Elasticsearch出现circuit_breaking_exception异常

最新推荐文章于 2024-06-05 15:55:56 发布
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#elasticsearch #大数据 #big data

本文记录了一种针对 Elasticsearch 集群配置的解决方案，通过 PUT 请求更新 _cluster/settings，将 indices.breaker.fielddata.limit 设置为 40%，以限制字段数据使用的内存，防止因内存溢出导致的问题。

 问题原因

解决方法

PUT /_cluster/settings
{
  "persistent" : {
    "indices.breaker.fielddata.limit" : "40%" 
  }
}

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music过客
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【Ela】FATAL [circuit_breaking_exception] [parent] Data too large, data for [＜http_request＞] would be
九师兄
10-02 5741
本地运行etl集群，一个es,一个head，一个kibana，然后如下上图显示es还初处于正常状态，但是head已经不能访问了然后kibana报错如下想重启es的时候先关闭，报错如下。
“error“: { “root_cause“: [{ “type“: “circuit_breaking_exception“, “reason“: “[parent] D【已解决】
JavaPub
08-08 1361
原因 field data的缓存不够用设置 缓存占用 内存的 或更小 返回： elasticsearch fielddata理解 在es中，text类型的字段使用一种叫做fielddata的查询时内存数据结构。当字段被排序，聚合或者通过脚本访问时这种数据结构会被创建。它是通过从磁盘读取每个段的整个反向索引来构建的，然后存存储在java的堆内存中。fileddata默认是不开启的。Fielddata可能会消耗大量的堆空间，尤其是在加载高基数文本字段时。一旦fielddata已加载到堆中，它将在该段的生
【分享】Elasticsearch出现circuit_breaking_exception异常解决方案
清风唱诗人的博客
08-05 711
原文链接:https://blog.youkuaiyun.com/lvtula/article/details/104319888 原因: ES默认的缓存设置让缓存区只进不出引起的 解决方案: kibana 中直接执行: PUT _cluster/settings { "persistent" : { "indices.breaker.fielddata.limit" : "40%" } } ...
【踩坑记录】Elasticsearch查询：circuit_breaking_exception异常解决方案
huang_550的专栏
06-05 1409
springboot中使用ES7查询一个月内的数据量趋势时出错。在开发线上正常，演示线时出现异常。
circuit_breaking_exception,“reason“:“[parent] Data too large, data for [＜http_request＞]
fanshukui的专栏
07-23 7755
ES 断路器，jvm堆内存不够当前查询加载数据所以会报data too large, 请求被熔断。 一、出现原因 批量导入数据过多 或者 查询数据太多，比较频繁 集群状态为yellow或red时，分析原因： GET _cluster/allocation/explain 二、定期清理缓存 出现这样问题，一般是 服务器 内存不够导致的，可以加大 ES可用的内存，但是如果加大不了，那么为了保证服务的可用性，可以 来一个定时任务，定期清理 索引缓存。 虽然可能导致 查询会慢，但是总比直接报错 查询.
elasticsearch 7.4 出现circuit_breaking_exception异常
liaomingwu的专栏
01-23 2125
elasticsearch 7.4 出现circuit_breaking_exception异常
ES写入数据时：circuit_breaking_exception[[parent] Data too large
qq_41978323的博客
09-27 2093
根本原因是ES设置有问题，默认配置是JVM内存使用达到75%的时候进行full GC
ES查询数据的时报错：circuit_breaking_exception[[parent] Data too large
qq_41978323的博客
09-27 4141
每次查询ES会将查询结果缓存到内存里面，方便下一次查询索引时更快速，如果一直不清理缓存的数据就有可能内存溢出。
ElasticSearch CircuitBreakingException相关问题排查
define_us的专栏
10-22 4800
现象 logstash向ES写入数据，出现错误 [2018-10-22T14:23:07,406][INFO ][logstash.outputs.elasticsearch] retrying failed action with response code: 503 ({"type"=>"circuit_breaking_exception", "reason"=&a
限制内存使用"type":"circuit_breaking_exception","reason":"[fielddata] Data too large,
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weixin_42166515的博客
04-08 1万+
{"error":{"root_cause":[{"type":"circuit_breaking_exception","reason":"[fielddata] Data too large, data for [name.raw] would be [5112378110/4.7gb], which is larger than the limit of [5112122572/4.7gb]...
【随笔】一个ES circuit_breaking_exception问题的解决
04-11 3492
Docker下面运行的ES在运行了一段时间以后在跑任何query的时候都报错： { "error" : { "root_cause" : [ { "type" : "circuit_breaking_exception", "reason" : "[parent] Data too large, data for [<http_request>] would be [`1004465832/957.9mb`], which is la...
es中“[circuit_breaking_exception][父级]数据太大“错误处理
weixin_42715225的博客
12-31 2373
