【情况一】java.lang.OutOfMemoryError:Javaheapspace:这种是java堆内存不够,一个原因是真不够(如递归的层数太多等),另一个原因是程序中有死循环; 如果是java堆内存不够的话,可以通过调整JVM下面的配置来解决: -Xms3062m -Xmx3062m【情况二】 java.lang.OutOfMemoryError:GCoverheadlimite
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2024-06-20 20:43:22
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1. 节点查询缓存(Node Query Cache)官方文档简介查询缓存负责缓存查询的结果。每个节点有一个查询缓存,由所有分片共享。缓存执行LRU回收策略:当缓存满时,将回收最近最少使用的数据,为新数据让路。无法查看正在缓存的内容。查询缓存只缓存在filter上下文中使用的查询。详细介绍缓存数据结构缓存分为两个级别,分别为Query和Segment,所以使用的数据结构是一个Map<Quer
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2024-02-26 08:04:08
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一、Query CacheQuery Cache也称为Filter Cache,顾名思义它的作用就是对一个查询中包含的过滤器执行结果进行缓存。比如我们常用的term,terms,range过滤器都会在满足某种条件后被缓存,注意,这里的bool过滤器是不会被缓存的,但bool过滤器包含的子query clause会被缓存,我们可以用下面的命令来查询Query Cache的情况。http://192.
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2024-04-06 08:54:51
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Elasticsearch( ES )是一款功能强大的开源分布式实时搜索引擎,在日志分析(主要应用场景)、企业级搜索、时序分析等领域有广泛应用,几乎是各大公司搜索分析引擎的开源首选方案。Tencent ES 是内核级深度优化的 ES 分支,持续地进行高可用、高性能、低成本等全方位优化,已支撑的单集群规模达到千级节点、万亿级吞吐。Tencent ES 已在公司内部开源,同
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2024-05-07 13:14:22
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ElasticSearch简介基于Apache Lucene的开源分布式搜索引擎应用场景:日志记录和分析(接口调用情况)采集和组合公共数据(用户行为,点击事件)全文检索(九点搜索)数据可视化(借助kibana制作各种图表)一、理解逻辑和物理设计关键词介绍集群(cluster)es是分布式的,由多个节点构成集群,集群具有很强的扩展性节点(node)每个启动的es实例就是一个节点可以随时加入和脱离集群
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2024-09-20 17:09:08
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缓存在提高查询性能方面发挥了重要作用,不同类型的缓存用于存储经常访问的数据,这有助于加快搜索查询速度并减轻集群的负载。 这些类型的缓存用于优化查询性能并减少集群上的负载。 每个缓存都有特定的用途,了解它们的工作原理可以帮你微调搜索查询以获得更好的性能。 Page cache 是如何工作的
在 Elasticsearch 的使用中,有如下的几种 cace:Page cache:该缓存是由操
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2024-03-23 11:17:35
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引言从数据流向和分布的层面,介绍es的工作原理和架构设计,然后针对性的做性能优化、故障处理等。这次主要介绍es的准实时索引的实现、segment的影响、routing和replica的的读写过程,shard的allocate控制以及自动发现的配置做一些介绍。 而关于更底层的lucene的原理,在以后会做一些简单介绍。1、准实时索引的实现 把es的每个分片(shard)当做一个lucene,每次生
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2024-04-24 20:13:59
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内存使用和GC指标在运行Elasticsearch时,内存是您要密切监控的关键资源之一。 Elasticsearch和Lucene以两种方式利用节点上的所有可用RAM:JVM heap和文件系统缓存。 Elasticsearch运行在Java虚拟机(JVM)中,这意味着JVM垃圾回收的持续时间和频率将成为其他重要的监控领域。JVM heap: A Goldilocks tale&nbs
1、查看集群健康状态 [root@ELK-chaofeng01 ~]#curl -XGET http://172.16.0.51:9200/_cat/health?v
epoch timestamp cluster status node.total node.data shards pri relo init unassign pending_tasks max_task_
一. Lucene Index 与 ES Shard我们知道 ES 底层利用的是 Lucene 的倒排索引实现搜索的,而倒排索引有个特点是: 一旦创建,不可更改。该特点可以带来如下好处:充分利用缓存不需要考虑并发写的锁机制带来的影响可以利用压缩节约空间但是当新的文档存储进来,需要构建新的倒排索引时,其需要先重新构建倒排索引文件,然后将之后的查询替换到新的倒排索引文件上,在将旧的文件替换掉。当索引文
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2024-04-25 20:39:17
