Sobrecarga del Servicio de Monitoreo de JVM GC: Causa Raíz y Recomendaciones

Descripción del problema

The Supervisión de sobrecarga de JvmGcMonitorServicelas advertencias indican que la Máquina Virtual Java (JVM) está realizando una recolección de basura de la generación antigua (GC). Durante este proceso, la JVM pausa todas las demás actividades para recuperar memoria, lo que puede llevar a interrupciones potenciales como:

• Falta de respuestade los nodos de Elasticsearch a solicitudes de clientes o del clúster.
• Desconexiones de nodos, lo cual puede provocar inestabilidad en el clúster.

1. Uso excesivo del heap: Un alto número de consultas complejas o un exceso de fragmentos asignados en relación con el tamaño de heap JVM configurado.
2. Configuración inadecuada de recursos: Configuraciones desalineadas de JVM o distribuciones de fragmentos.

Hallazgos e Observaciones Iniciales

1. Tendencias del uso del heap:

• Inspeccione el uso del heap JVM a lo largo del tiempo utilizando herramientas de monitoreo (por ejemplo, Stack Monitoring de Kibana o métricas de la _nodes/stats API).
• Identifique períodos de saturación del heap o pausas prolongadas de GC.

1. Comando a utilizar:
2. GET /_nodes/stats/jvm
3. Asignación y tamaños de fragmentos:

• Revise el número de fragmentos por nodo y sus tamaños utilizando _cat/shards. La cantidad excesiva de fragmentos conduce a un mayor consumo de memoria.

1. Comando a utilizar:
2. GET /_cat/shards?v
3. Complejidad de consultas:

• Analice los registros de consultas lentas o monitoree las consultas ejecutadas con frecuencia. Las agregaciones complejas o las búsquedas con comodines suelen estresar la memoria JVM.

1. Comando para habilitar registros lentos:
2. # Añadir a elasticsearch.yml
3. index.search.slowlog.threshold.query.warn: 10s
4. index.search.slowlog.threshold.fetch.warn: 5s
5. Patrones inusuales:

• Verifique picos en índices, tasas de búsqueda u otra actividad anómala durante incidentes de sobrecarga de GC.

Recomendaciones

Optimizar configuraciones de heap de JVM:

• Asegúrese de que el tamaño del heap esté configurado adecuadamente (50% de la memoria disponible, limitado a 30GB para evitar que se deshabiliten los punteros de objetos comprimidos).
• Habilite G1GC, que ofrece un mejor rendimiento para heaps grandes y escenarios de alto rendimiento.

Reducir el número de fragmentos:

• Combine índices pequeños o use la API de Rollover para gestionar el crecimiento de índices.
• Apunte a 20 fragmentos por GB de memoria de heap como pauta general.

Ajustar consultas:

• Reescriba consultas costosas para mejorar la eficiencia (por ejemplo, evite * o ? en comodines).
• Cachee consultas frecuentemente utilizadas usando la caché de consultas de búsqueda.

Implementar monitoreo y alertas:

• Use las herramientas de monitoreo de Elastic para crear alertas por uso elevado del heap o tiempos lentos de GC.

Escalar el clúster:

• Si las demandas de carga de trabajo superan constantemente la capacidad, considere añadir nodos al clúster para distribuir la carga.

Conclusión