Elasticarch（ES）⽣产集群健康状况为黄⾊（yellow）的官⽅详细解释、
原。。。
⽂章⽬录
介绍
Elasticarch(ES)集群状态显⽰黄⾊时，使⽤cerebro会提⽰显⽰黄⾊原因，如果使⽤其他⼯具，则可以通过健康检查api查看集群状态GET /_cluster/health。
调⽤健康检查api GET /_cluster/health反馈如下信息：
{
"cluster_name":"troll*",
"status":"yellow",
"timed_out":fal,
"number_of_nodes":***,
"number_of_data_nodes":***,
"active_primary_shards":***,
"active_shards":***,
"relocating_shards":***,
"initializing_shards":***,
"unassigned_shards":***,// ~注意看这⾥~
"delayed_unassigned_shards":***,
"number_of_pending_tasks":***,
"number_of_in_flight_fetch":***,
"task_max_waiting_in_queue_millis":***,
"active_shards_percent_as_number":***
}
elasticarch健康装填查询接⼝/_cluster/health接⼝反馈内容解释如下：
响应正⽂
cluster_name
（字符串）集群的名称。
status
（字符串）集群的运⾏状况，基于其主要和副本分⽚的状态。状态为：
– green
所有分⽚均已分配。
– yellow
所有主分⽚均已分配，但未分配⼀个或多个副本分⽚。如果群集中的某个节点发⽣故障，则在修复该节点之前，某些数据可能不可⽤。
– red
未分配⼀个或多个主分⽚，因此某些数据不可⽤。在集群启动期间，这可能会短暂发⽣，因为已分配了主要分⽚。
timed_out
（布尔值）如果fal响应在timeout参数指定的时间段内返回（30s默认情况下）。
number_of_nodes
（整数）集群中的节点数。
考研复试一般考什么number_of_data_nodes
（整数）作为专⽤数据节点的节点数。
active_primary_shards
（整数）活动主分区的数量。
active_shards
（整数）活动主分区和副本分区的总数。
relocating_shards购物商店
（整数）正在重定位的分⽚的数量。
initializing_shards
（整数）正在初始化的分⽚数。
unassigned_shards
（整数）未分配的分⽚数。
delayed_unassigned_shards
（整数）其分配因超时设置⽽延迟的分⽚数。
number_of_pending_tasks
（整数）尚未执⾏的集群级别更改的数量。
number_of_in_flight_fetch
（整数）未完成的访存数量。
bull
task_max_waiting_in_queue_millis
（整数）⾃最早的初始化任务等待执⾏以来的时间（以毫秒为单位）。
active_shards_percent_as_number
（浮动）群集中活动碎⽚的⽐率，以百分⽐表⽰。
问题分析
查看集群状态
# 查看集群健康状态
GET /_cluster/health
查看集群分⽚的情况，重点关注unassigned_shards没有正常分配的副本数量。
“cluster_name” : “*******”,
“status” : “yellow”,
“timed_out” : fal,
八上英语单词表“number_of_nodes” : *******,
乐趣 英文
“number_of_data_nodes” : *******,
“active_primary_shards” : *******,
“active_shards” : *******,
“relocating_shards” : *******,
“initializing_shards” : *******,
“unassigned_shards” : *******,
“delayed_unassigned_shards” : *******,
“number_of_pending_tasks” : *******,
“number_of_in_flight_fetch” : *******,
“task_max_waiting_in_queue_millis” : *******,
“active_shards_percent_as_number” : *******
}
找到问题索引
# 查看索引情况
GET _cat/indices
根据返回值找到异常索引
yello open 索引名 ***** ***** ***** ***** ***** ***** *****
查看详细的异常信息
# 查看异常原因
GET /_cluster/allocation/explain
查看分⽚异常的原因，这⾥提⽰异常原因为：unassigned、node_left、the shard cannot be allocated to the same node on which a copy of the shard already exists和cannot allocate becau allocation is not permitted to any of the nodes，此处是由于节点丢失导致⽆法进⾏副本复制导致。
“index” : “",
“shard” : "”,thereafter
“primary” : “",
“current_state” : “unassigned”,
“unassigned_info” : {
“reason” : “NODE_LEFT”,
“at” : “2020-05-15T06:12:23.967Z”,
“details” : “node_left [KyZROB7BSASwY0i3r7q3nw]”,
“last_allocation_status” : “no_attempt”
},
“can_allocate” : “no”,
freeline
