Elasticsearch Java虚拟机配置详解
elasticsearch java使用详解
一、引言Elasticsearch是一个开源的分布式搜索引擎，它能够对大规模的数据进行实时的存储、检索和分析。
而Java是一种跨评台的编程语言，拥有强大的生态系统和广泛的应用领域。
将Elasticsearch与Java相结合，可以实现更多更复杂的数据处理和分析功能。
本文将详细介绍如何使用Java来操作Elasticsearch，包括基本的配置、数据的增删改查等操作。
二、环境准备1. 安装Elasticsearch首先需要在本地或者服务器上安装Elasticsearch。
可以从Elasticsearch全球信息湾上下载安装包，然后按照官方的安装教程进行配置和启动。
2. 配置Java开发环境确认本地环境已经正确安装了Java开发环境，包括JDK和相关的开发工具。
3. 引入Elasticsearch Java客户端库在Java项目中，需要引入Elasticsearch官方提供的Java客户端库，可以通过Maven或者Gradle等工具添加相应的依赖。
三、连接Elasticsearch1. 创建Elasticsearch客户端在Java中连接Elasticsearch需要创建一个Elasticsearch客户端，可以使用官方提供的TransportClient类来实现。
首先需要指定Elasticsearch的集群名称和节点的位置区域，然后创建客户端对象。
2. 操作Elasticsearch集群通过创建的客户端对象，可以实现对Elasticsearch集群的连接和操作，包括索引的创建、删除，文档的增删改查等操作。
四、数据操作1. 创建索引在Elasticsearch中，使用Java创建索引需要指定索引的名称、类型和映射。
通过客户端对象可以很方便地实现索引的创建。
2. 添加文档向Elasticsearch中添加文档需要指定索引、类型和文档的ID等信息，可以通过客户端对象的API实现文档的添加操作。
3. 更新文档当需要修改文档的内容时，可以使用客户端对象提供的API来实现文档的更新操作，可以更新部分字段或者整个文档的内容。
elasticsearch 使用手册
elasticsearch 使用手册Elasticsearch是一个开源的搜索和分析引擎，可用于处理大量数据并提供实时和可伸缩的搜索和分析功能。
本文将介绍Elasticsearch 的基本概念、安装配置、核心功能以及常用的API和查询语法。
一、安装配置1.下载安装ElasticsearchElasticsearch的官方网站上提供了各个平台的安装包，可以根据自己的操作系统下载对应的安装包进行安装。
2.配置Elasticsearch安装完成后，需要修改Elasticsearch的配置文件elasticsearch.yml。
其中一些重要的配置包括集群名称、节点名称、监听地址和端口号等。
同一个集群中的节点应该具有相同的集群名称。
二、核心功能1.数据存储和索引Elasticsearch使用分布式的倒排索引来存储和索引数据。
在Elasticsearch中，数据被组织成索引，而索引由多个分片组成。
每个分片可以在集群中的不同节点上进行复制，以提高可用性和性能。
2.文档和字段Elasticsearch使用JSON格式来存储数据。
每条数据被称为一个文档，每个文档可以包含多个字段。
字段可以是不同的数据类型，如字符串、数值、布尔值等。
3.搜索和查询Elasticsearch提供了丰富的查询功能，可以通过各种条件对文档进行搜索。
查询可以使用Query DSL或简单的字符串进行构建。
可以进行全文搜索、精确匹配、模糊搜索、范围搜索等。
4.聚合和分析Elasticsearch提供了聚合功能，可以对搜索结果进行统计和分析。
聚合包括词条聚合、范围聚合、日期聚合等，可以对文档的某个字段进行分组、计数、求和等操作。
三、常用API和查询语法1.索引操作API使用索引操作API可以创建、更新和删除索引。
主要的API包括创建索引、删除索引、更新索引设置、关闭索引和打开索引等。
2.文档操作API文档操作API主要用于对单个文档进行操作，主要包括索引文档、获取文档、更新文档和删除文档等。
elasticsearch 对服务器的基本要求
elasticsearch 对服务器的基本要求Elasticsearch 是一个开源的实时分布式搜索和分析引擎，它能快速存储、搜索和分析海量数据。
在部署Elasticsearch 时，了解服务器的基本要求是非常重要的，因为这直接关系到Elasticsearch 的性能和稳定性。
本文将详细介绍Elasticsearch 对服务器的基本要求，包括硬件要求、操作系统要求和网络要求等，以帮助读者更好地理解如何为Elasticsearch 进行正确的部署和配置。
一、硬件要求1. CPU：Elasticsearch 可以运行在各种不同类型的CPU 上，但在性能方面，一个多核的CPU 是非常有益的。
对于小型集群，一颗4 核心CPU 即可满足需求，而对于大型集群，一颗8 核心或以上的CPU 可能更合适。
2. 内存：Elasticsearch 的性能和对内存的需求密切相关。
为了使Elasticsearch 能够高效地运行，至少需要2GB 的内存，但是更多的内存可以显著提高性能。
