在使用 Elasticsearch 时，关注垃圾回收（Garbage Collection, GC）是很重要的。GC 对于内存管理和查询性能有重要影响。以下是在使用 Elasticsearch 时需要注意的一些 GC 方面的事项：
- 合理配置堆内存：Elasticsearch 建议将 JVM 堆内存设置为物理内存的一半，但不超过 32GB。合理的堆内存配置有助于减少 GC 压力。过小的堆内存可能导致频繁的 GC，影响性能；而过大的堆内存可能导致较长的 GC 暂停，影响查询响应时间。
- 使用 G1GC：Elasticsearch 5.0 及以后的版本推荐使用 G1 Garbage Collector（G1GC）。G1GC 是一种低延迟的垃圾回收器，适合处理大内存堆。确保使用的 JDK 支持 G1GC，然后在 Elasticsearch 的
jvm.options配置文件中启用 G1GC。 - 监控 GC 指标：定期监控 Elasticsearch 集群的 GC 指标。关注 GC 的频率、持续时间和内存回收量等指标。频繁或持续时间较长的 GC 可能表明存在内存压力或其他问题，需要进一步分析和优化。
- 避免昂贵的操作：避免执行消耗大量内存的查询和聚合操作。例如，避免使用通配符、正则表达式和深层次的嵌套聚合。优化查询以减少内存消耗，使用过滤器（filter）而非查询（query）以降低评分计算的开销。
- 限制缓存大小：Elasticsearch 使用缓存来提高查询性能。然而，过大的缓存可能导致内存压力和频繁的 GC。限制各类缓存（如查询缓存、分片请求缓存、字段数据缓存）的大小，以防止内存耗尽。
- 配置索引和文档参数：配置适当的索引和文档参数以减轻 GC 压力。例如，适当限制分片数量、合理设置副本数量、禁用不必要的字段的存储、使用 Doc Values 等。
- 节点扩展和负载均衡：在大规模集群中，可以通过添加更多节点并合理分配分片和副本来分散 GC 压力。确保集群中的数据和查询负载分布均匀。
- 升级 JDK 和 Elasticsearch：随着 JDK 和 Elasticsearch 的更新，垃圾回收器和内存管理方面的性能可能会得到改进。保持 JDK 和 Elasticsearch 的版本更新，以便利用最新的性能优化和改进。
- 对节点进行定期维护：定期对 Elasticsearch 节点进行维护和优化。例如，执行索引合并（force merge）操作以减少分片数量，清理不再使用的索引，检查并修复潜在的硬件问题等。这有助于确保集群保持良好的运行状态，降低 GC 压力。
- 集群级别的优化：考虑在集群级别进行一些优化措施。例如，使用专用的协调节点来分发查询请求，降低数据节点的负载；将热数据和冷数据分开存储，降低热数据节点的 GC 压力；针对特定场景调整集群设置，以实现更好的性能和资源利用。
总之，在使用 Elasticsearch 时，关注 GC 是很重要的。通过监控 GC 指标、优化配置和查询、调整节点和集群设置等方式，可以有效降低 GC 压力，提高 Elasticsearch 集群的性能和稳定性。
上次更新时间 21 3 月, 2023 at 06:06 下午