Elasticsearch 内存管理与性能优化指南（上）
在 Elasticsearch 中，合理管理内存使用对于确保系统性能和稳定性至关重要。以下将介绍一些关键的内存管理技术和优化策略。
限制 Fielddata 大小
为防止 Fielddata 占用过多内存，可以在config/elasticsearch.yml文件中添加以下设置来设置上限：
indices.fielddata.cache.size: 40%此设置可以是堆大小的百分比，也可以是具体的数值，如5gb。通过设置该值，最近最少使用的 Fielddata 将被驱逐，以为新加载的数据腾出空间。
另外，网上可能会看到indices.fielddata.cache.expire这个设置，但强烈不建议使用它。该设置会使 Elasticsearch 在 Fielddata 值超过指定时间后将其驱逐，无论这些值是否正在使用。这会严重影响性能，因为驱逐操作成本高昂，且没有实际益处。目前它仅用于向后兼容，不建议在实际应用中使用。
监控 Fielddata 使用情况
密切监控 Fielddata 的内存使用量以及是否有数据被驱逐非常重要。高驱逐计数可能表示存在严重的资源问题，导致性能下降。可以使用以下 API 来监控 Fielddata 使用情况：
- 按索引监控：
GET /_stats/fielddata?fields=*
