慢查询隔离池的使用方法_检索分析服务Elasticsearch版-阿里云帮助中心

在使用Elasticsearch进行查询时，您可能经常遇到这种问题：向集群发送了一条慢查询，占满了所有的节点资源，导致CPU占满或者内存溢出，影响线上业务。针对这类问题，阿里云Elasticsearch开发了慢查询隔离池功能，实现对单条查询请求进行开销追踪及逻辑隔离，超过资源安全阈值后，自动熔断异常查询，避免单条异常查询导致集群异常，提高集群的稳定性。本文介绍慢查询隔离池的使用方法。

背景信息

慢查询隔离池（Slow Query Isolation Pool）功能的原理是，配置固定大小的资源隔离池（内存维度），当单条查询运行时申请的内存大小超过设定的阈值时，将该查询任务放到隔离池中管理。当隔离池的内存总量超过设定阈值时，通过可插拔的优先级策略熔断资源消耗最大的查询。

注意事项

慢查询隔离是阿里云Elasticsearch实例6.7.0版本且内核1.3.0版本、实例7.10.0版本的特性。
说明
在使用慢查询隔离功能前，6.7.0版本实例需要将内核版本升级至1.3.0版本，支持升级的版本包括：通用商业版0.3.0、1.0.2和1.2.0，不支持1.0.1。7.10.0版本实例可以直接使用该功能。
慢查询隔离池默认为关闭（false）状态，使用前需要手动开启。
本文中的命令，均可在Kibana控制台上执行。登录Kibana控制台的具体操作步骤，请参见登录Kibana控制台。

使用流程

开启慢查询隔离功能。
```
PUT _cluster/settings
{
  "persistent": {   
     "search.isolator.enabled": true
   }
}
```
说明
如需关闭，将search.isolator.enabled设置为null或false即可。

配置查询拦截阈值。当查询请求大小或延时超过定义的阈值时，将其放入慢查询隔离池。

PUT _cluster/settings
{
   "persistent": {
      "search.isolator.trigger.task.mem_cost": "500mb",  
      "search.isolator.trigger.task.latency": "10s" 
   }
}

参数	默认值	说明
search.isolator.trigger.task.mem_cost	100mb	查询请求内存使用阈值。当单个查询任务使用内存超过阈值时，系统会将其放入慢查询隔离池中。
search.isolator.trigger.task.latency	10s	查询请求延迟阈值。当单个查询任务耗时超过阈值时，系统会将其放入慢查询隔离池中。

配置慢查询隔离池总内存阈值。当慢查询的内存占用达到任一阈值，将触发熔断（取消隔离池中资源消耗最大的查询请求）。

PUT _cluster/settings
{
   "persistent": {
      "search.isolator.total.mem.limit": "60%",
      "search.isolator.total.heap.usage.limit": "75%",
      "search.isolator.total.tasks.limit": 1000 
   }
}

参数	默认值	说明
search.isolator.total.mem.limit	60%	慢查询隔离池堆内存占用整个集群的比例阈值。默认为60%，表示当占用率达到60%时，通过可插拔的优先级策略，熔断隔离池中资源消耗最大的查询。
search.isolator.total.heap.usage.limit	75%	整体堆内存使用率阈值。默认为75%，表示当堆内存整体使用率达到75%时，通过可插拔的优先级策略，熔断隔离池中资源消耗最大的查询。
search.isolator.total.tasks.limit	1000	慢查询隔离池最多允许处理的任务数。默认为1000，表示隔离池中同时处理的查询数超过1000时，通过可插拔的优先级策略，熔断隔离池中资源消耗最大的查询。

查看慢查询隔离池中的查询请求列表。
```
GET _tasks/isolator?detailed=true
```
取消查询任务。
```
POST _tasks/<taskId>/_cancel
```
<taskId>需要替换为查询任务的ID，可在上一步的查询请求列表中获取。