对于GC方面，在使用Elasticsearch时要注意什么？

大家好，我是锋哥。今天分享关于【对于GC方面，在使用Elasticsearch时要注意什么？】面试题。希望对大家有帮助；

对于GC方面，在使用Elasticsearch时要注意什么？

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在使用 Elasticsearch 时，垃圾回收（GC，Garbage Collection）是一个重要的性能考虑因素。Elasticsearch通常运行在 JVM（Java虚拟机）上，而JVM的垃圾回收机制直接影响到系统的响应时间和吞吐量。以下是使用Elasticsearch时与GC相关的一些注意事项：

1. JVM内存设置

Elasticsearch的性能与JVM的内存配置密切相关。通常，最重要的两个设置是堆内存大小 (Xms 和 Xmx)：

Xms：JVM启动时分配的初始堆内存大小。
Xmx：JVM堆内存的最大大小。

建议将 Xms 和 Xmx 设置为相同的值，以减少JVM动态调整堆大小时的开销。通常情况下，Elasticsearch的JVM堆内存不应超过机器物理内存的50%。例如，在16GB的物理内存机器上，建议将堆内存设置为8GB（-Xms8g -Xmx8g）。

2. 避免堆内存过大

虽然增大JVM堆内存可以提升性能，但过大的堆内存也可能带来性能问题。特别是当堆内存大于32GB时，JVM会禁用Compressed Oops（指针压缩），导致内存占用和GC开销增大。因此，建议将堆内存限制在30GB以下。

3. 垃圾回收类型选择

Elasticsearch默认使用 G1垃圾回收器（从JVM 8开始）。G1适合大内存环境并且能够减少停顿时间。以下是常见的垃圾回收器：

G1 GC：在大多数情况下，G1是最优的选择，特别是在堆内存较大的情况下。它的目标是最小化GC暂停时间，并且适应多核系统。
CMS GC：在JVM 8及更早版本中，CMS是一个常用的垃圾回收器，适用于低延迟要求的应用，但现在已被G1替代，建议在现代Elasticsearch版本中使用G1。
ZGC & Shenandoah：这两种垃圾回收器在JVM 11及以后版本中可用，它们设计用于低延迟、高吞吐量的场景，适用于对延迟要求严格的系统。

在Elasticsearch中，一般情况下推荐使用 G1 GC，因为它提供了良好的响应时间和吞吐量。

4. 监控GC性能

了解和监控GC行为对优化Elasticsearch性能至关重要。你可以使用一些工具来监控JVM的GC日志：

开启GC日志：
```
-Xlog:gc*:file=gc.log
```
这样可以将GC活动记录到文件gc.log，并分析GC周期、GC停顿时间等信息。
使用 Elasticsearch的Node Stats API 获取关于JVM的统计数据：
```
GET /_nodes/stats/jvm
```
这个API返回了JVM内存、GC活动等统计信息，有助于诊断内存和GC相关的问题。

5. 调优GC参数

GC调优需要根据具体的工作负载来调整参数。常见的GC参数有：

-XX:+UseG1GC：启用G1垃圾回收器（如果尚未启用）。
-XX:MaxGCPauseMillis=200：设置G1 GC的最大停顿时间目标为200毫秒。这个参数帮助控制GC停顿时间，但可能会影响吞吐量。
-XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=75：G1垃圾回收器在堆内存占用达到75%时开始进行GC。
-XX:ConcGCThreads：设置并发GC线程的数量。

6. 避免频繁的Full GC

在Elasticsearch中，频繁的 Full GC（完全垃圾回收）会对性能造成较大影响。Full GC通常会导致较长的停顿时间，影响集群的响应时间。为了避免Full GC，确保堆内存设置合理，并尽量避免堆内存溢出。定期监控GC日志，确保应用程序的内存管理正常。

7. Java版本选择

Elasticsearch的性能也会受到JVM版本的影响。通常，建议使用较新的JVM版本，尤其是JVM 11或更高版本，这些版本在GC、JIT优化、内存管理等方面有很多改进。

8. Elasticsearch的数据分片与副本设置

虽然垃圾回收主要影响JVM内存管理，但Elasticsearch的索引和分片管理也会影响内存使用。通过合理设置索引的分片数和副本数，可以有效地管理集群的资源消耗，减轻GC压力。避免每个节点承载过多的分片和副本。

9. 堆外内存的使用

Elasticsearch中有大量数据会存储在堆外内存中（如：Lucene的索引和缓存）。为了避免过多的GC停顿，可以增加堆外内存的使用。通过配置indices.memory.index_buffer_size和indices.fielddata.cache.size等参数，可以更好地控制内存使用。