ELK性能优化实战总结：我强任我强，你“跪”标准好好学

• 新生代过小: (1) 会导致新生代 Eden 区很快用完，而触发 Young GC，Young GC 的过程中会 STW(Stop The World)，也就是所有工作线程停止，只有 GC 的线程在进行垃圾回收，这会导致 ES 短时间停顿。频繁的 Young GC，积少成多，对系统性能影响较大。(2) 大部分对象很快进入老年代，老年代很容易用完而触发 Full GC。
• 老年代过大：会导致 Full GC 的执行时间过长，Full GC 虽然有并行处理的步骤，但是还是比 Young GC 的 STW 时间更久，而 GC 导致的停顿时间在几十毫秒到几秒内，很影响 ES 的性能，同时也会导致请求 ES 服务端的客户端在一定时间内没有响应而发生 timeout 异常，导致请求失败。

1.4 JVM优化

1.4.1 配置堆内存空间大小

32G 的内存，分配 20G 给堆内存是不妥当的，所以调整为总内存的50%，即16G。修改 elasticsearch 的 jvm.options 文件

-Xms16g
-Xmx16g

设置要求:

• Xms 与 Xmx 大小相同。

在 jvm 的参数中 -Xms 和 -Xmx 设置的不一致，在初始化时只会初始 -Xms 大小的空间存储信息，每当空间不够用时再向操作系统申请，这样的话必然要进行一次 GC，GC会带来 STW。而剩余空间很多时，会触发缩容。再次不够用时再扩容，如此反复，这些过程会影响系统性能。同理在 MetaSpace 区也有类似的问题。

• jvm 建议不要超过 32G，否则 jvm 会禁用内存对象指针压缩技术，造成内存浪费

• Xmx 和 Xms 不要超过物理 RAM 的50%。参考文末：官方堆内存设置的建议

Xmx 和 Xms 不要超过物理内存的50%。Elasticsearch 需要内存用于JVM堆以外的其他用途，为此留出空间非常重要。例如，Elasticsearch 使用堆外缓冲区进行有效的网络通信，依靠操作系统的文件系统缓存来高效地访问文件，而 JVM 本身也需要一些内存。

1.4.2 配置堆内存新生代空间大小

因为指定新生代空间大小，导致 JVM 自动调参只分配了 1G 内存给新生代。

修改 elasticsearch 的 jvm.options 文件，加上

-XX:NewSize=8G
-XX:MaxNewSize=8G

老年代则自动分配 16G-8G=8G 内存，新生代老年代的比例为 1:1。修改后每次 Young GC 频率更低，且每次 GC 后只有少数数据会进入老年代。

2.3 使用G1垃圾回收器(未实践)

G1垃圾回收器让系统使用者来设定垃圾回收堆系统的影响，然后把内存拆分为大量的小 Region，追踪每个 Region 中可以回收的对象大小和回收完成的预计花费的时间， 最后在垃圾回收的时候，尽量把垃圾回收对系统造成的影响控制在我们指定的时间范围内，同时在有限的时间内尽量回收更多的垃圾对象。G1垃圾回收器一般在大数量、大内存的情况下有更好的性能。

ES默认使用的垃圾回收器是：老年代（CMS）+ 新生代（ParNew）。如果是JDK1.9，ES 默认使用 G1 垃圾回收器。

因为使用的是 JDK1.8，所以并未切换垃圾回收器。后续如果再有性能问题再切换G1垃圾回收器，测试是否有更好的性能。

1.5 优化的效果

1.5.1 新生代使用内存的增长率更低

优化前

每秒打印一次 GC 数据。可以看出，年轻代增长速度很快，几秒钟年轻代就满了，导致 Young GC 触发很频繁，几秒钟就会触发一次。而每次 Young GC 很大可能有存活对象进入老年代，而且，存活对象多的时候(看上图中第一个红框中的old gc数据)，有(51.44-51.08)/100 * 19000M = 约68M。每次进入老年代的对象较多，加上频繁的 Young GC，会导致新老年代的分代模式失去了作用，相当于老年代取代了新生代来存放近期内生成的对象。当老年代满了，触发 Full GC，存活的对象也会很多，因为这些对象很可能还是近期加入的，还存活着，所以一次 Full GC 回收对象不多。而这会恶性循环，老年代很快又满了，又 Full GCÿ