Q:有两个人掉到陷阱里了,死的人叫死人,活人叫什么?

社区日报 第403期 (2018-09-23)

1.将Apache Hive与ElasticSearch一起使用。
http://t.cn/EPzJFKK
2.大数据与分析与数据科学:有什么区别?
http://t.cn/EPzxm6P
3.(自备梯子)招聘数据科学家之前需要做的3件事。
http://t.cn/EPz6j4f

活动预告:
1、Elastic 中国开发者大会门票发售中
https://conf.elasticsearch.cn/2018/shenzhen.html

编辑:至尊宝
归档:https://elasticsearch.cn/article/814
订阅:https://tinyletter.com/elastic-daily
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1.将Apache Hive与ElasticSearch一起使用。
http://t.cn/EPzJFKK
2.大数据与分析与数据科学:有什么区别?
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你看懂 Elasticsearch Log 中的 GC 日志了吗?

如果你关注过 elasticsearch 的日志,可能会看到如下类似的内容:

[2018-06-30T17:57:23,848][WARN ][o.e.m.j.JvmGcMonitorService] [qoo--eS] [gc][228384] overhead, spent [2.2s] collecting in the last [2.3s]

[2018-06-30T17:57:29,020][INFO ][o.e.m.j.JvmGcMonitorService] [qoo--eS] [gc][old][228385][160772] duration [5s], collections [1]/[5.1s], total [5s]/[4.4d], memory [945.4mb]->[958.5mb]/[1007.3mb], all_pools {[young] [87.8mb]->[100.9mb]/[133.1mb]}{[survivor] [0b]->[0b]/[16.6mb]}{[old] [857.6mb]->[857.6mb]/[857.6mb]}

看到其中的[gc]关键词你也猜到了这是与 GC 相关的日志,那么你了解每一部分的含义吗?如果不了解,你可以继续往下看了。

我们先从最简单的看起:

  1. 第一部分是日志发生的时间
  2. 第二部分是日志级别,这里分别是WARNINFO
  3. 第三部分是输出日志的类,我们后面也会讲到这个类
  4. 第四部分是当前 ES 节点名称
  5. 第五部分是 gc 关键词,我们就从这个关键词聊起。

友情提示:对 GC 已经了如指掌的同学,可以直接翻到最后看答案。

1. 什么是 GC?

GC,全称是 Garbage Collection (垃圾收集)或者 Garbage Collector(垃圾收集器)。

在使用 C语言编程的时候,我们要手动的通过 mallocfree来申请和释放数据需要的内存,如果忘记释放内存,就会发生内存泄露的情况,即无用的数据占用了宝贵的内存资源。而Java 语言编程不需要显示的申请和释放内存,因为 JVM 可以自动管理内存,这其中最重要的一部分就是 GC,即 JVM 可以自主地去释放无用数据(垃圾)占用的内存。

我们研究 GC 的主要原因是 GC 的过程会有 Stop The World(STW)的情况发生,即此时用户线程会停止工作,如果 STW 的时间过长,则应用的可用性、实时性等就下降的很厉害。

GC主要解决如下3个问题:

  1. 如何找到垃圾?
  2. 如何回收垃圾?
  3. 何时回收垃圾?

我们一个个来看下。

1.1 如何找到垃圾?

所谓垃圾,指的是不再被使用(引用)的对象。Java 的对象都是在堆(Heap)上创建的,我们这里默认也只讨论堆。那么现在问题就变为如何判定一个对象是否还有被引用,思路主要有如下两种:

  1. 引用计数法,即在对象被引用时加1,去除引用时减1,如果引用值为0,即表明该对象可回收了。
  2. 可达性分析法,即通过遍历已知的存活对象(GC Roots)的引用链来标记出所有存活对象

方法1简单粗暴效率高,但准确度不行,尤其是面对互相引用的垃圾对象时无能为力。

方法2是目前常用的方法,这里有一个关键是 GC Roots,它是判定的源头,感兴趣的同学可以自己去研究下,这里就不展开讲了。

1.2 如何回收垃圾?

垃圾找到了,该怎么回收呢?看起来似乎是个很傻的问题。直接收起来扔掉不就好了?!对应到程序的操作,就是直接将这些对象占用的空间标记为空闲不就好了吗?那我们就来看一下这个基础的回收算法:标记-清除(Mark-Sweep)算法。

1.2.1 标记-清除 算法(Mark Sweep)

该算法很简单,使用通过可达性分析分析方法标记出垃圾,然后直接回收掉垃圾区域。它的一个显著问题是一段时间后,内存会出现大量碎片,导致虽然碎片总和很大,但无法满足一个大对象的内存申请,从而导致 OOM,而过多的内存碎片(需要类似链表的数据结构维护),也会导致标记和清除的操作成本高,效率低下,如下图所示:

1.2.2 复制算法(Copying)

为了解决上面算法的效率问题,有人提出了复制算法。它将可用内存一分为二,每次只用一块,当这一块内存不够用时,便触发 GC,将当前存活对象复制(Copy)到另一块上,以此往复。这种算法高效的原因在于分配内存时只需要将指针后移,不需要维护链表等。但它最大的问题是对内存的浪费,使用率只有 50%。

但这种算法在一种情况下会很高效:Java 对象的存活时间极短。据 IBM 研究,Java 对象高达 98% 是朝生夕死的,这也意味着每次 GC 可以回收大部分的内存,需要复制的数据量也很小,这样它的执行效率就会很高。

