fielddata in_flight_requests accounting 分别代表

在错误信息中提到的字段`fielddata`、`in_flight_requests`和`accounting`分别代表以下内容：

1. `fielddata`: `fielddata`表示用于执行搜索、聚合和排序等操作的字段数据。它包括将字段值加载到内存中以进行高效查询所需的结构和缓存。在错误信息中的`fielddata=206560/201.7kb`中，`206560`表示已使用的`fielddata`内存大小，`201.7kb`表示该内存大小的单位。

2. `in_flight_requests`: `in_flight_requests`表示当前正在处理的请求数量。它指的是已发送但尚未收到响应的请求数。在错误信息中的`in_flight_requests=2336/2.2kb`中，`2336`表示正在处理的请求数量，`2.2kb`表示该数量的单位。

3. `accounting`: `accounting`表示用于跟踪资源使用情况的计算。它包括内存、磁盘、网络等方面的资源使用情况。在错误信息中的`accounting=99048310/94.4mb`中，`99048310`表示已使用的资源大小，`94.4mb`表示该大小的单位。

这些指标可以帮助你了解Elasticsearch集群中各种资源的使用情况，并帮助你进行性能优化和故障排除。根据具体情况，你可以根据这些指标来调整配置参数或采取其他措施来优化资源使用和提高性能。

相关问题

[parent] Data too large, data for [indices:data/write/bulk[s]] would be [10203565512/9.5gb], which is larger than the limit of [10200547328/9.5gb], real usage: [10203564344/9.5gb], new bytes reserved: [1168/1.1kb], usages [request=0/0b, fielddata=206560/201.7kb, in_flight_requests=2336/2.2kb, model_inference=0/0b, accounting=99048310/94.4mb]]]]

这个错误表示在执行某个操作时，数据量超过了设定的限制。在这个例子中，数据大小为10.2GB，超过了9.5GB的限制。实际使用的空间为10.2GB，新增的空间为1.1KB。错误信息还提供了一些使用情况的细节，如请求使用量、字段数据使用量、模型推理使用量等。

要解决这个问题，你可以考虑以下几个方案：

1. 删除一些不必要的数据：检查你的数据集，看看是否有一些可以删除或压缩的数据，以减少占用空间。

2. 增加可用空间：如果你的设备或系统支持，可以尝试增加可用的存储空间，以满足数据大小的需求。

3. 优化数据结构：检查你的数据结构是否存在冗余或重复的部分，可以尝试优化数据结构以减少空间占用。

4. 调整配置参数：根据具体情况，可能需要调整相关的配置参数，如限制的大小、缓冲区大小等。

请注意，具体解决方法可能因你使用的软件或系统而有所不同。建议参考相关文档或向技术支持寻求帮助，以获得更准确的解决方案。

org.elasticsearch.ElasticsearchStatusException: Elasticsearch exception [type=circuit_breaking_exception, reason=[parent] Data too large, data for [<http_request>] would be [1041233748/992.9mb], which is larger than the limit of [1020054732/972.7mb], real usage: [1041233288/992.9mb], new bytes reserved: [460/460b], usages [request=0/0b, fielddata=0/0b, in_flight_requests=460/460b, model_inference=0/0b, accounting=42888/41.8kb]]

这个错误是因为ES的熔断器（circuit breaker）检测到了单个请求或者某些请求的数据量过大，超过了ES集群的限制，导致系统无法正常处理请求。可能的原因包括：

1. 查询语句中返回的数据量过大，超过了ES集群的限制。

2. 集群中的节点有负载不均衡的情况，导致某些节点的数据量过大。

3. ES集群的heap size设置过小，无法处理大量的请求。

为了解决这个问题，可以采取以下几个措施：

1. 减少查询语句中返回的数据量，可以通过分页、只返回需要的字段等方式实现。

2. 增加ES集群的节点，使数据分散存储在多个节点上，避免单个节点数据量过大。

3. 增加ES集群的heap size，提高系统的处理能力。

4. 对于一些比较耗时的查询，可以采用异步查询方式，避免阻塞其他请求。

综上所述，通过合理的配置和优化，可以避免ES集群出现数据过大的异常，提高系统的稳定性和性能。