Elasticsearch Java虚拟机配置详解

ElasticSearch是一个基于Lucene构建的开源，分布式，RESTful搜索引擎。设计用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。支持通过HTTP使用JSON进行数据索引。 

　　我们建立一个网站或应用程序，并要添加搜索功能，令我们受打击的是：搜索工作是很难的。我们希望我们的搜索解决方案要快，我们希望 有一个零配置和一个完全免费的搜索模式，我们希望能够简单地使用JSON通过HTTP的索引数据，我们希望我们的搜索服务器始终可用，我们希望能够一台开 始并扩展到数百，我们要实时搜索，我们要简单的多租户，我们希望建立一个云的解决方案。Elasticsearch旨在解决所有这些问题和更多的。

安装

　　以windows操作系统和ES0.19.7版本为例：

 

　　①下载elasticsearch-0.19.7.zip

 

　　②直接解压至某目录，设置该目录为ES_HOME环境变量

 

　　③安装JDK，并设置JAVA_HOME环境变量

 

　　④在windows下，运行 %ES_HOME%\bin\elasticsearch.bat即可运行

分布式搜索elasticsearch单机与服务器环境搭建

      先到http://www.elasticsearch.org/download/下 载最新版的elasticsearch运行包，本文写时最新的是0.19.1，作者是个很勤快的人，es的更新很频繁，bug修复得很快。下载完解开有三 个包:bin是运行的脚本，config是设置文件，lib是放依赖的包。如果你要装插件的话就要多新建一个plugins的文件夹，把插件放到这个文件 夹中。

1.单机环境：

单机版的elasticsearch运行很简单，linux下直接 bin/elasticsearch就运行了，windows运行bin/elasticsearch.bat。如果是在局域网中运行elasticsearch集群也是很简单的，只要cluster.name设置一致，并且机器在同一网段下，启动的es会自动发现对方，组成集群。

2.服务器环境：

如果是在服务器上就可以使用elasticsearch-servicewrapper这个es插件，它支持通过参数，指定是在后台或前台运行es，并且支持启动，停止，重启es服务（默认es脚本只能通过ctrl+c关闭es）。使用方法是到https://github.com/elasticsearch/elasticsearch-servicewrapper下载service文件夹，放到es的bin目录下。下面是命令集合：
bin/service/elasticsearch +
console 在前台运行es
start 在后台运行es
stop 停止es
install 使es作为服务在服务器启动时自动启动
remove 取消启动时自动启动

在service目录下有个elasticsearch.conf配置文件，主要是设置一些java运行环境参数，其中比较重要的是下面的

参数：

#es的home路径，不用用默认值就可以
set.default.ES_HOME=

#分配给es的最小内存
set.default.ES_MIN_MEM=256

#分配给es的最大内存
set.default.ES_MAX_MEM=1024

# 启动等待超时时间（以秒为单位）
wrapper.startup.timeout=300

# 关闭等待超时时间（以秒为单位）

wrapper.shutdown.timeout=300

# ping超时时间(以秒为单位)

wrapper.ping.timeout=300

安装插件

　　以head插件为例：

 

　　联网时，直接运行%ES_HOME%\bin\plugin -install mobz/elasticsearch-head

 

　　不联网时，下载elasticsearch-head的zipball的master包，把内容解压到%ES_HOME%\plugin\head\_site目录下，[该插件为site类型插件]

 

　　安装完成，重启服务，在浏览器打开 http://localhost:9200/_plugin/head/ 即可

ES概念

　　cluster

 

　　代表一个集群，集群中有多个节点，其中有一个为主节点，这个主节点是可以通过选举产生的，主从节点是对于集群内部来说 的。es的一个概念就是去中心化，字面上理解就是无中心节点，这是对于集群外部来说的，因为从外部来看es集群，在逻辑上是个整体，你与任何一个节点的通 信和与整个es集群通信是等价的。

 

　　shards

 

　　代表索引分片，es可以把一个完整的索引分成多个分片，这样的好处是可以把一个大的索引拆分成多个，分布到不同的节点上。构成分布式搜索。分片的数量只能在索引创建前指定，并且索引创建后不能更改。

 

　　replicas

 

