记一次Elasticsearch OOM(内存溢出)的优化过程—基于segments force merge 和 store type 转为 hybridfs

 

首先,说明笔者的机器环境(不结合环境谈解决方案都是耍流氓): cpu 32核,内存128G,非固态硬盘: RAID0 (4T * 6),单节点,数据量在700G到1800G,索引15亿~21亿。敖丙大人,在蘑菇街,可多集群分片,固态硬盘,比不起啊。

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业务场景:

保存7天索引,每天有400G~500G。发现ES时不时的OOM(out of memory)和重启。当索引超过500G的时候,ES重启到加载所有分片,时间约30分钟到1小时。

题外话,ES OOM 会生成  .hprof 文件,如下图(作者【CoderBaby】):

 用jhat来分析OOM堆转储文件,具体命令:  jhat -port 7401 -J-Xmx4G java_pid19546.hprof

 

解决办法:

  • 改文件存储类型,减少内存占用

设置存储类型为:“hybridfs” ,即: "index.store.type": "hybridfs" (原来为“mmapfs”,详见附2;另外,ES 5.6应为“fs”,不支持“hybridfs”,最新的7.4版本支持“hybridfs”)。mmapfs — index映射到内存,niofs — 并发多线程以NIO的方式读取index文件, hybridfs—混合 mmafs和niofs ,根据读取模式选择最佳的文件系统

效果:在600G左右的索引,5天索引,确实没有了OOM。但一旦增大到7个索引,就不行了。用jstat命令,即:stat -gcutil 6811 (ES的PID)查看ES的jvm,如下图:

O: Old space utilization as a percentage of the space's current capacity (老年代空间占用率)。O最高达到79,就往下降,原来为存储类型为“mmapfs”,O很容易就飙到100.

  •  不要自己创建文档ID

ES默认会自动创建文档Id"(如:_id": "AW8922mK8RqpiZJD9zb2"),如果自己生成Id,则每次存储新的文档的时候,ES都会查看整个分片是否已经存在该Id。如果分片存储有上千万的文档,这是一个比较耗时的操作

  • 关闭暂时不用的索引,减少打开索引的数量

关闭索引(文件仍然存在于磁盘,只是释放掉内存,需要的时候可重新打开)。设置打开索引参数: "__es.maxPermanentlyOpenIndices":4 (最大打开索引:7改为4)。

  •  扩大堆内存

设置堆大小,从15G提高到30G,即: -Xms30g -Xmx30g (注意:最大不要超过物理内存的 %50

  • 扩大虚拟内存空间

命令: sysctl -w vm.max_map_count=2621440(默认值是 “262144”),扩大这个,可以防止这个数量太低而导致的OOM(详见附6

  • forcemerge

设置merge时最大的线程数:index.merge.scheduler.max_thread_count。固态硬盘——默认最大值  Math.max(1, Math.min(4, Runtime.getRuntime().availableProcessors() / 2)) ,普通旋转磁盘——设置为1

笔者机器上,单merge 线程,300G的索引耗时:7个小时

优化效果: term 单条件查询,查询时间从10秒多提高到3秒多,索引减少约%2.85,减少4000多万,具体如下表:

index total_segments_berfore_merge total_segments_after_merge query_IP_after(seconds)   query_IP_after(seconds)  decrease(count/percentage)
pcap_flow-2019-12-09  1412695374 137249867 10 3.6 40196703/ %2.845

 

可通过命令查看各个分片的情况,如下(可查看总的segments数量):

curl -s "http://localhost:9200/_cat/segments/pcap_flow-2019-12-10?v&h=shard,segment,size,size.memory" | awk '{sum += $NF} END {print sum}' 

 

force merge的restful API:

curl -X POST "localhost:9200/pcap_flow-2019-12-11/_forcemerge?max_num_segments=2"

说明:

1)max_num_segments, 设置最大segement数量,数量越小,查询速度提高越明显,但merge耗时越长

2)全部merge,不加索引ID,则如下:

curl -X POST "localhost:9200/_forcemerge"

3)merge过程是串行的,如果同时merge多个,后面的会被阻塞,直到第一个merge完成为止。另外,对于不再有写入的更新的index,才建议force merge,不然反而会让搜索的性能更差

4)restful api 查看_segments,如下:

curl -X GET "localhost:9200/_cat/segments?v&pretty"

效果如下图:

 

题外话,如果贵司银子多,可以集群分片,搞SSD,否则只有结构优化,这一招。

 

 附:

1)官网  index force merge说明: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.4/indices-forcemerge.html

2) ES 存储类型: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/index-modules-store.html

3)merge 线程数: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/index-modules-merge.html

4)磁盘阵列RAID: https://zh.wikipedia.org/wiki/RAID

5)关于索引合并的统计分析: http://openskill.cn/article/375

6)扩大虚拟地址空间: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/vm-max-map-count.htm

 

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posted @ 2019-12-16 10:14  CoderBaby  阅读(...)  评论(...编辑  收藏