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堆内存:大小和交换

Elasticsearch 默认安装后设置的堆内存是 1 GB。对于任何一个业务部署来说，这个设置都太小了。如果你正在使用这些默认堆内存配置，您的集群可能会出现问题。

这里有两种方式修改 Elasticsearch 的堆内存。最简单的一个方法就是指定 ES_HEAP_SIZE 环境变量。服务进程在启动时候会读取这个变量，并相应的设置堆的大小。比如，你可以用下面的命令设置它：

export ES_HEAP_SIZE=10g

此外，你也可以通过命令行参数的形式，在程序启动的时候把内存大小传递给它，如果你觉得这样更简单的话：

./bin/elasticsearch -Xmx10g -Xms10g (1)

<!--[if !supportLists]-->1.    <!--[endif]-->确保堆内存最小值（ Xms ）与最大值（ Xmx ）的大小是相同的，防止程序在运行时改变堆内存大小，这是一个很耗系统资源的过程。

通常来说，设置 ES_HEAP_SIZE 环境变量，比直接写 -Xmx -Xms 更好一点。

把你的内存的（少于）一半给 Lucene

一个常见的问题是给 Elasticsearch 分配的内存 太 大了。假设你有一个 64 GB 内存的机器，天啊，我要把 64 GB 内存全都给 Elasticsearch。因为越多越好啊！

当然，内存对于 Elasticsearch 来说绝对是重要的，它可以被许多内存数据结构使用来提供更快的操作。但是说到这里，还有另外一个内存消耗大户 非堆内存 （off-heap）：Lucene。

Lucene 被设计为可以利用操作系统底层机制来缓存内存数据结构。 Lucene 的段是分别存储到单个文件中的。因为段是不可变的，这些文件也都不会变化，这是对缓存友好的，同时操作系统也会把这些段文件缓存起来，以便更快的访问。

Lucene 的性能取决于和操作系统的相互作用。如果你把所有的内存都分配给 Elasticsearch 的堆内存，那将不会有剩余的内存交给 Lucene。这将严重地影响全文检索的性能。

标准的建议是把 50％的可用内存作为 Elasticsearch 的堆内存，保留剩下的 50％。当然它也不会被浪费，Lucene 会很乐意利用起余下的内存。

如果你不需要对分词字符串做聚合计算（例如，不需要 fielddata ）可以考虑降低堆内存。堆内存越小，Elasticsearch（更快的 GC）和 Lucene（更多的内存用于缓存）的性能越好。

不要超过 32 GB！

这里有另外一个原因不分配大内存给 Elasticsearch。事实上， JVM 在内存小于 32 GB 的时候会采用一个内存对象指针压缩技术。

在 Java 中，所有的对象都分配在堆上，并通过一个指针进行引用。普通对象指针（OOP）指向这些对象，通常为 CPU 字长 的大小：32 位或 64 位，取决于你的处理器。指针引用的就是这个 OOP 值的字节位置。

对于 32 位的系统，意味着堆内存大小最大为 4 GB。对于 64 位的系统，可以使用更大的内存，但是 64 位的指针意味着更大的浪费，因为你的指针本身大了。更糟糕的是，更大的指针在主内存和各级缓存（例如 LLC，L1 等）之间移动数据的时候，会占用更多的带宽。

Java 使用一个叫作 内存指针压缩（compressed oops）的技术来解决这个问题。它的指针不再表示对象在内存中的精确位置，而是表示 偏移量 。这意味着 32 位的指针可以引用 40 亿个 对象 ，而不是 40 亿个字节。最终，也就是说堆内存增长到 32 GB 的物理内存，也可以用 32 位的指针表示。

一旦你越过那个神奇的 ~32 GB 的边界，指针就会切回普通对象的指针。每个对象的指针都变长了，就会使用更多的 CPU 内存带宽，也就是说你实际上失去了更多的内存。事实上，当内存到达 40–50 GB 的时候，有效内存才相当于使用内存对象指针压缩技术时候的 32 GB 内存。

这段描述的意思就是说：即便你有足够的内存，也尽量不要超过 32 GB。因为它浪费了内存，降低了 CPU 的性能，还要让 GC 应对大内存。

到底需要低于 32 GB多少，来设置我的 JVM？

遗憾的是，这需要看情况。确切的划分要根据 JVMs 和操作系统而定。如果你想保证其安全可靠，设置堆内存为 31 GB 是一个安全的选择。另外，你可以在你的 JVM 设置里添加 -XX:+PrintFlagsFinal 用来验证 JVM 的临界值，并且检查 UseCompressedOops 的值是否为 true。对于你自己使用的 JVM 和操作系统，这将找到最合适的堆内存临界值。