通常建议将50% 的可用内存用于Elasticsearch 的堆内存，剩余的50% 用于操作系统和文件系统缓存。
3. 存储：Elasticsearch 的数据存储在磁盘上，因此在选择存储设备时需要考虑其性能和容量。
对于高性能的存储，采用固态硬盘（SSD）是一个不错的选择。
此外，存储设备的容量应能够满足数据的存储需求，不过可以通过使用多个节点来实现水平扩展。
二、操作系统要求1. Linux：Elasticsearch 在各种操作系统上都有支持，但是在Linux 上的表现最佳。
建议选择一个最新版本的稳定发行版，如CentOS、Ubuntu 或者Red Hat。
2. 文件系统：对于Elasticsearch 的文件系统，推荐使用一个支持内存映射的文件系统，如ext4。
此外，也可以在XFS 或者NTFS 文件系统上运行Elasticsearch，但是需要对文件系统进行一些特定的配置。
es jvm参数
Elasticsearch（简称ES）的 JVM 参数可以调整其性能和行为。
以下是一些常用的 JVM 参数及其解释：
1.-Xms和-Xmx：这两个参数用于设置 JVM 的初始和最大堆内存大小。
例
如，-Xms512m -Xmx1g将初始堆设置为512MB，最大堆设置为1GB。
2.-XX:+UseConcMarkSweepGC：启用 CMS GC，这是一个适用于服务器的垃圾
收集器，可以提高多核处理器的吞吐量。
3.-XX:+DisableExplicitGC：禁用显式垃圾收集，避免应用程序调用
System.gc()。
4.-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError：当发生 OutOfMemoryError 时，生成
堆转储。
5.-XX:HeapDumpPath=/path/to/dump.hprof：设置堆转储文件的路径。
6.-XX:+PrintGC：启用垃圾收集日志打印。
7.-XX:+PrintGCDetails：打印详细的垃圾收集日志，包括每个区域的大小和
回收的内存量。
请注意，设置 JVM 参数时要根据您的硬件配置和 Elasticsearch 的工作负载进行优化。
建议在生产环境中进行充分的性能测试，以找到最佳的 JVM 参数配置。
Elasticsearch用法与配置详解
Elasticsearch用法与配置详解Elasticsearch是一个基于Lucene的开源搜索和分析引擎，它可以快速地存储、搜索和分析大量数据。
下面是一些Elasticsearch的用法和配置详解：用法：1.安装和运行Elasticsearch：可以从Elasticsearch官网下载相应版本的安装包，解压后运行bin目录下的elasticsearch.bat（Windows）或elasticsearch.sh（Linux）文件即可启动Elasticsearch。
2.索引数据：使用RESTful API或Java API将数据批量或逐条索引到Elasticsearch中。
数据可以以JSON格式进行索引，每个JSON对象表示一条记录。
3.搜索数据：使用RESTful API或Java API构建搜索查询，通过Elasticsearch的查询DSL（Domain Specific Language）对索引中的数据进行搜索和过滤。
4.分析数据：使用Elasticsearch的分析器对文本数据进行分词、词性标注、句法分析等操作，以提取关键词、短语、实体等。
5.聚合数据：使用Elasticsearch的聚合功能对数据进行分组、汇总、平均值计算等操作，以获得更深入的分析结果。
配置详解：1.节点和集群配置：在elasticsearch.yml配置文件中，可以设置Elasticsearch的节点和集群名称、节点端口号、节点IP地址等参数。
2.数据存储和分片配置：在elasticsearch.yml配置文件中，可以设置索引的分片数、副本数等参数，以控制数据的存储和分布。
3.查询优化配置：在elasticsearch.yml配置文件中，可以设置查询缓存、查询结果返回数量等参数，以提高查询效率。
4.内存和磁盘配置：在elasticsearch.yml配置文件中，可以设置Elasticsearch的堆内存大小、磁盘路径等参数，以控制内存和磁盘的使用情况。
Elasticsearch教程之部署详解
Elasticsearch教程之部署详解ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。
它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。
Elasticsearch是用Java 开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是第二流行的企业搜索引擎。
设计用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。
Elasticsearch首先需要Java环境，所以需要提前安装好JDK，可以直接使用yum安装。
也可以从Oracle官网下载JDK进行安装。
