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 

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 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]

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 

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