例如，我们在一台安装 Java 1.7 的 MacOSX 上测试，可以看到指针压缩在被禁用之前，最大堆内存大约是在 32600 mb（~31.83 gb）：

$ JAVA_HOME=`/usr/libexec/java_home -v 1.7` java -Xmx32600m -XX:+PrintFlagsFinal 2> /dev/null | grep UseCompressedOops

     bool UseCompressedOops   := true

$ JAVA_HOME=`/usr/libexec/java_home -v 1.7` java -Xmx32766m -XX:+PrintFlagsFinal 2> /dev/null | grep UseCompressedOops

     bool UseCompressedOops   = false

相比之下，同一台机器安装 Java 1.8，可以看到指针压缩在被禁用之前，最大堆内存大约是在 32766 mb（~31.99 gb）：

$ JAVA_HOME=`/usr/libexec/java_home -v 1.8` java -Xmx32766m -XX:+PrintFlagsFinal 2> /dev/null | grep UseCompressedOops

     bool UseCompressedOops   := true

$ JAVA_HOME=`/usr/libexec/java_home -v 1.8` java -Xmx32767m -XX:+PrintFlagsFinal 2> /dev/null | grep UseCompressedOops

     bool UseCompressedOops   = false

这个例子告诉我们，影响内存指针压缩使用的临界值，是会根据 JVM 的不同而变化的。所以从其他地方获取的例子，需要谨慎使用，要确认检查操作系统配置和 JVM。

如果使用的是 Elasticsearch v2.2.0，启动日志其实会告诉你 JVM 是否正在使用内存指针压缩。你会看到像这样的日志消息：

[2015-12-16 13:53:33,417][INFO ][env] [Illyana Rasputin] heap size [989.8mb], compressed ordinary object pointers [true]

这表明内存指针压缩正在被使用。如果没有，日志消息会显示 [false] 。

我有一个 1 TB 内存的机器！

这个 32 GB 的分割线是很重要的。那如果你的机器有很大的内存怎么办呢？一台有着 512–768 GB内存的服务器愈发常见。

首先，我们建议避免使用这样的高配机器（参考 [hardware]）。

但是如果你已经有了这样的机器，你有三个可选项：

<!--[if !supportLists]-->·         <!--[endif]-->你主要做全文检索吗？考虑给 Elasticsearch 4 - 32 GB 的内存，让 Lucene 通过操作系统文件缓存来利用余下的内存。那些内存都会用来缓存 segments，带来极速的全文检索。

<!--[if !supportLists]-->·         <!--[endif]-->你需要更多的排序和聚合？而且大部分的聚合计算是在数字、日期、地理点和 非分词 字符串上？你很幸运，你的聚合计算将在内存友好的 doc values 上完成！给 Elasticsearch 4 到 32 GB 的内存，其余部分为操作系统缓存内存中的 doc values。

<!--[if !supportLists]-->·         <!--[endif]-->你在对分词字符串做大量的排序和聚合（例如，标签或者 SigTerms，等等）不幸的是，这意味着你需要 fielddata，意味着你需要堆空间。考虑在单个机器上运行两个或多个节点，而不是拥有大量 RAM 的一个节点。仍然要坚持 50％原则。

假设你有个机器有 128 GB 的内存，你可以创建两个节点，每个节点内存分配不超过 32 GB。也就是说不超过 64 GB 内存给 ES 的堆内存，剩下的超过 64 GB 的内存给 Lucene。

如果你选择这一种，你需要配置 cluster.routing.allocation.same_shard.host: true 。这会防止同一个分片（shard）的主副本存在同一个物理机上（因为如果存在一个机器上，副本的高可用性就没有了）。

Swapping 是性能的坟墓

这是显而易见的，但是还是有必要说的更清楚一点：内存交换到磁盘对服务器性能来说是 致命 的。想想看：一个内存操作必须能够被快速执行。

如果内存交换到磁盘上，一个 100 微秒的操作可能变成 10 毫秒。再想想那么多 10 微秒的操作时延累加起来。不难看出 swapping 对于性能是多么可怕。

最好的办法就是在你的操作系统中完全禁用 swap。这样可以暂时禁用：

sudo swapoff -a

如果需要永久禁用，你可能需要修改 /etc/fstab 文件，这要参考你的操作系统相关文档。

如果你并不打算完全禁用 swap，也可以选择降低 swappiness 的值。这个值决定操作系统交换内存的频率。这可以预防正常情况下发生交换，但仍允许操作系统在紧急情况下发生交换。

对于大部分Linux操作系统，可以在 sysctl 中这样配置：

vm.swappiness = 1 (1)

<!--[if !supportLists]-->1.    <!--[endif]-->swappiness 设置为 1 比设置为 0 要好，因为在一些内核版本 swappiness 设置为 0 会触发系统 OOM-killer（注：Linux 内核的 Out of Memory（OOM）killer 机制）。

最后，如果上面的方法都不合适，你需要打开配置文件中的 mlockall 开关。它的作用就是允许 JVM 锁住内存，禁止操作系统交换出去。在你的 elasticsearch.yml 文件中，设置如下：

bootstrap.mlockall: true

转自:https://github.com/elasticsearch-cn/elasticsearch-definitive-guide/blob/cn/510_Deployment/50_heap.asciidoc