　　代表索引副本，es可以设置多个索引的副本，副本的作用一是提高系统的容错性，当个某个节点某个分片损坏或丢失时可以从副本中恢复。二是提高es的查询效率，es会自动对搜索请求进行负载均衡。

 

　　recovery

 

　　代表数据恢复或叫数据重新分布，es在有节点加入或退出时会根据机器的负载对索引分片进行重新分配，挂掉的节点重新启动时也会进行数据恢复。

 

　　river

 

　　代表es的一个数据源，也是其它存储方式（如：数据库）同步数据到es的一个方法。它是以插件方式存在的一个es服 务，通过读取river中的数据并把它索引到es中，官方的river有couchDB的，RabbitMQ的，Twitter的，Wikipedia 的。

 

　　gateway

 

　　代表es索引的持久化存储方式，es默认是先把索引存放到内存中，当内存满了时再持久化到硬盘。当这个es集群关闭再 重新启动时就会从gateway中读取索引数据。es支持多种类型的gateway，有本地文件系统（默认），分布式文件系统，Hadoop的HDFS和 amazon的s3云存储服务。

 

　　discovery.zen

 

　　代表es的自动发现节点机制，es是一个基于p2p的系统，它先通过广播寻找存在的节点，再通过多播协议来进行节点之间的通信，同时也支持点对点的交互。

 

　　Transport

 

　　代表es内部节点或集群与客户端的交互方式，默认内部是使用tcp协议进行交互，同时它支持http协议（json格式）、thrift、servlet、memcached、zeroMQ等的传输协议（通过插件方式集成）。

分布式搜索elasticsearch中文分词集成

elasticsearch官方只提供smartcn这个中文分词插件，效果不是很好，好在国内有medcl大神（国内最早研究es的人之一）写的两个中文分词插件，一个是ik的，一个是mmseg的，下面分别介绍下两者的用法，其实都差不多的，先安装插件，命令行：
安装ik插件：

plugin -install medcl/elasticsearch-analysis-ik/1.1.0  

下载ik相关配置词典文件到config目录

1. cd config  
2. wget http://github.com/downloads/medcl/elasticsearch-analysis-ik/ik.zip --no-check-certificate  
3. unzip ik.zip  
4. rm ik.zip  

安装mmseg插件：

1. bin/plugin -install medcl/elasticsearch-analysis-mmseg/1.1.0  

下载相关配置词典文件到config目录

1. cd config  
2. wget http://github.com/downloads/medcl/elasticsearch-analysis-mmseg/mmseg.zip --no-check-certificate  
3. unzip mmseg.zip  
4. rm mmseg.zip  

分词配置

ik分词配置，在elasticsearch.yml文件中加上

1. index:  
2.   analysis:                     
3.     analyzer:        
4.       ik:  
5.           alias: [ik_analyzer]  
6.           type: org.elasticsearch.index.analysis.IkAnalyzerProvider  

或

1. index.analysis.analyzer.ik.type : “ik”  

这两句的意义相同
mmseg分词配置，也是在在elasticsearch.yml文件中

1. index:  
2.   analysis:  
3.     analyzer:  
4.       mmseg:  
5.           alias: [news_analyzer, mmseg_analyzer]  
6.           type: org.elasticsearch.index.analysis.MMsegAnalyzerProvider  

或

1. index.analysis.analyzer.default.type : "mmseg"  

mmseg分词还有些更加个性化的参数设置如下

1. index:  
2.   analysis:  
3.     tokenizer:  
4.       mmseg_maxword:  
5.           type: mmseg  
6.           seg_type: "max_word"  
7.       mmseg_complex:  
8.           type: mmseg  
9.           seg_type: "complex"  
10.       mmseg_simple:  
11.           type: mmseg  
12.           seg_type: "simple"  

