环境需要1、安装jdk环境2、安装Elasticsearch 注意事项：ES非常占内存，默认启动是1g内存，可以修改512m3.Kibana可视化界面 第一步将 es、kibana 安装包分别上传到linux服务器上，存放在 /usr/local 目录下。 第二步解压 es，解压命令：tar -zxvf elasticsearch-6.4.3.
一个线上服务内存占用带来的问题在Oracle官网给出的JVM调优文档中关于堆的调整技巧有以下三个方面：1.应将堆大小设置为不超过最大可用物理RAM量。如果超过此值，操作系统将开始分页，性能会显着下降。VM总是使用比堆大小更多的内存。除了堆大小设置之外，还分配内部VM功能所需的内存，VM外部的本地类库和永久区(仅适用于Sun虚拟机：存储类和方法所需的内存)。2.使用分代垃圾收集方案时，年轻代大小不应
1.由gc引起节点脱离集群
因为gc时会使jvm停止工作，如果某个节点gc时间过长，master ping3次（zen discovery默认ping失败重试3次）不通后就会把该节点剔除出集群，从而导致索引进行重新分配。
解决方法：
（1）优化gc，减少gc时间。（2）调大zen discovery的重试次数（es参数：pin
Java 内存溢出（java.lang.OutOfMemoryError）的常见情况和处理方式总结 java.lang.OutOfMemoryError这个错误我相信大部分开发人员都有遇到过，产生该错误的原因大都出于以下原因：JVM内存过小、程序不严密，产生了过多的垃圾。 导致OutOfMemoryError异常的常见原因有以下几种：内存中加载的数据量过于庞大，如一次从数据库取出过多数据；集合类
? Java相关脚本? show-busy-java-threads用法示例贡献者? show-duplicate-java-classes用法JDK开发场景使用说明对于一般的工程对于Web工程Android开发场景使用说明示例贡献者? find-in-jars用法示例运行效果参考资料关于Java排错与诊断，力荐️Arthas ❤️alibaba/arthas: Alibaba Java诊断利器
环境介绍es版本：5.6.4 -Xms31g -Xmx31g -XX:MaxDirectMemorySize=10g问题说明用top命令观察ES使用的物理内存不断增加到54.6G 已知堆内存31G，堆外内存MaxDirectMemorySize 10G，那么内存使用最高应该不超过41G才对。现在内存使用了54.6G明显超过了预估，那么除了已知的41G外，还有哪些我们不知道的地方在占用内存呢？问题分
该问题常见于7.3版本的ES。国内没有查到相关资料。严重的时候甚至会导致数据节点脱离集群。 ES的官方论坛有个2019年的帖子：CircuitBreakingException: [parent] Data too large IN ES 7.xES的这个熔断本来是一种用来防止触发OOM的自我保护机制，其实在日志中看到它并不能算是大问题，但如果出现得太过频繁就不太对劲了，要么是现有集群规模已经撑不
一、简介操作系统：Linux CentOS 7.3 64位docker版本：19.03.8elasticsearch版本：7.6.2kibana版本：7.6.2ik中文分词器版本： 7.6.2 kibana、elasticsearch、ik中文分词器的版本要相同，否则会出现版本不一致问题。 二、实践 2.1 elasticsearch&
一、参考资料Elasticsearch内存占用分析与管理 | Tink's BlogElasticsearch JVM 堆内存使用率飙升，怎么办？ - 腾讯云开发者社区-腾讯云ES集群重启注意事项_deng942861的博客ElasticSearch性能优化实践(JVM调优+ES调优) - 简书
原创
2022-11-15 22:19:54
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1、什么是堆内存？ Java 中的堆是 JVM 所管理的最大的一块内存空间，主要用于存放各种类的实例对象。在 Java 中，堆被划分成两个不同的区域：新生代 ( Young )、老年代 ( Old )。新生代 ( Young ) 又被划分为三个区域：Eden、From Survivor、To Survivor。这样划分的目的是为了使 JVM 能够更好的管理堆内存中的对象，包括
