SkyWalking 性能优化

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如果你正在使用SkyWalking作为分布式跟踪系统,而且是使用elasticsearch作为存储引擎,那么这篇文章中针对SkyWalking的优化你可以关注一下。

OAP优化

skywalking写入ES的操作是使用了ES的批量写入接口,我们要做的是调整相关参数尽量降低ES索引的写入频率。
参数调整主要是针对skywalking的配置文件application.yml,相关参数如下:

storage:
  elasticsearch:
    bulkActions: ${SW_STORAGE_ES_BULK_ACTIONS:4000} # Execute the bulk every 2000 requests
    bulkSize: ${SW_STORAGE_ES_BULK_SIZE:40} # flush the bulk every 20mb
    flushInterval: ${SW_STORAGE_ES_FLUSH_INTERVAL:30} # flush the bulk every 10 seconds whatever the number of requests
    concurrentRequests: ${SW_STORAGE_ES_CONCURRENT_REQUESTS:4} # the number of concurrent requests
    metadataQueryMaxSize: ${SW_STORAGE_ES_QUERY_MAX_SIZE:8000}
  • 调整bulkActions默认2000次请求批量写入一次改到4000次;
  • bulkSize批量刷新从20M一次到40M一次;
  • flushInterval每10秒刷新一次堆改为每30秒刷新;
  • concurrentRequests查询的最大数量由5000改为8000。

参考网址:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/java-api/5.5/java-docs-bulk-processor.html

ES优化

JVM参数调整

此部分主要是针对es的配置文件jvm.options

  • 配置修改
    根据服务器配置调整JVM参数,需要设置-Xmn参数指定新生代的大小,-Xmn的值可以设置成-Xmx的3/8左右:
-Xms6g
-Xmx6g
-Xmn2g
  • 解释说明
    这里说明一下为什么要显式指定-Xmn的大小。在刚开始我也没设置-Xmn参数,但是通过观察gc日志发现ES一直在频繁进行Young GC,达到1秒一次。而且新生代大小小于理论配置大小。
    gc日志:
[2019-12-23T03:24:11.002+0000][1][gc,heap      ] GC(269053) ParNew: 419674K->11981K(460096K)
[2019-12-23T03:24:11.002+0000][1][gc,heap      ] GC(269053) CMS: 1646907K->1646907K(2634560K)
[2019-12-23T03:24:11.002+0000][1][gc,metaspace ] GC(269053) Metaspace: 86889K->86889K(1130496K)

当时设置的-Xmx 和 -Xms为3g,如果按照默认配置-XX:NewRatis=2那么新生代应该有1g左右,但是实际上只有460M,为了减少Young gc的频率需要显式使用-Xmn指定新生代大小。

大家可以参考博文 CMS GC 默认新生代是多大?,很好的解释了为什么CMS垃圾回收时默认新生代的大小不是根据-XX:NewRatis=2计算而得。

索引参数优化

给ES配置高性能写模式主要是修改es配置文件elasticsearch.yml中的index相关配置,主要修改如下几个参数

"index.merge.scheduler.max_thread_count" : "1",
 "index.refresh_interval" : "30s",
 "index.translog.durability" : "async",
 "index.translog.sync_interval" : "120s"

参考网址:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/6.8/tune-for-indexing-speed.html

结语

本篇主要是针对skywalking单机版优化,由于skywalking对es的操作非常多,如果单机版es扛不住的话还是最好还是使用skywalking的集群模式。

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转载自blog.csdn.net/jianzhang11/article/details/103702978
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