1.2.3 标记-整理算法(Mark Compact)

该算法解决了第1中算法的内存碎片问题,它会在回收阶段将所有内存做整理,如下图所示:

但它的问题也在于增加了整理阶段,也就增加了 GC 的时间。

1.2.4 分代收集算法(Generation Collection)

既然大部分 Java 对象是朝生夕死的,那么我们将内存按照 Java 生存时间分为 新生代(Young)老年代(Old),前者存放短命僧,后者存放长寿佛,当然长寿佛也是由短命僧升级上来的。然后针对两者可以采用不同的回收算法,比如对于新生代采用复制算法会比较高效,而对老年代可以采用标记-清除或者标记-整理算法。这种算法也是最常用的。JVM Heap 分代后的划分一般如下所示,新生代一般会分为 Eden、Survivor0、Survivor1区,便于使用复制算法。

将内存分代后的 GC 过程一般类似下图所示:

  1. 对象一般都是先在 Eden区创建
  2. Eden区满,触发 Young GC,此时将 Eden中还存活的对象复制到 S0中,并清空 Eden区后继续为新的对象分配内存
  3. Eden区再次满后,触发又一次的 Young GC,此时会将 EdenS0中存活的对象复制到 S1中,然后清空EdenS0后继续为新的对象分配内存
  4. 每经过一次 Young GC,存活下来的对象都会将自己存活次数加1,当达到一定次数后,会随着一次 Young GC 晋升到 Old
  5. Old区也会在合适的时机进行自己的 GC

1.2.5 常见的垃圾收集器

前面我们讲了众多的垃圾收集算法,那么其具体的实现就是垃圾收集器,也是我们实际使用中会具体用到的。现代的垃圾收集机制基本都是分代收集算法,而 YoungOld区分别有不同的垃圾收集器,简单总结如下图:

从上图我们可以看到 YoungOld区有不同的垃圾收集器,实际使用时会搭配使用,也就是上图中两两连线的收集器是可以搭配使用的。这些垃圾收集器按照运行原理大概可以分为如下几类:

  • Serial GC串行,单线程的收集器,运行 GC 时需要停止所有的用户线程,且只有一个 GC 线程
  • Parallel GC并行,多线程的收集器,是 Serial 的多线程版,运行时也需要停止所有用户线程,但同时运行多个 GC 线程,所以效率高一些
  • Concurrent GC并发,多线程收集器,GC 分多阶段执行,部分阶段允许用户线程与 GC 线程同时运行,这也就是并发的意思,大家要和并行做一个区分。
  • 其他

我们下面简单看一下他们的运行机制。

1.2.5.1 Serial GC

该类 Young区的为 Serial GCOld区的为Serial Old GC。执行大致如下所示:

1.2.5.2 Parallel GC

该类Young 区的有 ParNewParallel ScavengeOld 区的有Parallel Old。其运行机制如下,相比 Serial GC ,其最大特点在于 GC 线程是并行的,效率高很多:

1.2.5.3 Concurrent Mark-Sweep GC

该类目前只是针对 Old 区,最常见就是CMS GC,它的执行分为多个阶段,只有部分阶段需要停止用户进程,这里不详细介绍了,感兴趣可以去找相关文章来看,大体执行如下:

1.2.5.4 其他

目前最新的 GC 有G1GCZGC,其运行机制与上述均不相同,虽然他们也是分代收集算法,但会把 Heap 分成多个 region 来做处理,这里不展开讲,感兴趣的可以参看最后参考资料的内容。

1.2.6 Elasticsearch 的 GC 组合

Elasticsearch 默认的 GC 配置是CMS GC ,其 Young 区ParNewOld 区CMS,大家可以在 config/jvm.options中看到如下的配置:

## GC configuration
-XX:+UseConcMarkSweepGC
-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=75
-XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly

1.3 何时进行回收?

现在我们已经知道如何找到和回收垃圾了,那么什么时候回收呢?简单总结如下:

  1. Young 区的GC 都是在 Eden 区满时触发
  2. Serial Old 和 Parallel Old 在 Old 区是在 Young GC 时预测Old 区是否可以为 young 区 promote 到 old 区 的 object 分配空间,如果不可用则触发 Old GC。这个也可以理解为是 Old区满时。
  3. CMS GC 是在 Old 区大小超过一定比例后触发,而不是 Old 区满。这个原因在于 CMS GC 是并发的算法,也就是说在 GC 线程收集垃圾的时候,用户线程也在运行,因此需要预留一些 Heap 空间给用户线程使用,防止由于无法分配空间而导致 Full GC 发生。

2. GC Log 如何阅读?

前面讲了这么多,终于可以回到开篇的问题了,我们直接来看答案

[2018-06-30T17:57:23,848][WARN ][o.e.m.j.JvmGcMonitorService] [qoo--eS] [gc][228384] overhead, spent [2.2s] collecting in the last [2.3s]

[gc][这是第228384次GC 检查] 在最近 2.3 s 内花了 2.2s 用来做垃圾收集,这占比似乎有些过了,请抓紧来关注下。

[2018-06-30T17:57:29,020][INFO ][o.e.m.j.JvmGcMonitorService] [qoo--eS] [gc][old][228385][160772] duration [5s], collections [1]/[5.1s], total [5s]/[4.4d], memory [945.4mb]->[958.5mb]/[1007.3mb], all_pools {[young] [87.8mb]->[100.9mb]/[133.1mb]}{[survivor] [0b]->[0b]/[16.6mb]}{[old] [857.6mb]->[857.6mb]/[857.6mb]}

