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कंपनी समाचार :
- Elasticsearch JVM 堆内存使用率飙升，怎么办？-CSDN博客
进入后发现一个线程池对象占用了51%，而且是CompletableFuture的默认线程池，再深入就发现原来是在开启线程时往新线程中放入了一个大对象，由于商品又是访问量比较大的模块，就导致了多线程中大对象一直堆叠的情况。
- 解锁 Elasticsearch 服务启动：常见错误与问题的解决方案 . . .
ES 因为需要大量的创建索引文件，需要大量的打开系统的文件，所以我们需要解除 linux 系统当中打开文件最大数目的限制，不然ES启动就会抛错 1 2 3 4 5 6 7 max number of threads [1024] for user [es] is too low, increase to at least [4096] 改为如下配置： 1 2 3 4 5 max virtual memory areas vm max_map_count [65530] is too low, increase to at least [262144] 最大虚拟内存太小,调大系统的虚拟内存 追加以下内容： 1 2 3
- elasticsearch 占用文件句柄数过大 - 搜索客，搜索人自己的社区
如果删除索引+重启就解决的话，建议lsof -p <pid>统计下是否大量打开了数据目录下的索引文件，然后考虑force merge合并一些segment减少fd数量。
- ElasticSearch启动之后自己Killed解决方案 - 腾讯云
我们在启动elasticSearch时,elasticSearch启动文件也会引入一些配置,我们需要去修改其中的部分配置: 我的理解是他启动的时候会 引入 jvm options 文件中关于 JVM内存配置 的相关信息 但是很明显他这个 没有生效 ,所以我们直接在这里就将该内存配置信息给他配置成和我们在jvm options文件中 同样的参数 这样我们再次启动我们的elasticSearch就能够正常启动了 并且这里推荐大家一个 关于elasticSearch的启动命令: 我们通过上面的命令启动elasticSearch,我们就能够继续在该界面执行我们下面的代码了 这里我们重新启动我们的elasticSearch,会发现已经能够正常启动了
- elasticsearch 查询超10000的几种解决方案 - 进击的davis . . .
在es中，默认查询的 from + size 数量不能超过一万，官方对于超过1万的解决方案使用游标方案，今天介绍下几种方案，希望对你有用。 数据准备，模拟较大数据量，往es中灌入60w的数据，其中只有2个字段，一个seq，一个timestamp，如下图： 方案1：scroll 游标 游标
- 【Elasticsearch】ES内存满问题排查思路_es内存使用率 . . .
登录Manage页面，检查服务级别和实例级别的参数设置，确认其GC_OPTS参数设置为30G，且-Xms的值和-Xmx参数值相同。 开启ES的慢查询日志记录。 检查记录的慢查询日志，关注时间特别长的以及靠近故障时间点的日志记录。 主要关注的关键字为： ES适合Top N的查询，不适合做全量的查询。 都需要改为scroll或search_after进行查询 修改请求中返回的size的大小限制。 检查thread_pool的使用，是否存在大量的bulk排队情况，和客户确认bulk请求大小，建议为5mb-16mb。 检查segment的个数，以及sement占用的内存的大小，对于历史的无数据写入的索引，建议进行合并或老化。 收集jmap -histio 和 heapdump进行分析。
- 从 10 秒到 2 秒！ElasticSearch 性能调优 - 知乎
可以先通过GET _nodes {node} hot_threads查看线程栈，查看是哪个线程占用cpu高，如果是elasticsearch[{node}][search][T#10]则是查询导致的，如果是elasticsearch[{node}][bulk][T#1]则是数据写入导致的。
- ElasticSearch 打开 translog 文件句柄过多 - 搜索客，搜索人 . . .
ElasticSearch 打开 translog 文件句柄过多 - 性能压力测试下，ES 打开了过多的 translog 文件句柄，而且通过 lsof 查看进程句柄信息，基本上都是 deleted 状态，有无兄弟遇到过？
- Elasticsearch使用优化之拙见 - 简书
我们找到了一个适中的解决办法是将这台高负载的节点剔除Master竞选，即将elasticsearch yml文件中的node master改为false然后重启，负载下降了一些。 数据存储天数的优化
- ES 性能调优，这可能是全网最详细的 Elasticsearch 性能调 . . .
它可能导致垃圾收集持续几分钟而不是几毫秒，并且可能导致节点响应缓慢甚至与集群断开连接。 在Elastic分布式系统中，让操作系统杀死节点更有效。
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