Optimisation de l'utilisation de la mémoire d'Elasticsearch pour des performances optimales

Elasticsearch, un puissant moteur de recherche et d'analyse distribué, repose fortement sur une gestion efficace de la mémoire pour maintenir des performances optimales. Une consommation de mémoire élevée peut entraîner des requêtes de recherche lentes, une instabilité du cluster, et même des erreurs de type OutOfMemory, impactant considérablement la réactivité et la fiabilité de votre application. Cet article explore des stratégies efficaces pour gérer et optimiser l'utilisation de la mémoire dans votre cluster Elasticsearch, couvrant des aspects cruciaux tels que les paramètres du tas JVM, les mécanismes de mise en cache et les techniques pour prévenir de manière proactive les problèmes liés à la mémoire.

Comprendre comment Elasticsearch utilise la mémoire est la première étape vers une optimisation efficace. Le moteur utilise la mémoire à diverses fins, notamment l'indexation des données, l'exécution des requêtes de recherche et la mise en cache des informations fréquemment consultées. En configurant soigneusement ces aspects, vous pouvez améliorer considérablement le débit et la stabilité de votre cluster.

Comprendre les composants de mémoire d'Elasticsearch

L'empreinte mémoire d'Elasticsearch est principalement influencée par le tas de la Machine Virtuelle Java (JVM) et la mémoire hors tas. Tandis que le tas JVM est l'endroit où résident la plupart des objets Elasticsearch (comme les tampons d'index, les données de segments et les pools de threads), la mémoire hors tas est utilisée pour les caches de système de fichiers et d'autres ressources au niveau du système d'exploitation.

Tas JVM : C'est la zone mémoire la plus critique à gérer. Elle stocke les structures de données essentielles à l'indexation et à la recherche. Un tas insuffisant peut entraîner des pauses fréquentes de garbage collection ou des erreurs OutOfMemory. Trop de tas peut être préjudiciable, car un espace de tas excessif peut entraîner de longues pauses de garbage collection, impactant négativement les performances.
Cache du système de fichiers : Elasticsearch exploite massivement le cache du système de fichiers du système d'exploitation pour stocker les fichiers d'index fréquemment consultés. Ce cache est crucial pour des performances de recherche rapides car il réduit la nécessité de lire depuis le disque.

Configuration de la taille du tas JVM

La taille du tas JVM est sans doute le paramètre le plus influent pour la gestion de la mémoire d'Elasticsearch. Il dicte la quantité maximale de mémoire que la JVM peut allouer aux objets. Une configuration appropriée est essentielle pour éviter les goulots d'étranglement de performance.

Définir la taille du tas

Elasticsearch utilise le fichier jvm.options pour configurer les paramètres JVM. La taille du tas est généralement contrôlée par les paramètres -Xms (taille initiale du tas) et -Xmx (taille maximale du tas).

Meilleure pratique : Définissez Xms et Xmx sur la même valeur pour empêcher la JVM de redimensionner le tas pendant le fonctionnement, ce qui peut causer des interruptions de performance. Une recommandation courante est de ne pas définir la taille du tas à plus de 50 % de la RAM physique disponible, et surtout, de ne pas dépasser 30-32 Go. Ceci est dû aux pointeurs d'objets ordinaires compressés (compressed oops), qui offrent des avantages en termes de performance pour les tailles de tas inférieures à ce seuil. Si vous dépassez cela, vous perdez les avantages des compressed oops, et l'utilisation de la mémoire peut en fait augmenter.

Par exemple, dans jvm.options (l'emplacement peut varier selon la méthode d'installation, généralement dans config/jvm.options) :

-Xms4g
-Xmx4g

Cela définit la taille initiale et maximale du tas à 4 gigaoctets.

Surveillance de l'utilisation du tas

Surveillez régulièrement l'utilisation de votre tas JVM pour vous assurer qu'elle reste dans des limites acceptables. Des outils comme l'interface de surveillance d'Elasticsearch (partie des fonctionnalités de gestion de la pile dans Kibana) ou des outils en ligne de commande comme curl peuvent fournir ces informations.

curl -X GET "localhost:9200/_nodes/stats/jvm?pretty"

Recherchez des métriques telles que heap_used_percent et heap_committed_percent. Une utilisation du tas constamment élevée (par exemple, supérieure à 80-90 %) indique un besoin d'optimisation ou de mise à l'échelle.

Optimisation de l'indexation et de la recherche

Les opérations d'indexation et de recherche efficaces influencent directement la consommation de mémoire. Des index mal conçus ou des requêtes inefficaces peuvent entraîner une utilisation excessive de la mémoire.

Taille et nombre de shards

Taille des shards : Des shards très volumineux peuvent devenir difficiles à gérer et consommer une quantité importante de mémoire pendant les opérations. Visez des tailles de shards gérables, généralement entre 10 Go et 50 Go.
Nombre de shards : Un nombre excessif de shards peut entraîner une surcharge importante pour le cluster, chaque shard consommant de la mémoire et des ressources. Il est souvent préférable d'avoir moins de shards plus gros que de nombreux petits shards. Analysez votre volume de données et vos modèles de requête pour déterminer un nombre optimal de shards.

Fusion de segments

Elasticsearch utilise des segments Lucene pour l'indexation. Les segments plus petits sont fusionnés en segments plus grands au fil du temps. Ce processus peut être gourmand en mémoire. Bien qu'Elasticsearch gère la fusion automatiquement, comprendre son impact peut être bénéfique, en particulier lors de charges d'indexation importantes.