我们直接来看具体的含义好了,相信有了前面的 GC 基础知识,大家在看这里解释的时候就非常清楚了。

  • [gc][本次是 old GC][这是第228385次 GC 检查][从 JVM 启动至今发生的第 160772次 GC]

  • duration [本次检查到的 GC 总耗时 5 秒,可能是多次的加和],

  • collections [从上次检查至今总共发生1次 GC]/[从上次检查至今已过去 5.1 秒],

  • total [本次检查到的 GC 总耗时为 5 秒]/[从 JVM 启动至今发生的 GC 总耗时为 4.4 天],

  • memory [ GC 前 Heap memory 空间]->[GC 后 Heap memory 空间]/[Heap memory 总空间],

  • all_pools(分代部分的详情) {[young 区][GC 前 Memory ]->[GC后 Memory]/[young区 Memory 总大小] } {[survivor 区][GC 前 Memory ]->[GC后 Memory]/[survivor区 Memory 总大小] }{[old 区][GC 前 Memory ]->[GC后 Memory]/[old区 Memory 总大小] }

3. 看看源码

从日志中我们可以看到输出这些日志的类名叫做JvmGcMonitorService,我们去源码中搜索很快会找到它/Users/rockybean/code/elasticsearch/core/src/main/java/org/elasticsearch/monitor/jvm/JvmGcMonitorService.java,这里就不详细展开讲解源码了,它执行的内容大概如下图所示:

关于打印日志的格式在源码也有,如下所示:

private static final String SLOW_GC_LOG_MESSAGE =
"[gc][{}][{}][{}] duration [{}], collections [{}]/[{}], total [{}]/[{}], memory [{}]->[{}]/[{}], all_pools {}";
private static final String OVERHEAD_LOG_MESSAGE = "[gc][{}] overhead, spent [{}] collecting in the last [{}]";

另外细心的同学会发现输出的日志中 gc 只分了 young 和 old ,原因在于 ES 对 GC Name 做了封装,封装的类为:org.elasticsearch.monitor.jvm.GCNames,相关代码如下:

    public static String getByMemoryPoolName(String poolName, String defaultName) {
        if ("Eden Space".equals(poolName) || "PS Eden Space".equals(poolName) || "Par Eden Space".equals(poolName) || "G1 Eden Space".equals(poolName)) {
            return YOUNG;
        }
        if ("Survivor Space".equals(poolName) || "PS Survivor Space".equals(poolName) || "Par Survivor Space".equals(poolName) || "G1 Survivor Space".equals(poolName)) {
            return SURVIVOR;
        }
        if ("Tenured Gen".equals(poolName) || "PS Old Gen".equals(poolName) || "CMS Old Gen".equals(poolName) || "G1 Old Gen".equals(poolName)) {
            return OLD;
        }
        return defaultName;
    }

    public static String getByGcName(String gcName, String defaultName) {
        if ("Copy".equals(gcName) || "PS Scavenge".equals(gcName) || "ParNew".equals(gcName) || "G1 Young Generation".equals(gcName)) {
            return YOUNG;
        }
        if ("MarkSweepCompact".equals(gcName) || "PS MarkSweep".equals(gcName) || "ConcurrentMarkSweep".equals(gcName) || "G1 Old Generation".equals(gcName)) {
            return OLD;
        }
        return defaultName;
    }

在上面的代码中,你会看到很多我们在上一节中提到的 GC 算法的名称。

至此,源码相关部分也讲解完毕,感兴趣的大家可以自行去查阅。

4. 总结

讲解 GC 的文章已经很多,本文又唠唠叨叨地讲一遍基础知识,是希望对于第一次了解 GC 的同学有所帮助。因为只有了解了这些基础知识,你才不至于被这些 GC 的输出吓懵。希望本文对你理解 ES 的 GC 日志 有所帮助。

5. 参考资料

  1. Java Hotspot G1 GC的一些关键技术(https://mp.weixin.qq.com/s/4ufdCXCwO56WAJnzng_-ow
  2. Understanding Java Garbage Collection(https://www.cubrid.org/blog/understanding-java-garbage-collection
  3. 《深入理解Java虚拟机:JVM高级特性与最佳实践》

6. 相关推荐

如果你想深入的了解 JAVA GC 的知识,可以关注 ElasticTalk 公众号,回复 GC关键词后即可获取作者推荐的电子书等资料。

elasticTalk,qrcode

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如果你关注过 elasticsearch 的日志,可能会看到如下类似的内容:

[2018-06-30T17:57:23,848][WARN ][o.e.m.j.JvmGcMonitorService] [qoo--eS] [gc][228384] overhead, spent [2.2s] collecting in the last [2.3s]

[2018-06-30T17:57:29,020][INFO ][o.e.m.j.JvmGcMonitorService] [qoo--eS] [gc][old][228385][160772] duration [5s], collections [1]/[5.1s], total [5s]/[4.4d], memory [945.4mb]->[958.5mb]/[1007.3mb], all_pools {[young] [87.8mb]->[100.9mb]/[133.1mb]}{[survivor] [0b]->[0b]/[16.6mb]}{[old] [857.6mb]->[857.6mb]/[857.6mb]}

看到其中的[gc]关键词你也猜到了这是与 GC 相关的日志,那么你了解每一部分的含义吗?如果不了解,你可以继续往下看了。

我们先从最简单的看起:

  1. 第一部分是日志发生的时间
  2. 第二部分是日志级别,这里分别是WARNINFO
  3. 第三部分是输出日志的类,我们后面也会讲到这个类
  4. 第四部分是当前 ES 节点名称
  5. 第五部分是 gc 关键词,我们就从这个关键词聊起。

友情提示:对 GC 已经了如指掌的同学,可以直接翻到最后看答案。

1. 什么是 GC?

