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内存使用

内存使用

ES内存使用分析及熔断器设置

Elasticsearchyayg2008 发表了文章 • 0 个评论 • 13224 次浏览 • 2018-07-04 15:08 • 来自相关话题

内存占用

ES的JVM heap按使用场景分为可GC部分和常驻部分。 可GC部分内存会随着GC操作而被回收; 常驻部分不会被GC,通常使用LRU策略来进行淘汰; 内存占用情况如下图:

jvm.png

common space包括了indexing buffer和其他ES运行需要的class。indexing buffer由indices.memory.index_buffer_size参数控制, 默认最大占用10%,当full up后,该部分数据被刷入磁盘对应的Segments中。这部分空间是可以被回收反复利用的。

queryCache 是node级别的filter过滤器结果缓存,大小由indices.queries.cache.size 参数控制,默认10%。使用LRU淘汰策略。

requestCache是shard级别的query result缓存,通常 only requests of size 0 such as aggregations, counts and suggestions will be cached。使用LRU淘汰策略。通过indices.requests.cache.size参数控制,默认1%。设置后整个NODE都生效。

fieldDataCache,针对text字段,没有docValues属性(相当于列存储),当对text类型字段进行sort,agg时,需要将对应的字段内容全部加载到内存,这部分数据就放在fieldDataCache。通过indices.fielddata.cache.size 参数限制大小,默认不限制。这种情况下,占用内存会逐渐增多,直到触发熔断;新数据无法加载。

segmentsMemory ,缓存段信息,包括FST,Dimensional points for numeric range filters,Deleted documents bitset ,Doc values and stored fields codec formats等数据。这部分缓存是必须的,不能进行大小设置,通常跟index息息相关,close index、force merge均会释放部分空间。 可以通过命令

GET _cat/nodes?v&h=id,ip,port,r,ramPercent,ramCurrent,heapMax,heapCurrent,fielddataMemory,queryCacheMemory,requestCacheMemory,segmentsMemory

查看当前各块的使用情况。

熔断器

Elasticsearch 有一系列的断路器,它们都能保证内存不会超出限制:

  • indices.breaker.fielddata.limit fielddata 断路器默认设置堆的 60% 作为 fielddata 大小的上限。
  • indices.breaker.request.limit request 断路器估算需要完成其他请求部分的结构大小,例如创建一个聚合桶,默认限制是堆内存的 60%。它实际上是node level的一个统计值,统计的是这个结点上,各类查询聚合操作,需要申请的Bigarray的空间大小总和。 所以如果有一个聚合需要很大的空间,同时在执行的聚合可能也会被break掉。
  • indices.breaker.total.limit 父熔断,inflight、request(agg)和fielddata不会使用超过堆内存的 70%。
  • network.breaker.inflight requests.limit 限制当前通过HTTP等进来的请求使用内存不能超过Node内存的指定值。这个内存主要是限制请求内容的长度。 默认100%。
  • script.max_compilations_per_minute
  • 限制script并发执行数,默认值为15。

参考文档 https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/5.3/circuit-breaker.html#fielddata-circuit-breaker https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/cn/_limiting_memory_usage.html http://zhengjianglong.leanote.com/post/ES%E8%AE%BE%E7%BD%AE

elasticsearch 内存高问题

Elasticsearchxufenxu 回复了问题 • 7 人关注 • 3 个回复 • 3717 次浏览 • 2018-03-30 09:40 • 来自相关话题

es的内存没有任务还一直递增,最终导致服务器奔溃

Elasticsearchlaoyang360 回复了问题 • 2 人关注 • 1 个回复 • 2203 次浏览 • 2017-12-20 07:36 • 来自相关话题

elasticsearch 内存高问题

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es的内存没有任务还一直递增,最终导致服务器奔溃

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ES内存使用分析及熔断器设置

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内存占用

ES的JVM heap按使用场景分为可GC部分和常驻部分。 可GC部分内存会随着GC操作而被回收; 常驻部分不会被GC,通常使用LRU策略来进行淘汰; 内存占用情况如下图:

jvm.png

common space包括了indexing buffer和其他ES运行需要的class。indexing buffer由indices.memory.index_buffer_size参数控制, 默认最大占用10%,当full up后,该部分数据被刷入磁盘对应的Segments中。这部分空间是可以被回收反复利用的。

queryCache 是node级别的filter过滤器结果缓存,大小由indices.queries.cache.size 参数控制,默认10%。使用LRU淘汰策略。

requestCache是shard级别的query result缓存,通常 only requests of size 0 such as aggregations, counts and suggestions will be cached。使用LRU淘汰策略。通过indices.requests.cache.size参数控制,默认1%。设置后整个NODE都生效。

fieldDataCache,针对text字段,没有docValues属性(相当于列存储),当对text类型字段进行sort,agg时,需要将对应的字段内容全部加载到内存,这部分数据就放在fieldDataCache。通过indices.fielddata.cache.size 参数限制大小,默认不限制。这种情况下,占用内存会逐渐增多,直到触发熔断;新数据无法加载。

segmentsMemory ,缓存段信息,包括FST,Dimensional points for numeric range filters,Deleted documents bitset ,Doc values and stored fields codec formats等数据。这部分缓存是必须的,不能进行大小设置,通常跟index息息相关,close index、force merge均会释放部分空间。 可以通过命令

GET _cat/nodes?v&h=id,ip,port,r,ramPercent,ramCurrent,heapMax,heapCurrent,fielddataMemory,queryCacheMemory,requestCacheMemory,segmentsMemory

查看当前各块的使用情况。

熔断器

Elasticsearch 有一系列的断路器,它们都能保证内存不会超出限制:

  • indices.breaker.fielddata.limit fielddata 断路器默认设置堆的 60% 作为 fielddata 大小的上限。
  • indices.breaker.request.limit request 断路器估算需要完成其他请求部分的结构大小,例如创建一个聚合桶,默认限制是堆内存的 60%。它实际上是node level的一个统计值,统计的是这个结点上,各类查询聚合操作,需要申请的Bigarray的空间大小总和。 所以如果有一个聚合需要很大的空间,同时在执行的聚合可能也会被break掉。
  • indices.breaker.total.limit 父熔断,inflight、request(agg)和fielddata不会使用超过堆内存的 70%。
  • network.breaker.inflight requests.limit 限制当前通过HTTP等进来的请求使用内存不能超过Node内存的指定值。这个内存主要是限制请求内容的长度。 默认100%。
  • script.max_compilations_per_minute
  • 限制script并发执行数,默认值为15。

参考文档 https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/5.3/circuit-breaker.html#fielddata-circuit-breaker https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/cn/_limiting_memory_usage.html http://zhengjianglong.leanote.com/post/ES%E8%AE%BE%E7%BD%AE