技术标签: jvm java elasticsearch ELK
原文网址:Elasticsearch--解决JVM 堆内存使用率很高的问题_IT利刃出鞘的博客-程序员宅基地
说明
本文介绍如何解决ES的JVM 堆内存使用率很高的问题。
官网网址
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/size-your-shards.html
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/fix-common-cluster-issues.html
高 JVM 内存使用率会降低集群性能并触发断路器错误(导致内存熔断)。
为了防止这种情况发生,如果节点的 JVM 内存使用率持续超过 85%,官方建议采取措施降低内存压力。
借助:node stats API 进行排查
GET _nodes/stats?filter_path=nodes.*.jvm.mem.pools.old
结果
{
"nodes": {
"J2-fr3wzSqqJk9cwoi2urw": {
"jvm": {
"mem": {
"pools": {
"old": {
"used_in_bytes": 179796016,
"max_in_bytes": 1798569984,
"peak_used_in_bytes": 179796016,
"peak_max_in_bytes": 1798569984
}
}
}
}
}
}
}
堆内存使用率为:used_in_bytes / max_in_bytes = 179796016/ 1798569984 = 9.99 6%,接近 10%。
能和 kibana 可视化监控结果保持一致:
随着内存使用量的增加,垃圾收集变得更加频繁并且需要更长的时间。
你可以在 elasticsearch.log 中跟踪垃圾收集事件的频率和时长。
例如,以下事件表明 Elasticsearch 在过去 40 秒中花费了超过 50%(21 秒)执行垃圾收集。
[timestamp_short_interval_from_last][INFO ][o.e.m.j.JvmGcMonitorService] [node_id] [gc][number] overhead, spent [21s] collecting in the last [40s]
关于分片的几点认知:
第一:搜索请求是以分片为单位发起的。
至少 7.16 版本之前是,如下图示更能说明问题:
这暗示了什么?
必然是:分片越多,检索越慢。
因为:跨大量分片的搜索可能会耗尽节点的搜索线程池,这可能导致吞吐量低和搜索速度慢。
第二:每个索引和分片都有内存和 CPU 开销。
每个索引和每个分片都需要一些内存和 CPU 资源。
在大多数情况下,一小组大分片比许多小分片使用更少的资源。
为什么呢?解释一下:
第三:Elasticsearch 会在相同角色的节点间平衡分片。
节点角色划分是 7.x 高版本新的节点定义方式,其目的是:节点用途更明确。
当添加新节点或某节点出故障时,Elasticsearch 会自动在相同角色层的剩余节点之间重新平衡索引的分片。
关于减少分片数,更确切的是如何合理规划分片,官方建议如下:
PUT my_index_001/_settings
{
"index": {
"routing.allocation.total_shards_per_node": 5
}
}
复杂搜索会占用大量的内存空间。建议启用:慢日志进行排查。
导致内存使用率飙升的复杂查询,通常具备如下的特点:
为避免复杂查询,常规措施如下:
PUT _settings
{
"index.max_result_window": 5000
}
PUT _cluster/settings
{
"persistent": {
"search.max_buckets": 20000,
}
}
PUT _cluster/settings
{
"persistent": {
"search.allow_expensive_queries": false
}
}
定义过多的字段或嵌套过深的字段会导致使用大量内存,出现“Mapping 爆炸" 现象。
为防止“Mapping 爆炸“,使用映射限制设置来限制字段映射的数量。
PUT my_index_001/_settings
{
"index.mapping.total_fields.limit": 100
}
更多类似参数,见官网:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/mapping-settings-limit.html
批量请求虽然比单个请求更有效,但大批量写入(以 bulk 操作为代表)或多搜索请求(以 _msearch 为代表)仍然会产生较高的 JVM 内存压力。
如果可能,提交较小(小是个相对值,需要根据集群性能测算出适合自己集群的经验值)的请求并在它们之间留出更多时间时隔。
繁重的写入操作和搜索负载过重均会导致高 JVM 内存压力。
为了更好地处理繁重的工作负载,在其他方法都不灵的情况下,可以考虑通过为节点内存扩容以达到升级节点目的。
这是无法之法,这是万能之法。
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