GC,全称是 Garbage Collection (垃圾收集)或者 Garbage Collector(垃圾收集器)。

在使用 C语言编程的时候,我们要手动的通过 mallocfree来申请和释放数据需要的内存,如果忘记释放内存,就会发生内存泄露的情况,即无用的数据占用了宝贵的内存资源。而Java 语言编程不需要显示的申请和释放内存,因为 JVM 可以自动管理内存,这其中最重要的一部分就是 GC,即 JVM 可以自主地去释放无用数据(垃圾)占用的内存。

我们研究 GC 的主要原因是 GC 的过程会有 Stop The World(STW)的情况发生,即此时用户线程会停止工作,如果 STW 的时间过长,则应用的可用性、实时性等就下降的很厉害。

GC主要解决如下3个问题:

  1. 如何找到垃圾?
  2. 如何回收垃圾?
  3. 何时回收垃圾?

我们一个个来看下。

1.1 如何找到垃圾?

所谓垃圾,指的是不再被使用(引用)的对象。Java 的对象都是在堆(Heap)上创建的,我们这里默认也只讨论堆。那么现在问题就变为如何判定一个对象是否还有被引用,思路主要有如下两种:

  1. 引用计数法,即在对象被引用时加1,去除引用时减1,如果引用值为0,即表明该对象可回收了。
  2. 可达性分析法,即通过遍历已知的存活对象(GC Roots)的引用链来标记出所有存活对象

方法1简单粗暴效率高,但准确度不行,尤其是面对互相引用的垃圾对象时无能为力。

方法2是目前常用的方法,这里有一个关键是 GC Roots,它是判定的源头,感兴趣的同学可以自己去研究下,这里就不展开讲了。

1.2 如何回收垃圾?

垃圾找到了,该怎么回收呢?看起来似乎是个很傻的问题。直接收起来扔掉不就好了?!对应到程序的操作,就是直接将这些对象占用的空间标记为空闲不就好了吗?那我们就来看一下这个基础的回收算法:标记-清除(Mark-Sweep)算法。

1.2.1 标记-清除 算法(Mark Sweep)

该算法很简单,使用通过可达性分析分析方法标记出垃圾,然后直接回收掉垃圾区域。它的一个显著问题是一段时间后,内存会出现大量碎片,导致虽然碎片总和很大,但无法满足一个大对象的内存申请,从而导致 OOM,而过多的内存碎片(需要类似链表的数据结构维护),也会导致标记和清除的操作成本高,效率低下,如下图所示:

1.2.2 复制算法(Copying)

为了解决上面算法的效率问题,有人提出了复制算法。它将可用内存一分为二,每次只用一块,当这一块内存不够用时,便触发 GC,将当前存活对象复制(Copy)到另一块上,以此往复。这种算法高效的原因在于分配内存时只需要将指针后移,不需要维护链表等。但它最大的问题是对内存的浪费,使用率只有 50%。

但这种算法在一种情况下会很高效:Java 对象的存活时间极短。据 IBM 研究,Java 对象高达 98% 是朝生夕死的,这也意味着每次 GC 可以回收大部分的内存,需要复制的数据量也很小,这样它的执行效率就会很高。

1.2.3 标记-整理算法(Mark Compact)

该算法解决了第1中算法的内存碎片问题,它会在回收阶段将所有内存做整理,如下图所示:

但它的问题也在于增加了整理阶段,也就增加了 GC 的时间。

1.2.4 分代收集算法(Generation Collection)

既然大部分 Java 对象是朝生夕死的,那么我们将内存按照 Java 生存时间分为 新生代(Young)老年代(Old),前者存放短命僧,后者存放长寿佛,当然长寿佛也是由短命僧升级上来的。然后针对两者可以采用不同的回收算法,比如对于新生代采用复制算法会比较高效,而对老年代可以采用标记-清除或者标记-整理算法。这种算法也是最常用的。JVM Heap 分代后的划分一般如下所示,新生代一般会分为 Eden、Survivor0、Survivor1区,便于使用复制算法。

将内存分代后的 GC 过程一般类似下图所示:

  1. 对象一般都是先在 Eden区创建
  2. Eden区满,触发 Young GC,此时将 Eden中还存活的对象复制到 S0中,并清空 Eden区后继续为新的对象分配内存
  3. Eden区再次满后,触发又一次的 Young GC,此时会将 EdenS0中存活的对象复制到 S1中,然后清空EdenS0后继续为新的对象分配内存
  4. 每经过一次 Young GC,存活下来的对象都会将自己存活次数加1,当达到一定次数后,会随着一次 Young GC 晋升到 Old
  5. Old区也会在合适的时机进行自己的 GC

1.2.5 常见的垃圾收集器

前面我们讲了众多的垃圾收集算法,那么其具体的实现就是垃圾收集器,也是我们实际使用中会具体用到的。现代的垃圾收集机制基本都是分代收集算法,而 YoungOld区分别有不同的垃圾收集器,简单总结如下图:

