Elasticsearch Index Monitoring(索引监控)之Index Stats API详解(2)

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• exists_time_in_millis

命中的操作总耗时。

• missing_total

未命中的总次数。

• missing_time_in_millis

未命中的操作的总耗时。

• current

当前正在执行的个数。

5、search

查询api的统计信息，其返回示例如下：

“search” : {

“open_contexts” : 0,

“query_total” : 0,

“query_time_in_millis” : 0,

“query_current” : 0,

“fetch_total” : 0,

“fetch_time_in_millis” : 0,

“fetch_current” : 0,

“scroll_total” : 0,

“scroll_time_in_millis” : 0,

“scroll_current” : 0,

“suggest_total” : 0,

“suggest_time_in_millis” : 0,

“suggest_current” : 0

},

其返回字段说明如下：

• open_contexts

正在打开的查询上下文个数。

• query_total

查询出来的总数据条数。

• query_time_in_millis

查询阶段所耗费的时间。

• query_current

当前正在查询个数。

• fetch_total

fetch操作的次数。

• fetch_time_in_millis

fetch阶段总耗时时间。

• fetch_current

正在fetch的次数。

• scroll_total

通过scroll api查询数据总条数。

• scroll_time_in_millis

通过scroll api总耗时时间。

• scroll_current

当前滚动api调用次数。

• suggest_total

通过suggest api获取的推荐总数量。

• suggest_time_in_millis

suggest总耗费时间。

• suggest_current

正在执行suggest api的个数。

6、merges

合并相关的统计信息，其输出示例如下：

“merges” : {

“current” : 0,

“current_docs” : 0,

“current_size_in_bytes” : 0,

“total” : 0,

“total_time_in_millis” : 0,

“total_docs” : 0,

“total_size_in_bytes” : 0,

“total_stopped_time_in_millis” : 0,

“total_throttled_time_in_millis” : 0,

“total_auto_throttle_in_bytes” : 104857600

}

其返回字段说明如下：

• current

总发生的合并次数。

• current_docs

当前正在发生合并的文档数。

• current_size_in_bytes

当前合并参与的文档总大小，单位字节。

• total

总发生的合并次数。

• total_time_in_millis

合并的总耗时（单位毫秒）。

• total_docs

merge(合并)时总处理的文档个数。

• total_size_in_bytes

merge(合并)时总处理的文档总大小（字节）。

• total_stopped_time_in_millis

merge(合并)时总停止时间（吞吐率为0）。

• total_throttled_time_in_millis

超过指定吞吐率而暂停的时间（节流）。

• total_auto_throttle_in_bytes

自动进行流控的阔值,默认速率20m/s。

7、refresh

刷新索引相关的统计。

“refresh” : {

“total” : 15,

“total_time_in_millis” : 0,

“listeners” : 0

}

其返回字段说明如下：

• total

执行刷新的总次数。

• total_time_in_millis

执行刷新总耗时。

• listeners

等待刷新侦听器的数量。

8、flush

刷盘的统计信息。

“flush” : {

“total” : 5,

“periodic” : 0,

“total_time_in_millis” : 0

}

其返回字段说明如下：

• total

执行刷盘操作的次数。

• periodic

当translog超过刷新阈值时周期性触发的刷新次数。

• total_time_in_millis

刷盘操作总耗时时间。

9、warmer

索引分片(shard)预热统计信息，分片预热是指为索引创建一个分片节点时，是否对该索引预热（为索引创建一bitset位图）。其统计示例如下：

“warmer” : {

“current” : 0,

“total” : 5,

“total_time_in_millis” : 0

}

其返回字段说明如下：

• current

当前正在预热的个数。

• total

总共发生的预热次数。

• total_time_in_millis

分片预热总耗时。

10、query_cache

查询缓存统计信息，其示例如下：

“query_cache” : {

“memory_size_in_bytes” : 0,

“total_count” : 0,

“hit_count” : 0,

“miss_count” : 0,

“cache_size” : 0,

“cache_count” : 0,

“evictions” : 0

}

其返回字段说明如下：

• memory_size_in_bytes

查询缓存占用的内存空间，单位为字节。

• total_count

缓存中查询的总次数，等于hit_count + miss_count。

• hit_count

查询缓存命中的次数。

• miss_count

查询缓存未命中的次数。

• cache_size

当前查询缓存中缓存文档的个数。

• cache_count

查询缓存总缓存文档个数（包含已经被换出evictions的文档个数）。

• evictions

查询缓存被逐出的总数。

11、fielddata

fielddata统计信息，fielddata主要用加快text字段排序与聚合的性能，存储词根与文档的映射关系存储在在内存，在内存中进行排序与聚合。

“fielddata” : {

“memory_size_in_bytes” : 0,

“evictions” : 0

}

其返回字段说明如下：

• memory_size_in_bytes

当前占用内存的大小。

• evictions

被逐出词根的个数。

12、completion

completion(自动填充)相关统计，其输出示例为：

“completion” : {

“size_in_bytes” : 0

},

其返回字段说明如下：

• size_in_bytes

自动提示占用字节数。

13、segments

检索打开段的内存使用情况。可选地，设置include_segment_file_size=true(默认为false)，将输出每个lucene索引文件的聚合磁盘使用情况，其返回示例如下：