这样配置完后插件安装完成，启动es就会加载插件。

定义mapping

在添加索引的mapping时就可以这样定义分词器

1. {  
2.    "page":{  
3.       "properties":{  
4.          "title":{  
5.             "type":"string",  
6.             "indexAnalyzer":"ik",  
7.             "searchAnalyzer":"ik"  
8.          },  
9.          "content":{  
10.             "type":"string",  
11.             "indexAnalyzer":"ik",  
12.             "searchAnalyzer":"ik"  
13.          }  
14.       }  
15.    }  
16. }  

indexAnalyzer为索引时使用的分词器，searchAnalyzer为搜索时使用的分词器。

java mapping代码如下：

1. XContentBuilder content = XContentFactory.jsonBuilder().startObject()  
2.         .startObject("page")  
3.           .startObject("properties")         
4.             .startObject("title")  
5.               .field("type", "string")             
6.               .field("indexAnalyzer", "ik")  
7.               .field("searchAnalyzer", "ik")  
8.             .endObject()   
9.             .startObject("code")  
10.               .field("type", "string")           
11.               .field("indexAnalyzer", "ik")  
12.               .field("searchAnalyzer", "ik")  
13.             .endObject()       
14.           .endObject()  
15.          .endObject()  
16.        .endObject()  

定义完后操作索引就会以指定的分词器来进行分词。

 附：

ik分词插件项目地址：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik

mmseg分词插件项目地址：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-mmseg

如果觉得配置麻烦，也可以下载个配置好的es版本，地址如下：https://github.com/medcl/elasticsearch-rtf

 

elasticsearch的基本用法

最大的特点： 
1. 数据库的 database, 就是  index 
2. 数据库的 table,  就是 tag 
3. 不要使用browser， 使用curl来进行客户端操作.  否则会出现 java heap ooxx... 

curl:  -X 后面跟 RESTful ：  GET, POST ... 
-d 后面跟数据。 (d = data to send) 

1. create:  

指定 ID 来建立新记录。 （貌似PUT， POST都可以） 
$ curl -XPOST localhost:9200/films/md/2 -d ' 
{ "name":"hei yi ren", "tag": "good"}' 

使用自动生成的 ID 建立新纪录： 
$ curl -XPOST localhost:9200/films/md -d ' 
{ "name":"ma da jia si jia3", "tag": "good"}' 

2. 查询： 
2.1 查询所有的 index, type: 
$ curl localhost:9200/_search?pretty=true 

2.2 查询某个index下所有的type: 
$ curl localhost:9200/films/_search 

2.3 查询某个index 下， 某个 type下所有的记录： 
$ curl localhost:9200/films/md/_search?pretty=true 

2.4 带有参数的查询：  
$ curl localhost:9200/films/md/_search?q=tag:good 
{"took":7,"timed_out":false,"_shards":{"total":5,"successful":5,"failed":0},"hits":{"total":2,"max_score":1.0,"hits":[{"_index":"film","_type":"md","_id":"2","_score":1.0, "_source" : 
{ "name":"hei yi ren", "tag": "good"}},{"_index":"film","_type":"md","_id":"1","_score":0.30685282, "_source" : 
{ "name":"ma da jia si jia", "tag": "good"}}]}} 

2.5 使用JSON参数的查询： （注意 query 和 term 关键字） 
$ curl localhost:9200/film/_search -d ' 
{"query" : { "term": { "tag":"bad"}}}' 

3. update  
$ curl -XPUT localhost:9200/films/md/1 -d { ...(data)... } 

4. 删除。 删除所有的： 
$ curl -XDELETE localhost:9200/films

引言：

今天，事情终于发生了。Java6（Mustang），是2006年早些时候出来的，至今仍然应用在众多生产环境中，现在终于走到了尽头。已经没有什么理由阻止迁移到Java7(Dolphin)上了。

这也促使我想写一篇关于在ElasticSearch上配置Java6和7的细微差异的博文。

Elasticsearch对Java虚拟机进行了预先的配置。通常情况下，因为这些配置的选择还是很谨慎的，所以你不需要太关心，并且你能立刻使用ElasticSearch。

但是，当你监视ElasticSearch节点内存时，你可能尝试修改一些配置。这些修改是否会改善你的处境？

这篇博文尝试揭开Elasticsearch配置的神秘面纱，并且讨论最常见的调整。最终，会给出一些推荐的配置调整。

Elasticsearch JVM 配置概览：

这些是Elasticsearch 0.19.11版本的默认配置。

JVM参数	Elasticsearch默认值	Environment变量
-Xms	256m	ES_MIN_MEM
-Xmx	1g	ES_MAX_MEM
-Xms and -Xmx		ES_HEAP_SIZE
-Xmn		ES_HEAP_NEWSIZE
-XX:MaxDirectMemorySize		ES_DIRECT_SIZE
-Xss	256k
-XX:UseParNewGC	+
-XX:UseConcMarkSweepGC	+
-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction	75
-XX:UseCMSInitiatingOccupancyOnly	+
-XX:UseCondCardMark	(commented out)

