->elasticsearch设置的内存是否够用 ("ES_HEAP_SIZE"内存设置 和 "indices.fielddata.cache.size"上限设置); ->elasticsearch的索引数量暴增 , 删除一部分索引(尤其是不需要的索引); 二. Elasticsearch索引状态 1 2 3 4 5 6 7 8 9 查看Elasticsearch 索引状态 (*表示ES集群的master主节点) [root@elk-node03...
第一种: 设置环境变量:export ES_HEAP_SIZE=4g (未试过) 第二种: 在程序启动的时候把内存大小传递给它:./bin/elasticsearch -Xmx4g -Xms4g (试过,不起作用) 第三种: 修改jvm.options文件,此文件一般在安装目录下,或者使用 whereis elasticsearch 命令.将其中-Xms4g和-Xmx4g注释#去掉 (未试过) 实际成功...
在有大量排序、数据聚合的应用场景,需要将倒排索引里的数据进行解析,按列构造成 docid->value 的形式才能够做后续快速计算。对于数据量很大的索引,这个构造过程会非常耗费时间,因此ES 2.0以前的版本会将构造好的数据缓存起来,提升性能。由于heap空间有限,当遇到用户对海量数据做计算的时候,就很容易导致heap吃紧,集群频...
1、设置变量的方式: export ES_HEAP_SIZE=32G 该方式比较好 2、启动es时添加启动差数: -Xmx 32G -Xms 32G ,Xmx和Xms的大小最好一样,防止程序在运行时改变大小。 es最大分配32G内存的原因: 1、内存对于Elasticsearch来说绝对是重要的,用于更多的内存数据提供更快的操作。而且还有一个内存消耗大户-Lucene Lucen...
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...
选择堆大小(Choosing a Heap Size) 在设置 Elasticsearch 堆大小时需要通过$ES_HEAP_SIZE环境变量应用两个规则: 不要超过可用 RAM 的 50% Lucene 能很好利用文件系统的缓存,它是通过系统内核管理的。如果没有足够的文件系统缓存空间,性能会受到影响。 此外,专用于堆的内存越多意味着其他所有使用 doc values 的字段...
在ES启动日志中最好能够看到压缩对象指针为真。 heap size [15.8gb], compressed ordinary object pointers [true] 在java中,所有的对象都分配在堆上,然后有一个指针引用它。指向这些对象的指针大小通常是CPU的字长的大小,不是32bit就是64bit,这取决于你的处理器,指针指向了你的值的精确位置。
Lucene的特点就是基于OS FileSystem Cache,尽量将频繁访问的磁盘数据在操作系统的内存中进行缓存,以此来提升磁盘文件读写的性能,ES的性能80%取决于在分配完JVM Heap之后剩下的服务器物理内存,这些系统内存将用做ES的磁盘索引文件的缓存,如果OS Cache能够缓存更多的磁盘文件的数据,索引文件的数据,那么索引读写的性能会...
默认的JVM内存限制是 1GB,对小项目而言,1GB内存足够使用,不会出现问题,但是,对大项目而言,这个默认限制太小了,如果日志文件中经常出现OutOfMemoryError异常消息,就考虑重新设置 ES_HEAP_SIZE 环境变量,为JVM分配足够的内存,同时,必须为OS分配足够的内存,建议JVM使用的物理内存最大不应超过32GB,推荐分配机器物理内存的...
一般来说设置ES_HEAP_SIZE环境变量,比直接写-Xmx10g -Xms10g更好一点。 把内存的一半给Lucene 一个常见的问题是配置一个大内存,假设你有一个64G内存的机器,按照正常思维思考,你可能会认为把64G内存都给Elasticsearch比较好,但现实是这样吗, 越大越好?