概要
本篇繼續講解Elasticsearch叢集部署的細節問題
叢集重啟問題
如果我們的Elasticsearch叢集做了一些離線的維護操作時，如擴容磁碟，升級版本等，需要對叢集進行啟動，節點數較多時，從第一個節點開始啟動，到最後一個節點啟動完成，耗時可能較長，有時候還可能出現某幾個節點因故障無法啟動，排查問題、修復故障後才能加入到叢集中，此時叢集會幹什麼呢？
假設10個節點的叢集，每個節點有1個shard，升級後重啟節點，結果有3臺節點因故障未能啟動，需要耗費時間排查故障，如下圖所示:
整個過程步驟如下：
-
叢集已完成master選舉(node6)，master發現未加入叢集的node1、node2、node3包含的shard丟失，便立即發出shard恢復的指令。
-
線上的7臺node，將其中一個replica shard升級為primary shard，並且進行為這些primary shard複製足夠的replica shard。
-
執行shard rebalance操作。
-
故障的3臺節點已排除，啟動成功後加入叢集。
-
這3臺節點發現自己的shard已經在叢集中的其他節點上了，便刪除本地的shard資料。
-
master發現新的3臺node沒有shard資料，重新執行一次shard rebalance操作。
這個過程可以發現，多做了四次IO操作，shard複製，shard首次移動，shard本地刪除，shard再次移動，這樣憑空造成大量的IO壓力，如果資料量是TB級別的，那費時費力不討好。
出現此類問題的原因是節點啟動的間隔時間不能確定，並且節點越多，這個問題越容易出現，如果可以設定叢集等待多少個節點啟動後，再決定是否對shard進行移動，這樣IO壓力就能小很多。
針對這個問題，我們有下面幾個引數：
- gateway.recover_after_nodes：叢集必須要有多少個節點時，才開始做shard恢復操作。
- gateway.expected_nodes: 叢集應該有多少個節點
- gateway.recover_after_time: 叢集啟動後等待的shard恢復時間
如上面的案例，我們可以這樣設定：
gateway.recover_after_nodes: 8
gateway.expected_nodes: 10
gateway.recover_after_time: 5m
這三個引數的含義：叢集總共有10個節點，必須要有8個節點加入叢集時，才允許執行shard恢復操作，如果10個節點未全部啟動成功，最長的等待時間為5分鐘。
這幾個引數的值可以根據實際的叢集規模來設定，並且只能在elasticsearch.yml檔案裡設定，沒有動態修改的入口。
上面的引數設定合理的情況，叢集啟動是沒有shard移動的現象，這樣叢集啟動的時候就可以由之前的幾小時，變成幾秒鐘。
JVM和Thread Pool設定
一提到JVM的調優，大家都有手癢的感覺，好幾百個JVM引數，說不定開啟了正確的按鈕，從此ES踏上高效能、高吞吐量的道路。現實情況可能是我們想多了，ES的大部分引數是經過反覆論證的，基本上不用我們們太操心。
JVM GC
Elasticsearch預設使用的垃圾回收器是CMS。
## GC configuration
-XX:+UseConcMarkSweepGC
-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=75
-XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly
CMS回收器是併發式的回收器，能夠跟應用程式工作執行緒併發工作，最大程度減少垃圾回收時的服務停頓時間。
CMS還是會有兩個停頓階段，同時在回收特別大的heap時也會有一些問題。儘管有一些缺點，但是CMS對於要求低延時請求響應的軟體來說，還是最佳的垃圾回收器，因此官方的推薦就是使用CMS垃圾回收器。
有一種最新的垃圾回收器叫做G1。G1回收器可以比CMS提供更少的回收停頓時間，而且能夠這對大heap有更好的回收表現。它會將heap劃分為多個region，然後自動預測哪個region會有最多可以回收的空間。通過回收那些region，就可以最小化停頓時長，而且可以針對大heap進行回收。
聽起來還挺好的，只是G1還是比較年輕的一種垃圾回收器，而且經常會發現一些新的bug，這些bug可能會導致jvm掛掉。穩定起見，暫時不用G1，等G1成熟後ES官方推薦後再用不遲。
執行緒池
我們開發Java應用系統時，對系統調優的一個常見手段就是調整執行緒池，但在ES中,預設的threadpool設定是非常合理的，對於所有的threadpool來說，除了搜尋的執行緒池，都是執行緒數量設定的跟cpu core一樣多的。如果我們有8個cpu core，那麼就可以並行執行8個執行緒。那麼對於大部分的執行緒池來說，分配8個執行緒就是最合理的數量。
搜尋會有一個更加大的threadpool，執行緒數量一般被配置為：cpu core * 3 / 2 + 1。
Elasticsearch的執行緒池分成兩種：接受請求的執行緒和處理磁碟IO操作的執行緒，前面那種由ES管理，後一種由Lucene管理，它們之間會進行協作，ES的執行緒不會因為IO操作而block住，所以ES的執行緒設定跟CPU核數一樣或略大於CPU核數即可。
伺服器的計算能力是非常有限的，執行緒池的數量過大會導致上下文頻繁切換，更費資源，如果threadpool大小設定為50，100，甚至500，會導致CPU資源利用率很低，效能反而下降。
只需要記住：用預設的執行緒池，如果真要修改，以CPU核數為準。
heap記憶體設定最佳實踐