首先你注意到的是，Elasticsearch预留了256M到1GB的堆内存。

这个设置适用于开发和演示环境。开发人员只需要简单的解压发行包，再执行./bin/elasticsearch -f就完成了Elasticsearch的安装。当然这点对于开发来说非常棒，并且在很多场景下都能工作，但是当你需要更多内存来降低Elasticsearch负载的时候就不行了，你需要比2GB RAM更多的可用内存。

ES_MIN_MEM/ES_MAX_MEM是控制堆大小的配置。新的ES_HEAP_SIZE变量是一个更为便利的选择，因为将堆的初始大小和最大值设为相同。也推荐在分配堆内存时尽可能不要用内存的碎片。内存碎片对于性能优化来说非常不利。

ES_HEAP_NEWSIZE是可选参数，它控制堆的子集大小，也就是新生代的大小。

ES_DIRECT_SIZE控制本机直接内存大小，即JVM管理NIO框架中使用的数据区域大小。本机直接内存可以被映射到虚拟地址空间上，这样在64位的机器上更高效，因为可以规避文件系统缓冲。Elasticsearch对本机直接内存没有限制(可能导致OOM)。

由于历史原因Java虚拟机有多个垃圾收集器。可以通过以下的JVM参数组合启用：

JVM parameter	Garbage collector
-XX:+UseSerialGC	serial collector
-XX:+UseParallelGC	parallel collector
-XX:+UseParallelOldGC	Parallel compacting collector
-XX:+UseConcMarkSweepGC	Concurrent-Mark-Sweep (CMS) collector
-XX:+UseG1GC	Garbage-First collector (G1)

UseParNewGC和UseConcMarkSweepGC组合启用垃圾收集器的并发多线程模式。UseConcMarkSweepGC自动选择UseParNewGC模式并禁用串行收集器（Serial collector）。在Java6中这是默认行为。

CMSInitiatingOccupancyFraction提炼了一种CMS（Concurrent-Mark-Sweep）垃圾收集设置；它将旧生代触发垃圾收集的阀值设为75.旧生代的大小是堆大小减去新生代大小。这告诉JVM当堆内容达到75%时启用垃圾收集。这是个估计的值，因为越小的堆可能需要越早启动GC。

UseCondCardMark将在垃圾收集器的card table使用时，在marking之前进行额外的判断，避免冗余的store操作。UseCondCardMark不影响Garbage-First收集器。强烈推荐在高并发场景下配置这个参数（规避card table marking技术在高并发场景下的降低吞吐量的负面作用）。在ElasticSearch中，这个参数是被注释掉的。

有些配置可以参考诸如Apache Cassandra项目，他们在JVM上有类似的需求。

总而言之，ElastciSearch配置上推荐：

1. 不采用自动的堆内存配置，将堆大小默认最大值设为1GB

2.调整触发垃圾收集的阀值，比如将gc设为75%堆大小的时候触发，这样不会影响性能。

3.禁用Java7默认的G1收集器，前提是你的ElasticSearch跑在Java7u4以上的版本上。

JVM进程的内存结果

JVM内存由几部分组成：

Java代码本身：包括内部代码、数据、接口，调试和监控代理或者字节码指令

非堆内存：用于加载类

栈内存：用于为每个线程存储本地变量和操作数

堆内存：用于存放对象引用和对象本身

直接缓冲区：用于缓冲I/O数据

堆内存的大小设置非常重要，因为Java的运行依赖于合理的堆大小，并且JVM需要从操作系统那获取有限的堆内存，用于支撑整个JVM生命周期。

如果堆太小，垃圾回收就会频繁发生，发生OOM的几率会很大。

如果堆太大，垃圾回收会延迟，但是一旦回收，就需要处理大量的存活堆数据。并且，操作系统的压力也会变大，因为JVM进程需要更大的堆，产生换页的可能性就会提高。

注意，使用CMS垃圾收集器，Java不会把内存还给操作系统，因此配置合理的堆初始值和最大值就非常重要。

非堆内存由Java应用自动分配。没有什么参数控制这里的大小，这是由Java应用程序代码自己决定的。

栈内存在每个线程中分配，在Elasticsearch中，每个线程大小必须由128K增加到256K，因为Java7比Java6需要更大的栈内存 ，这是由于Java7支持新的编程语言特征来利用栈空间。比如，引入了continuations模型，编程语言的一个著名概念。Continuations模型对于

