ElasticSearch填坑记1：_uid字段排序（fielddata特性），导致内存占用，不断GC，最后OOM

    在某一天，我们的系统突然异常，大面积出现白屏，搜索页面点击后，响应非常慢，大量出现响应超过4秒的情况，异常高峰期平均查询时间达到10多秒，后台不断有ES服务宕机重启，GC告警频繁，经过一阵排查折腾，发现居然是简单的_uid字段排序导致的，下面就详细的讲一下。

    我们的ES搜索收到一个小小的需求，原来我们的搜索，新的结果会被放到后面去，产品经理希望能够对搜索结果进行排序，按照创建时间倒序排序。

    这里自然的相对用ES系统字段_uid进行倒序排序，因为这个字段是按照创建时间生成的，结果问题来了，这么一个简单的排序功能，居然产品了一次严重故障。

    首先，_uid是fielddata 类型，这是ES特有的特性，它能够将数据预加载在内存中，从而提高搜索速度。

    但是呢，我们的业务数据量极大，达到几十亿数据量级别，当_uid被加载到内容中的时候，就占用了es集群大量的内容，这部分内存并不会主动回收，导致服务器不断的GC停顿。数据被逐出导致查询很慢。

    Fielddata之所以占用很多内存的主要原因:

   假设你的查询要求只返回命中的 100 个结果，ES的fielddata 并不管你这个查询是怎么样，所以它并不会只加载 100 个文档。而是fielddata 会加载索引中 所有的 文档。官方文档是这样解释的：如果查询会访问文档 X、Y 和 Z，那很有可能会在下一个查询中访问其他文档。