Elasticsearch預設的jvm heap記憶體大小是2G，如果是研發環境，我會改成512MB，但在生產環境2GB有點少。
在config/jvm.options檔案下，可以看到heap的設定：
# Xms represents the initial size of total heap space
# Xmx represents the maximum size of total heap space
-Xms2g
-Xmx2g
分配規則
Elasticsearch使用記憶體主要有兩個大戶：jvm heap和lucene，前者ES用來存放很多資料結構來提供更快的操作效能，後者使用os cache快取索引檔案，包括倒排索引、正排索引，os cache記憶體是否充足，直接影響查詢檢索的效能。
一般的分配規則是：jvm heap佔用小於一半的記憶體，剩下的全歸lucene使用。
如果單臺機器總記憶體64GB，那麼heap頂格記憶體分配為32GB，因為32GB記憶體以下，jvm會使用compressed oops來解決object pointer耗費過大空間的問題，超過32GB後，jvm的compressed oops功能關閉，這樣就只能使用64位的object pointer，會耗費更多的空間，過大的object pointer還會在cpu，main memory和LLC、L1等多級快取間移動資料的時候，吃掉更多的頻寬。最終的結果可能是50GB記憶體的效果和32GB一樣，白白浪費了十幾GB記憶體。
這裡涉及到jvm的object pointer指標壓縮技術，有興趣可以單獨瞭解一下。
如果單臺機器總記憶體小於64GB，一般heap分配為總記憶體的一半即可，具體要看預估的資料量是多少。
如果使用超級機器，1TB記憶體的那種，官網不建議上那麼牛逼的機器，建議分配4-32GB記憶體給heap，其他的全部用來做os cache，這樣資料量全部快取在記憶體中，不落盤查詢，效能槓槓滴。
最佳實踐建議
- 將heap的最小值和最大值設定為一樣大。
- elasticsearch jvm heap設定得越大，就有越多的記憶體用來進行快取，但是過大的jvm heap可能會導致長時間的gc停頓。
- jvm heap size的最大值不要超過實體記憶體的50%，才能給lucene的file system cache留下足夠的記憶體。
- jvm heap size設定不要超過32GB，否則jvm無法啟用compressed oops，將物件指標進行壓縮，確認日誌裡有
[node-1] heap size [1007.3mb], compressed ordinary object pointers [true]字樣出現。 - 最佳實踐資料：heap size設定的小於zero-based compressed ooops，也就是26GB，但是有時也可以是30GB。通過-XX:+UnlockDiagnosticVMOptions -XX:+PrintCompressedOopsMode開啟對應，確認有
heap address: 0x00000000e0000000, size: 27648 MB, Compressed Oops mode: 32-bit字樣，而不是heap address: 0x00000000f4000000, size: 28672 MB, Compressed Oops with base: 0x00000000f3ff0000字樣。
swapping問題
部署Elasticsearch的服務儘可能關閉到swap，如果記憶體快取到磁碟上，那查詢效率會由微秒級降到毫秒級，會造成效能急劇下降的隱患。
關閉辦法:
-
Linux系統執行
swapoff -a關閉swap，或在/etc/fstab檔案中配置。 -
elasticsearch.yml中可以設定：
bootstrap.mlockall: true鎖住自己的記憶體不被swap到磁碟上。
使用命令 GET _nodes?filter_path=**.mlockall 可以檢視是否開啟mlockall
響應資訊：
{
"nodes": {
"A1s1uus7TpuDSiT4xFLOoQ": {
"process": {
"mlockall": true
}
}
}
}
Elasticsearch啟動的幾個問題
- root使用者啟動例項的問題
如果你用root使用者啟動Elasticsearch的例項，將得到如下的錯誤提示：
org.elasticsearch.bootstrap.StartupException: java.lang.RuntimeException: can not run elasticsearch as root
at org.elasticsearch.bootstrap.Elasticsearch.init(Elasticsearch.java:140) ~[elasticsearch-6.3.1.jar:6.3.1]
at org.elasticsearch.bootstrap.Elasticsearch.execute(Elasticsearch.java:127) ~[elasticsearch-6.3.1.jar:6.3.1]
at org.elasticsearch.cli.EnvironmentAwareCommand.execute(EnvironmentAwareCommand.java:86) ~[elasticsearch-6.3.1.jar:6.3.1]
at org.elasticsearch.cli.Command.mainWithoutErrorHandling(Command.java:124) ~[elasticsearch-cli-6.3.1.jar:6.3.1]