“segments” : {

“count” : 32,

“memory_in_bytes” : 38078,

“terms_memory_in_bytes” : 23838,

“stored_fields_memory_in_bytes” : 9984,

“term_vectors_memory_in_bytes” : 0,

“norms_memory_in_bytes” : 2048,

“points_memory_in_bytes” : 32,

“doc_values_memory_in_bytes” : 2176,

“index_writer_memory_in_bytes” : 0,

“version_map_memory_in_bytes” : 0,

“fixed_bit_set_memory_in_bytes” : 0,

“max_unsafe_auto_id_timestamp” : -1,

“file_sizes” : { }

},

其返回字段说明如下：

• count

该索引目前拥有的总段数。

• memory_in_bytes

该索引缓存在内存中字节数。

• terms_memory_in_bytes

倒排索引(term)缓存在内中所占字节数。

• stored_fields_memory_in_bytes

该索引定义为stored_fields字段在内存中缓存的字节数。

• term_vectors_memory_in_bytes

该索引term_vectors(词向量)在内存中所占字节数量。

• norms_memory_in_bytes

该索引存储对应norms=true的字段当前在内存中缓存字节数。

• points_memory_in_bytes

与地理位置相关的缓存数据。

• doc_values_memory_in_bytes

设置为doc_values缓存在内存中的字节数（doc_values,列式存储）。

• index_writer_memory_in_bytes

用于优化索引写的缓存（减少写磁盘的频率）。

• version_map_memory_in_bytes

关于文档的版本映射所占内存大小。

• fixed_bit_set_memory_in_bytes

fixed_bit_set内存，专门用来做nested查询的。

• max_unsafe_auto_id_timestamp

es内部当前的自增id。

• file_sizes

其中如果设置为true，则file_sizes主要包含如下统计信息：

14、translog

translog统计信息（有点类似于innodb的redo日志），其输出示例如下：

“translog” : {

“operations” : 0,

“size_in_bytes” : 1100,

“uncommitted_operations” : 0,

“uncommitted_size_in_bytes” : 1100,

“earliest_last_modified_age” : 0

}

其返回字段说明如下：

• operations

写translog的次数（索引文档、更新文档、删除文档的总操作数量）。

• size_in_bytes

translog实例管理的translog文件总大小。（一个索引引擎(internalengine)示例包含一个translog实例）。

• uncommitted_operations

当前还未提交到lucene中的操作次数（索引文档、更新文档、删除文档的操作数量）。

• uncommitted_size_in_bytes

translog中未提交到lucene中的字节数。

• earliest_last_modified_age

以秒为单位返回translog文件中最老条目的年龄。

15、request_cache

请求缓存的统计信息，其输出示例如下：

“request_cache” : {

“memory_size_in_bytes” : 0,

“evictions” : 0,

“hit_count” : 0,

“miss_count” : 0

},

其返回字段说明如下：

• memory_size_in_bytes

请求缓存占用内存总大小。

• evictions

请求缓存被剔除出次数。

• hit_count

请求缓存被命中次数。

• miss_count

请求缓存未命中次数。

16、recovery

recovery(恢复)相关的统计信息，其输出示例：

“recovery” : {

“current_as_source” : 0,

“current_as_target” : 0,

“throttle_time_in_millis” : 0

}

其返回字段说明如下：

• current_as_source

作为源分片，正在执行恢复的分片数量 。

• current_as_target

作为目标分片，正在执行恢复的分片数量。

• throttle_time_in_millis

恢复过程总等待时间。

indices stats返回的结果是在索引级别的聚合，包含三个维度:primaries(所有主节点进行聚合)、total(所有主节点、副本节点进行聚合)、indices(索引级别)。

下面给出在java中使用index stats示例来结束本篇的讲解。

elasticsearch index stats java示例如下：(当前elasticsearch6.4.0 high rest client未提供对应api的封装)

public static final void test_indices_statsindex() {

transportclient client = esclient.gettransportclient();

try {

indicesstatsrequest request = new indicesstatsrequest();

总结

三个工作日收到了offer，头条面试体验还是很棒的，这次的头条面试好像每面技术都问了我算法，然后就是中间件、mysql、redis、kafka、网络等等。

• 第一个是算法

关于算法，我觉得最好的是刷题，作死的刷的，多做多练习，加上自己的理解，还是比较容易拿下的。

而且，我貌似是将《算法刷题leetcode中文版》、《算法的乐趣》大概都过了一遍，尤其是这本

《算法刷题leetcode中文版》总共有15个章节：编程技巧、线性表、字符串、栈和队列、树、排序、查找、暴力枚举法、广度优先搜索、深度优先搜索、分治法、贪心法、动态规划、图、细节实现题

《算法的乐趣》共有23个章节：

• 第二个是redis、mysql、kafka（给大家看下我都有哪些复习笔记）

基本上都是面试真题解析、笔记和学习大纲图，感觉复习也就需要这些吧（个人意见）

• 第三个是网络（给大家看一本我之前得到的《java核心知识整理》包括30个章节分类，这本283页的java核心知识整理还是很不错的，一次性总结了30个分享的大知识点）

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、kafka、网络等等。

• 第一个是算法

关于算法，我觉得最好的是刷题，作死的刷的，多做多练习，加上自己的理解，还是比较容易拿下的。

而且，我貌似是将《算法刷题leetcode中文版》、《算法的乐趣》大概都过了一遍，尤其是这本

《算法刷题leetcode中文版》总共有15个章节：编程技巧、线性表、字符串、栈和队列、树、排序、查找、暴力枚举法、广度优先搜索、深度优先搜索、分治法、贪心法、动态规划、图、细节实现题

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《算法的乐趣》共有23个章节：

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• 第二个是redis、mysql、kafka（给大家看下我都有哪些复习笔记）

基本上都是面试真题解析、笔记和学习大纲图，感觉复习也就需要这些吧（个人意见）

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• 第三个是网络（给大家看一本我之前得到的《java核心知识整理》包括30个章节分类，这本283页的java核心知识整理还是很不错的，一次性总结了30个分享的大知识点）

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