# 用夜莺监控 Elasticsearch 通过 ES 自己的 HTTP 接口采集集群健康、节点 JVM、线程池、索引和分片状态，小集群抓一个节点即可拿到全集群数据。 最后校对于 2026-10-13 Elasticsearch 通过 HTTP JSON 接口暴露自身状态，插件抓 `_cluster/health`、`_cluster/stats`、`_nodes/stats` 和索引统计：集群颜色、未分配分片、节点 JVM 堆与 GC、断路器、线程池拒绝、索引写入与查询延迟、磁盘水位。 小集群设 `local = false`，从任意一个节点抓就能拿到所有节点的数据；大集群建议每个节点部署 Categraf 并设 `local = true` 只抓本机。模板里的仪表盘分 Categraf 和 elasticsearch\_exporter 两套，规则覆盖集群变红变黄、分片未分配、JVM 堆逼近上限、线程池拒绝和磁盘水位。 ## 模板里有什么[​](#模板里有什么 "模板里有什么的直接链接") * **5 张仪表盘**，共 307 个面板 * **22 条告警规则**，每条附处置步骤 * **30 条指标说明** * **Categraf 采集配置**：`input.elasticsearch` ## 怎么接入[​](#怎么接入 "怎么接入的直接链接") 1. [安装 Categraf](https://n9e.github.io/zh/docs/data/categraf/install.md)，把下面的配置放到 `conf/input.elasticsearch/elasticsearch.toml`，按实际地址和凭据改好后重启 Categraf。启动日志里出现 `input: local.elasticsearch started` 就说明插件已加载。 ``` # # collect interval # interval = 15 ############################################################################ # !!! uncomment [[instances]] to enable this plugin [[instances]] # # interval = global.interval * interval_times # interval_times = 1 # append some labels to metrics # labels = { cluster="cloud-n9e-es" } ## specify a list of one or more Elasticsearch servers # servers = ["http://localhost:9200"] servers = [] ## Timeout for HTTP requests to the elastic search server(s) http_timeout = "10s" # either /_nodes/stats or /_nodes/_local/stats depending on this setting local = false ## Set cluster_health to true when you want to obtain cluster health stats cluster_health = true ## Adjust cluster_health_level when you want to obtain detailed health stats ## The options are ## - indices (default) ## - cluster cluster_health_level = "cluster" ## Set cluster_stats to true when you want to obtain cluster stats. cluster_stats = true ## Indices to collect; can be one or more indices names or _all ## Use of wildcards is allowed. Use a wildcard at the end to retrieve index names that end with a changing value, like a date. # indices_include = ["zipkin*"] ## use "shards" or blank string for indices level indices_level = "" ## node_stats is a list of sub-stats that you want to have gathered. Valid options ## are "indices", "os", "process", "jvm", "thread_pool", "fs", "transport", "http", ## "breaker". Per default, all stats are gathered. node_stats = ["jvm", "breaker", "process", "os", "fs", "indices", "thread_pool", "transport"] ## HTTP Basic Authentication username and password. username = "elastic" password = "password" ## Optional TLS Config # use_tls = false # tls_ca = "/etc/categraf/ca.pem" # tls_cert = "/etc/categraf/cert.pem" # tls_key = "/etc/categraf/key.pem" ## Use TLS but skip chain & host verification # insecure_skip_verify = true ## Sets the number of most recent indices to return for indices that are configured with a date-stamped suffix. ## Each 'indices_include' entry ending with a wildcard (*) or glob matching pattern will group together all indices that match it, and ## sort them by the date or number after the wildcard. Metrics then are gathered for only the 'num_most_recent_indices' amount of most ## recent indices. num_most_recent_indices = 1 ``` 2. 