如何解析elasticsearch内存分配与集群规划
今天就跟大家聊聊有关如何解析elasticsearch内存分配与集群规划，可能很多人都不太了解，为了让大家更加了解，小编给大家总结了以下内容，希望大家根据这篇文章可以有所收获。
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1.集群节点内存分配
每个es节点使用的内存分为两部分，一是JVM堆内存，分配给es进程，一种是堆外内存，供Lucene使用，因此堆内存越小，Elasticsearch（更快的 GC）和 Lucene（更多的内存用于缓存）的性能越好。官方建议把 50％ 的可用内存作为 Elasticsearch 的堆内存，保留剩下的 50％。
每台节点的JVM内存不要超过32GB。当JVM内存小于32GB时，会采用了内存指针压缩（compressed oops）技术。一旦你越过那个神奇的 ~32 GB 的边界，指针就会切回普通对象的指针。 每个对象的指针都变长了，就会使用更多的 CPU 内存带宽，也就是说你实际上失去了更多的内存。事实上，当内存到达 40–50 GB 的时候，有效内存才相当于使用内存对象指针压缩技术时候的 32 GB 内存。即便你有足够的内存，也尽量不要 超过 32 GB。因为它浪费了内存，降低了 CPU 的性能，还要让 GC 应对大内存。
禁用Linux系统的交换区
2. 索引分片与集群内存
elasticsearch 官方建议每个分片对应的数据不要超过50GB。
每个节点1GB内存对应于不多于20个分片。即一台节点最多可以存储32*20个分片
可以根据以上经验去判断集群中的节点个数
看完上述内容，你们对如何解析elasticsearch内存分配与集群规划有进一步的了解吗？如果还想了解更多知识或者相关内容，请关注创新互联行业资讯频道，感谢大家的支持。
本文名称：如何解析elasticsearch内存分配与集群规划
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