1、CPU使用率

CPU使用率是指在一段時(shí)間內(nèi)CPU執(zhí)行程序的百分比，它是衡量系統(tǒng)資源利用率的一種指標(biāo)。

1.1 詳細(xì)說明：

在Elasticsearch中，高的CPU使用率通常意味著節(jié)點(diǎn)正在執(zhí)行大量的計(jì)算任務(wù)，這可能是因?yàn)樗饕退阉鞑僮鞯呢?fù)載較大，也可能是因?yàn)楣?jié)點(diǎn)正在進(jìn)行數(shù)據(jù)復(fù)制和分片重新平衡等任務(wù)。因此，高的CPU使用率通常是Elasticsearch性能瓶頸的一個(gè)指標(biāo)。

1.2 注意：

有以下一些情況可能會(huì)導(dǎo)致 Elasticsearch 的 CPU 使用率變高：

1. 查詢負(fù)載增加：當(dāng) Elasticsearch 集群承受的查詢負(fù)載增加時(shí)，會(huì)導(dǎo)致 CPU 使用率變高。這通常發(fā)生在索引大量新數(shù)據(jù)或者搜索流量增加的情況下。

2. 索引負(fù)載增加：當(dāng) Elasticsearch 集群承受的索引負(fù)載增加時(shí)，會(huì)導(dǎo)致 CPU 使用率變高。這通常發(fā)生在索引大量新數(shù)據(jù)的情況下。

3. GC：當(dāng) Elasticsearch 的 Java 進(jìn)程發(fā)生垃圾回收（GC）時(shí)，會(huì)導(dǎo)致 CPU 使用率變高。GC 是清理 Java 堆內(nèi)存中不再使用的對(duì)象，它是 Java 程序中自帶的機(jī)制，當(dāng) Java 堆內(nèi)存中的對(duì)象數(shù)量增加時(shí)，GC 的頻率和時(shí)間也會(huì)相應(yīng)增加。

4. 機(jī)器性能不足：當(dāng) Elasticsearch 部署的機(jī)器性能不足時(shí)，會(huì)導(dǎo)致 CPU 使用率變高。例如，CPU 處理器的速度較慢，內(nèi)存不足，磁盤 I/O 較慢等。

5. 插件/腳本等造成的性能問題：當(dāng) Elasticsearch 使用的插件或腳本存在性能問題時(shí)，會(huì)導(dǎo)致 CPU 使用率變高。在某些情況下，某些插件和腳本可能會(huì)影響 Elasticsearch 的性能，例如使用復(fù)雜的腳本或者調(diào)用較慢的第三方庫。

總之，當(dāng) Elasticsearch 集群處理數(shù)據(jù)量增加、索引負(fù)載增加、查詢負(fù)載增加、GC 或者機(jī)器性能不足等情況時(shí)，會(huì)導(dǎo)致 CPU 使用率變高。為了避免這種情況的發(fā)生，可以采取一些優(yōu)化策略，如添加更多的節(jié)點(diǎn)、升級(jí)硬件等。

1.3 當(dāng)CPU使用率升高時(shí)如何處理？

1. 調(diào)整集群配置?？梢酝ㄟ^調(diào)整Elasticsearch集群的配置來減少CPU的使用率。例如，可以調(diào)整查詢的并發(fā)數(shù)、增加分片的數(shù)量、減少索引的副本數(shù)等，來減輕CPU的負(fù)擔(dān)。

2. 優(yōu)化查詢語句。復(fù)雜的查詢語句可能會(huì)導(dǎo)致CPU的使用率飆升。因此，可以考慮優(yōu)化查詢語句，使用更簡單、更高效的查詢語句來減少CPU的使用率。

3. 關(guān)閉不必要的插件。Elasticsearch的插件可以擴(kuò)展其功能，但某些插件可能會(huì)占用大量的CPU資源。因此，可以考慮關(guān)閉某些不必要的插件來減少CPU的使用率。

4. 增加硬件資源。如果Elasticsearch集群的CPU使用率經(jīng)常超過限制，可能需要考慮增加硬件資源，例如增加CPU核心數(shù)量或升級(jí)CPU型號(hào)，以提高集群的性能。

