ElasticSearch内存详解

On Heap&&Off Heap

Elasticsearch内存分为on heap以及off heap两部分。Elasticsearch能控制的是On Heap内存部分，这部分由JVM管理；Off Heap由Lucene管理，负责缓存倒排索引数据空间（Segment Memory）。

On Heap

Indexing Buffer 索引写入缓冲区，用于存储新写入的文档，当其被填满时，缓冲区中的文档被写入磁盘中的 segments 中。节点上所有 shard 共享。这部分空间是可以通过GC被反复利用的。
缓冲区默认大小：
```
 indices.memory.index_buffer_size: 10%
```
如果缓冲区大小设置了百分百则 indices.memory.min_index_buffer_size 用于这是最小值，默认为 48mb。indices.memory.max_index_buffer_size 用于最大大小，无默认值。
Node Query Cache (node级别的filter过滤器结果缓存)，每个节点有一个，被所有 shard 共享，filter query查询结果要么是 yes 要么是no，不涉及 scores 的计算。使用LRU淘汰策略，内存无法被GC。
集群中每个节点都要配置，默认为：
```
indices.queries.cache.size:10%
```
可以通过配置关闭该缓存（如果能接受巨差的性能的话）
```
"settings": {
    "index.queries.cache.enable": false
  }
```

Shard Request Cache （shard级别的query result缓存）每个shard一个，默认情况下该缓存只缓存request的结果size为0的查询。所以该缓存不会缓存hits，但却会缓存 hits.total, aggregations 和 suggestions。可以通过Clear cache API清除缓存，但是这个基本上就是饮鸩止渴，很快又会填满。如果实在不想用，可以使用下面配置禁止该缓存：
```
"settings": {
    "index.requests.cache.enable": false
  }
```
该缓存使用LRU淘汰策略，内存无法被GC。默认最大为：
```
indices.requests.cache.size:1%
```
Field Data Cache （用于排序、聚合使用的字段的缓存）。因为构建字段数据缓存代价昂贵，所以建议有足够的内存来存储。
Fielddata 是延迟加载。如果你从来没有聚合一个分析字符串，就不会加载 fielddata 到内存中。如果没有足够的内存保存fielddata时，Elastisearch会不断地从磁盘加载数据到内存，并剔除掉旧的内存数据。剔除操作会造成严重的磁盘I/O，并且引发大量的GC，会严重影响Elastisearch的性能。

该配置默认无内存上限，但是可以通过配置来设置占用的heap总量：

indices.fielddata.cache.size：30%

Segments Cache（segments FST数据的缓存），为了加速查询，FST 永驻堆内内存，无法被 GC 回收。该部分内存无法设置大小，长期占用 50% ~ 70% 的堆内存，只能通过delete index，close index以及force-merge index释放内存。

解释下FST：

ES 底层存储采用 Lucene（搜索引擎），写入时会根据原始数据的内容，分词，然后生成倒排索引。查询时，先通过查询倒排索引找到数据地址（DocID）），再读取原始数据（行存数据、列存数据）。但由于 Lucene 会为原始数据中的每个词都生成倒排索引，数据量较大。所以倒排索引对应的倒排表被存放在磁盘上。这样如果每次查询都直接读取磁盘上的倒排表，再查询目标关键词，会有很多次磁盘 IO，严重影响查询性能。为了解磁盘 IO 问题，Lucene 引入排索引的二级索引 FST [Finite State Transducer] 。原理上可以理解为前缀树，加速查询。

Off Heap

Lucene 中的倒排索引 segments 存储在文件中，由Lucene管理，为提高访问速度，都会把它加载到内存中，从而提高 Lucene 性能。所以建议至少留系统一半内存给Lucene。

解释下Segment Cache，Segment Memory以及Segment的定义与关系

	位置	存储数据	调用关系
Segment Cache	Heap	Segment的FST数据	Segment-->Segment Cache(加载) Client-->Segment Cache（查询）
Segment Memory	Off Heap	通过Segment Cache的FST关联出Segment数据，加载到Off Heap用于加速查询	Segment-->Segment Memory（加载） Client-->Segment Memory（查询）
Segment	Disk	原始的Lucene数据	Segment Cache-->Segment(查询) Segment-->Segment Memory（查询加载） Segment-->Segment Cache(持续加载) index Buffer-->Segment（持续写入）