ES作为公司的基础存储之一，服务于各个业务线，包括会员、营销、订单等各个场景，对服务的稳定性要求特别高。

5月19号凌晨1点多收到线上会员ES集群的报警，一个节点OOM(OutOfMemory)自动重启了，会员集群是公司最底层最核心的集群之一，会影响公司所有的业务线，不敢错过任何的问题。

当开始排查OOM的时候发现问题比想象的严重，最近几天晚上11点到早上7点之间耗时波动特别大，集群非常不稳定。

在ES对应的日志里面也发现了大量的slow gc log，甚至OOM log。

es版本:6.8.0

会员服务es集群已经稳定运行4年多，没有出现过任何的抖动，为什么最近凌晨低峰期会有抖动，白天高峰期反而很稳定。

通过耗时监控与日志排查，发现首次出现在17号凌晨2点多，同时排查了kibana对应的监控发现一个巧合点，那个点业务有调整写入查询流量全部下来了。

bingo"破案了"，业务上线了一个新功能导致的。但是跟业务聊下来发现，并不是上线了新功能，而是下线了一个导入数据的服务。

铩羽而归，以失败告终，从头开始，技术问题通过技术手段解决。

问题出现的点程序大量触发gc，并且有对应的dump文件，那就从dump文件开始分析。

从以往运维ES的经验来看，这个版本的ES出现OOM，绝大多数原因都是多层聚合导致的，dump里面比较容易排查。

但是这次这个dump给了我当头一棒，没有超大对象，只有一堆的正常对象。

不过倒是第一次见这堆大long[]，怀疑是什么触发了ES的内存溢出，继续往下排查。

都是不同SegmentReader读取Segment导致的，这边就相对比较清晰了，应该是某个查询会需要大量的读取Segment导致的，所以只需要找出对应的查询条件即可。

继续查找上下文，查到对应的查询条件：

翻译成对应的DSL：

面对这个再正常不过的DSL，又陷入了无力，这个不应该会造成问题。

又在dump里面翻了半天，实在没找到什么突破。

所以觉得凌晨再抓一下现场，一直在gc，内存在一直涨，只需要比对两个dump就可以确定是涨的内存了。

比对后更加烦躁了，全部是之前dump见过的。

多年的屡试不爽的经验，OOM了从dump里面都能找出来原因，今天失败了。

柳暗花明又一村，发现ES每次输出slow gc log的时候，都会有一段to-space exhausted的gc日志。

根据 oracle-technical 里面的描述：

出现这个错误调整一下对应的gc的参数就可以解决。

接着问题就来了：应该怎么调？为什么调整这些？调多大？为什么会是凌晨出现？

根据这些疑点，继续了排查：

• 什么情况下会出现 to-space exhausted

简单来说：old区不够用了，这个时候会把young区所有的对象全部转化成old区对象。

一个很好的文章验证：https://www.jianshu.com/p/952307cef88f

既然凌晨必现，就开始了凌晨抓现场，方向很明确，观察gc相应的情况，命令行 jstat -gc pid 1000 1000

从jstat可以发现 Eden 区 跟 Old 区同时在慢慢地涨，而且很长时间不会触发gc，这个也就跟dump文件对应起来了，一直在分配一些大的long[]超过了 regionSize的一半，就直接分配在了old区。

所以当old区接近用满的情况下，再分配一个对象就会触发上述的to-space exhausted，触发to-space exhausted 后需要将young区所有数据搬到old区，这个过程比较耗时，就触发了es的slow gc log。

所以为什么出现的凌晨也有了些思路，因为集群白天有比较多的别的流量，会更多更快的做很多小gc，会源源不断的回收old的空间。

为了验证这个想法，5月20号凌晨搞了个小程序，在低峰期往集群里面大量灌数据，让集群能够更及时的回收内存。

如图可以看到，当我在开启了大量的灌数据的时候，ES就没有再输出对应的slow gc log，当我关闭灌数据的时候，ES的内存使用毛刺就出来了，印证了我的想法。

经过一个晚上的灌数据，系统也表现的比之前更好。

所以以后凌晨就开一个程序来灌数据避免问题么？很不雅观，也不能接受。还是必须从根本解决问题，那就是参数调整。

截止到上述结论，优化的方向已经很明确了：

尽早的回收old区空间，或者不分配在old区。

哪些对象会分配在old区呢？

所以在这个case里面不能够解决对象进old区，那就只剩一条路了：怎么能够尽早的回收old区呢？

怎么才能够通过参数的方式模拟出白天的gc情况或者说能调整后使得整体的性能、吞吐量更好呢？

不太想调整ConcGCThreads，线上环境机器配置比较多，不能够提炼出一个比较好的固定的值。

但是g1有个参数MaxGCPauseMillis，最大的期望暂停时间，g1会通过各种方式来调整，比如动态调整各个空间的大小，gc线程数等更低的时间就会造成更频繁的gc以及使用更多的资源。

默认200ms，观察了下gc日志，在我们的环境中，在young分配60%的情况下，大部分也能够满足，可以适当的调小改参数，这样能够满足我们的需求。而且看了下机器的资源，cpu相对比较富裕，这样对白天高峰也会有正向的作用。

方向很明确：保障old区有足够的空间。

g1通过InitiatingHeapOccupancyPercent来控制是否需要触发gc，默认45%，及当old区占用空间超过总heap大小的45%会触发。（不同的jdk版本不一样，老版本的是堆使用量与堆总体容量的比值）

在我们的case中发现，young区被动态的分配了18.5G的空间，所以在抛问题的时候即使old区用满也不会触发gc （为什么是18.5G，是根据G1MaxNewSizePercent，新生态动态分配最大大小，默认60%，合计heap 31GB。所以给新生态分配了18.5G）

所以要规避这个问题，要么缩小InitiatingHeapOccupancyPercent，要么缩小G1MaxNewSizePercent，保障old区至少分配45%+的空间。

我们最终没有选择InitiatingHeapOccupancyPercent，因为过小的话会导致过多的并发收集周期和混合式垃圾收集，给应用造成过多的停顿。

我们选择G1MaxNewSizePercent，这样可以保障young区会分配更小的空间，这样单次gc耗时会有优化，但是可能会带来更多的gc，但是从监控看，这个gc耗时可以接受。

综上所述，此次调整一共优化了2个参数：

从业务耗时监控看，平均耗时不管是白天还是晚上都有了明显的改善。

90线的毛刺也有了明显的改善。

业务系统异常率也基本没有了。

整体的es监控看，heap使用也更稳定了、更平滑了。从结果看，经过连续3个晚上的爆肝验证，效果跟预期的一致，耗时更低、毛刺更少、更稳定了。

总结：

不能放过任何一个问题，要永远相信墨菲定律，要不然问题可能会发展成比你想象的更糟糕。

遇到问题要冷静分析与思考，不能总相信经验。