5. 增加集群規(guī)模。如果Elasticsearch集群的CPU使用率經(jīng)常超過限制，還可以考慮增加集群規(guī)模，將負(fù)載分?jǐn)偟蕉嗯_(tái)機(jī)器上，以提高集群的性能。

6. 調(diào)整集群中節(jié)點(diǎn)的負(fù)載均衡策略。Elasticsearch的負(fù)載均衡策略可能會(huì)導(dǎo)致某些節(jié)點(diǎn)的CPU使用率過高。因此，可以考慮調(diào)整負(fù)載均衡策略，將負(fù)載更均衡地分配到各個(gè)節(jié)點(diǎn)上。

1.4 當(dāng)Elasticsearch集群的CPU使用率升高時(shí)，可以考慮調(diào)整哪些參數(shù)？

1. indices.store.throttle.max_bytes_per_sec: 索引寫入速度控制參數(shù)，用于限制每秒寫入的數(shù)據(jù)量。如果寫入速度太快，可能會(huì)導(dǎo)致CPU使用率過高。可以降低該參數(shù)的值來減緩寫入速度。該參數(shù)的最優(yōu)值取決于硬件配置和寫入負(fù)載，一般建議將其設(shè)置為每秒寫入速率的80%到90%。例如，如果每秒寫入速率為50MB/s，則該參數(shù)的最優(yōu)值可能在40MB/s到45MB/s之間。

2. indices.memory.index_buffer_size: 索引緩沖區(qū)大小。如果該值太小，會(huì)導(dǎo)致頻繁的IO操作，從而增加CPU負(fù)載?？梢赃m當(dāng)增大該值來減少IO操作。該參數(shù)的最優(yōu)值取決于可用內(nèi)存、索引大小和查詢負(fù)載等因素，一般建議將其設(shè)置為可用內(nèi)存的20%到30%。例如，如果集群有100GB的可用內(nèi)存，該參數(shù)的最優(yōu)值可能在20GB到30GB之間。

3. indices.fielddata.cache.size: 字段數(shù)據(jù)緩存大小。如果字段數(shù)據(jù)緩存過小，可能會(huì)導(dǎo)致頻繁的磁盤讀取，從而增加CPU負(fù)載?？梢赃m當(dāng)增大該值來減少磁盤讀取操作。該參數(shù)的最優(yōu)值取決于字段數(shù)據(jù)大小和查詢負(fù)載等因素，一般建議將其設(shè)置為可用內(nèi)存的20%到30%。例如，如果集群有100GB的可用內(nèi)存，該參數(shù)的最優(yōu)值可能在20GB到30GB之間。

4. indices.queries.cache.size: 查詢緩存大小。如果查詢緩存過小，可能會(huì)導(dǎo)致頻繁的查詢操作，從而增加CPU負(fù)載?？梢赃m當(dāng)增大該值來減少查詢操作。該參數(shù)的最優(yōu)值取決于查詢負(fù)載，一般建議將其設(shè)置為查詢緩存占用可用內(nèi)存的20%到30%。例如，如果集群有100GB的可用內(nèi)存，該參數(shù)的最優(yōu)值可能在20GB到30GB之間。

5. indices.recovery.max_bytes_per_sec: 索引恢復(fù)速度控制參數(shù)，用于限制每秒恢復(fù)的數(shù)據(jù)量。如果恢復(fù)速度太快，可能會(huì)導(dǎo)致CPU使用率過高。可以降低該參數(shù)的值來減緩恢復(fù)速度。該參數(shù)的最優(yōu)值取決于恢復(fù)速度和集群負(fù)載，一般建議將其設(shè)置為每秒恢復(fù)速率的80%到90%。例如，如果每秒恢復(fù)速率為50MB/s，則該參數(shù)的最優(yōu)值可能在40MB/s到45MB/s之間。