写在前面有一个问题被关注的比较少，就是ES对本地磁盘的占用情况。有人可能觉得这个问题的答案显而易见，不就是ES软件本身占用的空间，还有索引数据持久化占用的磁盘空间，另外就是一些日志了。事实上，关于ES占用磁盘空间的问题远比这个要复杂的多。本篇文章就想聚焦这个问题，深入ES的底层原理来分析磁盘的占用情况。正文是否执行分析首先对于一个索引，其中的字段在写入是，写入分析对磁盘是有影响的。那么什么是写入分
当电脑内存占用高时，可以采取以下措施进行优化：12检查内存使用情况：首先，使用任务管理器检查哪些进程占用了大量内存，特别是那些启动时运行的程序。禁用不必要的启动项：通过任务管理器或系统设置中的服务管理器禁用一些不需要的服务，以减少内存占用。优化系统设置：调整系统设置，如关闭视觉效果、减少预加载项等，以释放更多内存空间。升级内存条：如果物理内存较小（例如2GB），考虑升级内存条，以提高系统的运行
近期发现线上es服务内存告警，使用率超过90%，需要处理，下面记录下处理流程。1. 查看进程内存占用情况使用top命名，可以显示进程列表， 然后键盘按下M键，可以按照内存降序，结果如下： elastic+就是es的进程。2.查看es配置的内存大小使用 ps -ef | grep java (或者按照上面的进程号找)，显示java进程，如下是es进程： 可以看到es进程启动时设置的java堆内存为-
有一个问题被关注的比较少，就是ES对本地磁盘的占用情况。有人可能觉得这个问题的答案显而易见，不就是ES软件本身占用的空间，还有索引数据持久化占用的磁盘空间，另外就是一些日志了。事实上，关于ES占用磁盘空间的问题远比这个要复杂的多。本篇文章就想聚焦这个问题，深入ES的底层原理来分析磁盘的占用情况。是否执行分析首先对于一个索引，其中的字段在写入是，写入分析对磁盘是有影响的。那么什么是写入分析? 当我们
冻结和解冻示例
POST /index_name/_freeze -- 冻结
POST /index_name/_unfreeze -- 解冻冻结索引示例预期对冻结索引的搜索将缓慢执行。冻结索引不适用于较高的搜索负载。对未冻结的索引进行的搜索在几毫秒内完成，对冻结索引的搜索也可能需要数秒或数分钟才能完成。索引冻结以后除了保存一些必要的元数据信息意外，将不再占用系统负载，索引将会变成只读，不再提
3.1、分片查询方式当前的图片中有5个主分片，5个副本；这对于es的集群来说，这种配置是非常常见的；但是问题来了，当我们的客户端做查询的时候，程序会向主分片发送请求还是副本发送请求？还是说直接去集群上随机找一台机器查询，还是在这个机器里面在随机的找到分片和副本查询？【注意】：默认情况下是随机查询的这种随机的方式其实效率并不高，1查询阶段（1）：客户端发送一个检索请求给node3，此时node3会创
1 冷热分离（Hot/Warm/Cold）Index Lifecircle Management Policy索引特点Hot: 索引被更新，大量被查询Warm: 索引不更新，偶尔被查询Cold: 索引不更新，很少被查询Delete: 索引不更新，不被查询参考：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.0/index-life
之前对结构体占用内存一直很混乱，到底是按照哪个变量类型计算内存？还是怎么计算？下面先看一个例子：struct str1
{
char a;
int b;
float c;
double d;
};str1这个结构体占用的内存是多少呢？如果用变量类型直接想加，得到的结果是17，但显然不是这样的。这个程序运行的正确结果是24.为什么呢？ 因为为了CPU能够快速访问，提高访问效率，
如何解决K8S中ES占用内存过大的问题
在Kubernetes（K8S）环境中，ES（Elasticsearch）作为一个重要的分布式搜索引擎和数据分析引擎，经常会出现占用大量内存的情况。这种情况一旦发生，会影响整个集群的稳定性和性能。在本文中，我将详细介绍如何解决K8S中ES占用内存过大的问题，帮助刚入行的小白更好地了解和处理这个问题。
整个过程可以分为以下步骤：
| 步骤 | 操作 |
# Docker ES 占用内存
## 前言
在使用 Docker 运行 Elasticsearch（以下简称 ES）时，我们可能会面临内存占用过高的问题。本文将介绍为什么 Docker 容器运行 ES 会导致内存占用过高，并提供一些解决方法。
## 为什么 Docker ES 占用内存？
ES 是一个开源的分布式搜索和分析引擎，具有快速、可扩展和高度可用的特点。它是用 Java 实现的，
原创
2023-09-04 18:25:36
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