在夜莺「集成中心」里找到 Elasticsearch，把仪表盘和告警规则[导入到业务组](https://n9e.github.io/zh/docs/data/integrations/import.md)。 3. 导入的告警规则默认是停用的。先[确认指标已经入库](https://n9e.github.io/zh/docs/data/integrations/verify.md)，再按自己环境的阈值逐条启用。 ## 内置仪表盘[​](#内置仪表盘 "内置仪表盘的直接链接") | 仪表盘 | 面板数 | | ------------------------------- | ------ | | ElasticSearch | 53 | | Elasticsearch Dashboard | 54 | | ElasticSearch, group by service | 53 | | ElasticSearch, group by cluster | 53 | | ElasticSearch By Exporter | 94 | ## 内置告警规则[​](#内置告警规则 "内置告警规则的直接链接") 共 22 条。每条给出触发条件（PromQL）和告警后的处置步骤，导入后可以直接改阈值。 规则按采集方式分组，用哪种采集器就导哪一组。 ### Categraf 采集（11）[​](#categraf-采集11 "Categraf 采集（11）的直接链接") #### Elastic Cluster Red status[​](#elastic-cluster-red-status "Elastic Cluster Red status的直接链接") S1 紧急 · 触发条件: ``` elasticsearch_cluster_health_status{color="red"} == 1 ``` 处置步骤: 1. 用 GET \_cluster/health?level=indices 定位处于 red 的索引； 2. 用 GET \_cluster/allocation/explain 看主分片无法分配的具体原因； 3. 常见原因是节点掉线，先把节点拉回集群让分片自动恢复； 4. 节点数据确实损坏时，用 POST \_snapshot/\/\/\_restore 从快照恢复该索引。 #### Elastic Cluster Yellow status[​](#elastic-cluster-yellow-status "Elastic Cluster Yellow status的直接链接") S2 警告 · 触发条件: ``` elasticsearch_cluster_health_status{color="yellow"} == 1 ``` 处置步骤: 1. 用 GET \_cluster/allocation/explain 看副本分片无法分配的原因； 2. 单节点集群把索引副本数设为 0：PUT \/\_settings {"index.number\_of\_replicas":0}； 3. 多节点集群检查是否有节点掉线、或磁盘触发了 watermark 导致不再分配； 4. 处理完确认 health 回到 green。 #### Elasticsearch disk out of space of the instance[​](#elasticsearch-disk-out-of-space-of-the-instance "Elasticsearch disk out of space of the instance的直接链接") S1 紧急 · 持续 2 分钟 · 触发条件: ``` elasticsearch_filesystem_data_available_bytes / elasticsearch_filesystem_data_size_bytes * 100 < 10 ``` 处置步骤: 1. 用 GET \_cat/allocation?v 定位磁盘吃紧的节点； 2. 删除或归档过期索引（DELETE \），或用 ILM 把冷数据迁到冷节点； 3. 磁盘释放后手工解除只读：PUT \_all/\_settings {"index.blocks.read\_only\_allow\_delete":null}； 4. 长期需扩容磁盘或增加数据节点。 #### Elasticsearch disk space low of the instance[​](#elasticsearch-disk-space-low-of-the-instance "Elasticsearch disk space low of the instance的直接链接") S2 警告 · 持续 2 分钟 · 触发条件: ``` elasticsearch_filesystem_data_available_bytes / elasticsearch_filesystem_data_size_bytes * 100 < 20 ``` 处置步骤: 1. 用 GET \_cat/allocation?v 看各节点磁盘水位； 2. 清理过期索引或调整 ILM 策略，提前把数据滚动到冷节点； 3. 评估 cluster.routing.allocation.disk.watermark.\* 阈值是否与实际容量匹配； 4. 提前安排扩容，避免跌到 flood-stage 后索引被置为只读。 #### Elasticsearch Heap Usage Too High of the instance[​](#elasticsearch-heap-usage-too-high-of-the-instance "Elasticsearch Heap Usage Too High of the instance的直接链接") S1 紧急 · 持续 2 分钟 · 触发条件: ``` (elasticsearch_jvm_memory_used_bytes{area="heap"} / elasticsearch_jvm_memory_max_bytes{area="heap"}) * 100 > 90 ``` 处置步骤: 1. 用 GET \_nodes/stats/jvm 确认是哪个节点堆压力大； 2. 用 GET \_cat/indices?v\&s=store.size:desc 找占用大的索引，关闭或归档不用的； 3. 