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1. 监控索引的健康状态信息

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如果创建了一个索引test-3-2-1并且你想知道索引test-3-2-1的健康状态可以使用索引的cat端点，代码如下。

GET /_cat/indices/test-3-2-1?v&format=json

会得到类似于以下的健康状态监控信息

[{"health" : "yellow","status" : "open","index" : "test-3-2-1","uuid" : "mTB_AcxlRTGfQE4ec_TtiQ","pri" : "1","rep" : "1","docs.count" : "4","docs.deleted" : "1","store.size" : "24.3kb","pri.store.size" : "24.3kb"}
]

从上述返回结果可以看出索引的健康状态、运行状态、主分片和每个主分片的副本分片的数量、现有文档总数、删除文档总数、索引占用的空间大小、主分片占用的空间大小。由于该索引运行在单节点上，副本分片无法分配，所以主分片占用的空间和索引占用的总空间大小是一样的。索引的健康状态分为3种，如果存在主分片没有得到分配，则健康状态为red；如果存在副本分片没有得到分配，则健康状态为yellow；如果主分片和副本分片都得到了分配，则健康状态为green。为了让副本分片得到分配，在本地再启动一个节点node-2，代码如下。

.\elasticsearch.bat -Epath.data=data2 -Epath.logs=log2 -Enode.name=node-2

再次查看索引test-3-2-1的健康状态，从下述返回结果可以发现，副本分片成功分配后，索引的健康状态变为green，索引占用的空间大小增大一倍。

[{"health" : "green","status" : "open","index" : "test-3-2-1","uuid" : "mTB_AcxlRTGfQE4ec_TtiQ","pri" : "1","rep" : "1","docs.count" : "4","docs.deleted" : "1","store.size" : "48.6kb","pri.store.size" : "24.3kb"}
]

2. 监控索引分片的段数据

如何查看一个索引的段信息？ 我们可以通过以下代码去查询

GET /_cat/segments/test-3-2-1?v&format=json

会得到类似于以下的信息

[{"index" : "test-3-2-1","shard" : "0","prirep" : "r","ip" : "127.0.0.1","segment" : "_0","generation" : "0","docs.count" : "0","docs.deleted" : "1","size" : "6kb","size.memory" : "0","committed" : "true","searchable" : "false","version" : "8.6.2","compound" : "true"},
……

或者是采用 _segments endpoint查看 得到类似于以下代码片段的信息

"indices" : {"test-3-2-1" : {"shards" : {"0" : [{"routing" : {"state" : "STARTED","primary" : true,"node" : "pbBVcOsqST6V01O1uXYNRw"},"num_committed_segments" : 4,"num_search_segments" : 2,"segments" : {"_0" : {"generation" : 0,"num_docs" : 0,"deleted_docs" : 1,"size_in_bytes" : 6220,"memory_in_bytes" : 0,"committed" : true,"search" : false,"version" : "8.6.2","compound" : true,"attributes" : {"Lucene50StoredFieldsFormat.mode" : "BEST_SPEED"}},
……

随着时间的增长索引段的信息会越来越长，这个时候我们可以采取段合并的方式去对索引段的信息，这里简单的介绍一下索引段合并的作用

索引段合并是指将多个索引段（Index Segment）合并为一个更大的索引段的过程。索引段是在数据库中用于存储索引数据的逻辑单位。索引段合并的作用主要有以下几点：

1. 提高查询性能：当数据库中的索引段过多或过小时，查询性能可能会受到影响。通过合并索引段，可以减少索引段的数量，从而提高查询的效率。

2. 优化存储空间：索引段合并可以减少索引占用的存储空间。合并后的索引段通常会更大，但整体存储效率更高，可以节省磁盘空间。

3. 优化维护成本：当索引段过多时，数据库的维护成本会增加。合并索引段可以减少维护索引的工作量，简化数据库的管理和维护。

需要注意的是，索引段合并并非适用于所有情况。在某些情况下，合并索引段可能会导致性能下降或增加存储空间的占用。因此，在进行索引段合并之前，需要仔细评估数据库的特定情况，并根据实际需求进行决策。

3. 监控索引分片的分配

可以使用_cat/shards查看索引的每个分片的分配结果，也可以使用_shard_stores端点查看索引中已经分配过的分片所在的位置，不显示未分配的分片所在的位置。

使用_shard_stores 会得到类似于以下片段的信息

{"indices" : {"test-3-2-1" : {"shards" : {"0" : {"stores" : [{"pbBVcOsqST6V01O1uXYNRw" : {"name" : "node-1","ephemeral_id" : "zbKz3VxERVOyTvq3pdI_nw","transport_address" : "127.0.0.1:9300","attributes" : {"ml.machine_memory" : "16964157440","xpack.installed" : "true","transform.node" : "true","ml.max_open_jobs" : "20"}},"allocation_id" : "SrHQqwYKTJmxtSYK-Mi6hQ","allocation" : "primary"}]}}}}
}

4. 监控索引分片的恢复

_recovery endpoint

在以下索引分片恢复信息的片段中除了有分片号(id)、恢复类型(type)、起始时间(start time in millis)、结束时间(stop time in millis)、数据来源(source)和目标节点(target)这些常规的字段之外，还包含分片恢复过程中的统计信息，例如恢复了多少个文件(files.total)、占用多大空间(total in bytes)、恢复的事务日志的个数(translog)等。

{"test-3-2-1" : {"shards" : [{"id" : 0,"type" : "EXISTING_STORE","stage" : "DONE","primary" : true,"start_time_in_millis" : 1608079382641,"stop_time_in_millis" : 1608079383111,"total_time_in_millis" : 469,"source" : {"bootstrap_new_history_uuid" : false},"target" : {"id" : "pbBVcOsqST6V01O1uXYNRw","host" : "127.0.0.1","transport_address" : "127.0.0.1:9300","ip" : "127.0.0.1","name" : "node-1"},"index" : {"size" : {"total_in_bytes" : 11631,"reused_in_bytes" : 11631,"recovered_in_bytes" : 0,"percent" : "100.0%"},"files" : {"total" : 10,"reused" : 10,"recovered" : 0,"percent" : "100.0%"},"total_time_in_millis" : 2,"source_throttle_time_in_millis" : 0,"target_throttle_time_in_millis" : 0},"translog" : {"recovered" : 0,"total" : 0,"percent" : "100.0%","total_on_start" : 0,"total_time_in_millis" : 405},"verify_index" : {"check_index_time_in_millis" : 0,"total_time_in_millis" : 0}}]}
}

5. 监控索引的统计指标

主要使用到endpoint stats

{"_shards" : {"total" : 12,"successful" : 6,"failed" : 0},"_all" : {"primaries" : {……},"total" : {……}},"indices" : {"mysougoulog" : {"uuid" : "4uU50jAeS_G_s3fzmLgRAw","primaries" : {"docs" : {"count" : 2,"deleted" : 0},……},"total" : {"docs" : {"count" : 2,"deleted" : 0},……}}}
}