Elasticsearch5.4常见问题总结
最近项目中用到了Elasticsearch5.4(ES)是比较新的一个版本,使用的过程中出现了很多的问题,很是头疼,但是问题最终还是解决掉了。
问题一:ESClient获取慢,并且不能获取Client:failed to create a child event loop

由于业务的需要没上传一批文件都要加一次ES索引,每加一次索引都要获取连接然后操作,尤其是大批量的时候,获取的次数显然非常多,而且出现这个问题的主要原因在于我们在循环频繁的操作ES,比如一批文件100个,我们就要获取100次,为了降低ES Client获取的时间,最终采取了一个方案,那就是在服务启动的时候初始化连接,一次性获取,然后在后边直接调用,整个批次文件上传完成后,最后添加ES索引,而不是一个文件一个文件的去添加了。这种方式显然不需要每个批次都获取连接,大大提升了执行效率。
首先,我们在服务启动的时候,在启动类中初始化静态ES Client:
private static ElasticSearchUtil ElasticSearchUtil=new ElasticSearchUtil(); public static TransportClient client=ElasticSearchUtil.getClient();
然后在用到的时候直接调用:
Client client=Main.client;
这样可以大大减少ES Client的连接次数,从而提升效率。
ES代码如下:
public TransportClient getClient() {
String[] ipArr = configUtil.getValue("ESIP").split(",");
Settings settings = Settings.builder().put("thread_pool.generic.core",5)
.put("thread_pool.generic.max", 10)
.put("processors", 5)
.put(Constants.ESCLUSTERNAME,configUtil.getValue("clusterName")).build();
TransportClient client = new PreBuiltTransportClient(settings);
for (String ip : ipArr) {
TransportAddress address = new InetSocketTransportAddress
(InetAddresses.forString(ip),9300);
client.addTransportAddresses(address);
}
return client;
}
问题2:内存溢出:java.lang.OutOfMemory:unable to create new native thread


在项目开发过程中,发生内存溢出是很让人头疼的一件事,在使用ES的过程中,就遇到了,而且很频繁,尤其是在大批量压力测试的时候根本进行不下去,从jvm内存调优方面想了很多办法,没有什么效果,问题依然得不到解决,最后在看源码的时候,发现了一个原因,和报错异常结合来看,这是由与ES在使用过程中,自动创建了大量的线程,超出了系统的容纳量,所以导致了内存溢出,研究源码的时候发现:ES创建的线程数是可以通过设置来控制的。下面是默认的ES创建线程数:
thread_pool.generic.core=默认值---4
thread_pool.generic.max=默认值--
min(512,max(4*processor数,128))
processor数=CPU的processor数
我们的CPU是10核40线程
从计算结果来看,如果使用默认值的话,ES可以创建的线程数是一个很大的数值,这远远超出了系统本身的容纳数,主要是调整setting的数值,经过调整,我们将ES的默认值改变如下:
Settings settings = Settings.builder().put("thread_pool.generic.core",5)
.put("thread_pool.generic.max", 10)
.put("processors", 5) .put(Constants.ESCLUSTERNAME,configUtil.getValue("clusterName")).build();
这是之前的
Settings settings = Settings.builder().put("thread_pool.generic.core",5)
.put(Constants.ESCLUSTERNAME,configUtil.getValue("clusterName")).build();
经过测试,ES创建了很少的线程数,并且满足我们的开发需求,再也没有出现过内存溢出的问题了。
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