从上图我们可以看到 YoungOld区有不同的垃圾收集器,实际使用时会搭配使用,也就是上图中两两连线的收集器是可以搭配使用的。这些垃圾收集器按照运行原理大概可以分为如下几类:

  • Serial GC串行,单线程的收集器,运行 GC 时需要停止所有的用户线程,且只有一个 GC 线程
  • Parallel GC并行,多线程的收集器,是 Serial 的多线程版,运行时也需要停止所有用户线程,但同时运行多个 GC 线程,所以效率高一些
  • Concurrent GC并发,多线程收集器,GC 分多阶段执行,部分阶段允许用户线程与 GC 线程同时运行,这也就是并发的意思,大家要和并行做一个区分。
  • 其他

我们下面简单看一下他们的运行机制。

1.2.5.1 Serial GC

该类 Young区的为 Serial GCOld区的为Serial Old GC。执行大致如下所示:

1.2.5.2 Parallel GC

该类Young 区的有 ParNewParallel ScavengeOld 区的有Parallel Old。其运行机制如下,相比 Serial GC ,其最大特点在于 GC 线程是并行的,效率高很多:

1.2.5.3 Concurrent Mark-Sweep GC

该类目前只是针对 Old 区,最常见就是CMS GC,它的执行分为多个阶段,只有部分阶段需要停止用户进程,这里不详细介绍了,感兴趣可以去找相关文章来看,大体执行如下:

1.2.5.4 其他

目前最新的 GC 有G1GCZGC,其运行机制与上述均不相同,虽然他们也是分代收集算法,但会把 Heap 分成多个 region 来做处理,这里不展开讲,感兴趣的可以参看最后参考资料的内容。

1.2.6 Elasticsearch 的 GC 组合

Elasticsearch 默认的 GC 配置是CMS GC ,其 Young 区ParNewOld 区CMS,大家可以在 config/jvm.options中看到如下的配置:

## GC configuration
-XX:+UseConcMarkSweepGC
-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=75
-XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly

1.3 何时进行回收?

现在我们已经知道如何找到和回收垃圾了,那么什么时候回收呢?简单总结如下:

  1. Young 区的GC 都是在 Eden 区满时触发
  2. Serial Old 和 Parallel Old 在 Old 区是在 Young GC 时预测Old 区是否可以为 young 区 promote 到 old 区 的 object 分配空间,如果不可用则触发 Old GC。这个也可以理解为是 Old区满时。
  3. CMS GC 是在 Old 区大小超过一定比例后触发,而不是 Old 区满。这个原因在于 CMS GC 是并发的算法,也就是说在 GC 线程收集垃圾的时候,用户线程也在运行,因此需要预留一些 Heap 空间给用户线程使用,防止由于无法分配空间而导致 Full GC 发生。

2. GC Log 如何阅读?

前面讲了这么多,终于可以回到开篇的问题了,我们直接来看答案

[2018-06-30T17:57:23,848][WARN ][o.e.m.j.JvmGcMonitorService] [qoo--eS] [gc][228384] overhead, spent [2.2s] collecting in the last [2.3s]

[gc][这是第228384次GC 检查] 在最近 2.3 s 内花了 2.2s 用来做垃圾收集,这占比似乎有些过了,请抓紧来关注下。

[2018-06-30T17:57:29,020][INFO ][o.e.m.j.JvmGcMonitorService] [qoo--eS] [gc][old][228385][160772] duration [5s], collections [1]/[5.1s], total [5s]/[4.4d], memory [945.4mb]->[958.5mb]/[1007.3mb], all_pools {[young] [87.8mb]->[100.9mb]/[133.1mb]}{[survivor] [0b]->[0b]/[16.6mb]}{[old] [857.6mb]->[857.6mb]/[857.6mb]}

我们直接来看具体的含义好了,相信有了前面的 GC 基础知识,大家在看这里解释的时候就非常清楚了。

  • [gc][本次是 old GC][这是第228385次 GC 检查][从 JVM 启动至今发生的第 160772次 GC]

  • duration [本次检查到的 GC 总耗时 5 秒,可能是多次的加和],

  • collections [从上次检查至今总共发生1次 GC]/[从上次检查至今已过去 5.1 秒],

  • total [本次检查到的 GC 总耗时为 5 秒]/[从 JVM 启动至今发生的 GC 总耗时为 4.4 天],

  • memory [ GC 前 Heap memory 空间]->[GC 后 Heap memory 空间]/[Heap memory 总空间],

  • all_pools(分代部分的详情) {[young 区][GC 前 Memory ]->[GC后 Memory]/[young区 Memory 总大小] } {[survivor 区][GC 前 Memory ]->[GC后 Memory]/[survivor区 Memory 总大小] }{[old 区][GC 前 Memory ]->[GC后 Memory]/[old区 Memory 总大小] }

3. 看看源码

从日志中我们可以看到输出这些日志的类名叫做JvmGcMonitorService,我们去源码中搜索很快会找到它/Users/rockybean/code/elasticsearch/core/src/main/java/org/elasticsearch/monitor/jvm/JvmGcMonitorService.java,这里就不详细展开讲解源码了,它执行的内容大概如下图所示:

关于打印日志的格式在源码也有,如下所示:

private static final String SLOW_GC_LOG_MESSAGE =
"[gc][{}][{}][{}] duration [{}], collections [{}]/[{}], total [{}]/[{}], memory [{}]->[{}]/[{}], all_pools {}";
private static final String OVERHEAD_LOG_MESSAGE = "[gc][{}] overhead, spent [{}] collecting in the last [{}]";

