关于fielddata数据占用内存过大的解决方法

【Elasticsearch】es fielddata 字段数据 在es中,text类型的字段使用一种叫做fielddata的查询时内存数据结构。当字段被排序,聚合或者通过脚本访问时这种数据结构会被创建。它是通过从磁盘读取每个段的整个反向索引来构建的,然后存存储在java的堆内存中。Fielddata针对text字段在默认时是禁用的,Fielddata会占用大量堆空间,尤其是在加载大量的文本字段时。一旦将字段数据加载到堆中,它在该段的生命周期内将一直保留在那里。同样,加载字段数据是一个昂贵的过程,可能导致用户遇到延迟的情况。这就是默认情况下禁用字段数据的原因。 阅读详情

参考文章

Support in the Wild: My Biggest Elasticsearch Problem at Scale

http://blog.youkuaiyun.com/jiao_fuyou/article/details/50478198

Understanding Fielddata

By default, fielddata is loaded on demand, which means that you will not see it until you are using it. Also, by being loaded per segment, it means that new segments that get created will slowly add to your overall memory usage until the field’s fielddata is evicted from memory. Eviction happens in only a few ways:

1、Deleting the index or indices that contains it.
2、Closing the index or indices that contains it.
3、Segment fielddata is removed when segments are removed (e.g., background merging).
* This usually just means that the problem is moving rather than going away.

4、Restarting the node containing the fielddata.
5、Clearing the relevant fielddata cache.
6、Automatically evicting the fielddata to make room for other fielddata.
* This will not happen with default settings.

Use Doc Values

The solution to this fielddata problem is to avoid it altogether. Fortunately, you can avoid the use of fielddata bymanually mapping all of your fields to use doc values. Without repeating too much from the guide, doc values offload this burden by writing the fielddata to disk at index time, thereby allowing Elasticsearch to load the values outside of your Java heap as they are needed.

You might be asking: How do I enable these doc values? It’s as simple as adding this to every field’s mapping, exceptanalyzed string fields:

"doc_values" : true

Unfortunately, you must do this before you index any data. This means that, for any existing index that is not already using doc values, you cannot flip the switch to enable them. You would have to reindex.

Performance Considerations for Elasticsearch Indexing

http://blog.youkuaiyun.com/jiao_fuyou/article/details/50480663

Limiting Memory Usage

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/guide/current/_limiting_memory_usage.html#fielddata-size

Enabled Doc Values

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/guide/current/doc-values.html

控制fielddata允许内存大小

控制fielddata允许内存大小,达到HEAP 40% 自动清理旧cache

curl -XPUT http://localhost:9200/_cluster/settings
{
    "persistent" : {
        "indices.fielddata.cache.size" : "40%"
    }
}

如果旧缓存不需要,如日志,只查询最新一天数据,那可以强制清除旧缓存:

POST /_cache/clear

开启字段doc_values

对fielddata战用很大内存的字段,设置:”doc_values” : true,ES2.0以后,该属性默认开启。

PUT /music/_mapping/song
{
  "properties" : {
    "tag": {
      "type":       "string",
      "index" :     "not_analyzed",
      "doc_values": true 
    }
  }
}
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... 阅读详情

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ES Fielddata

一、简介 在ES中,text类型的字段使用一种叫做fielddata的查询时内存数据结构。当字段被排序,聚合或者通过脚本访问时这种数据结构会被创建。它是通过从磁盘读取每个段的整个反向索引来构建的,然后存存储在java的堆内存中。 fileddata默认是不开启的。Fielddata可能会消耗大量的堆空间,尤其是在加载高基数文本字段时。一旦fielddata已加载到堆中,它将在该段的生命周期内保留。此外,加载fielddata是一个昂贵的过程,可能会导致用户遇到延迟命中。这就是默认情况下禁用fielddata

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CircuitBreakingException[[FIELDDATA] Data too large, data for [proccessDate] would be larger than li

CircuitBreakingException[[FIELDDATA] Data too large, data for [proccessDate] would be larger than limit of [10307921510/9.5gb]]; }]”今天再用kibana查询日志时,报了标题所示的错误。仔细研究了一天,总结一下。ES缓冲区概述ES在查询时,会将索引数据缓存在内存(JVM)

sdlyjzh的专栏 7512
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