协同程序、绿色线程（green thread）、纤程（fiber）非常有用 。当实现非阻塞I/O时，一个大的优势是，代码可以根据线程实际使用情况编写，但是运行时仍然在后台采用非阻塞I/O。Elasticsearch使用了多个线程池，因为Netty I/O框架和Guava是Elasticsearch的基础组件，因此在用Java7时，可以考虑进一步挖掘优化线程的特性。

发挥增加栈空间大小的优势还是有挑战的，因为不同的操作系统、不同的CPU架构，甚至在不同的JVM版本之间，栈空间的消耗不是容易比较的。取决于CPU架构和操作系统，JVM的栈空间大小是内建的。他们是否在所有场景下都适合？例如Sloaris Sparc 64位的JVM Xss默认为512K，因为有更大地址指针，Sloaris X86为320K。Linux降为256K。Windows 32位Java6默认320K，Windows 64位则为1024K。

大堆的挑战

今天，几GB的内存是很常见的。但是在不久以前，系统管理员还在为多几G的内存需求泪流满面。

Java垃圾收集器是随着2006年的Java6的出现而显著改进的。从那以后，可以并发执行多任务，并且减少了GC停顿几率： stop - the - world阶段。CMS算法是革命性的，多任务，并发， 不需要移动的GC。但是不幸的是，对于堆的存活数据量来说，它是不可扩展的。Prateek Khanna 和 Aaron Morton给出了CMS垃圾收集器能够处理的堆规模的数字。

避免Stop-the-world阶段

我们已经学习了Elasticsearch如何配置CMS垃圾收集器。但这并不能组织长时间的GC停顿，它只是降低了发生的几率。CMS是一个低停顿几率的收集器，但是仍然有一些边界情况。当堆上有MB级别的大数组，或者其他一些特殊的场景，CMS可能比预期要花费更多的时间。

MB级别数组的创建在Lucene segment-based索引合并时是很常见的。如果你希望降低CMS的额外负载，就需要调整Lucene合并阶段的段数量，使用参数index.merge.policy.segments_per_tier

减少换页

大堆的风险在于内存压力上。注意，如果Java JVM在处理大堆时，这部分内存对于系统其它部分来说是不可用的。如果内存吃紧，操作系统会进行换页，并且，在紧急情况下，当所有其他方式回收内存都失败时，会强制杀掉进程。如果换页发生，整个系统的性能会下降，自然GC的性能也跟着下降。所以，不要给堆分配太多的内存。

垃圾收集器的选择

从Java JDK 7u4开始，Garbage-First（G1）收集器是Java7默认的垃圾收集器。它适用于多核的机器以及大内存。它一方面降低了停顿时间，另一方面增加了停顿的次数。整个堆的操作，例如全局标记，是在应用线程中并发执行的。这会防止随着堆或存活数据大小的变化，中断时间也成比例的变化。

G1收集器目标是获取更高的吞吐量，而不是速度。在以下情况下，它能运行的很好：

1. 存活数据占用了超过50%的Java堆

2. 对象分配比例或者promotion会有明显的变化

3. 不希望gc或者compaction停顿时间长（超过0.5至1s）

注意，如果使用G1垃圾收集器，堆不再使用的内存可能会被归还给操作系统

G1垃圾收集器的不足是CPU使用率越高，应用性能越差。因此，如果在内存足够和CPU能力一般的情况下，CMS可能更胜一筹。

对于Elasticsearch来说，G1意味着没有长时间的stop-the-world阶段，以及更灵活的内存管理，因为buffer memory和系统I/O缓存能更充分的利用机器内存资源。代价就是小成本的最大化性能，因为G1利用了更多CPU资源。