另外细心的同学会发现输出的日志中 gc 只分了 young 和 old ,原因在于 ES 对 GC Name 做了封装,封装的类为:org.elasticsearch.monitor.jvm.GCNames,相关代码如下:

    public static String getByMemoryPoolName(String poolName, String defaultName) {
        if ("Eden Space".equals(poolName) || "PS Eden Space".equals(poolName) || "Par Eden Space".equals(poolName) || "G1 Eden Space".equals(poolName)) {
            return YOUNG;
        }
        if ("Survivor Space".equals(poolName) || "PS Survivor Space".equals(poolName) || "Par Survivor Space".equals(poolName) || "G1 Survivor Space".equals(poolName)) {
            return SURVIVOR;
        }
        if ("Tenured Gen".equals(poolName) || "PS Old Gen".equals(poolName) || "CMS Old Gen".equals(poolName) || "G1 Old Gen".equals(poolName)) {
            return OLD;
        }
        return defaultName;
    }

    public static String getByGcName(String gcName, String defaultName) {
        if ("Copy".equals(gcName) || "PS Scavenge".equals(gcName) || "ParNew".equals(gcName) || "G1 Young Generation".equals(gcName)) {
            return YOUNG;
        }
        if ("MarkSweepCompact".equals(gcName) || "PS MarkSweep".equals(gcName) || "ConcurrentMarkSweep".equals(gcName) || "G1 Old Generation".equals(gcName)) {
            return OLD;
        }
        return defaultName;
    }

在上面的代码中,你会看到很多我们在上一节中提到的 GC 算法的名称。

至此,源码相关部分也讲解完毕,感兴趣的大家可以自行去查阅。

4. 总结

讲解 GC 的文章已经很多,本文又唠唠叨叨地讲一遍基础知识,是希望对于第一次了解 GC 的同学有所帮助。因为只有了解了这些基础知识,你才不至于被这些 GC 的输出吓懵。希望本文对你理解 ES 的 GC 日志 有所帮助。

5. 参考资料

  1. Java Hotspot G1 GC的一些关键技术(https://mp.weixin.qq.com/s/4ufdCXCwO56WAJnzng_-ow
  2. Understanding Java Garbage Collection(https://www.cubrid.org/blog/understanding-java-garbage-collection
  3. 《深入理解Java虚拟机:JVM高级特性与最佳实践》

6. 相关推荐

如果你想深入的了解 JAVA GC 的知识,可以关注 ElasticTalk 公众号,回复 GC关键词后即可获取作者推荐的电子书等资料。

elasticTalk,qrcode

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社区日报 第402期 (2018-09-22)

  1. 使用tophits显示聚合结果中的原始文档内容。 http://t.cn/R5UV8Fc

  2. 官方公布的ES相关安全问题。 http://t.cn/RUoSc1G

  3. es只删除数据不删除type的tip。 http://t.cn/EPPDfQI

活动预告 1、Elastic 中国开发者大会门票发售中 https://conf.elasticsearch.cn/2018/shenzhen.html

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  1. 使用tophits显示聚合结果中的原始文档内容。 http://t.cn/R5UV8Fc

  2. 官方公布的ES相关安全问题。 http://t.cn/RUoSc1G

  3. es只删除数据不删除type的tip。 http://t.cn/EPPDfQI

活动预告 1、Elastic 中国开发者大会门票发售中 https://conf.elasticsearch.cn/2018/shenzhen.html

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​ 社区日报 第401期 (2018-09-21)

1、Elasticsearch profile使用解读(需梯子)
http://t.cn/Evg55aC
2、ElasticSearch底层原理浅析
http://t.cn/EvBndhG
3、用antd和webview打造一款大数据客户端程序(支持ES)
http://t.cn/EvBmv9Z

​活动预告
1、Elastic 中国开发者大会门票发售中
https://conf.elasticsearch.cn/2018/shenzhen.html

编辑:铭毅天下
归档:https://elasticsearch.cn/article/810
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1、Elasticsearch profile使用解读(需梯子)
http://t.cn/Evg55aC
2、ElasticSearch底层原理浅析
http://t.cn/EvBndhG
3、用antd和webview打造一款大数据客户端程序(支持ES)
http://t.cn/EvBmv9Z

​活动预告
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社区日报 第400期 (2018-09-20)

1.有赞搜索系统的技术内幕
http://t.cn/EvCIAYs
2.生产环境怎么监控kafka
http://t.cn/Ev8mGTp
3.使用nprobe和ELK构建netflow分析平台
http://t.cn/Ev8mMw6

​活动预告
1、Elastic 中国开发者大会门票发售中
https://conf.elasticsearch.cn/2018/shenzhen.html
 
编辑:金桥
归档:https://elasticsearch.cn/article/809
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1.有赞搜索系统的技术内幕
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3.使用nprobe和ELK构建netflow分析平台
http://t.cn/Ev8mMw6

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社区日报 第399期 (2018-09-19)

1. Elasticsearch 检索聚合和LBS
http://t.cn/RCnZYiX
2. Elasticsearch检索实战
http://t.cn/R91coqv
3. 用 Go 开发 Elasticsearch Prometheus Exporter
http://t.cn/RkG3XPO
 活动预告
1. Elastic 中国开发者大会门票发售中
https://conf.elasticsearch.cn/2018/shenzhen.html
 
