第1.9章 elasticsearch Nodes hot_threads_busiestthreads=3, ignoreidlethreads=true-优快云博客

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本文深入解析Elasticsearch的_hot_threads API返回信息，展示如何通过监控get线程的CPU使用情况来定位性能瓶颈，特别关注了三个繁忙的get线程，提供了具体的线程活动快照，帮助理解集群节点上热的线程分布，为性能优化提供线索。

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Nodes hot_threads，根据官方描述_nodes/hot_threads获取集群中每个节点当前热线程，我执行后的返回的结果信息很长，那么该怎么解读呢？
很容易推理出，hot_threads在哪里，那么哪里就是性能优化的地方。
185上面并没有热的线程与下图top监控的指标是吻合的。

::: {bwhs185}{0l0BABnLTfKt4NBEI8uuUA}{V0Ycx2FaS_OUM9Z9jbCLMg}{10.101.3.185}{10.101.3.185:9300}{ml.max_open_jobs=10, ml.enabled=true}
   Hot threads at 2019-04-19T01:52:34.843Z, interval=500ms, busiestThreads=3, ignoreIdleThreads=true:

从下面的快照，可以看到3个get线程占用了资源,但是这个指标能解决什么问题，暂无头绪。

::: {bwhs184}{0CnTTaSaRt-X5m5hj-Oqdw}{OjqrxRmCQfKIjwOHA-Mheg}{10.101.3.184}{10.101.3.184:9300}{ml.max_open_jobs=10, ml.enabled=true}
   Hot threads at 2019-04-19T02:01:14.806Z, interval=500ms, busiestThreads=3, ignoreIdleThreads=true:
   
   16.4% (81.7ms out of 500ms) cpu usage by thread 'elasticsearch[bwhs184][get][T#4]'
     8/10 snapshots sharing following 2 elements
       java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:624)
       java.lang.Thread.run(Thread.java:748)
   
   16.0% (80ms out of 500ms) cpu usage by thread 'elasticsearch[bwhs184][get][T#3]'
     5/10 snapshots sharing following 2 elements
       java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:624)
       java.lang.Thread.run(Thread.java:748)
   
   10.0% (50ms out of 500ms) cpu usage by thread 'elasticsearch[bwhs184][get][T#1]'
     4/10 snapshots sharing following 2 elements
       java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:624)
       java.lang.Thread.run(Thread.java:748)