掘金后端 ( ) • 2024-04-22 16:59

本文将带你通过查看 Elasticsearch 源码来了解磁盘使用阈值在达到每个阶段的处理情况。原文链接获取更佳阅读体验：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIwNzYzODIxMw==&mid=2247486459&idx=1&sn=5126cfc21bc11662707b4be37f70868f&chksm=970e1051a07999475390ff14b72e2847c65231909f5bb1d40b6006e857a90cd7edd3e3b32d9c#rd

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环境

本文使用 Macos 系统测试，512M 的磁盘，目前剩余空间还有 60G 左右，所以按照 Elasticsearch 的设定，ES 中分片应该是无法分配的。

MacOS 14.1.1
Elasticsearch 8.1 源码启动

启动的源码已经上传 GitHub:https://github.com/zuiyu-main/elasticsearch

一、场景复现

1.1、启动 Elasticsearch

打印日志中出现如下提示：已经超过95%的洪水水位设置，当前节点的全部索引都将是只读状态。

[2024-02-28T21:55:08,682][WARN ][o.e.c.r.a.DiskThresholdMonitor] [node-1] flood stage disk watermark [95%] exceeded on [t5hKtM6PT3amCCT7xzqgMg][node-1][/cxt/codework/github/elasticsearch/8.1/home/data] free: 15gb[3.2%], all indices on this node will be marked read-only

1.2、当前节点索引状态

可以看到，当前 Elasticsearch 集群是单节点，且只有一个普通索引与一个geo的索引。

1.3、发送创建索引请求

发送 http 请求，创建一篇文档，如果当前索引不存在时自动创建索引。

http://127.0.0.1:9200/index1/_doc/1

{
  "name": "zuiyu1",
  "title": "title1",
  "cn": "测试"
}

1.4、查看日志输出

提示集群健康状态从黄色变为红色，磁盘已经超过洪水水位 95%。

[2024-02-28T22:01:55,921][INFO ][o.e.c.r.a.AllocationService] [node-1] current.health="RED" message="Cluster health status changed from [YELLOW] to [RED] (reason: [auto-create])." previous.health="YELLOW" reason="auto-create"
[2024-02-28T22:02:08,996][WARN ][o.e.c.r.a.DiskThresholdMonitor] [node-1] flood stage disk watermark [95%] exceeded on [t5hKtM6PT3amCCT7xzqgMg][node-1][/cxt/codework/github/elasticsearch/8.1/home/data] free: 14.9gb[3.2%], all indices on this node will be marked read-only

源码中关于水位相关的三个参数默认值见下图。

1.5、查看索引分片状态

通过查看当前集群索引状态，可以看出，我们刚刚新增的索引 index1 分片是没有进行分配的。

到了这，还记得我们的问题吗，就是说 Elasticsearch 是怎么判定的磁盘超出设定的阈值的呢？既然复现了我们的场景，下面就让我们一起去源码中查找答案吧。

二、源码中获取答案

2.1、定位代码位置

首先我们还是根据打印的日志，定位到输出这行日志的类，也就是DiskThresholdMonitor，然后根据打印日志中的关键字flood stage disk watermark，可以看到，当前类中出现了两次，根据日志打印的其他信息不难发现，对于此处就是205行。

2.2、跟踪代码获取值

顺着这句代码往上走，看到 189 行有个 if 判断，相信就是这了，我的感觉来了，没想到这个找起来这么简单。

下面我们逐个参数进行分析。

usage.getFreeBytes()

进入 getFreeBytes 这个方法，在本类搜索 freeBytes ，找到 set 此参数的位置或者构造函数给值的位置

往上看到是在 39 行的 DiskUsage 方法中设定的值，那么我们在 37 行方法的开头打一个断点，重启之后，进入断点之后的值如下。

然后在看左下角的 debugger 处，此处就是我们的调用栈。

是的你没猜错，通过这个位置你就可以知道是哪个方法调用的这，我们点一下fillDiskUsagePerNode。

就进入了 InternalClusterInfoService 的 fillDiskUsagePerNode 处，从这基本就可以看出来 usage.getFreeBytes()就是获取了当前磁盘的可用空间。

顺着代码往上走，就可以找到在哪里给leastAvailablePath赋值的地方了，感兴趣的可以按照此方法找一下。

按照上面该方法，继续查询剩下三个参数的值。

diskThresholdSettings.getFreeBytesThresholdFloodStage().getBytes()

获取当前系统磁盘可用空间洪水水位阈值。

usage.getFreeDiskAsPercentage()

获取磁盘可用空间占用总磁盘空间的百分比。

diskThresholdSettings.getFreeDiskThresholdFloodStage()

根据洪水阈值百分比阈值设置，获取当前磁盘可用空间占用总磁盘空间的百分比。

2.3、逻辑判断

其实上面的代码很简单就是一个 if-else ，所以我们很轻松的就看到了判断逻辑：

当磁盘可用空间 小于 设定的可用磁盘空间洪水水位阈值时(byte)或者磁盘可用空间占用总磁盘的百分比 小于 设定的可用空间占用总磁盘的百分比（double）阈值。

对于百分比不了解的看下图。

可用空间百分比 = 100 - 洪水水位阈值设定的百分比(已用空间占用百分比)

需要注意的是：我们可以看到 if 判断是两个或条件，支持 byte 与 double 两种形式，但是 yml 文件中指定值时需要固定一种格式，都是百分比形式或者都是 byte 形式。byte 是可用磁盘空间，double 是已用磁盘空间。

cluster.routing.allocation.disk.watermark.low: 400g
cluster.routing.allocation.disk.watermark.high: 350g
cluster.routing.allocation.disk.watermark.flood_stage: 10g

// 两种配置形式固定一种

cluster.routing.allocation.disk.watermark.low: 85%
cluster.routing.allocation.disk.watermark.high: 90%
cluster.routing.allocation.disk.watermark.flood_stage: 95%

对于另外的两个参数 cluster.routing.allocation.disk.watermark.high与cluster.routing.allocation.disk.watermark.low,也可以按照上述方式查找。

下面我们就一起来看看 Elasticsearch 对这些值做了判断之后究竟做了什么？