服务接口的 TP99 性能降低
(tips:不是所有的 ES 都适合 G1,针对很多大查询的 G1 的 Full GC 会导致 GC 模式退化为串行扫描整个堆,导致几十秒甚至是分钟级别的暂停。这种长时间的暂停不仅影响用户的查询,还容易造成节点间的通信超时,导致 master、dataNode 脱离集群,影响集群稳定性。)
修改为 G1 后的 GC 变化:
ES 的 JVM 垃圾回收器调整后,杰夫接口的服务接口的性能并没有因为 GC 问题的解决而解决。
原因:
应用中和 ES 的交互使用的是 3.1.9.RELEASE 版本的 spring-data-elasticsearch 的包,ES 数据同步工作是通过该 API 的中的 save 方法进行保存数据的,如下图所示,该版本的 save 操作每次 save 后都会进行 refresh 操作
<groupId>org.springframework.data</groupId>
<artifactId>spring-data-elasticsearch</artifactId>
<version>3.1.9.RELEASE</version>
为什么每次 refresh 会对查询产生影响呢,今天咱们也赶个时髦,让 GPT 给咱们回复下试试:
升级 spring-data-elasticsearch 的版本到 4.x 以上,由于 spring-data-elasticsearch 高本版不兼容低版本改动成本较大,该项目中的所有涉及 API 操作的地方都需要改动
save 操作改用 operation 进行操作(目前选择的该方案,改动较少)
慢查询已经消失
refresh 的次数也降了下来
最终的业务服务接口性能正常了。
教员常说我们总是被经验主意和投机主义左右我们的思想,破局这一问题的根本解决方式是只有实事求是,实践是真理的标准。
作者:京东物流 王义杰
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