最近項目中用到了Elasticsearch5.4（ES）是比較新的一個版本，使用的過程中出現了很多的問題，很是頭疼，但是問題最終還是解決掉了。
問題一：ESClient獲取慢，并且不能獲取Client：failed to create a child event loop
由于業務的需要沒上傳一批文件都要加一次ES索引，每加一次索引都要獲取連接然后操作，尤其是大批量的時候，獲取的次數顯然非常多，而且出現這個問題的主要原因在于我們在循環頻繁的操作ES，比如一批文件100個，我們就要獲取100次，為了降低ES Client獲取的時間，最終采取了一個方案，那就是在服務啟動的時候初始化連接，一次性獲取，然后在后邊直接調用，整個批次文件上傳完成后，最后添加ES索引，而不是一個文件一個文件的去添加了。這種方式顯然不需要每個批次都獲取連接，大大提升了執行效率。
首先，我們在服務啟動的時候，在啟動類中初始化靜態ES Client：
private static ElasticSearchUtil ElasticSearchUtil=new ElasticSearchUtil();public static TransportClient client=ElasticSearchUtil.getClient();
然后在用到的時候直接調用：
Client client=Main.client;
這樣可以大大減少ES Client的連接次數，從而提升效率。
ES代碼如下：
public TransportClient getClient() {String[] ipArr = configUtil.getValue("ESIP").split(",");Settings settings = Settings.builder().put("thread_pool.generic.core",5) .put("thread_pool.generic.max", 10) .put("processors", 5) .put(Constants.ESCLUSTERNAME,configUtil.getValue("clusterName")).build();TransportClient client = new PreBuiltTransportClient(settings);for (String ip : ipArr) {TransportAddress address = new InetSocketTransportAddress (InetAddresses.forString(ip),9300);client.addTransportAddresses(address);} return client;}問題2：內存溢出:java.lang.OutOfMemory:unable to create new native thread
在項目開發過程中，發生內存溢出是很讓人頭疼的一件事，在使用ES的過程中，就遇到了，而且很頻繁，尤其是在大批量壓力測試的時候根本進行不下去，從jvm內存調優方面想了很多辦法，沒有什么效果，問題依然得不到解決，最后在看源碼的時候，發現了一個原因，和報錯異常結合來看，這是由與ES在使用過程中，自動創建了大量的線程，超出了系統的容納量，所以導致了內存溢出，研究源碼的時候發現：ES創建的線程數是可以通過設置來控制的。下面是默認的ES創建線程數：
thread_pool.generic.core=默認值---4thread_pool.generic.max=默認值--min(512,max(4*processor數，128))processor數=CPU的processor數
我們的CPU是10核40線程
從計算結果來看，如果使用默認值的話，ES可以創建的線程數是一個很大的數值，這遠遠超出了系統本身的容納數，主要是調整setting的數值，經過調整，我們將ES的默認值改變如下：
Settings settings = Settings.builder().put("thread_pool.generic.core",5).put("thread_pool.generic.max", 10).put("processors", 5) .put(Constants.ESCLUSTERNAME,configUtil.getValue("clusterName")).build();這是之前的Settings settings = Settings.builder().put("thread_pool.generic.core",5).put(Constants.ESCLUSTERNAME,configUtil.getValue("clusterName")).build();經過測試，ES創建了很少的線程數，并且滿足我們的開發需求，再也沒有出現過內存溢出的問題了。
以上這篇基于Elasticsearch5.4的常見問題總結就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持VeVb武林網。
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