开始之前要确保JDK正常安装并且环境变量也配置正确：环境介绍1. [root@abcdocker ~]#2. [root@abcdocker ~]#df -h3. FilesystemSize Used Avail Use% Mounted on4. /dev/sda1 20G 2.4G 18G 12% /5. devtmpfs 903M 0 903M 0% /dev6. tmpfs 912M 0 912M 0% /dev/shm7. tmpfs 912M 8.6M 904M 1% /run8. tmpfs 912M 0 912M 0% /sys/fs/cgroup9. tmpfs 183M 0 183M 0% /run/user/010. [root@abcdocker ~]# free -m11. total used free sharedbuff/cache available12. Mem: 1823 328 1113 8 381 132213. Swap: 0 0 014. [root@abcdocker ~]# cat /etc/redhat-release15. CentOS Linux release 7.3.1611 (Core)16. 本次使用2台服务器来进行模拟集群，所以请准备2台服务器安装JDK1. [root@linux-node1 ~]# yum install -y java2. [root@linux-node1 ~]# java -version3. openjdk version "1.8.0_65"4. OpenJDK Runtime Environment (build 1.8.0_65-b17)5. OpenJDK 64-Bit Server VM (build 25.65-b01, mixed mode)源码安装JDK1. 下载安装/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html2. 配置Java环境3. # tar zxf jdk-8u91-linux-x64.tar.gz -C /usr/local/4. # ln –s /usr/local/jdk1.8.0_91 /usr/local/jdk5. # vim /etc/profile6. export JAVA_HOME=/usr/local/jdk9.exportCLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar7. export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin8. # source /etc/profile9. 看到如下信息，java环境配置成功10. # java -version11. java version "1.8.0_91"12. Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_91-b14)17. Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.91-b14, mixed mode)。
elasticsearch-java terms用法
elasticsearch-java terms用法[ElasticsearchJava terms用法] 是一种用于搜索和过滤文档的查询方法，它可以根据指定的字段和值来匹配文档。
在本文中，我们将一步一步回答关于ElasticsearchJava terms用法的问题，并提供示例代码和解释。
第一步：了解Elasticsearch和Java的基本概念在开始介绍ElasticsearchJava terms用法之前，让我们先了解一下Elasticsearch和Java的基本概念。
- Elasticsearch是一个开源的搜索和分析引擎，用于实时搜索和分析大量的结构化和非结构化数据。
它采用分布式架构，支持水平扩展和高可用性。
- Java是一种通用的面向对象编程语言，在开发和部署各种应用程序方面具有广泛的应用。
它与Elasticsearch集成紧密，提供了丰富的API和库，简化了与Elasticsearch的交互。
第二步：安装和配置ElasticsearchJava客户端在开始使用ElasticsearchJava terms用法之前，我们需要安装和配置ElasticsearchJava客户端。
以下是安装和配置ElasticsearchJava客户端的步骤：1. 下载ElasticsearchJava客户端：你可以从官方网站（2. 导入ElasticsearchJava客户端到你的Java项目中：将下载的ElasticsearchJava客户端库添加到你的Java项目的依赖中。
你可以使用Maven或Gradle等构建工具进行依赖管理。
3. 配置ElasticsearchJava客户端：在你的Java项目中，你需要指定Elasticsearch集群的主机和端口等信息。
你可以使用以下代码创建一个Elasticsearch客户端：javaRestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(new HttpHost("localhost", 9200, "http")));在上面的代码中，我们使用RestHighLevelClient类创建一个Elasticsearch客户端，并指定了Elasticsearch集群的主机和端口。