编辑: 江水
归档:https://elasticsearch.cn/article/807
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http://t.cn/RCnZYiX
2. Elasticsearch检索实战
http://t.cn/R91coqv
3. 用 Go 开发 Elasticsearch Prometheus Exporter
http://t.cn/RkG3XPO
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Elasticsearch v6.4.1 发布

今天 Elasticsearch 的小的bug 修复版本 v6.4.1 已经发布,主要修复了 rollover 的一个 bug,如果你在用 Rollover 功能,请尽快升级!
Elasticsearch can once again start if any shards on the node have been rolled over. #33394
 
下载地址:
https://www.elastic.co/downloads/elasticsearch
 
 
Elastic Stack 家族的其他部分也发布了,更新内容还不少哦。
Kibana v6.4.1:https://www.elastic.co/guide/e ... .html
Logstash v6.4.1: https://www.elastic.co/guide/e ... .html
Beats v6.4.1: https://www.elastic.co/guide/e ... .html
 
 
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今天 Elasticsearch 的小的bug 修复版本 v6.4.1 已经发布,主要修复了 rollover 的一个 bug,如果你在用 Rollover 功能,请尽快升级!
Elasticsearch can once again start if any shards on the node have been rolled over. #33394
 
下载地址:
https://www.elastic.co/downloads/elasticsearch
 
 
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Kibana v6.4.1:https://www.elastic.co/guide/e ... .html
Logstash v6.4.1: https://www.elastic.co/guide/e ... .html
Beats v6.4.1: https://www.elastic.co/guide/e ... .html
 
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社区邮件服务器已恢复

社区最近迁移到了阿里巴巴的服务器,默认屏蔽了25端口,并且申请也不给开,所以一段时间以来,大家的邮件都不能正常收到,不过经过两天努力,最终还是想办法解决了。?
新注册的用户可以重新发送确认邮件。?
 
最后,为 Elastic 开发者大会打个 call,阔别2年的大会今年回来了,众多精彩的分享,不管您是 Elasticsearch 初学者还是资深的用户,都不要错过哦, 最后,送上 8 折优惠码一张:F183f3d 。
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社区最近迁移到了阿里巴巴的服务器,默认屏蔽了25端口,并且申请也不给开,所以一段时间以来,大家的邮件都不能正常收到,不过经过两天努力,最终还是想办法解决了。?
新注册的用户可以重新发送确认邮件。?
 
最后,为 Elastic 开发者大会打个 call,阔别2年的大会今年回来了,众多精彩的分享,不管您是 Elasticsearch 初学者还是资深的用户,都不要错过哦, 最后,送上 8 折优惠码一张:F183f3d 。 收起阅读 »

社区日报 第398期 (2018-09-18)

1、如果你关注 ES 跨集群数据同步的特性,可以来关注下这个 Feature 的进展: Elasticsearch Cross Cluster Replication(CCR)
http://t.cn/Evljgpg
2、(自备梯子)基于 React 和 Elasticsearch 来快速实现一个 Github Repo 的查询系统
http://t.cn/EvlYyST
3、(自备梯子)来自 DevCon 2018 的 Learning to rank search 演讲
http://t.cn/EvlY9YH


活动预告
1、Elastic 中国开发者大会门票发售中
https://conf.elasticsearch.cn/2018/shenzhen.html


编辑: rockybean
归档:https://elasticsearch.cn/article/804
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1、如果你关注 ES 跨集群数据同步的特性,可以来关注下这个 Feature 的进展: Elasticsearch Cross Cluster Replication(CCR)
http://t.cn/Evljgpg
2、(自备梯子)基于 React 和 Elasticsearch 来快速实现一个 Github Repo 的查询系统
http://t.cn/EvlYyST
3、(自备梯子)来自 DevCon 2018 的 Learning to rank search 演讲
http://t.cn/EvlY9YH


活动预告
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Elastic 社区电台第四期,嘉宾:阮一鸣/丁旻奕@eBay


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 欢迎来到 Elastic 社区电台的第四期节目,本期嘉宾是来自 eBay 中国研发中心 Pronto 团队的两位技术负责人。eBay 的 Pronto 平台是 eBay 内部用于托管 Elasticsearch 集群的平台,该平台使得 eBay 内部客户能够更加方便地部署和使用 Elasticsearch。当前 Pronto 平台管理着 50 多个 Elasticsearch 集群和超过 2000 多个数据节点。本期节目我们会聊聊 eBay如何应对这样大规模部署的挑战,介绍他们开发的各种自定义插件和相关工具,还会有非常多的经验分享。


嘉宾

丁旻奕, 软件工程师,在eBay Pronto从事ES软件即服务云的开发工作。 
阮一鸣,软件工程师,在 eBay 从事软件开发工作。

收听节目

可以点击下面的任意链接来收听(时长约 37 分钟):


主持人

Elastic 技术布道师,曾勇(Medcl)。

关于 Elastic 社区电台

Elastic 开源社区举办的一款播客类节目, 邀请来自开源社区的用户,一起聊聊 Elastic 开源产品的使用案例、经验分享、架构变迁等等。


关于 eBay

eBay (NASDAQ:EBAY; http://www.ebay.com) 是全球最大的网络交易平台之一。经过二十多年的发展,eBay 成长为历史上发展最快的公司之一。目前eBay在全球33个国家和地区设有分支机构,拥有超过 2.12亿注册用户,被誉为全球互联网上最受欢迎的购物网站。
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 欢迎来到 Elastic 社区电台的第四期节目,本期嘉宾是来自 eBay 中国研发中心 Pronto 团队的两位技术负责人。eBay 的 Pronto 平台是 eBay 内部用于托管 Elasticsearch 集群的平台,该平台使得 eBay 内部客户能够更加方便地部署和使用 Elasticsearch。当前 Pronto 平台管理着 50 多个 Elasticsearch 集群和超过 2000 多个数据节点。本期节目我们会聊聊 eBay如何应对这样大规模部署的挑战,介绍他们开发的各种自定义插件和相关工具,还会有非常多的经验分享。