用 GET \_tasks?actions=*search*\&detailed 定位大聚合或深分页查询并 cancel； 4. 长期把堆调整为物理内存的一半（不超过 31G），或增加节点分摊。 #### Elasticsearch Heap Usage warning of the instance[​](#elasticsearch-heap-usage-warning-of-the-instance "Elasticsearch Heap Usage warning of the instance的直接链接") S2 警告 · 持续 2 分钟 · 触发条件: ``` (elasticsearch_jvm_memory_used_bytes{area="heap"} / elasticsearch_jvm_memory_max_bytes{area="heap"}) * 100 > 80 ``` 处置步骤: 1. 对照 elasticsearch\_jvm\_gc\_collection\_seconds\_count 看 old GC 是否变频繁； 2. 用 GET \_cat/indices?v\&s=store.size:desc 排查近期是否有索引数据量暴涨； 3. 用 GET \_nodes/stats/indices/fielddata 检查 fielddata 与查询缓存占用； 4. 提前规划扩容或清理，避免涨到 90% 触发 Full GC。 #### Elasticsearch initializing shards of the instance[​](#elasticsearch-initializing-shards-of-the-instance "Elasticsearch initializing shards of the instance的直接链接") S2 警告 · 持续 15 分钟 · 触发条件: ``` elasticsearch_cluster_health_initializing_shards > 0 ``` 处置步骤: 1. 用 GET \_cat/recovery?v\&active\_only=true 看恢复进度是否还在推进； 2. 卡住不动时用 GET \_cluster/allocation/explain 看原因（磁盘不足、节点带宽打满）； 3. 恢复限速可临时调高 indices.recovery.max\_bytes\_per\_sec； 4. 确认没有节点在反复掉线导致分片反复重建。 #### Elasticsearch no new documents of the instance[​](#elasticsearch-no-new-documents-of-the-instance "Elasticsearch no new documents of the instance的直接链接") S2 警告 · 持续 5 分钟 · 触发条件: ``` rate(elasticsearch_indices_docs{es_data_node="true"}[5m]) == 0 ``` 处置步骤: 1. 先确认该集群本来就应持续写入，否则关闭此规则； 2. 检查上游写入端（Filebeat/Logstash/应用 bulk 客户端）是否存活、日志中是否有 bulk 被拒； 3. 用 GET \_cat/thread\_pool/write?v 看 write 线程池的 rejected 是否在增长； 4. 确认索引未被置为只读（磁盘 watermark 会触发 read\_only\_allow\_delete）。 #### Elasticsearch pending tasks of the instance[​](#elasticsearch-pending-tasks-of-the-instance "Elasticsearch pending tasks of the instance的直接链接") S2 警告 · 持续 15 分钟 · 触发条件: ``` elasticsearch_cluster_health_number_of_pending_tasks > 10 ``` 处置步骤: 1. 用 GET \_cluster/pending\_tasks 看积压的具体任务和优先级； 2. 用 GET \_cat/master?v 确认 master 是否在频繁切换； 3. 用 GET \_cat/shards 统计分片总数，排查是否因大量小索引导致集群状态过大； 4. 收敛分片数量（合并小索引、调整 ILM），必要时给 master 节点单独扩容。 #### Elasticsearch relocation shards of the instance[​](#elasticsearch-relocation-shards-of-the-instance "Elasticsearch relocation shards of the instance的直接链接") S2 警告 · 持续 15 分钟 · 触发条件: ``` elasticsearch_cluster_health_relocating_shards > 0 ``` 处置步骤: 1. 用 GET \_cat/recovery?v\&active\_only=true 看迁移是否还在推进； 2. 停滞则用 GET \_cluster/allocation/explain 看是否被磁盘 watermark 或 allocation filter 挡住； 3. 确认是否有人手工触发了大规模 reroute，或有节点在上下线； 4. 必要时临时调高 cluster.routing.allocation.node\_concurrent\_recoveries 与恢复限速。 #### Elasticsearch unassigned shards of the instance[​](#elasticsearch-unassigned-shards-of-the-instance "Elasticsearch unassigned shards of the instance的直接链接") S1 紧急 · 触发条件: ``` elasticsearch_cluster_health_unassigned_shards > 0 ``` 处置步骤: 1. 用 GET \_cluster/allocation/explain 直接拿到未分配的原因； 2. 节点掉线则先把节点恢复回集群； 3. 副本数超过可用节点数则调小 index.number\_of\_replicas； 4. 磁盘触发 watermark 则先清理磁盘，再执行 POST \_cluster/reroute?retry\_failed=true。 ### Exporter 采集（11）[​](#exporter-采集11 "Exporter 采集（11）的直接链接") #### Elastic Cluster Red status[​](#elastic-cluster-red-status-1 "Elastic Cluster Red status的直接链接") S1 紧急 · 触发条件: ``` elasticsearch_cluster_health_status{color="red"} == 1 ``` 处置步骤: 1. 用 GET \_cluster/health?level=indices 定位处于 red 的索引； 2. 用 GET \_cluster/allocation/explain 看主分片无法分配的具体原因； 3. 常见原因是节点掉线，先把节点拉回集群让分片自动恢复； 4. 节点数据确实损坏时，用 POST \_snapshot/\/\/\_restore 从快照恢复该索引。 #### Elastic Cluster Yellow status[​](#elastic-cluster-yellow-status-1 "Elastic Cluster Yellow status的直接链接") S2 警告 · 触发条件: ``` elasticsearch_cluster_health_status{color="yellow"} == 1 ``` 处置步骤: 1. 用 GET \_cluster/allocation/explain 看副本分片无法分配的原因； 2. 单节点集群把索引副本数设为 0：PUT \/\_settings {"index.number\_of\_replicas":0}； 3. 多节点集群检查是否有节点掉线、或磁盘触发了 watermark 导致不再分配； 4. 处理完确认 health 回到 green。 #### Elasticsearch disk out of space of the instance[​](#elasticsearch-disk-out-of-space-of-the-instance-1 "Elasticsearch disk out of space of the instance的直接链接") S1 紧急 · 持续 2 分钟 · 触发条件: ``` elasticsearch_filesystem_data_available_bytes / elasticsearch_filesystem_data_size_bytes * 100 < 10 ``` 处置步骤: 1. 用 GET \_cat/allocation?v 定位磁盘吃紧的节点； 2. 删除或归档过期索引（DELETE \），或用 ILM 把冷数据迁到冷节点； 3. 磁盘释放后手工解除只读：PUT \_all/\_settings {"index.blocks.read\_only\_allow\_delete":null}； 4. 长期需扩容磁盘或增加数据节点。 #### Elasticsearch disk space low of the instance[​](#elasticsearch-disk-space-low-of-the-instance-1 "Elasticsearch disk space low of the instance的直接链接") S2 警告 · 持续 2 分钟 · 触发条件: ``` elasticsearch_filesystem_data_available_bytes / elasticsearch_filesystem_data_size_bytes * 100 < 20 ``` 处置步骤: 1. 用 GET \_cat/allocation?v 看各节点磁盘水位； 2. 清理过期索引或调整 ILM 策略，提前把数据滚动到冷节点； 3. 评估 cluster.routing.allocation.disk.watermark.\* 阈值是否与实际容量匹配； 4. 提前安排扩容，避免跌到 flood-stage 后索引被置为只读。 #### Elasticsearch Heap Usage Too High of the instance[​](#elasticsearch-heap-usage-too-high-of-the-instance-1 "Elasticsearch Heap Usage Too High of the instance的直接链接") S1 紧急 · 持续 2 分钟 · 触发条件: ``` (elasticsearch_jvm_memory_used_bytes{area="heap"} / elasticsearch_jvm_memory_max_bytes{area="heap"}) * 100 > 90 ``` 处置步骤: 1. 用 GET \_nodes/stats/jvm 确认是哪个节点堆压力大； 2. 用 GET \_cat/indices?v\&s=store.size:desc 找占用大的索引，关闭或归档不用的； 3. 用 GET \_tasks?actions=*search*\&detailed 定位大聚合或深分页查询并 cancel； 4. 长期把堆调整为物理内存的一半（不超过 31G），或增加节点分摊。 #### Elasticsearch Heap Usage warning of the instance[​](#elasticsearch-heap-usage-warning-of-the-instance-1 "Elasticsearch Heap Usage warning of the instance的直接链接") S2 警告 · 持续 2 分钟 · 触发条件: ``` (elasticsearch_jvm_memory_used_bytes{area="heap"} / elasticsearch_jvm_memory_max_bytes{area="heap"}) * 100 > 80 ``` 处置步骤: 1. 对照 elasticsearch\_jvm\_gc\_collection\_seconds\_count 看 old GC 是否变频繁； 2. 用 GET \_cat/indices?v\&s=store.size:desc 排查近期是否有索引数据量暴涨； 3. 用 GET \_nodes/stats/indices/fielddata 检查 fielddata 与查询缓存占用； 4. 提前规划扩容或清理，避免涨到 90% 触发 Full GC。 #### Elasticsearch initializing shards of the instance[​](#elasticsearch-initializing-shards-of-the-instance-1 "Elasticsearch initializing shards of the instance的直接链接") S2 警告 · 持续 15 分钟 · 触发条件: ``` elasticsearch_cluster_health_initializing_shards > 0 ``` 处置步骤: 1. 用 GET \_cat/recovery?v\&active\_only=true 看恢复进度是否还在推进； 2. 卡住不动时用 GET \_cluster/allocation/explain 看原因（磁盘不足、节点带宽打满）； 3. 恢复限速可临时调高 indices.recovery.max\_bytes\_per\_sec； 4. 确认没有节点在反复掉线导致分片反复重建。 #### Elasticsearch no new documents of the instance[​](#elasticsearch-no-new-documents-of-the-instance-1 "Elasticsearch no new documents of the instance的直接链接") S2 警告 · 持续 5 分钟 · 触发条件: ``` rate(elasticsearch_indices_docs{es_data_node="true"}[5m]) == 0 ``` 处置步骤: 1. 先确认该集群本来就应持续写入，否则关闭此规则； 2. 检查上游写入端（Filebeat/Logstash/应用 bulk 客户端）是否存活、日志中是否有 bulk 被拒； 3. 用 GET \_cat/thread\_pool/write?v 看 write 线程池的 rejected 是否在增长； 4. 确认索引未被置为只读（磁盘 watermark 会触发 read\_only\_allow\_delete）。 #### Elasticsearch pending tasks of the instance[​](#elasticsearch-pending-tasks-of-the-instance-1 "Elasticsearch pending tasks of the instance的直接链接") S2 警告 · 持续 15 分钟 · 触发条件: ``` elasticsearch_cluster_health_number_of_pending_tasks > 10 ``` 处置步骤: 1. 用 GET \_cluster/pending\_tasks 看积压的具体任务和优先级； 2. 用 GET \_cat/master?v 确认 master 是否在频繁切换； 3. 用 GET \_cat/shards 统计分片总数，排查是否因大量小索引导致集群状态过大； 4. 收敛分片数量（合并小索引、调整 ILM），必要时给 master 节点单独扩容。 #### Elasticsearch relocation shards of the instance[​](#elasticsearch-relocation-shards-of-the-instance-1 "Elasticsearch relocation shards of the instance的直接链接") S2 警告 · 持续 15 分钟 · 触发条件: ``` elasticsearch_cluster_health_relocating_shards > 0 ``` 处置步骤: 1. 用 GET \_cat/recovery?v\&active\_only=true 看迁移是否还在推进； 2. 停滞则用 GET \_cluster/allocation/explain 看是否被磁盘 watermark 或 allocation filter 挡住； 3. 确认是否有人手工触发了大规模 reroute，或有节点在上下线； 4. 必要时临时调高 cluster.routing.allocation.node\_concurrent\_recoveries 与恢复限速。 #### Elasticsearch unassigned shards of the instance[​](#elasticsearch-unassigned-shards-of-the-instance-1 "Elasticsearch unassigned shards of the instance的直接链接") S1 紧急 · 触发条件: ``` elasticsearch_cluster_health_unassigned_shards > 0 ``` 处置步骤: 1. 用 GET \_cluster/allocation/explain 直接拿到未分配的原因； 2. 节点掉线则先把节点恢复回集群； 3. 副本数超过可用节点数则调小 index.number\_of\_replicas； 4. 磁盘触发 watermark 则先清理磁盘，再执行 POST \_cluster/reroute?retry\_failed=true。 ## 指标说明[​](#指标说明 "指标说明的直接链接") 共 30 条，和仪表盘、告警规则里用到的指标一一对应。 | 指标 | 含义 | 单位 | | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ------- | | `elasticsearch_cluster_health_delayed_unassigned_shards` | Cluster Health delayed unassigned 的分片数 | 个 | | `elasticsearch_cluster_health_number_of_pending_tasks` | Cluster Health Pending task 数量 | | | `elasticsearch_cluster_health_relocating_shards` | Cluster Health relocating 的分片数 | 个 | | `elasticsearch_cluster_health_unassigned_shards` | Cluster Health unassigned 的分片数 | 个 | | `elasticsearch_cluster_health_status_code` | Cluster Health 健康度状态码 — - 1：Green，绿色状态，表示所有分片都正常; 2：Yellow，黄色状态，主分片都正常，从分片有不正常的; 3：Red，红色状态，有些主分片不正常 | | | `elasticsearch_cluster_health_number_of_data_nodes` | Cluster Health 数据节点数量 | | | `elasticsearch_cluster_health_initializing_shards` | Cluster Health 正在初始化的分片数 | 个 | | `elasticsearch_cluster_health_active_primary_shards` | Cluster Health 活跃主分片数 | 个 | | `elasticsearch_cluster_health_active_shards` | Cluster Health 活跃分片数 | 个 | | `elasticsearch_cluster_health_number_of_nodes` | Cluster Health 节点数量 | | | `irate(elasticsearch_indices_indexing_index_time_in_millis[3m]) / irate(elasticsearch_indices_indexing_index_total[3m])` | Indexing 平均耗时 | ms | | `irate(elasticsearch_indices_merges_total_time_in_millis[3m]) / irate(elasticsearch_indices_merges_total[3m])` | Merge 平均耗时 | ms | | `irate(elasticsearch_indices_search_query_time_in_millis[3m]) / irate(elasticsearch_indices_search_query_total[3m])` | Query 平均耗时 | ms | | `irate(elasticsearch_indices_indexing_index_total[3m])` | 每秒 indexing 数量 | 个 | | `irate(elasticsearch_indices_merges_total_size_in_bytes[3m])` | 每秒 merge 大小 | bytes/s | | `irate(elasticsearch_indices_merges_total_docs[3m])` | 每秒 merge 数量 | 个 | | `irate(elasticsearch_indices_docs_deleted[3m])` | 每秒删除 doc 数量 | 个 | | `100 - 100 * elasticsearch_fs_total_available_in_bytes / elasticsearch_fs_total_total_in_bytes` | 硬盘使用率 | % | | `irate(elasticsearch_transport_rx_size_in_bytes[3m])` | 网络流量 - 入向每秒流量 | bytes/s | | `irate(elasticsearch_transport_tx_size_in_bytes[3m])` | 网络流量 - 出向每秒流量 | bytes/s | | `elasticsearch_process_cpu_percent` | 进程 CPU 使用率 | % | | `elasticsearch_jvm_mem_heap_used_percent` | 进程 JVM Heap 使用率 | % | | `elasticsearch_jvm_mem_heap_committed_in_bytes` | 进程 JVM Heap 区 committed 大小 | bytes | | `elasticsearch_jvm_mem_non_heap_committed_in_bytes` | 进程 JVM Non Heap 区 committed 大小 | bytes | | `elasticsearch_jvm_mem_pools_old_used_in_bytes` | 进程 JVM Old 内存池 used 大小 | bytes | | `elasticsearch_jvm_mem_pools_young_used_in_bytes` | 进程 JVM Young 内存池 used 大小 | bytes | | `irate(elasticsearch_jvm_gc_collectors_young_collection_count[3m])` | 进程新生代每秒 GC 次数 | | | `irate(elasticsearch_jvm_gc_collectors_young_collection_time_in_millis[3m])` | 进程新生代每秒 GC 耗时 | ms | | `irate(elasticsearch_jvm_gc_collectors_old_collection_count[3m])` | 进程老生代每秒 GC 次数 | | | `irate(elasticsearch_jvm_gc_collectors_old_collection_time_in_millis[3m])` | 进程老生代每秒 GC 耗时 | ms | ## 相关链接[​](#相关链接 "相关链接的直接链接") * \[Elasticsearch 模板源文件]\([https://github.com/ccfos/nightingale/tree/main/integrations/Elasticsearch）：仪表盘、规则和采集配置的](https://github.com/ccfos/nightingale/tree/main/integrations/Elasticsearch%EF%BC%89%EF%BC%9A%E4%BB%AA%E8%A1%A8%E7%9B%98%E3%80%81%E8%A7%84%E5%88%99%E5%92%8C%E9%87%87%E9%9B%86%E9%85%8D%E7%BD%AE%E7%9A%84) JSON 原文，欢迎提 PR。 * [Categraf `elasticsearch` 插件文档](https://github.com/flashcatcloud/categraf/tree/main/inputs/elasticsearch)：完整配置项和指标列表。 * [把 Elasticsearch 接成日志数据源](https://n9e.github.io/zh/docs/data/elasticsearch.md) * [导入仪表盘和告警规则](https://n9e.github.io/zh/docs/data/integrations/import.md) * [核对指标是否入库](https://n9e.github.io/zh/docs/data/integrations/verify.md) * [全部集成目录](https://n9e.github.io/zh/integrations.md)