性能调优策略

你读这篇博文因为你希望在性能调优上得到一些启示：

1. 清楚了解你的性能目标。你希望最大化速度，还是最大化吞吐量？

2. 记录任何事情（log everything），收集统计数据，阅读日志、分析事件来诊断配置

3. 选择你调整的目标（最大化性能还是最大化吞吐量）

4. 计划你的调整

5. 应用你的新配置

6. 监控新配置后的系统

7. 如果新配置没有改善你的处境，重复上面的一系列动作，反复尝试

Elasticsearch垃圾收集日志格式

Elasticsearch长时间GC下warns级别的日志如下所示：

[2012-11-26 18:13:53,166][WARN ][monitor.jvm              ] [Ectokid] [gc][ParNew][1135087][11248] duration [2.6m], collections [1]/[2.7m], total [2.6m]/[6.8m], memory [2.4gb]->[2.3gb]/[3.8gb], all_pools {[Code Cache] [13.7mb]->[13.7mb]/[48mb]}{[Par Eden Space] [109.6mb]->[15.4mb]/[1gb]}{[Par Survivor Space] [136.5mb]->[0b]/[136.5mb]}{[CMS Old Gen] [2.1gb]->[2.3gb]/[2.6gb]}{[CMS Perm Gen] [35.1mb]->[34.9mb]/[82mb]}

JvmMonitorService类中有相关的使用方式：

Logfile	Explanation
gc	运行中的gc
ParNew	new parallel garbage collector
duration 2.6m	gc时间为2.6分钟
collections [1]/[2.7m]	在跑一个收集，共花2.7分钟
memory [2.4gb]->[2.3gb]/[3.8gb]	内存消耗, 开始是2.4gb, 现在是2.3gb, 共有3.8gb内存
Code Cache [13.7mb]->[13.7mb]/[48mb]	code cache占用内存
Par Eden Space [109.6mb]->[15.4mb]/[1gb]	Par Eden Space占用内存
Par Survivor Space [136.5mb]->[0b]/[136.5mb]	Par Survivor Space占用内存
CMS Old Gen [2.1gb]->[2.3gb]/[2.6gb]	CMS Old Gen占用内存
CMS Perm Gen [35.1mb]->[34.9mb]/[82mb]	CMS Perm Gen占用内存

JvmMonitorSer

一些建议

1. 不要在Java 6u22之前的发布版本中跑Elasticsearch。有内存方面的bug。那些超过两三年的bug和缺陷会妨碍Elasticsearch的正常运行。与旧的OpenJDK 6相比，更推荐Sun/Oracle的版本，因为后者修复了很多bug。

2. 放弃Java6，转到Java7。Oracle宣称Java6更新到2013年2月结束。考虑到Elasticsearch还是一个相对新的软件，应该使用更新的技术来提升性能。尽量从JVM中挤压性能。检查操作系统的版本。在最新版本的操作系统中运行，有助于你的Java运行环境达到最佳性能。

3. 定期更新Java运行环境。平均一个季度一次。告诉sa你需要及时更新Java版本，以获取Java性能的提升。

4. 从小到大。先在Elasticsearch单节点上进行开发。但是不要忘了Elasticsearch分布式的强大功能。单节点不能模拟生产环境的特征，至少需要3个节点进行开发测试。

5. 在调整JVM之前先做一下性能测试。对你的系统建立性能基线。调整测试时候的节点数量。如果索引时候负载很高，你可能需要降低Elasticsearch索引时候占用的堆大小，通过index.merge.policy.segments_per_tierparameter参数调整段的合并。

6. 调整前清楚你的性能目标，然后决定是调整速度还是吞吐量。

7. 启用日志以便更好的进行诊断。在优化系统前进行小心的评估。

8. 如果使用CMS垃圾收集器，你可能需要加上合理的 -XX:CMSWaitDuration 参数。

9. 如果你的堆超过6-8GB，超过了CMS垃圾收集器设计容量，你会遇到长时间的stop-the-world阶段，你有几个方案：调整CMSInitiatingOccupancyFraction参数降低长时间GC的几率减少最大堆的大小；启用G1垃圾收集器。

10. 学习垃圾收集调优艺术。如果你想精通的话，列出可用的JVM选项，在java命令中加入java -XX:+UnlockDiagnosticVMOptions -XX:+PrintFlagsFinal -version，然后调优。