6. indices.search.slowlog.threshold.query.warn: 查詢慢日志告警閾值。如果查詢操作太慢，可能會(huì)導(dǎo)致CPU使用率過高。可以降低該參數(shù)的值來快速發(fā)現(xiàn)查詢慢的問題。該參數(shù)的最優(yōu)值取決于查詢負(fù)載和業(yè)務(wù)需求，一般建議將其設(shè)置為查詢執(zhí)行時(shí)間的90%到95%。例如，如果查詢執(zhí)行時(shí)間的中位數(shù)為1秒，則該參數(shù)的最優(yōu)值可能在900ms到950ms之間。

2、內(nèi)存使用率

當(dāng)前使用的內(nèi)存量占可用內(nèi)存總量的比例。

2.1 詳細(xì)說明：

1. Elasticsearch 會(huì)使用 JVM 來運(yùn)行，因此 JVM 的內(nèi)存分配對(duì) Elasticsearch 的性能非常重要。默認(rèn)情況下，Elasticsearch 的 JVM 內(nèi)存分配為 1GB，但在生產(chǎn)環(huán)境中通常需要將其調(diào)整為更大的值。

2. Elasticsearch 將內(nèi)存分為兩部分：堆內(nèi)存和非堆內(nèi)存。堆內(nèi)存用于存儲(chǔ)文檔、字段和查詢緩存等數(shù)據(jù)，非堆內(nèi)存用于存儲(chǔ)索引緩存、文件系統(tǒng)緩存和其他內(nèi)部緩存等數(shù)據(jù)。

3. Elasticsearch 會(huì)自動(dòng)管理緩存，以確保常用的數(shù)據(jù)在內(nèi)存中。當(dāng)內(nèi)存不足時(shí)，Elasticsearch 會(huì)將較少使用的數(shù)據(jù)從內(nèi)存中移除，并將其存儲(chǔ)到磁盤上。

4. 對(duì)于單個(gè)節(jié)點(diǎn)的 Elasticsearch 集群，通常建議將 JVM 堆內(nèi)存設(shè)置為總內(nèi)存的一半，以留出一定的空間給操作系統(tǒng)和其他進(jìn)程使用。而對(duì)于大型集群，建議將 JVM 堆內(nèi)存設(shè)置為 30GB 到 32GB。

2.2 注意：

關(guān)于Elasticsearch的內(nèi)存使用率，以下因素可能會(huì)對(duì)其產(chǎn)生影響：

1. 索引的大小和數(shù)量：索引的大小和數(shù)量會(huì)直接影響 Elasticsearch 使用的內(nèi)存量。較大的索引需要更多的內(nèi)存來處理，而較小的索引則需要較少的內(nèi)存。

2. 查詢負(fù)載：查詢負(fù)載是指 Elasticsearch 在任何給定時(shí)刻處理的查詢數(shù)量和類型。更多的查詢負(fù)載需要更多的內(nèi)存來處理和緩存查詢結(jié)果。

3. JVM 堆內(nèi)存大小：Elasticsearch 在 JVM 堆內(nèi)存中緩存文檔、字段和查詢結(jié)果等數(shù)據(jù)，堆內(nèi)存的大小直接影響 Elasticsearch 的性能。通常，增加堆內(nèi)存大小可以提高 Elasticsearch 的性能，但是在可用內(nèi)存受限的情況下，過大的堆內(nèi)存大小可能會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)負(fù)載過重，甚至導(dǎo)致 OutOfMemoryError 錯(cuò)誤。

4. 硬件資源：Elasticsearch 的內(nèi)存使用率還受限于硬件資源，包括 CPU、磁盤和網(wǎng)絡(luò)帶寬等。如果硬件資源不足，可能會(huì)導(dǎo)致 Elasticsearch 性能下降，甚至無法正常運(yùn)行。

5. Elasticsearch 版本：Elasticsearch 版本之間的內(nèi)存使用率也可能有所不同。較新的版本通常會(huì)更有效地利用內(nèi)存，提高性能和穩(wěn)定性。

綜上所述，Elasticsearch 的內(nèi)存使用率受多種因素影響，需要根據(jù)具體情況進(jìn)行分析和調(diào)整，以優(yōu)化性能和穩(wěn)定性。