“allocate_explanation” : “cannot allocate becau allocation is not permitted to any of the nodes”,
“node_allocation_decisions” : [
{
“node_id” : “FkwTKuMISlG88uNtelHQbQ”,
“node_name” : “es7_01”,
“transport_address” : “172.21.0.6:9300”,
“node_attributes” : {
“ml.machine_memory” : “12566077440”,
“ml.max_open_jobs” : “20”,
“xpack.installed” : “true”
},
“node_decision” : “no”,
“deciders” : [
{
“decider” : “same_shard”,
“decision” : “NO”,
“explanation” : "the shard cannot be allocated to the same node on which a copy of the shard already exists [[]][0], node[FkwTKuMISlG88uNtelHQbQ], [P], s[STARTED], a[id=l_k948LiTcSqjhp8PRKqVQ]]”
}
hmm]
},
{
“node_id” : “mjNvBmkASwq0Dx6W5028Uw”,anonymously
“node_name” : “es7_03”,
“transport_address” : “172.21.。:9300”,
“node_attributes” : {
“ml.machine_memory” : “12566077440”,
“ml.max_open_jobs” : “20”,
“xpack.installed” : “true”
},
“node_decision” : “no”,
“deciders” : [
{
“decider” : “same_shard”,
“decision” : “NO”,
“explanation” : “the shard cannot be allocated to the same node on which a copy of the shard already exists [[******]]
[0], node[mjNvBmkASwq0Dx6W5028Uw], [R], s[STARTED], a[id=lS8fqbDoRA-ju6QW5psnjA]]”
}
]
}
]
}
处理⽅案
步骤⼀、找到elasticarch集群异常的索引
# 查看索引信息，找出异常索引
GET /_cat/indices\?v
返回：
# health status index uuid pri unt docs.deleted store.size pri.store.size
# green open ** D90ToWRGTpyeJAIy2ZVCvw *** *** *** *** *** ***
# yellow open ** hXI3lFOlSVi6gnqREZzEwQ *** *** *** *** *** ***
# green open .kibana_task_manager_1 akJZg3QkRta-oGH8BEfhXA *** *** *** *** *** ***
# green open .apm-agent-configuration f5ftL0VISRm36KXnN3QtPQ *** *** *** *** *** ***
# green open .kibana_1 d5k_3pOkRSe95Cf-dMo0SQ *** *** *** *** *** ***
从以上信息中可以看出第⼆⾏的索引存在异常，为黄⾊(yellow),elasticarch健康状态为黄⾊则代表所有主分⽚均已分配，但未分配⼀个或多个副本分⽚。如果群集中的某个节点发⽣故障，则在修复该节点之前，某些数据可能不可⽤。则将副本集⼤⼩进⾏重新设置即可。
步骤⼆、查看es集群健康信息，以及黄⾊状态索引的ttings信息进⾏分析
查看es集群的健康状态GET /_cluster/health
返回信息如下：
{
"cluster_name":"troll*",
"status":"yellow",
"timed_out":fal,
"number_of_nodes":***,
"number_of_data_nodes":***,
"active_primary_shards":***,
"active_shards":***,
"relocating_shards":***,
"initializing_shards":***,
意趣
"unassigned_shards":***,// ~注意看这⾥~
"delayed_unassigned_shards":***,
"number_of_pending_tasks":***,
"number_of_in_flight_fetch":***,
"task_max_waiting_in_queue_millis":***,
"active_shards_percent_as_number":***
}
对照返回值官⽅⽂档解释(如上介绍中)，发现存在部分副本分⽚为正常分配的情况。
查看es集群黄⾊状态索引的ttings
# 查看索引设置
GET /***/_ttings
反馈信息如下：
{
"***" : {
"ttings" : {
"index" : {
"creation_date" : "***",
"number_of_shards" : "***",
"number_of_replicas" : "***", // 关注此处的副本分⽚的⼤⼩
"uuid" : "hXI3lFOlSVi6gnqREZzEwQ",
"version" : {
"created" : "***"
},
"provided_name" : "***"
}
}
}
}
步骤三、分析并解决问题
此处假设number_of_replicas的数量为3，则说明3个分⽚未分配。我们需要根据不同的情况进⾏分析：