Optimisation de la recherche et de l'agrégation

Fielddata et Doc Values : Elasticsearch utilise doc_values par défaut pour la plupart des types de champs, qui sont stockés sur disque et sont économes en mémoire pour le tri et les agrégations. Le fielddata (basé sur le tas) est utilisé pour les champs textuels qui doivent être agrégés, et il peut consommer beaucoup de mémoire du tas. Évitez d'utiliser le fielddata sauf si absolument nécessaire, et si vous devez le faire, assurez-vous de mapper correctement les champs textuels ou de limiter leur utilisation.
Optimisation des requêtes : Les requêtes inefficaces, en particulier celles impliquant des caractères génériques ou des requêtes regexp larges, peuvent être coûteuses en ressources. Profiler vos recherches et optimisez-les pour de meilleures performances et une réduction de la surcharge mémoire.

Mécanismes de mise en cache

Elasticsearch utilise plusieurs couches de mise en cache pour accélérer les requêtes de recherche et réduire la nécessité de recalculer les résultats. L'optimisation de ces caches peut améliorer considérablement les performances et gérer indirectement la mémoire en réduisant les traitements redondants.

Cache de requêtes : Met en cache les résultats des requêtes sur une base par shard. Il est efficace pour les requêtes identiques. La taille du cache peut être configurée dans elasticsearch.yml :
yaml indices.queries.cache.size: 5%
(Cet exemple définit la taille du cache à 5 % du tas JVM.)
Cache de filtres : Met en cache les résultats des clauses de filtre. C'est particulièrement utile pour les requêtes de filtre répétées. Il est activé par défaut et utilise une partie du tas JVM.
Cache de fielddata : (Mentionné précédemment) Utilisé pour les champs textuels non tokenisés pour le tri et les agrégations. Il consomme la mémoire du tas et doit être géré avec soin.

Prévention des erreurs OutOfMemory

Les erreurs OutOfMemoryError (OOM) sont un problème courant et critique dans Elasticsearch. Des mesures proactives sont essentielles pour les prévenir.

Réglage du garbage collection

Bien qu'Elasticsearch utilise généralement G1GC (Garbage-First Garbage Collector) par défaut, qui convient bien à son cas d'utilisation, comprendre son comportement et les options de réglage potentielles peut être utile. Cependant, un réglage majeur du GC est souvent une entreprise complexe et doit être abordé avec prudence et une compréhension approfondie.

Les indicateurs clés des problèmes de GC incluent :
* Métriques gc_time élevées.
* Longues pauses stop-the-world.
* Erreurs fréquentes OutOfMemoryError malgré une taille de tas apparemment adéquate.

Disjoncteurs (Circuit Breakers)

Elasticsearch dispose de disjoncteurs qui agissent comme des mécanismes de sécurité pour empêcher les opérations de consommer trop de mémoire, évitant ainsi les erreurs OOM. Ces disjoncteurs se déclenchent lorsqu'un certain seuil de mémoire est atteint pour une opération spécifique.

Disjoncteur Fielddata : Limite la quantité de mémoire du tas qui peut être utilisée pour le fielddata.
Disjoncteur de requête : Limite la quantité de mémoire utilisée pour les requêtes de recherche.

Par défaut, ces disjoncteurs sont configurés avec des limites raisonnables. Cependant, dans des cas extrêmes, ou si vous rencontrez des déclenchements inattendus de disjoncteurs, vous pourriez avoir besoin de les ajuster. Attention : Augmenter agressivement les limites des disjoncteurs peut entraîner des erreurs OOM. Il est préférable de traiter la cause profonde de l'utilisation élevée de la mémoire plutôt que de simplement augmenter les limites.

{
  "filter_path": "**.search",
  "indices.breaker.fielddata.limit": "60%",
  "indices.breaker.request.limit": "50%"
}

Cet exemple montre comment afficher ces limites et peut être utilisé avec des requêtes PUT pour les modifier (par exemple, PUT _cluster/settings). Encore une fois, faites preuve d'une extrême prudence lors de la modification de ces limites.

Surveillance et alertes

Implémentez une surveillance et des alertes robustes pour les métriques clés de la mémoire :
* Utilisation du tas JVM (heap_used_percent)
* Activité du garbage collection (gc_count, gc_time)
* Déclenchements de disjoncteurs
* Utilisation de la mémoire du nœud (physique et swap)

Des outils comme la surveillance de Kibana, Prometheus avec Elasticsearch Exporter, ou des solutions APM dédiées peuvent aider à configurer ces alertes.

Conclusion

L'optimisation de l'utilisation de la mémoire d'Elasticsearch est un processus continu qui nécessite une combinaison de configuration minutieuse, de surveillance continue et une compréhension approfondie de la manière dont vos données et vos requêtes interagissent avec le moteur. En vous concentrant sur les paramètres du tas JVM, des stratégies d'indexation et de recherche efficaces, une utilisation judicieuse de la mise en cache et en exploitant les disjoncteurs, vous pouvez construire un cluster Elasticsearch plus stable, performant et résilient. N'oubliez pas que la surveillance proactive et les ajustements rapides sont essentiels pour prévenir les problèmes liés à la mémoire avant qu'ils n'impactent vos utilisateurs.