2.3 當(dāng)內(nèi)存使用率升高時(shí)如何處理？

1. 檢查Elasticsearch集群中是否有索引或搜索查詢的負(fù)載異常，這可能導(dǎo)致內(nèi)存使用率飆升。可以使用Elasticsearch的監(jiān)控工具或REST API來查看負(fù)載和性能指標(biāo)，并識(shí)別問題所在。

2. 調(diào)整JVM的堆內(nèi)存大小。JVM是Elasticsearch節(jié)點(diǎn)的內(nèi)存管理器，可以通過調(diào)整JVM的堆內(nèi)存大小來控制Elasticsearch的內(nèi)存使用率。可以通過在elasticsearch.yml文件中設(shè)置-Xms和-Xmx參數(shù)來增加或減少JVM的堆內(nèi)存大小。注意，不要將JVM的堆內(nèi)存大小設(shè)置過小，否則會(huì)影響Elasticsearch的性能。

3. 減小索引分片的數(shù)量。索引分片是Elasticsearch的分布式存儲(chǔ)機(jī)制，但太多的分片會(huì)占用過多的內(nèi)存資源。可以通過減小索引分片的數(shù)量來降低內(nèi)存使用率。

4. 使用更高效的查詢。復(fù)雜的查詢可能需要占用更多的內(nèi)存資源，因此，可以嘗試使用更高效的查詢來降低內(nèi)存使用率。例如，使用過濾器而不是查詢語句來獲取數(shù)據(jù)，或使用聚合操作來減少數(shù)據(jù)的返回。

5. 增加硬件資源。如果Elasticsearch集群的內(nèi)存使用率經(jīng)常超過限制，可能需要考慮增加硬件資源，例如增加內(nèi)存或CPU，以滿足集群的性能需求。

2.4 當(dāng)Elasticsearch集群的內(nèi)存使用率升高時(shí)，可以考慮調(diào)整哪些參數(shù)？

1. indices.memory.index_buffer_size：該參數(shù)控制索引模塊使用的內(nèi)存緩沖區(qū)大小。如果內(nèi)存使用率升高，可以嘗試降低該參數(shù)的值，以減少索引模塊占用的內(nèi)存。不過，降低該參數(shù)的值可能會(huì)降低索引性能。此參數(shù)應(yīng)該根據(jù)索引的大小和使用情況進(jìn)行調(diào)整。建議將其設(shè)置為每個(gè)索引的可用堆內(nèi)存的5%-10%。

2. indices.fielddata.cache.size：該參數(shù)控制字段數(shù)據(jù)緩存的大小。如果內(nèi)存使用率升高，可以嘗試降低該參數(shù)的值，以減少字段數(shù)據(jù)緩存占用的內(nèi)存。不過，降低該參數(shù)的值可能會(huì)降低查詢性能。此參數(shù)應(yīng)該設(shè)置為盡可能大的值，以利用可用的內(nèi)存來緩存字段數(shù)據(jù)。建議設(shè)置為10%-30%的可用堆內(nèi)存。

3. indices.queries.cache.size：該參數(shù)控制查詢緩存的大小。如果內(nèi)存使用率升高，可以嘗試降低該參數(shù)的值，以減少查詢緩存占用的內(nèi)存。不過，降低該參數(shù)的值可能會(huì)降低查詢性能。此參數(shù)應(yīng)該設(shè)置為盡可能大的值，以利用可用的內(nèi)存來緩存查詢。建議設(shè)置為10%-30%的可用堆內(nèi)存。

4. indices.breaker.*：該參數(shù)控制Elasticsearch使用的熔斷器（circuit breaker）閾值。熔斷器是一種保護(hù)機(jī)制，用于防止過度使用內(nèi)存和磁盤等資源。如果內(nèi)存使用率升高，可以嘗試調(diào)整熔斷器閾值，以避免過度使用內(nèi)存。

5. indices.recovery.max_bytes_per_sec：該參數(shù)控制恢復(fù)速度。如果內(nèi)存使用率升高，可以嘗試降低該參數(shù)的值，以降低恢復(fù)操作占用的內(nèi)存。 此參數(shù)應(yīng)該根據(jù)網(wǎng)絡(luò)帶寬進(jìn)行調(diào)整，以確?；謴?fù)操作不會(huì)占用過多的內(nèi)存。建議將其設(shè)置為網(wǎng)絡(luò)帶寬的70%-80%。

