ES内存深度解析——gc问题
注： 本文主要针对ES 2.x。
“该给ES分配多少内存？”
“JVM参数如何优化?“
“为何我的Heap占用这么高？”
“为何经常有某个field的数据量超出内存限制的异常？“
“为何感觉上没多少数据，也会经常Out Of Memory？”
以上问题，显然没有一个统一的数学公式能够给出答案。 和数据库类似，ES对于内存的消耗，和很多因素相关，诸如数据总量、mapping设置、查询方式、查询频度等等。默认的设置虽开箱即用，但不能适用每一种使用场景。作为ES的开发、运维人员，如果不了解ES对内存使用的一些基本原理，就很难针对特有的应用场景，有效的测试、规划和管理集群，从而踩到各种坑，被各种问题挫败。
要理解ES如何使用内存，先要理解下面两个基本事实:
1. ES是JAVA应用
2. 底层存储引擎是基于Lucene的
看似很普通是吗？但其实没多少人真正理解这意味着什么。
首先，作为一个JAVA应用，就脱离不开JVM和GC。很多人上手ES的时候，对GC一点概念都没有就去网上抄各种JVM“优化”参数，却仍然被heap不够用，内存溢出这样的问题搞得焦头烂额。了解JVM GC的概念和基本工作机制是很有必要的，本文不在此做过多探讨，读者可以自行Google相关资料进行学习。如何知道ES heap是否真的有压力了？ 推荐阅读这篇博客：Understanding Memory Pressure Indicator。 即使对于JVM GC机制不够熟悉，头脑里还是需要有这么一个基本概念: 应用层面生成大量长生命周期的对象，是给heap造成压力的主要原因，例如读取一大片数据在内存中进行排序，或者在heap内部建cache缓存大量数据。如果GC释放的空间有限，而应用层面持续大量申请新对象，GC频度就开始上升，同时会消耗掉很多CPU时间。严重时可能恶性循环，导致整个集群停工。因此在使用ES的过程中，要知道哪些设置和操作容易造成以上问题，有针对性的予以规避。
其次，Lucene的倒排索引(Inverted Index)是先在内存里生成，然后定期以段文件(segment file)的形式刷到磁盘的。每个段实际就是一个完整的倒排索引，并且一旦写到磁盘上就不会做修改。 API层面的文档更新和删除实际上是增量写入的一种特殊文档，会保存在新的段里。不变的段文件易于被操作系统cache，热数据几乎等效于内存访问。
基于以上2个基本事实，我们不难理解，为何官方建议的heap size不要超过系统可用内存的一半。heap以外的内存并不会被浪费，操作系统会很开心的利用他们来cache被用读取过的段文件。
Heap分配多少合适？遵从官方建议就没错。 不要超过系统可用内存的一半，并且不要超过32GB。JVM参数呢？对于初级用户来说，并不需要做特别调整，仍然遵从官方的建议，将xms和xmx设置成和heap一样大小，避免动态分配heap size就好了。虽然有针对性的调整JVM参数可以带来些许GC效率的提升，当有一些“坏”用例的时候，这些调整并不会有什么魔法效果帮你减轻heap压力，甚至可能让问题更糟糕。
那么，ES的heap是如何被瓜分掉的? 说几个我知道的内存消耗大户并分别做解读:
1. segment memory
2. filter cache
3. field data cache
4. bulk queue
5. indexing buffer
6. state buffer
7. 超大搜索聚合结果集的fetch
8. 对高cardinality字段做terms aggregation
Segment Memory
Segment不是file吗？segment memory又是什么？前面提到过，一个segment是一个完备的lucene倒排索引，而倒排索引是通过词典 (Term Dictionary)到文档列表(Postings List)的映射关系，快速做查询的。 由于词典的size会很大，全部装载到heap里不现实，因此Lucene为词典做了一层前缀索引(Term Index)，这个索引在Lucene4.0以后采用的数据结构是FST (Finite State Transducer)。 这种数据结构占用空间很小，Lucene打开索引的时候将其全量装载到内存中，加快磁盘上词典查询速度的同时减少随机磁盘访问次数。
下面是词典索引和词典主存储之间的一个对应关系图:
Lucene file的完整数据结构参见Apache Lucene - Index File Formats
说了这么多，要传达的一个意思就是，ES的data node存储数据并非只是耗费磁盘空间的，为了加速数据的访问，每个segment都有会一些索引数据驻留在heap里。因此segment越多，瓜分掉的heap也越多，并且这部分heap是无法被GC掉的！ 理解这点对于监控和管理集群容量很重要，当一个node的segment memory占用过多的时候，就需要考虑删除、归档数据，或者扩容了。
怎么知道segment memory占用情况呢? CAT API可以给出答案。
1. 查看一个索引所有segment的memory占用情况:
2. 查看一个node上所有segment占用的memory总和:
那么有哪些途径减少data node上的segment memory占用呢？ 总结起来有三种方法:
1. 删除不用的索引
2. 关闭索引 （文件仍然存在于磁盘，只是释放掉内存）。需要的时候可以重新打开。
3. 定期对不再更新的索引做optimize (ES2.0以后更改为force merge api)。这Optimze的实质是对segment file强制做合并，可以节省大量的segment memory。
Filter Cache (5.x里叫做Request cache)
Filter cache是用来缓存使用过的filter的结果集的，需要注意的是这个缓存也是常驻heap，在被evict掉之前，是无法被GC的。我的经验是默认的10% heap设置工作得够好了，如果实际使用中heap没什么压力的情况下，才考虑加大这个设置。
Field Data cache