elasticsearch7版本java api中文详解
elasticsearch7版本java api中文详解Elasticsearch是一个分布式、实时的搜索和分析引擎，它具有高性能、可扩展性和强大的全文搜索功能。
Java API是Elasticsearch提供的一组Java开发接口，用于与Elasticsearch集群进行交互。
本文将详细解释Elasticsearch7版本Java API的使用方法和相关注意事项。
一、依赖配置在使用Elasticsearch7版本的Java API之前，首先要确保在项目配置文件中添加正确的依赖项。
一般情况下，我们需要添加以下两个依赖项：```xml<dependency><groupId>org.elasticsearch</groupId><artifactId>elasticsearch</artifactId><version>7.0.0</version></dependency><dependency><groupId>org.elasticsearch.client</groupId><artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId><version>7.0.0</version></dependency>```这两个依赖项分别提供了Elasticsearch的核心功能和高级客户端的支持，确保在使用Java API时能正常操作和访问Elasticsearch集群。
二、连接Elasticsearch集群在开始使用Java API之前，我们需要先与Elasticsearch集群建立连接。
连接的方式有两种：1. TransportClient方式（Deprecated）```javaTransportClient client = new PreBuiltTransportClient(Settings.EMPTY).addTransportAddress(newTransportAddress(InetAddress.getByName("localhost"), 9300));```这种方式已经被官方宣布为过时（Deprecated），建议使用High-Level REST Client方式进行连接。
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JVM参数Elasticsearch默认值Environment变量-Xms 256m ES_MIN_MEM-Xmx 1g ES_MAX_MEM-Xms and -Xmx ES_HEAP_SIZE-Xmn ES_HEAP_NEWSIZE -XX:MaxDirectMemorySize ES_DIRECT_SIZE-Xss 256k-XX:UseParNewGC +-XX:UseConcMarkSweepGC +-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction 75-XX:UseCMSInitiatingOccupancyOnly +-XX:UseCondCardMark (commented out)首先你注意到的是，Elasticsearch预留了256M到1GB的堆内存。
这个设置适用于开发和演示环境。
开发人员只需要简单的解压发行包，再执行./bin/elasticsearch -f就完成了Elasticsearch的安装。
当然这点对于开发来说非常棒，并且在很多场景下都能工作，但是当你需要更多内存来降低Elasticsearch负载的时候就不行了，你需要比2GB RAM更多的可用内存。
ES_MIN_MEM/ES_MAX_MEM是控制堆大小的配置。
新的ES_HEAP_SIZE变量是一个更为便利的选择，因为将堆的初始大小和最大值设为相同。
也推荐在分配堆内存时尽可能不要用内存的碎片。
内存碎片对于性能优化来说非常不利。
ES_HEAP_NEWSIZE是可选参数，它控制堆的子集大小，也就是新生代的大小。
ES_DIRECT_SIZE控制本机直接内存大小，即JVM管理NIO框架中使用的数据区域大小。
本机直接内存可以被映射到虚拟地址空间上，这样在64位的机器上更高效，因为可以规避文件系统缓冲。
Elasticsearch对本机直接内存没有限制(可能导致OOM)。
由于历史原因Java虚拟机有多个垃圾收集器。
可以通过以下的JVM参数组合启用：JVM parameter Garbage collector-XX:+UseSerialGC serial collector-XX:+UseParallelGC parallel collector-XX:+UseParallelOldGC Parallel compacting collector-XX:+UseConcMarkSweepGC Concurrent-Mark-Sweep (CMS) collector-XX:+UseG1GC Garbage-First collector (G1)UseParNewGC和UseConcMarkSweepGC组合启用垃圾收集器的并发多线程模式。
UseConcMarkSweepGC自动选择UseParNewGC模式并禁用串行收集器（Serial collector）。
