【Graylog】索引別名deflector的異常處理和索引分片數限制解除

索引別名deflector的異常處理

官方推薦處理步驟

Stop all Graylog nodes
(OPTIONAL) If you want to keep the already ingested messages, reindex them into the Elasticsearch index with the greatest number, e. g. graylog_23 if you want to fix the deflector graylog_deflector, via the Elasticsearch Reindex API.
Delete the graylog_deflector index via the Elasticsearch Delete Index API.
Add action.auto_create_index: false to the configuration files of all Elasticsearch nodes in your cluster and restart these Elasticsearch nodes, see Elasticsearch Index API - Automatic Index Creation and Creating an Index for details.
Start the Graylog master node.
Manually rotate the active write index of the index set on the System / Indices / Index Set page in the Maintenance dropdown menu.
(OPTIONAL) Start all remaining Graylog slave nodes.

實際可行操作

一般出現索引別名異常時,一般是Graylog和Elasticsearch的連接出現異常或者Elasticsearch集群本身異常,導致別名和實際索引掛載異常導致。
所以處理起來,也是按照這個思路,首先關閉es的自動創建索引,以防刪除掛載別名異常索引后,自動又新建一個,陷入循環;其次,刪除異常的別名對應索引;然后手動進行索引輪換,查看無問題;最后打開索引的自動創建,Graylog恢復正常。

  1. 禁用自動創建索引:

    curl -s -XPUT -u elastic 'http://127.0.0.1:9200/_cluster/settings' -d '{"transient":{"action.auto_create_index":"false"}}'
    
  2. 刪除最新索引名稱或者通過http://127.0.0.1:9200/_cat/aliases查看別名對應的索引名稱:

    curl -XDELETE -u elastic 'http://10.10.238.178:9200/INDEX_NAME'
    
  3. 手動輪換索引(66d435e168e94f0cb77cd14e索引集id):

    curl -u admin:admin -XPOST -H 'X-Requested-By: XMLHttpRequest' 'http://127.0.0.1/api/cluster/deflector/66d435e168e94f0cb77cd14e/cycle'
    
  4. 開啟自動創建索引:

    curl -s -XPUT -u elastic 'http://127.0.0.1:9200/_cluster/settings' -d '{"transient":{"action.auto_create_index":"true"}}'
    

Elasticsearch的索引分片數限制解除

報錯

Validation Failed: 1: this action would add [1] total shards, but this cluster currently has [6000]/[6000] maximum shards open.

解除

curl -XPUT http://localhost:9200/_cluster/settings
-u elastic:password
-H “Content-Type: application/json”
-d ‘{“transient”:{“cluster”:{“max_shards_per_node”:10000}}}’

優化

Elasticsearch推薦分片大小在30-50G之間,一定要人為進行干預優化,太多的小分片,也不利于集群故障后的分片速度,也會影響一定的查詢和寫入性能。

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