3、磁盤使用率

磁盤使用率是指已用磁盤空間和可用磁盤空間之間的比率，通常以百分比形式表示

3.1 詳細(xì)說明：

關(guān)于磁盤使用率可詳細(xì)描述的部分較少，這里說明一下常見的幾種磁盤類型：

1. 機(jī)械硬盤（HDD）：機(jī)械硬盤是一種傳統(tǒng)的存儲(chǔ)設(shè)備，使用旋轉(zhuǎn)的磁盤和移動(dòng)的磁頭來讀寫數(shù)據(jù)。它們相對(duì)較便宜，但速度較慢，因此不適合對(duì)性能要求較高的應(yīng)用。

2. 固態(tài)硬盤（SSD）：固態(tài)硬盤使用閃存來存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，速度比機(jī)械硬盤更快，因此可以提供更好的性能。它們相對(duì)較昂貴，但在需要高性能的應(yīng)用場(chǎng)景中通常更受歡迎。

3. NVMe硬盤：NVMe硬盤是一種專為固態(tài)硬盤設(shè)計(jì)的高速接口，比SATA接口的固態(tài)硬盤更快，因此提供更高的性能。

4. 分布式文件系統(tǒng)：Elasticsearch還支持使用分布式文件系統(tǒng)作為存儲(chǔ)后端，如Hadoop Distributed File System（HDFS）和Amazon S3。這些系統(tǒng)通常用于大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和分析，但也可以用于Elasticsearch。

3.2 注意：

1. 數(shù)據(jù)量：Elasticsearch的磁盤使用率與數(shù)據(jù)量直接相關(guān)，因?yàn)閿?shù)據(jù)存儲(chǔ)在磁盤上。如果數(shù)據(jù)量增加，磁盤使用率也會(huì)相應(yīng)增加。

2. 索引設(shè)置：Elasticsearch支持多種索引設(shè)置，如分片和副本，這些設(shè)置會(huì)影響數(shù)據(jù)在磁盤上的存儲(chǔ)方式和占用空間的大小。例如，分片數(shù)量越多，每個(gè)分片占用的磁盤空間就越小，但需要更多的分片可能會(huì)導(dǎo)致額外的磁盤空間占用。

3. 索引更新頻率：當(dāng)索引頻繁更新時(shí)，會(huì)導(dǎo)致Elasticsearch寫入更多的數(shù)據(jù)到磁盤上，從而增加磁盤使用率。

4. 刪除操作：在Elasticsearch中，刪除文檔不會(huì)立即釋放磁盤空間，而是通過后臺(tái)的段合并（segment merge）操作來回收空間。如果經(jīng)常刪除文檔，可能需要定期執(zhí)行段合并操作，否則會(huì)導(dǎo)致磁盤使用率持續(xù)增加。

5. 數(shù)據(jù)復(fù)制：Elasticsearch支持副本機(jī)制，即將數(shù)據(jù)復(fù)制到其他節(jié)點(diǎn)以實(shí)現(xiàn)高可用性。這意味著每個(gè)副本都需要占用額外的磁盤空間。

6. 磁盤類型：不同類型的磁盤對(duì)性能和空間占用有不同的影響。例如，固態(tài)硬盤通常比機(jī)械硬盤更快，但通常也更昂貴，而機(jī)械硬盤則更適合低成本應(yīng)用。

3.3 當(dāng)磁盤使用率升高時(shí)如何處理？

1. 添加更多的節(jié)點(diǎn)：可以通過添加更多的節(jié)點(diǎn)來擴(kuò)展集群的存儲(chǔ)能力，從而減輕單個(gè)節(jié)點(diǎn)的負(fù)擔(dān)。

2. 刪除舊的或不需要的數(shù)據(jù)：可以通過刪除舊的或不需要的數(shù)據(jù)來釋放磁盤空間。但是，在刪除數(shù)據(jù)之前，請(qǐng)確保您不再需要這些數(shù)據(jù)，因?yàn)閿?shù)據(jù)刪除是不可逆的操作。

