本章，我们来介绍下Elasticsearch的JVM和服务器内存分配。前面的章节，我其实已经讲过，Elasticsearch不建议我们去动JVM相关的默认配置。还有线程池数量的配置，很多人都喜欢去调优线程池，但是在Elasticsearch中，默认的threadpool设置是非常合理的，对于所有的threadpool来说，除了搜索的线程池，都是线程数量设置得跟cpu core一样多。
所以，我们不应该去修改Elasticsearch的这些默认配置。但是，在生产环境部署ES，不可避免要回答一个问题：我的机器上有64G的内存，或者32G的内存，那么一般来说我应该分配多少内存给Elasticsearch的jvm heap呢？
一、JVM堆内存分配
Elasticsearch默认会给jvm heap分配2个G的大小，生产环境肯定不能用这个配置，要重新设置。一般可以通过jvm.options这个配置文件进行设置。
1.1 分配建议
Elasticsearch官方给出的建议是，将机器50%的内存分配给jvm heap，然后留50%的内存给os cache。留给os cache的内存会被Lucene全部用光，用来缓存segment file。
如果我们不需要对任何分词field进行聚合操作，那就不需要使用fielddata，此时可以考虑给os cache更多的内存，因为fielddata是要用jvm heap。如果我们给jvm heap更少的内存，那么实际上es的性能反而会更好，因为更多的内存留给了lucene用os cache提升索引读写性能。
1.2 控制堆内存大小
一般来讲， 给Elasticsearch的heap内存大小最好不要超过32G 。因为只有当heap内存小于32G时，JVM才会用一种compressed oops技术来压缩对象指针（object pointer），解决object pointer耗费过大空间的问题。
object pointer耗费过大空间：object pointer指向heap中的对象，引用的是二进制格式的地址。对于64位的系统来说，当堆内存很大时，64位的object pointer会耗费更多的空间，因为object pointer更大了。同时，过大的object pointer会在CPU，main memory和LLC、L1等多级缓存间移动数据的时候，消耗更多的带宽。
实际上，不用compressed oops时，你如果给jvm heap分配了一个40~50G的内存的可用空间，实际上被object pointer可能都要占据十几G的内存空间，可用的空间量，可能跟使用了compressed oops时的32GB内存的可用空间，20多个G，几乎是一样的。
因此，即使我们有很多内存，但是还是要分配给heap在32GB以内，否则的话浪费更多的内存，降低cpu性能。
综上所述，如果你的Elasticsearch要处理的数据量是十亿级以内的话，建议就是用64G内存的机器比较合适，差不多5台就够了，给jvm heap分配32G，留下32G给os cache。
1.3 超大内存机器
如果我们的机器就是一台超级服务器，内存资源甚至达到了1TB，或者512G，128G，该怎么办？
首先，Elasticsearch官方是建议避免用这种超级服务器来部署ES集群的，但是如果我们只有这种机器可以用的话，我们要考虑以下几点：
- 是否需要做大量的全文检索？如果是的话，可以分配32G的内存给ES进程，同时给Lucene留下其余所有的内存，这些剩余内存都会用来缓存segment file，可以提供非常高性能的搜索，几乎所有的数据都是可以在内存中缓存的，ES集群的性能会非常高。
- 是否需要做大量的排序或聚合操作？且聚合操作针对数字、日期等不分词字段？如果是的话，那么还是给ES32G的内存即可，其它的留给os cache。
- 是否需要针对分词的字段做大量的排序或聚合操作？如果是的话，那么就需要使用fielddata，这就得给jvm heap分配更大的内存了。此时建议运行多个节点在一台机器上。
二、总结
本章，我介绍了Elasticsearch集群部署过程中的JVM堆内存分配的最佳实践。官方建议是JVM堆内存和filesystem os cache各占一半总内存。
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