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curl -XGET 'http://172.18.10.96:9200/_nodes/node-1/stats?pretty&human&filter_path=nodes.*.jvm.mem.heap_used_percent'
{
"nodes" : {
"WKECtNqYSuCKgHu-HNJTfg" : {
"jvm" : {
"mem" : {
"heap_used_percent" : 23
}
}
}
}
}这段 JSON 输出表示节点 WKECtNqYSuCKgHu-HNJTfg 的 JVM 堆内存使用率为 56%。
具体来说，JVM 堆是 Java 虚拟机用于管理对象内存的一块区域。在 Elasticsearch 中，JVM 堆主要负责存储索引数据、请求处理中间结果等数据。因此，JVM 堆的大小会直接影响 Elasticsearch 的性能和稳定性。
通过查看内存使用情况，您可以了解 Elasticsearch 的内存使用状态，有助于诊断问题并进行优化。同时，请注意根据实际情况调整 Elasticsearch 集群的配置参数，如 ES_JAVA_OPTS 等，以确保集群正常运行并充分利用可用的内存资源。
垃圾回收
因为JVM内存使用率的变化通常会受到多种因素的影响，例如应用程序的负载、垃圾回收和其他系统进程等。因此，你在不同时间段内看到的heap_used_percent值是有可能出现波动的。
具体来说，随着应用程序的负载不断增加，它所消耗的内存也会增加，从而导致heap_used_percent的值逐渐升高。一旦垃圾回收机制开始清理内存，heap_used_percent的值就会下降，因为已经释放了一些内存空间。然后，在应用程序继续工作时，heap_used_percent的值会再次逐渐升高。
此外，需要注意的是，该值受到获取数据时节点当前状态的影响。如果是在高峰期访问相关接口，那么heap_used_percent值会更高。因此，要得到准确的JVM内存使用情况，建议在不同的时间段多次获取该值，并进行平均处理。
垃圾回收机制会在JVM发现内存空间不足时开始工作。当JVM中的堆内存空间不足时，就会触发垃圾回收机制，通过清理不再被引用的对象来释放一些内存空间。
具体而言，当JVM需要创建新的对象时，如果当前可用的内存空间已经不足以满足对象的创建需求，就会触发垃圾回收机制。此时，JVM会停止应用程序的执行，并启动垃圾回收器进行内存整理和清理操作。随着垃圾回收的进行，已经死亡的对象会被释放空间，从而为新对象腾出空间。
需要注意的是，垃圾回收机制的启动时间是由JVM内部算法自动控制的，因为它依赖于多种因素，例如当前堆内存使用量、垃圾回收策略、GC算法等等。因此，我们无法精确地预测垃圾回收机制何时会启动，只能通过监控JVM的运行状态来获得相关信息。
内存不足可能是由以下原因导致的：
- 应用程序负载过高。如果应用程序需要的内存超出了JVM堆内存的大小，就会触发垃圾回收机制，但是在进行垃圾回收期间，JVM将无法分配新的对象，从而导致内存不足。
- 配置不当。如果JVM的堆内存设置得太小，或者JVM与其他进程共享同一台服务器且占用的内存过多，都有可能导致内存不足。
- 内存泄漏。内存泄漏是指应用程序中存在某些对象无法被垃圾回收机制清理，从而导致内存占用量不断增加。如果内存泄漏问题长时间存在，那么最终会导致内存不足，从而影响应用程序的正常运行。
当JVM内存不足时，并不是一定能自动回收内存的。在某些情况下，可能会发生JVM崩溃、OutOfMemoryError等故障。例如，在大量数据写入ES时，如果JVM无法分配足够的内存来应对数据写入操作，就有可能导致ES故障。此外，频繁的垃圾回收也会影响应用程序的性能，从而进一步加剧故障的风险。因此，为了确保应用程序的稳定运行，需要合理配置JVM内存，并定期监控JVM的堆内存使用情况，如果出现问题要及时排查和解决。
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