Elasticsearch 使用 线程池 来管理并发操作的 CPU 资源。高 CPU 使用率通常意味着一个或多个线程池运行缓慢。

如果线程池耗尽，Elasticsearch 将 拒绝 与该线程池相关的请求。例如，如果 search 线程池耗尽，Elasticsearch 将拒绝搜索请求，直到有更多线程可用。

如果 数据层 （以及分配给该层的节点）经历的流量多于其他层，则可能会遇到高 CPU 使用率。这种资源利用率的不平衡也称为 热点 。

检查 CPU 使用率

您可以使用 cat 节点 API 检查每个节点的 CPU 使用率。

resp = client.cat.nodes(
    v=True,
    s="cpu:desc",
print(resp)

response = client.cat.nodes(
  v: true,
  s: 'cpu:desc'
puts response

const response = await client.cat.nodes({
  v: "true",
  s: "cpu:desc",
console.log(response);

响应的 cpu 列包含当前 CPU 使用率（以百分比表示）。 name 列包含节点的名称。CPU 使用率升高但短暂是正常的。但是，如果 CPU 使用率在较长时间内保持升高，则应进行调查。

要跟踪随时间推移的 CPU 使用率，我们建议启用监控。

Elasticsearch 服务

(推荐)启用 日志和指标 。启用日志和指标后，监控信息将在 Kibana 的 堆栈监控 页面上可见。

您还可以启用 CPU 使用率阈值警报 ，以便通过电子邮件收到有关潜在问题的通知。

从您的部署菜单中，查看 性能 页面。在此页面上，您可以查看两个关键指标

CPU 使用率 ：您的部署的 CPU 使用率，以百分比表示。 CPU 配额 ：您剩余的 CPU 配额，以 CPU 时间的秒数衡量。

此 API 以纯文本形式返回任何热点线程的细分。高 CPU 使用率通常与 长时间运行的任务或任务积压 相关。

以下提示概述了高 CPU 使用率的最常见原因及其解决方案。

繁重的索引和搜索负载可能会耗尽较小的线程池。为了更好地处理繁重的负载，请向集群中添加更多节点或升级现有节点以提高容量。

分散批量请求

虽然比单个请求更有效，但大型 批量索引 或 多搜索 请求仍然需要 CPU 资源。如果可能，请提交较小的请求并在它们之间留出更多时间。

取消长时间运行的搜索

长时间运行的搜索可能会阻塞 search 线程池中的线程。要检查这些搜索，请使用 任务管理 API 。

resp = client.tasks.list(
    actions="*search",
    detailed=True,
print(resp)

response = client.tasks.list(
  actions: '*search',
  detailed: true
puts response

const response = await client.tasks.list({
  actions: "*search",
  detailed: "true",
console.log(response);

"type" : "transport", "action" : "indices:data/read/search", "description" : "indices[my-index], search_type[QUERY_THEN_FETCH], source[{\"query\":...}]", "start_time_in_millis" : 4081771730000, "running_time_in_nanos" : 13991383, "cancellable" : true

要取消搜索并释放资源，请使用 API 的 _cancel 端点。

resp = client.tasks.cancel(
    task_id="oTUltX4IQMOUUVeiohTt8A:464",
print(resp)

response = client.tasks.cancel(
  task_id: 'oTUltX4IQMOUUVeiohTt8A:464'
puts response

const response = await client.tasks.cancel({
  task_id: "oTUltX4IQMOUUVeiohTt8A:464",
console.log(response);