at org.elasticsearch.cli.Command.main(Command.java:90) ~[elasticsearch-cli-6.3.1.jar:6.3.1]
at org.elasticsearch.bootstrap.Elasticsearch.main(Elasticsearch.java:93) ~[elasticsearch-6.3.1.jar:6.3.1]
at org.elasticsearch.bootstrap.Elasticsearch.main(Elasticsearch.java:86) ~[elasticsearch-6.3.1.jar:6.3.1]
Caused by: java.lang.RuntimeException: can not run elasticsearch as root
at org.elasticsearch.bootstrap.Bootstrap.initializeNatives(Bootstrap.java:104) ~[elasticsearch-6.3.1.jar:6.3.1]
at org.elasticsearch.bootstrap.Bootstrap.setup(Bootstrap.java:171) ~[elasticsearch-6.3.1.jar:6.3.1]
at org.elasticsearch.bootstrap.Bootstrap.init(Bootstrap.java:326) ~[elasticsearch-6.3.1.jar:6.3.1]
at org.elasticsearch.bootstrap.Elasticsearch.init(Elasticsearch.java:136) ~[elasticsearch-6.3.1.jar:6.3.1]
... 6 more
無它，建立一個使用者，專門用來啟動Elasticsearch的，如esuser，相應的系統目錄和資料儲存目錄都賦予esuser賬戶為歸屬者。
- 啟動時提示elasticsearch process is too low，並且無法啟動成功
完整的提示資訊：
max file descriptors [4096] for elasticsearch process is too low, increase to at least [65536]
memory locking requested for elasticsearch process but memory is not locked
解決辦法：設定系統引數，命令列中的esuser為建立的Linux使用者。
[root@elasticsearch01 bin]# vi /etc/security/limits.conf
# 在檔案最後新增
esuser hard nofile 65536
esuser soft nofile 65536
esuser soft memlock unlimited
esuser hard memlock unlimited
設定完成後，可以通過命令檢視結果：
# 請求命令
GET _nodes/stats/process?filter_path=**.max_file_descriptors
# 響應結果
{
"nodes": {
"A1s1uus7TpuDSiT4xFLOoQ": {
"process": {
"max_file_descriptors": 65536
}
}
}
}
- 提示vm.max_map_count [65530] is too low錯誤，無法啟動例項
完整的提示資訊：
max virtual memory areas vm.max_map_count [65530] is too low, increase to at least [262144]
解決辦法：新增vm.max_map_count配置項
臨時設定：sysctl -w vm.max_map_count=262144
永久修改：修改vim /etc/sysctl.conf檔案，新增vm.max_map_count設定
[root@elasticsearch01 bin]# vim /etc/sysctl.conf
# 在檔案最後新增
vm.max_map_count=262144
# 執行命令
[root@elasticsearch01 bin]# sysctl -p
Elasticsearch例項啟停
例項一般使用後臺啟動的方式，在ES的bin目錄下執行命令：
[esuser@elasticsearch01 bin]$ nohup ./elasticsearch &
[1] 15544
[esuser@elasticsearch01 bin]$ nohup: 忽略輸入並把輸出追加到"nohup.out"
這個elasticsearch沒有stop引數，停止時使用kill pid命令。
[esuser@elasticsearch01 bin]$ jps | grep Elasticsearch
15544 Elasticsearch
[esuser@elasticsearch01 bin]$ kill -SIGTERM 15544
傳送一個SIGTERM訊號給elasticsearch程式，可以優雅的關閉例項。
小結
本篇接著上篇的內容，講解了叢集重啟時要注意的問題，JVM Heap設定的最佳實踐，以及Elasticsearch例項啟動時常見的問題解決辦法，最後是Elasticsearch優雅關閉的命令。
專注Java高併發、分散式架構，更多技術乾貨分享與心得，請關注公眾號：Java架構社群
可以掃左邊二維碼新增好友，邀請你加入Java架構社群微信群共同探討技術
