势图
- 常用sub agg示例 - 响应时间的概率分布在不同时段的相似度对比
- Kibana 5 - 源码解析
- 源码解析 - .kibana索引的数据结构
- 源码解析 - 主页入口
- 源码解析 - discover解析
- 源码解析 - visualize解析
- 源码解析 - dashboard解析
- Kibana 5 - 插件
- 插件 - 可视化开发示例
- 插件 - 后端开发示例
- 插件 - 完整app开发示例
- Kibana 5 - Kibana报表
- 竞品对比
文章来源于网络收集而来,版权归原创者所有,如有侵权请及时联系!
监控相关接口 - 索引状态
索引状态监控接口的输出信息和节点状态监控接口非常类似。一般情况下,这个接口单独监控起来的意义并不大。
不过在 ES 1.6 版开始,加入了对索引分片级别的 commit id 功能。
回忆一下之前原理章节的内容,commit 是在分片内部,对每个 segment 做的。而数据在主分片和副本分片上,是由各自节点自行做 segment merge 操作,所以副本分片和主分片的 segment 的 commit id 是不一致的。这导致 ES 副本恢复时,跟主分片比对 commit id,基本上每个 segment 都不一样,所以才需要从主分片完整重传一份数据。
新加入分片级别的 commit id 后,副本恢复时,先比对跟主分片的分片级 commit id,如果一致,直接本地恢复副本分片内容即可。
查看分片级别 commit id 的命令如下:
# curl 'http://127.0.0.1:9200/logstash-mweibo-2015.06.15/_stats/commit?level=shards&pretty'
...
"indices" : {
"logstash-2015.06.15" : {
"primaries" : { },
"total" : { },
"shards" : {
"0" : [ {
"routing" : {
"state" : "STARTED",
"primary" : true,
"node" : "AqaYWFQJRIK0ZydvVgASEw",
"relocating_node" : null
},
"commit" : {
"generation" : 726,
"user_data" : {
"translog_id" : "1434297603053",
"sync_id" : "AU4LEh6wnBE6n0qcEXs5"
},
"num_docs" : 36792652
}
} ],
...
注意:为了节约频繁变更的资源消耗,ES 并不会实时更新分片级 commit id。只有连续 5 分钟没有新数据写入的索引,才会触发给索引各分片更新 commit id 的操作。如果你查看的是一个还在新写入数据的索引,看到的内容应该是下面这样:
"commit" : {
"generation" : 590,
"user_data" : {
"translog_id" : "1434038402801"
},
"num_docs" : 29051938
}
如果你对这篇内容有疑问,欢迎到本站社区发帖提问 参与讨论,获取更多帮助,或者扫码二维码加入 Web 技术交流群。
绑定邮箱获取回复消息
由于您还没有绑定你的真实邮箱,如果其他用户或者作者回复了您的评论,将不能在第一时间通知您!
发布评论