当前位置:首页 > 文章列表 > Golang > Go问答 > ES并发请求时引发`es_rejected_execution_exception`异常

ES并发请求时引发`es_rejected_execution_exception`异常

来源:stackoverflow 2024-02-09 23:42:02 0浏览 收藏

知识点掌握了,还需要不断练习才能熟练运用。下面golang学习网给大家带来一个Golang开发实战,手把手教大家学习《ES并发请求时引发`es_rejected_execution_exception`异常》,在实现功能的过程中也带大家重新温习相关知识点,温故而知新,回头看看说不定又有不一样的感悟!

问题内容

我有一个大约 5M 条目的切片(为简单起见,假设每个条目都是一个字节切片,它使用 getIndexerItem 函数映射到索引器项),我将其平均分配给 200 个 go 例程。然后每个go例程调用push函数,切片长度为5M/200。

根据我对Refresh的理解:wait_for,每当向elastic发出请求时,只有当该请求所做的更改对搜索可见时才会完成(IMO将其转换为不再有此特定请求的批量请求队列) )。那为什么我会收到此错误?

error indexing item: es_rejected_execution_exception:
rejected execution of processing of [358323543][indices:data/write/bulk[s][p]]: 
request: BulkShardRequest [[ankit-test][3]] containing [3424] requests blocking until refresh,
target allocation id: someId, primary term: 1 on EsThreadPoolExecutor
[
    name = machine_name/write, queue capacity = 200, org.elasticsearch.common.util.concurrent.EsThreadPoolExecutor@1f483ca1
    [Running, pool size = 32, active threads = 32, queued tasks = 200, completed tasks = 44390708]
]

所有条目都将进入相同的索引,ankit-test

func (e *esClient) getIndexerItem(index string, id string, body []byte) esutil.BulkIndexerItem {
    return esutil.BulkIndexerItem{
        Index:        index,
        DocumentID:   id,
        Body:         bytes.NewReader(body),
        Action:       "index",
        DocumentType: "logs",
        OnFailure: func(_ context.Context, item esutil.BulkIndexerItem, res esutil.BulkIndexerResponseItem, err error) {
            if err != nil {
                fmt.Printf("error indexing item: %s\n", err.Error())
            } else {
                fmt.Printf("error indexing item: %s: %s\n", res.Error.Type, res.Error.Reason)
            }
        },
    }
}

func (e *esClient) push(data []esutil.BulkIndexerItem) (*esutil.BulkIndexerStats, error) {
    indexer, err := esutil.NewBulkIndexer(esutil.BulkIndexerConfig{
        Client: e.client,
        Refresh: "wait_for",
        NumWorkers: 1,
        OnError: func(ctx context.Context, err error) {
            fmt.Printf("received onError %s\n", err.Error())
        },
    })
    if err != nil {
        return nil, fmt.Errorf("error creating bulk indexer: %s", err)
    }

    ctx := context.Background()
    for _, d := range data {
        if err := indexer.Add(ctx, d); err != nil {
            fmt.Printf("error adding data to indexer: %s\n", err)
        }
    }
    if err := indexer.Close(ctx); err != nil {
        fmt.Printf("error flushing and closing indexer: %s\n", err)
    }

    indexerStats := indexer.Stats()
    return &indexerStats, nil
}

假设没有其他进程以任何方式与索引交互。


正确答案


使用多个 ES 文档,我能够找到上述问题的解决方案。下面的回答是基于我的理解。如果您发现可以改进/纠正的内容,请发表评论。

这是请求生命周期:

  1. golang es客户端将多个请求合并为一个,并以单个批量请求的形式发送到服务器。单个批量请求可以包含发往多个索引和分片的文档。
  2. 当批量请求到达集群中的节点(也称为协调节点)时,它会被整体放入批量队列中,并由批量线程池中的线程进行处理。
  3. 协调节点根据文档需要路由到的分片来拆分批量请求。 每个批量子请求都会转发到保存相应主分片的数据节点。批量子请求在该节点的批量队列中排队。如果队列上没有可用空间,则通知协调节点批量子请求已被拒绝。
  4. 所有子请求完成或被拒绝后,就会创建响应并将其返回给客户端。有可能甚至很可能批量请求中只有部分文档被拒绝。

我的问题是我使用 refresh = false (默认)发送请求。相反,应该使用 refresh = wait_for 。为什么?刷新提供了3种模式:

  1. false:不执行与刷新相关的操作。此请求所做的更改将在请求返回后的某个时刻可见。在收到响应时,请求不必已完成。请求可能仍在节点的队列中。
  2. true:操作发生后立即刷新相关主分片和副本分片。确保在发回响应之前请求已完成。请求已从节点队列中删除。
  3. wait_for:等待请求所做的更改在回复之前通过刷新可见。与 true 不同的是,这不会强制立即刷新,而是等待刷新发生。比 refresh = true 便宜(就服务器负载而言),但仍然确保在发送回响应之前请求已完成。请求已从节点队列中删除。

所有数据都被重定向到同一节点,并且由于 refresh = false,在现有请求从队列中清除之前返回了响应,这导致了溢出。

以上就是《ES并发请求时引发`es_rejected_execution_exception`异常》的详细内容,更多关于的资料请关注golang学习网公众号!

