プリファード、著者のマシン環境を示す（しないのバインドいじめソリューションに関する環境講演）：CPU 32コア、メモリ、128G、非ソリッドステートドライブ：RAID0（4T * 6）、単一ノード、1800Gに700Gのデータの量、指標15億億21へ。青のプロピレンのSSDよりもキノコストリート、クラスタの断片化の成人は、余裕がありません。
：ソース記入してくださいhttps://www.cnblogs.com/NaughtyCat/p/elasticsearch-OOM-optimize-story.htmlを
ビジネスシナリオ：
7日間保存指数は400Gの日を持っています。私たちは、OOMを見つけ、そして時々ESを再起動します。ときにインデックスがときより500G以上、ESは30分〜1時間程度、すべてのフラグメントをロードするために再起動します。
余談、ES OOMが生成され .hprof （著者以下に示すように、ファイル[CoderBaby] ）：
jhatが OOMヒープダンプファイルを解析し、特定のコマンドのような： jhat -port-7401 -J＆LT Xmx4G java_pid19546.hprof
ソリューション：
- ファイルストレージの種類を変更し、より少ないメモリ
セットストレージタイプ： "NIFOS"、即ち"index.store.type"： "niofs" （オリジナルの"mmapfs"のため、参照附属書2）。mmapfs -インデックスがメモリにマップされ、niofs - 同時マルチスレッディングNIOの方法は、インデックスファイルを読み込みます。
効果：600Gインデックス、インデックス5日間について、OOMを持っていませんでした。しかし、インデックスいったんダイに、7に増加しました。JSTATコマンド、即ち：6811 -gcutil STAT （ES PID）以下に示すように、ES JVMを参照してください。
O：パーセントとして旧スペースの利用スペースの現在の容量（のの古いスペース占有）。79 Oまで、オリジナルのストレージタイプにまで出かける「mmapfs」O簡単に100に上昇し、。
- オープンインデックスの数を減らし、一時的に未使用のインデックスを閉じました
閉じる指数（再び開くために必要なときにファイルがまだ、ディスク上にちょうど解放されたメモリを存在します）。オープンセットインデックスパラメータ： "__es.maxPermanentlyOpenIndices"：4（最大開口指数：7〜4）。
- ヒープメモリの増設
ヒープサイズを設定する、つまり、30Gまで15Gから増加：-Xms30g -Xmx30g （注：DOは最大物理メモリ超えない50％の）
- forcemerge
index.merge.scheduler.max_thread_count：マージを設定するスレッドの最大数。SSD - デフォルト最大 Math.max、（1、Math.min（4 、Runtime.getRuntime（）availableProcessors（）/ 2）。） 従来の回転ディスク- 1に設定されています
著者のマシン、単一のマージスレッド、300G指標時間：7時間
优化效果： term 单条件查询，查询时间从10秒多提高到3秒多，索引减少约%2.85，减少4000多万，具体如下表：
| index | total_segments_berfore_merge | total_segments_after_merge | query_IP_after(seconds) | query_IP_after(seconds) | decrease(count/percentage) |
| pcap_flow-2019-12-09 | 1412695374 | 137249867 | 10 | 3.6 | 40196703/ %2.845 |
可通过命令查看，分片的情况
force merge的restful API:
curl -X POST "localhost:9200/pcap_flow-2019-12-11/_forcemerge?max_num_segments=2"
说明：
1）max_num_segments， 设置最大segement数量，数量越小，查询速度提高越明细，但merge耗时越长
2）全部merge，不加索引ID，则如下：
curl -X POST "localhost:9200/_forcemerge?"
3）串行merge，如果同时merge多个，后面的会被阻塞，知道第一个merge完成为止
4）restful api 查看_segments，如下：
curl -X GET "localhost:9200/_cat/segments?v&pretty"
效果如下图：
题外话，如果贵司银子多，可以集群分片，搞SSD，否则只有结构优化，这一招。
附：
1）官网 index force merge说明： https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.4/indices-forcemerge.html
2） ES 存储类型： https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/index-modules-store.html
3）merge 线程数： https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/index-modules-merge.html
4）磁盘阵列RAID： https://zh.wikipedia.org/wiki/RAID
5）关于索引合并的统计分析： http://openskill.cn/article/375
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- 我只是一个程序猿。5年内把代码写好，技术博客字字推敲，坚持零拷贝和原创
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