嘉宾

丁旻奕, 软件工程师,在eBay Pronto从事ES软件即服务云的开发工作。 
阮一鸣,软件工程师,在 eBay 从事软件开发工作。

收听节目

可以点击下面的任意链接来收听(时长约 37 分钟):


主持人

Elastic 技术布道师,曾勇(Medcl)。

关于 Elastic 社区电台

Elastic 开源社区举办的一款播客类节目, 邀请来自开源社区的用户,一起聊聊 Elastic 开源产品的使用案例、经验分享、架构变迁等等。


关于 eBay

eBay (NASDAQ:EBAY; http://www.ebay.com) 是全球最大的网络交易平台之一。经过二十多年的发展,eBay 成长为历史上发展最快的公司之一。目前eBay在全球33个国家和地区设有分支机构,拥有超过 2.12亿注册用户,被誉为全球互联网上最受欢迎的购物网站。 收起阅读 »

社区日报 第397期 (2018-09-17)

1、了解 Elastic app search 中的多语言引擎
http://t.cn/EvXxgIG
2、拉波银行:使用 Elasticsearch 来增强在线银行业务体验
http://t.cn/EvXJ6y9
3、从应用层深入到内核的elasticsearch调优指南
http://t.cn/RmOXAb3

活动预告
1、Elastic 中国开发者大会门票发售中
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编辑: cyberdak
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1、了解 Elastic app search 中的多语言引擎
http://t.cn/EvXxgIG
2、拉波银行:使用 Elasticsearch 来增强在线银行业务体验
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3、从应用层深入到内核的elasticsearch调优指南
http://t.cn/RmOXAb3

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社区日报 第396期 (2018-09-16)

1.(自备梯子)Kibana的第三方地图和平铺服务。
http://t.cn/EvfhXE9
2.Logstash教程:快速入门指南。
http://t.cn/Evf7oTo
3.(自备梯子)苹果想要挽救你的生命。
http://t.cn/Evfzk6z

活动预告:
1、Elastic 中国开发者大会门票发售中
https://conf.elasticsearch.cn/2018/shenzhen.html

编辑:至尊宝
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1.(自备梯子)Kibana的第三方地图和平铺服务。
http://t.cn/EvfhXE9
2.Logstash教程:快速入门指南。
http://t.cn/Evf7oTo
3.(自备梯子)苹果想要挽救你的生命。
http://t.cn/Evfzk6z

活动预告:
1、Elastic 中国开发者大会门票发售中
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编辑:至尊宝
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社区日报 第395期 (2018-09-15)

1、容器化日志收集方案-EFK 
http://t.cn/EvUKuIX 
2、painless获取doc字段的方式 
http://t.cn/EvqCbBD 
3、基于spark和es的简单推荐系统 
http://t.cn/Evqplv5 
 
活动预告 
1、Elastic 中国开发者大会门票发售中 
https://conf.elasticsearch.cn/2018/shenzhen.html 
 
编辑: bsll 
归档:https://elasticsearch.cn/article/800
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1、容器化日志收集方案-EFK 
http://t.cn/EvUKuIX 
2、painless获取doc字段的方式 
http://t.cn/EvqCbBD 
3、基于spark和es的简单推荐系统 
http://t.cn/Evqplv5 
 
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1、Elastic 中国开发者大会门票发售中 
https://conf.elasticsearch.cn/2018/shenzhen.html 
 
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社区日报 第394期 (2018-09-14)

1、Top10 Elasticsearch国外博客推荐
http://t.cn/EvwhwJ0
2、Nginx plus结合Elasticsearch使用
http://t.cn/RGnQHFc
3、小心!记录Elasticsearch object的坑及解决方案
http://t.cn/Evwh0uW
​活动预告
1、Elastic 中国开发者大会门票发售中
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编辑:铭毅天下
归档:https://elasticsearch.cn/article/799
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1、Top10 Elasticsearch国外博客推荐
http://t.cn/EvwhwJ0
2、Nginx plus结合Elasticsearch使用
http://t.cn/RGnQHFc
3、小心!记录Elasticsearch object的坑及解决方案
http://t.cn/Evwh0uW
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编辑:铭毅天下
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社区日报 第393期 (2018-09-13)

1.使用上下文推荐丰富Elasticsearch的自动完成功能
http://t.cn/EvZIss5
2.ES地理坐标类型在Spring Data中的常见使用问题整理解答
http://t.cn/EvZMqGn
3.一个业务问题引发的ES排序思考
http://t.cn/EvZMcEc

​活动预告
1、Elastic 中国开发者大会门票发售中
https://conf.elasticsearch.cn/2018/shenzhen.html
 
编辑:金桥
归档:https://elasticsearch.cn/article/798
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1.使用上下文推荐丰富Elasticsearch的自动完成功能
http://t.cn/EvZIss5
2.ES地理坐标类型在Spring Data中的常见使用问题整理解答
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3.一个业务问题引发的ES排序思考
http://t.cn/EvZMcEc

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