版本声明
本文转载于:stackoverflow 如有侵犯,请联系study_golang@163.com删除
Terraform Provider Development:即使更新失败,tfstate 也会更新Terraform Provider Development:即使更新失败,tfstate 也会更新
上一篇
Terraform Provider Development:即使更新失败,tfstate 也会更新
实现database/sql.Scanner接口的方法
下一篇
实现database/sql.Scanner接口的方法
查看更多
最新文章
查看更多
课程推荐
  • 前端进阶之JavaScript设计模式
    前端进阶之JavaScript设计模式
    设计模式是开发人员在软件开发过程中面临一般问题时的解决方案,代表了最佳的实践。本课程的主打内容包括JS常见设计模式以及具体应用场景,打造一站式知识长龙服务,适合有JS基础的同学学习。
    543次学习
  • GO语言核心编程课程
    GO语言核心编程课程
    本课程采用真实案例,全面具体可落地,从理论到实践,一步一步将GO核心编程技术、编程思想、底层实现融会贯通,使学习者贴近时代脉搏,做IT互联网时代的弄潮儿。
    516次学习
  • 简单聊聊mysql8与网络通信
    简单聊聊mysql8与网络通信
    如有问题加微信:Le-studyg;在课程中,我们将首先介绍MySQL8的新特性,包括性能优化、安全增强、新数据类型等,帮助学生快速熟悉MySQL8的最新功能。接着,我们将深入解析MySQL的网络通信机制,包括协议、连接管理、数据传输等,让
    500次学习
  • JavaScript正则表达式基础与实战
    JavaScript正则表达式基础与实战
    在任何一门编程语言中,正则表达式,都是一项重要的知识,它提供了高效的字符串匹配与捕获机制,可以极大的简化程序设计。
    487次学习
  • 从零制作响应式网站—Grid布局
    从零制作响应式网站—Grid布局
    本系列教程将展示从零制作一个假想的网络科技公司官网,分为导航,轮播,关于我们,成功案例,服务流程,团队介绍,数据部分,公司动态,底部信息等内容区块。网站整体采用CSSGrid布局,支持响应式,有流畅过渡和展现动画。
    485次学习
查看更多
AI推荐
  • ljg-skills -
    ljg-skills
    ljg-skills 是李继刚开源的 AI 技能与提示词集合,面向大模型使用者整理了一批可复用的 prompt、角色设定和任务技能模板,适合用于学习提示词设计、搭建个人 AI 工作流和沉淀团队常用智能体能力。
    4132次使用
  • MELO音乐 - AI 音乐生成平台,支持多模态创作能力
    MELO音乐
    MELO音乐是一站式AI视频与音乐制作助手,对标suno, udio的高品质体验。提供伴奏生成、原创写词、无损导出、哼唱识曲、混音变声等全套音频与短视频编辑工具。无论是流行Kpop、电音说唱、民谣古风、摇滚儿歌还是商用轻音乐,MELO为你免费谱曲,轻松做同款!
    3842次使用
  • UniScribe - AI 免费在线音视频转文字平台
    UniScribe
    UniScribe 是一款 AI 音视频转文字与内容整理工具,支持上传音频、视频文件或粘贴 YouTube 链接,自动生成转写文本、摘要、思维导图和关键问题,并支持多格式导出,适合会议记录、课程学习、访谈整理和内容创作复盘。
    3822次使用
  • 剧云 - 免费 AI 智能中文剧本创作平台
    剧云
    剧云是专业中文剧本创作平台,安全稳定运行十余年,集成AI编剧、剧本医生审核、人物小传、剧情关系图、大纲编写、多人协作、Word导入导出、版权管控功能,数据安全防护,轻松高效创作剧本。
    4002次使用
  • 万象有声 - AI 一站式有声内容创作平台
    万象有声
    万象有声,一个专为有声创作者打造的新一代智能有声内容创作平台。平台提供专业的智能拆章、智能画本编辑、AI配音、AI生成音效、后期制作、智能对轨、智能审听等有声创作全流程工具,可以帮助创作者高效、低成本创作出引人入胜的有声作品。立即体验,让有声书制作更简单!
    3978次使用
微信登录更方便
  • 密码登录
  • 注册账号
登录即同意 用户协议隐私政策
返回登录
  • 重置密码