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1、elasticsearch 了解多少,说说你们公司 es 的集群架构,索引数据大小,分片有多少,以及一些调优手段 。仅索引层面调优手段:1.1、设计阶段调优(1)根据业务增量需求,采取基于日期模板创建索引,通过 roll over API 滚动索引;(2)使用别名进行索引管理;(3)每天凌晨定时对索引做 force_merge 操作,以释放空间;(4)采取冷热分离机制,热数据存储到 SSD,提
本文从索引、查询和内存三个方面介绍一些基础的Elasticsearch性能优化方法。1.索引优化1.1 批量提交当有大量数据提交的时候,建议采用批量提交。比如在做 ELK 过程中 ,Logstash indexer 提交数据到 Elasticsearch 中 ,batch size 就可以作为一个优化功能点。但是优化 size 大小需要根据文档大小和服务器性能而定。像 Logstash 中提交文档
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2024-03-15 09:25:19
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注: 部分概念介绍来源于网络一、数据写入流程 1、数据写入buffer缓冲和translog日志文件中。 当你写一条数据document的时候,一方面写入到mem buffer缓冲中,一方面同时写入到translog日志文件中。 2、buffer满了或者每隔1秒(可配),refresh将mem buffer中的数据生成index segment文件并写入os cache,
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2024-04-14 22:06:21
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Elasticsearch缓存原理
一. 数据预加载
二. 缓存
一. 数据预加载
Elasticsearch在启动时会打开并读取硬盘上的部分index segment文件,并缓存数据至内存中,后续的搜索操作都会在内存中进行。如果待搜索的数据不在内存中,则会打开相应的index segment文件,并读取数据至内存。这种预
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2024-03-18 00:05:47
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前端开发者往往不太关注页面所占用的内存,因为前端内存的分配与回收基本是依靠系统自动完成的,这个过程对于开发者是无感的但内存优化的作用也同样重要,一个好的网站,内存的优化也是极致的,比如淘宝的首页,只有 10M 大小特别是随着前端项目的逐渐复杂,内存的占用也逐渐攀升,曾经遇到过一个项目:页面的内存超 300M,同时打开几个窗口,就导致了页面崩溃,从此开始重视内存优化内存泄露只是冰山一角之前有这种误解
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2024-06-13 20:56:09
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前言最近要对公司的es集群进行一些优化操作,这里整理并记录一下优化的过程,以及优化前后对比。环境信息es 7.4 版本master节点 3台data节点 10台jdk 版本 11master 节点和 data 节点角色是分离。节点数量共 13 台。优化操作主要是针对 ES 集群本身的一些配置和 JVM级别的优化配置。一、jvm.options
之前默认的是 cms + parNew 垃圾回收器。替
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2024-03-25 16:07:41
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1: 选择合理的硬件配置:尽可能使用 SSD Elasticsearch 最大的瓶颈往往是磁盘读写性能,尤其是随机读取性能。使用SSD(PCI-E接口SSD卡/SATA接口SSD盘)通常比机械硬盘(SATA盘/SAS盘)查询速度快5~10倍,写入性能提升不明显。 &nbs
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2024-03-01 13:25:21
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Elasticsearch jvm dump 分析一、dump 文件导出 (分析 ES 版本为 7.4.2)查询 Elasticsearch 进程 pidps -ef|grep elastic获取二进制 heap dump 文件jmap -dump:format=b,file=/root/es_heap.bin <pid>以M为单位显示文件大小ls -l --block-size=M压
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2024-05-23 11:26:43
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目录高查询和高吞吐量过滤器缓存字段数据缓存和断路器断路器存储模块索引缓冲和刷新率索引刷新率线程池的配置一些通用的建议来配置高索引和查询吞吐量的集群高查询和高吞吐量过滤器缓存过滤器缓存负责存查询中使用到的过滤器。Elasticsearch包含两种类型的过滤器缓存:节点过滤去缓存(默认)和索引过滤器缓存。节点过滤器缓存被分配在节点上的所有索引共享,可以配置成使用特定大小的内存,或分配给Elastics
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2024-04-08 21:38:25
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node query cache一个节点的所有shard共享一个缓存区。利用LRU算法替换缓存内容。query cache缓存查询结果,但只缓存filter类型的查询。可通过indices.queries.cache.size设置缓存的大小。在5.1.1中移除了term query的缓存。因为term query和filter query二者查询时间相差不多。https://www.elastic
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2024-03-05 20:42:57
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