3. 壓縮索引：Elasticsearch提供了一些工具來壓縮索引，可以在不降低性能的情況下減小索引的大小。

4. 增加磁盤空間：如果磁盤使用率升高是由于磁盤空間不足導(dǎo)致的，可以考慮增加磁盤空間。

5. 調(diào)整文檔的存儲(chǔ)方式：可以通過調(diào)整文檔的存儲(chǔ)方式來減小磁盤使用率。例如，可以將文檔中的某些字段設(shè)置為不索引，或者將某些字段設(shè)置為壓縮存儲(chǔ)。

4、GC頻次

指垃圾回收器在一定時(shí)間內(nèi)執(zhí)行的次數(shù)，它是一個(gè)反映JVM垃圾回收效率的指標(biāo)。

4.1 詳細(xì)說明：

這里指的是老年代的GC頻次，老年代用來存儲(chǔ)較老的對(duì)象空間，這些對(duì)象預(yù)期是長久的并且持續(xù)了很長時(shí)間。在Elasticsearch節(jié)點(diǎn)中最大可以設(shè)置為30GB。

一個(gè)緩慢的GC可能有1s甚至15s以上，從集群穩(wěn)定性的角度來說是不可接受的。一個(gè)頻繁長時(shí)間GC的集群是重負(fù)載并且沒有足夠內(nèi)存的。這些長時(shí)間GC將使節(jié)點(diǎn)短暫離開集群，在Elasticsearch中為了保持集群的穩(wěn)定和可用的副本，這種不穩(wěn)定因素經(jīng)常導(dǎo)致重新遷移分片。當(dāng)集群嘗試服務(wù)正常的索引(寫入)和查詢時(shí)，會(huì)增加網(wǎng)絡(luò)流量和磁盤I/O。

??在Elasticsearch集群的垃圾回收器替換成G1后，GC的頻次和持續(xù)時(shí)間均有明顯改善。

4.2 注意：

1. JVM堆內(nèi)存不足：當(dāng)JVM堆內(nèi)存不足時(shí)，會(huì)導(dǎo)致GC頻繁觸發(fā)，以釋放內(nèi)存空間。這種情況通常是由于索引數(shù)據(jù)量增加或者查詢負(fù)載增加等原因?qū)е碌摹?/p>

2. 索引數(shù)據(jù)過多：當(dāng)索引數(shù)據(jù)量過多時(shí)，會(huì)占用大量的內(nèi)存空間，導(dǎo)致JVM堆內(nèi)存不足，從而引發(fā)GC頻繁觸發(fā)。

3. 查詢壓力過大：當(dāng)查詢壓力過大時(shí)，會(huì)導(dǎo)致Elasticsearch集群需要處理大量的查詢請(qǐng)求，從而導(dǎo)致JVM堆內(nèi)存不足，引發(fā)GC頻繁觸發(fā)。

4. 代碼邏輯問題：有時(shí)候可能存在代碼邏輯問題，例如內(nèi)存泄漏等，也會(huì)導(dǎo)致JVM堆內(nèi)存占用過高，從而引發(fā)GC頻繁觸發(fā)。

4.3 降低GC頻次的措施？

1. 增加JVM堆內(nèi)存大小：GC頻次過高的一個(gè)主要原因是JVM內(nèi)存不足，因此增加JVM堆內(nèi)存大小可以有效降低GC頻次。一般來說，JVM堆內(nèi)存大小應(yīng)該設(shè)置為應(yīng)用程序所需要的最小值加上一定的余量，以確保系統(tǒng)具有足夠的內(nèi)存。

2. 優(yōu)化查詢和索引操作：查詢和索引操作是Elasticsearch集群中最耗費(fèi)內(nèi)存和CPU資源的操作，因此可以通過優(yōu)化查詢和索引操作來降低GC頻次。例如，可以使用filter代替query，避免使用過多的聚合操作，避免使用過多的腳本等。