在有大量排序、数据聚合的应用场景，可以说field data cache是性能和稳定性的杀手。 对搜索结果做排序或者聚合操作，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。但是由于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，集群频繁GC，根本无法完成计算过程。 ES2.0以后，正式默认启用Doc Values特性(1.x需要手动更改mapping开启)，将field data在indexing time构建在磁盘上，经过一系列优化，可以达到比之前采用field data cache机制更好的性能。因此需要限制对field data cache的使用，最好是完全不用，可以极大释放heap压力。 需要注意的是，很多同学已经升级到ES2.0，或者1.0里已经设置mapping启用了doc values，在kibana里仍然会遇到问题。 这里一个陷阱就在于kibana的table panel可以对所有字段排序。 设想如果有一个字段是analyzed过的，而用户去点击对应字段的排序表头是什么后果？ 一来排序的结果并不是用户想要的，排序的对象实际是词典； 二来analyzed过的字段无法利用doc values，需要装载到field data cache，数据量很大的情况下可能集群就在忙着GC或者根本出不来结果。
Bulk Queue
一般来说，Bulk queue不会消耗很多的heap，但是见过一些用户为了提高bulk的速度，客户端设置了很大的并发量，并且将bulk Queue设置到不可思议的大，比如好几千。 Bulk Queue是做什么用的？当所有的bulk thread都在忙，无法响应新的bulk request的时候，将request在内存里排列起来，然后慢慢清掉。 这在应对短暂的请求爆发的时候有用，但是如果集群本身索引速度一直跟不上，设置的好几千的queue都满了会是什么状况呢？ 取决于一个bulk的数据量大小，乘上queue的大小，heap很有可能就不够用，内存溢出了。一般来说官方默认的thread pool设置已经能很好的工作了，建议不要随意去“调优”相关的设置，很多时候都是适得其反的效果。
Indexing Buffer
Indexing Buffer是用来缓存新数据，当其满了或者refresh/flush interval到了，就会以segment file的形式写入到磁盘。 这个参数的默认值是10% heap size。根据经验，这个默认值也能够很好的工作，应对很大的索引吞吐量。 但有些用户认为这个buffer越大吞吐量越高，因此见过有用户将其设置为40%的。到了极端的情况，写入速度很高的时候，40%都被占用，导致OOM。
Cluster State Buffer
ES被设计成每个node都可以响应用户的api请求，因此每个node的内存里都包含有一份集群状态的拷贝。这个cluster state包含诸如集群有多少个node，多少个index，每个index的mapping是什么？有少shard，每个shard的分配情况等等 (ES有各类stats api获取这类数据)。 在一个规模很大的集群，这个状态信息可能会非常大的，耗用的内存空间就不可忽视了。并且在ES2.0之前的版本，state的更新是由master node做完以后全量散播到其他结点的。 频繁的状态更新就可以给heap带来很大的压力。 在超大规模集群的情况下，可以考虑分集群并通过tribe node连接做到对用户api的透明，这样可以保证每个集群里的state信息不会膨胀得过大。
超大搜索聚合结果集的fetch
ES是分布式搜索引擎，搜索和聚合计算除了在各个data node并行计算以外，还需要将结果返回给汇总节点进行汇总和排序后再返回。无论是搜索，还是聚合，如果返回结果的size设置过大，都会给heap造成很大的压力，特别是数据汇聚节点。超大的size多数情况下都是用户用例不对，比如本来是想计算cardinality，却用了terms aggregation + size:0这样的方式; 对大结果集做深度分页；一次性拉取全量数据等等。
对高cardinality字段做terms aggregation
所谓高cardinality，就是该字段的唯一值比较多。 比如client ip，可能存在上千万甚至上亿的不同值。 对这种类型的字段做terms aggregation时，需要在内存里生成海量的分桶，内存需求会非常高。如果内部再嵌套有其他聚合，情况会更糟糕。 在做日志聚合分析时，一个典型的可以引起性能问题的场景，就是对带有参数的url字段做terms aggregation。 对于访问量大的网站，带有参数的url字段cardinality可能会到数亿，做一次terms aggregation内存开销巨大，然而对带有参数的url字段做聚合通常没有什么意义。 对于这类问题，可以额外索引一个url_stem字段，这个字段索引剥离掉参数部分的url。可以极大降低内存消耗，提高聚合速度。
小结：
- 倒排词典的索引需要常驻内存，无法GC，需要监控data node上segment memory增长趋势。
- 各类缓存，field cache, filter cache, indexing cache, bulk queue等等，要设置合理的大小，并且要应该根据最坏的情况来看heap是否够用，也就是各类缓存全部占满的时候，还有heap空间可以分配给其他任务吗？避免采用clear cache等“自欺欺人”的方式来释放内存。
- 避免返回大量结果集的搜索与聚合。确实需要大量拉取数据的场景，可以采用scan & scroll api来实现。
- cluster stats驻留内存并无法水平扩展，超大规模集群可以考虑分拆成多个集群通过tribe node连接。
- 想知道heap够不够，必须结合实际应用场景，并对集群的heap使用情况做持续的监控。
- 根据监控数据理解内存需求，合理配置各类circuit breaker，将内存溢出风险降低到最低。
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