ES 慢查询日志收集实战总结

前言

在执行elasticsearch查询的时候，有些查询会占用大量的资源导致响应很慢，这个时候就需要ES对慢查询进行监控。找到那些响应很慢的请求。ES的请求主要分为搜索和索引，ES也分别提供了这两种类型请求的慢查询日志。
搜索慢日志
慢搜索日志配置可以记录响应慢的搜索（查询和获取阶段）并将其放到一个专门的日志文件，这个配置只针对当前分片节点有效。

# vim /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
# 记录获取慢日志
index.search.slowlog.threshold.fetch.warn: 1s
index.search.slowlog.threshold.fetch.info: 200ms
index.search.slowlog.threshold.fetch.debug: 60ms
index.search.slowlog.threshold.fetch.trace: 50ms
# 记录查询慢日志
index.search.slowlog.threshold.query.warn: 1s
index.search.slowlog.threshold.query.debug: 500ms

日志级别为（warn、info、debug、trace）可以通过给日志分级来控制日志的记录。不是所有级别的日志都需要记录，多个级别记录的好处是可以根据级别减少日志的数量，根据业务需要只关注重点的日志。日志记录是在分片级别范围完成的，意味着在特定分片中执行查询请求，不包含整个可以广播到多个分片执行的搜索请求，分片级别的日志记录好处是关联特定机器上的时机执行操作。

索引慢日志
索引慢日志类似于搜索慢日志的功能。日志文件以_index_indexing_slow_log_file.log 结尾，日志和阀值可以在elasticsearch.yml文件中配置。

# vim /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
index.search.slowlog.threshold.index.warn: 10s
index.search.slowlog.threshold.index.info: 5s
index.search.slowlog.threshold.index.debug: 2s
index.search.slowlog.threshold.index.trace: 500ms
index.search.slowlog.level: info
index.search.slowlog.source: 1000

默认情况下，ES会记录_source 中前1000个字符到慢日志中。可以用index.search.slowlog.source进行修改。设置为false或0完全跳过日志记录源，设置为true会记录整个源（无论有多大）。

Logging配置

搜索慢日志和索引慢日志在elasticsearch.yml中开启后，还需要在logging.yml中配置，配置如下：

# vim /etc/elasticsearch/logging.yml
index.search.slowlog: TRACE, index_search_slow_log_file
index.indexing.slowlog: TRACE, index_indexing_slow_log_file
additivity:
  index.search.slowlog: true
  index.indexing.slowlog: true
  deprecation: false

index_search_slow_log_file:
  type: dailyRollingFile # 日志类型，每天一个文件
  file: ${path.logs}/${cluster.name}_index_search_slowlog.log   # 文件命名格式
  datePattern: "‘.‘yyyy-MM-dd"  # 每日备份的后缀
  layout:
type: pattern
     conversionPattern: "[%d{ISO8601}][%-5p][%-25c] %m%n"   #记录日志的开头格式

index_indexing_slow_log_file:
   type: dailyRollingFile
   file: ${path.logs}/${cluster.name}_index_indexing_slowlog.log
   datePattern: "‘.‘yyyy-MM-dd"
   layout:
     type: pattern
     conversionPattern: "[%d{ISO8601}][%-5p][%-25c] %m%n"

通过API动态设置慢日志

这时一个索引级别的日志，也就是说可以独立应用给索引：

PUT /my_index/_settings
{
    "index.search.slowlog.threshold.query.warn" : "10s", # 查询慢于10秒输出一个WARN日志
    "index.search.slowlog.threshold.fetch.debug": "500ms", # 获取慢于500毫秒输出一个DEBUG日志
    "index.indexing.slowlog.threshold.index.info": "5s"     # 索引慢于5秒输出一个INFO日志
}

logstash收集ES慢日志到ES存储中

这里仅提供一个logstash配置文件，你只需要修改此配置文件的慢查询日志路径和ES服务器集群信息，即可应用到你的ELK环境中。

input{
    file{
        start_position => "beginning"   
        path=> ["填入你的ES慢日志路径"]
        sincedb_path => "./slowlogdb"
}
}
filter {
ruby{
  code => "temp=event[‘message‘].split(‘, ‘);

  t1= temp[0]
  common_attr=t1.split(‘]‘)
  event[‘time‘]=common_attr[0].split(‘[‘)[1]
  event[‘loglevel‘]=common_attr[1].split(‘[‘)[1]
  event[‘slowtype‘]=common_attr[2].split(‘[‘)[1]
  event[‘indexname‘]=common_attr[3].split(‘[‘)[1]

  t2= temp[1]
  time_attr=t2.split(‘[‘)
  event[‘took_millis‘]= time_attr[1].split(‘]‘)[0]

  t3= temp[2]
  t4= temp[3]
  t5= temp[4]
  t6= temp[5]
  shards_attr=t6.split(‘[‘)
  event[‘total_shards‘]= shards_attr[1].split(‘]‘)[0]

  t7= temp[6]
  t8= temp[7]
  event[‘search_type‘]= t5
  event[‘message‘]= t7
  event[‘extra_source‘]= t8
 "}

   mutate{
       convert => ["took_millis","integer"] #设置took_millis的类型为integer类型
   }

   mutate{
       convert => ["total_shards","integer"] #设置total_shards的类型为integer类型
   }
}

output{
  elasticsearch{
   index => "es-slowlog-%{+YYYY-MM}"
   hosts=> [填入你的ES集群主机列表]
   flush_size => 3000
   }
}

在logstash调试模式输出ES慢日志各字段含义说明：

{
        # 慢查询的语句
         "message" => "source[{\"fields\":[\"_parent\",\"_source\"],\"query\":{\"bool\":{\"must\":[],\"must_not\":[],\"should\":[{\"match_all\":{}}]}},\"from\":0,\"size\":50,\"sort\":[],\"aggs\":{},\"version\":true}]",
        "@version" => "1",
"@timestamp" => "2018-03-15T12:20:40.091Z",
       # 慢查询日志路径
"path" => "/root/test.log",
# 慢查询主机名
"host" => "c7-node1.fblinux.com",
# 慢查询产生时间
"time" => "2018-03-15 11:26:30,318",
# 慢查询级别
        "loglevel" => "INFO ",
           # 慢查询类型
        "slowtype" => "index.search.slowlog.query",
          # 索引名称
"indexname" => "test-2018-03",
      # 慢查询时间，单位毫秒
"took_millis" => 64,
     # 总shards数量
    "total_shards" => 1188,
     "search_type" => "search_type[QUERY_THEN_FETCH]",
    "extra_source" => "extra_source[],"
}

版权申明：作者：西门飞冰，一名90后it男，一直在北京工作，热爱运动，热爱冒险，热爱旅行。原文：http://www.fblinux.com/?p=1334，由作者原创投稿，版权归原创者所有。除非无法确认，我们都会标明作者及出处，如有侵权烦请告知，我们会立即删除并表示歉意，谢谢。

ES 慢查询日志收集实战总结

原文：https://blog.51cto.com/15127557/2665910