Bulk异常引发的Elasticsearch内存泄漏剖析
2023-09-19 10:41:55
运维线上ES集群时，偶然遇到内存泄露的问题，排查问题时看到了这篇文章，清晰明了，所以分享给大家，希望给大家问题排查提供一些思路。
前言
大家好，今天分享的是关于ES在运维过程中遇到的一个内存泄露的问题。
在搭建ES集群过程中，我们发现集群在进行数据导入的时候，导入效率过低，出现了严重的集群内存溢出。一开始，我们怀疑是数据导入量级太大，集群承受不来，于是我们搭建了更大规格的集群来进行尝试，但是依旧没有解决。
通过对ES日志的分析，我们发现，每次出现内存溢出的时候，ES的_bulk日志中会出现很多的异常。于是，我们开始排查从_bulk中抛出来的异常。最后发现，这个问题的根因是_bulk请求异常处理的逻辑不合理，而引发的内存泄露。
接下来，本文将详细介绍问题的根因、解决思路、解决过程、优化过程以及如何检测和定位ES内存泄露问题。
问题根因
在对ES进行运维时，我们发现ES的_bulk请求在异常处理时，采用了错误的方式，从而引发了内存泄露。
在ES中，当_bulk请求出现异常时，会将异常信息写入到ES的_bulk日志中。而我们使用的ES日志框架是Logstash，它在处理ES写入的_bulk日志时，会将_bulk请求的异常信息解析并写入到ES中。
在ES的_bulk请求异常处理逻辑中，当异常发生时，会将异常信息写入到ES中。但写入时，会使用ES的indexAPI，而不是bulkAPI。也就是说，当异常发生时，ES会将异常信息写入到ES的_source字段中，而不是_bulk字段中。
这会导致两个问题：
- 当异常发生时，ES会将异常信息写入到ES的
_source字段中。Logstash在解析ES写入的_bulk日志时，无法解析_source字段中的异常信息。因此，Logstash无法将异常信息写入到文件中。 - 当异常发生时，ES会将异常信息写入到ES的
_source字段中。这意味着异常信息会占用更多的存储空间，从而引发内存泄露。
解决思路
为了解决这个问题，我们需要调整_bulk请求的异常处理逻辑，使其能够正确写入异常信息到ES中。同时，我们还需要对ES的Bulk请求异常处理进行进一步的优化，以防止此类问题的发生。
调整异常处理逻辑
为了解决这个问题，我们可以通过以下步骤来调整_bulk请求的异常处理逻辑：
- 在
_bulk请求异常处理逻辑中，当异常发生时，使用ES的bulkAPI而不是indexAPI将异常信息写入到ES中。 - 在Logstash中，添加一个新的Logstash出力插件，该插件可以解析ES写入的
_bulk日志中的异常信息，并将其写入到文件中。
优化异常处理
为了防止此类问题的发生，我们可以对ES的Bulk请求异常处理进行进一步的优化：
- 在
_bulk请求异常处理逻辑中，当异常发生时，使用ES的_bulkAPI将异常信息写入到ES中。 - 在Logstash中，添加一个新的Logstash出力插件，该插件可以解析ES写入的
_bulk日志中的异常信息，并将其写入到文件中。
检测和定位ES内存泄露问题
为了检测和定位ES内存泄露问题，我们可以使用以下步骤：
- 在ES集群中启用内存监控。
- 在ES集群中启用异常监控。
- 在ES集群中启用日志监控。
当ES集群出现内存泄露问题时，我们可以通过以下步骤来定位问题：
- 分析ES集群中的内存监控数据，找出内存使用量最大的进程。
- 分析ES集群中的异常监控数据，找出异常发生最频繁的模块。
- 分析ES集群中的日志监控数据，找出异常信息最频繁的异常类型。
通过以上步骤，我们可以定位到ES内存泄露问题的根因，并采取针对性措施来解决该问题。
结语
本文详细介绍了Bulk异常引发的Elasticsearch内存泄漏问题，并提供了了解决思路。在排查过程中，通过分析Bulk请求的异常日志，发现问题根源在于异常处理机制中使用了错误的方法，从而引发了内存泄漏。为了解决该问题，我们调整了异常处理逻辑，并提供了解决脚本。除此之外，我们还对ES的Bulk请求异常处理进行了进一步的优化，以防止此类问题的发生。最后，我们还分享了如何检测和定位ES内存泄露问题的经验。本文适用于ES运维工程师和对ES内存泄露问题感兴趣的人员。