3. 使用合適的垃圾回收器：不同的垃圾回收器有不同的GC算法和優(yōu)化策略，選擇合適的垃圾回收器可以降低GC頻次。一般來說，CMS垃圾回收器比較適合應(yīng)用程序的實(shí)時(shí)處理，而G1垃圾回收器則適合大型堆內(nèi)存的應(yīng)用程序。

4. 使用合適的JVM參數(shù)：合適的JVM參數(shù)可以對(duì)Elasticsearch集群的GC頻次產(chǎn)生重要影響。例如，可以通過設(shè)置合適的堆內(nèi)存大小、調(diào)整垃圾回收器的參數(shù)等方式來降低GC頻次。

5、fielddata內(nèi)存使用量

fielddata內(nèi)存使用量是指已經(jīng)被加載到內(nèi)存中的fielddata的大小。

5.1 詳細(xì)說明：

當(dāng)在Elasticsearch中對(duì)一個(gè)字段使用聚合、排序、腳本或者用于全文搜索時(shí)，該字段的fielddata就會(huì)被加載到內(nèi)存中進(jìn)行操作。fielddata是一種用于對(duì)文本類型的字段進(jìn)行排序和聚合的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

如果一個(gè)集群中有大量的字段需要在內(nèi)存中加載fielddata，那么這個(gè)指標(biāo)可能會(huì)對(duì)集群性能產(chǎn)生負(fù)面影響。因此，需要根據(jù)實(shí)際情況來調(diào)整fielddata的使用策略，以平衡內(nèi)存的使用和查詢性能的需求。

5.2 注意：

當(dāng)fielddata內(nèi)存使用量達(dá)到一定程度時(shí)，會(huì)對(duì)Elasticsearch集群的性能和穩(wěn)定性產(chǎn)生負(fù)面影響。具體來說，主要有以下幾點(diǎn)：

1. 內(nèi)存不足：當(dāng)fielddata內(nèi)存使用量過高時(shí)，可能會(huì)導(dǎo)致內(nèi)存不足，從而影響Elasticsearch集群的運(yùn)行。這可能會(huì)導(dǎo)致請(qǐng)求被拒絕、節(jié)點(diǎn)故障等問題。

2. 垃圾回收：當(dāng)fielddata內(nèi)存使用量過高時(shí)，垃圾回收器會(huì)頻繁執(zhí)行，這可能會(huì)導(dǎo)致性能下降。特別是在大型集群中，這可能會(huì)導(dǎo)致所有節(jié)點(diǎn)的性能下降，進(jìn)而影響整個(gè)集群。

3. 磁盤使用量：當(dāng)fielddata內(nèi)存使用量過高時(shí)，Elasticsearch可能會(huì)將部分?jǐn)?shù)據(jù)寫入磁盤，從而占用更多的磁盤空間。如果磁盤空間不足，可能會(huì)影響Elasticsearch集群的穩(wěn)定性。

5.3 當(dāng)fielddata內(nèi)存使用量增高時(shí)如何處理？

有以下幾種方法可以減少fielddata內(nèi)存使用量：

1. 使用 doc values 替代 fielddata：doc values 是一種結(jié)構(gòu)化的、只讀的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，可以直接被用于排序、聚合和腳本，與 fielddata 相比可以減少內(nèi)存使用。可以使用 doc_values 屬性將字段顯式地配置為使用 doc values。

2. 避免過度使用 text 類型的字段：text 類型的字段會(huì)產(chǎn)生 fielddata，如果不需要進(jìn)行全文搜索、聚合、排序等操作，可以考慮使用 keyword 類型的字段來替代。

3. 減少不必要的聚合操作：聚合操作會(huì)對(duì) fielddata 進(jìn)行操作，如果聚合操作不是必須的，可以考慮避免使用。

4. 增加 fielddata 緩存大小：可以通過在配置文件中設(shè)置 indices.fielddata.cache.size 來增加 fielddata 緩存大小，從而減少 fielddata 的內(nèi)存使用。

5. 減少索引的字段數(shù)：減少索引的字段數(shù)可以減少 fielddata 的內(nèi)存使用。

注意，以上方法需要根據(jù)具體情況來選擇，不同的情況可能需要不同的方法來減少 fielddata 內(nèi)存使用量。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-486752.html

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