前言 当随着项目的增加或项目日志的大量增加，会出现es的报错，此时需要进行相应的处理 报错输出内容 [circuit_breaking_exception][父级]数据太大，[<http_request>] 的数据将是 [999750592/953.4mb]， 大于 [986932838/941.2mb] 的限制，实际使用量： [999750592/953.4mb]，保留新字节：[0/0b]，用法 [请求]0/0b， 字段数据=3675/3.5kb，in_flight_requests=0/0b
hive外部表写数据到es报错：circuit_breaking_exception
m0_64670604的博客
09-01 354
B处的数就是上限，超过这个就报错。（缺省是它是ES最大内存的95%);D处的数值是本次操作（或者说执行当前的任务）所需要内存;C + D = A > B，所以触发了熔断器导致报错了。C处的数值是ES进程已使用的内存大小;A处的数为C+D的值;
[Elasticsearch exception [type=circuit_breaking_exception, reason=[parent] Data too large, data for
qq_34412985的博客
12-08 2489
ElasticsearchStatusException[Elasticsearch exception [type=circuit_breaking_exception, reason=[parent] Data too large, data for [<http_request>] would be [7791531894/7.2gb], which is larger than the limit of [7752453324/7.2gb], real usage: [779153120
记录Elasticsearch circuit_breaking_exception异常解决
csdn_chshuai的博客
04-13 3096
记录Elasticsearch circuit_breaking_exception异常解决
ElasticSuite 堆内存不足报错 “error“: {“root_cause“: [{ “type“: “circuit_breaking_excep
CyrusZhou的专栏
02-23 1979
目录 错误提示： 问题原因 解决办法： 可能遇到的错误： 错误提示： { "error": { "root_cause": [ { "type": "circuit_breaking_exception", "reason": "[parent] Data too large, data for [<http_request>] would be [1050823878/
Unable to connect to Elasticsearch. Error: circuit_breaking_exception
最新发布
03-11
<think>好的，我现在需要帮助用户解决Elasticsearch连接时出现的circuit_breaking_exception错误。首先，我得回忆一下这个错误通常是什么原因导致的。根据用户提供的引用内容，这个错误通常是因为查询或操作的数据量超过了Elasticsearch的断路器限制。比如引用[1]和[2]提到数据量过大，导致超过配置的内存限制，触发断路器。 接下来，我应该整理解决这个问题的步骤。首先，需要确认错误信息中的具体原因，比如是fielddata、请求还是其他部分的内存不足。用户提供的引用[2]中的错误信息显示是http_request相关的数据超过了父级断路器的限制。这说明可能需要调整父级断路器的设置。 根据引用[4]，调整集群设置是一个方法，比如增加fielddata的断路器限制到40%。但用户可能还需要调整其他类型的断路器，比如请求断路器或者父级断路器。因此，解决方案可能包括临时调整配置、优化查询、增加内存或扩容集群等步骤。 然后，我需要考虑用户可能的操作环境，比如是在生产环境还是测试环境，是否能够临时调整集群设置。引用[3]提到在演示线出现异常，可能演示环境的资源配置较低，需要调整配置或优化查询。 另外，用户可能需要知道如何预防这类问题再次发生，比如监控内存使用、优化索引结构、避免大聚合查询等。例如，引用[1]建议检查查询的数据量和优化查询语句，这可能涉及到减少返回的数据量或使用分页。 在步骤中，还需要指导用户如何具体修改集群设置，使用PUT _cluster/settings API，并注意持久化和临时设置的区别。同时，提醒用户修改配置时要谨慎，避免设置过高导致节点OOM。 最后，生成的相关问题需要覆盖常见的原因和解决方法，比如调整断路器参数、优化查询、硬件升级等，这样用户可以进一步了解如何预防和彻底解决问题。</think>### 如何解决Elasticsearch的`circuit_breaking_exception`错误？ `circuit_breaking_exception`是Elasticsearch的断路器机制触发的内存保护措施，表明当前操作所需内存超过配置阈值。以下是逐步解决方案： --- #### **1. 确认错误类型** 错误信息中会明确触发断路器的类型，例如： - **`[parent]`**：父级断路器（总内存限制） - **`fielddata`**：字段数据缓存限制 - **`request`**：单个请求的内存限制 例如，引用[2]的报错是父级断路器限制导致： ```plaintext Data too large for [<http_request>] would be [1.8gb], exceeding limit [1.8gb] ``` --- #### **2. 临时调整断路器配置** 通过动态更新集群设置，**临时缓解问题**（重启后失效）： - **调整父级断路器**（默认95%堆内存）： ```json PUT _cluster/settings { "transient": { "indices.breaker.total.limit": "60%" } } ``` - **调整字段数据断路器**（引用[4]示例）： ```json PUT _cluster/settings { "persistent": { "indices.breaker.fielddata.limit": "40%" } } ``` --- #### **3. 优化查询或操作** 避免一次性加载过多数据： - **减少聚合查询的`size`**：降低返回结果量。 - **使用分页**：通过`from`和`size`分批次查询。 - **避免通配符查询**：如`*:*`可能加载全部字段数据[^1]。 --- #### **4. 增加堆内存或扩容** - **调整JVM堆内存**：在`jvm.options`中修改`-Xms`和`-Xmx`（不超过物理内存50%）[^4]。 - **垂直扩容**：提升单节点内存。 - **水平扩容**：增加节点数量，分散数据压力。 --- #### **5. 监控与预防** - **启用监控工具**：如Elasticsearch的`_nodes/stats`接口或Kibana的监控模块。 - **定期清理缓存**：调用`POST /_fielddata/clear`释放字段数据缓存。 - **优化索引设计**：对频繁聚合的字段启用`doc_values`，减少内存占用[^2]。 --- ###
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