在Java6中这是默认行为。
CMSInitiatingOccupancyFraction提炼了一种CMS（Concurrent-Mark-Sweep）垃圾收集设置；它将旧生代触发垃圾收集的阀值设为75.旧生代的大小是堆大小减去新生代大小。
这告诉JVM当堆内容达到75%时启用垃圾收集。
这是个估计的值，因为越小的堆可能需要越早启动GC。
UseCondCardMark将在垃圾收集器的card table使用时，在marking之前进行额外的判断，避免冗余的store操作。
UseCondCardMark不影响Garbage-First收集器。
强烈推荐在高并发场景下配置这个参数（规避card table marking技术在高并发场景下的降低吞吐量的负面作用）。
在ElasticSearch中，这个参数是被注释掉的。
有些配置可以参考诸如Apache Cassandra项目，他们在JVM上有类似的需求。
总而言之，ElastciSearch配置上推荐：1. 不采用自动的堆内存配置，将堆大小默认最大值设为1GB2.调整触发垃圾收集的阀值，比如将gc设为75%堆大小的时候触发，这样不会影响性能。
3.禁用Java7默认的G1收集器，前提是你的ElasticSearch跑在Java7u4以上的版本上。
JVM进程的内存结果JVM内存由几部分组成：Java代码本身：包括内部代码、数据、接口，调试和监控代理或者字节码指令非堆内存：用于加载类栈内存：用于为每个线程存储本地变量和操作数堆内存：用于存放对象引用和对象本身直接缓冲区：用于缓冲I/O数据堆内存的大小设置非常重要，因为Java的运行依赖于合理的堆大小，并且JVM需要从操作系统那获取有限的堆内存，用于支撑整个JVM生命周期。
如果堆太小，垃圾回收就会频繁发生，发生OOM的几率会很大。
如果堆太大，垃圾回收会延迟，但是一旦回收，就需要处理大量的存活堆数据。
并且，操作系统的压力也会变大，因为JVM进程需要更大的堆，产生换页的可能性就会提高。
注意，使用CMS垃圾收集器，Java不会把内存还给操作系统，因此配置合理的堆初始值和最大值就非常重要。
非堆内存由Java应用自动分配。
没有什么参数控制这里的大小，这是由Java应用程序代码自己决定的。
栈内存在每个线程中分配，在Elasticsearch中，每个线程大小必须由128K增加到256K，因为Java7比Java6需要更大的栈内存，这是由于Java7支持新的编程语言特征来利用栈空间。
比如，引入了continuations模型，编程语言的一个著名概念。
Continuations模型对于协同程序、绿色线程（green thread）、纤程（fiber）非常有用。
当实现非阻塞I/O时，一个大的优势是，代码可以根据线程实际使用情况编写，但是运行时仍然在后台采用非阻塞I/O。
Elasticsearch使用了多个线程池，因为Netty I/O框架和Guava是Elasticsearch的基础组件，因此在用Java7时，可以考虑进一步挖掘优化线程的特性。
发挥增加栈空间大小的优势还是有挑战的，因为不同的操作系统、不同的CPU架构，甚至在不同的JVM版本之间，栈空间的消耗不是容易比较的。
取决于CPU架构和操作系统，JVM的栈空间大小是内建的。
他们是否在所有场景下都适合？例如Sloaris Sparc 64位的JVM Xss 默认为512K，因为有更大地址指针，Sloaris X86为320K。
Linux降为256K。
Windows 32位Java6默认320K，Windows 64位则为1024K。
大堆的挑战今天，几GB的内存是很常见的。
但是在不久以前，系统管理员还在为多几G的内存需求泪流满面。
Java垃圾收集器是随着2006年的Java6的出现而显著改进的。
从那以后，可以并发执行多任务，并且减少了GC停顿几率： stop - the - world阶段。
CMS算法是革命性的，多任务，并发，不需要移动的GC。
但是不幸的是，对于堆的存活数据量来说，它是不可扩展的。
Prateek Khanna 和 Aaron Morton给出了CMS垃圾收集器能够处理的堆规模的数字。
避免Stop-the-world阶段我们已经学习了Elasticsearch如何配置CMS垃圾收集器。
但这并不能组织长时间的GC停顿，它只是降低了发生的几率。
CMS是一个低停顿几率的收集器，但是仍然有一些边界情况。
当堆上有MB级别的大数组，或者其他一些特殊的场景，CMS可能比预期要花费更多的时间。
MB级别数组的创建在Lucene segment-based索引合并时是很常见的。
如果你希望降低CMS 的额外负载，就需要调整Lucene合并阶段的段数量，使用参数index.merge.policy.segments_per_tier减少换页大堆的风险在于内存压力上。
注意，如果Java JVM在处理大堆时，这部分内存对于系统其它部分来说是不可用的。
如果内存吃紧，操作系统会进行换页，并且，在紧急情况下，当所有其他方式回收内存都失败时，会强制杀掉进程。
如果换页发生，整个系统的性能会下降，自然GC的性能也跟着下降。
所以，不要给堆分配太多的内存。
垃圾收集器的选择从Java JDK 7u4开始，Garbage-First（G1）收集器是Java7默认的垃圾收集器。
它适用于多核的机器以及大内存。
它一方面降低了停顿时间，另一方面增加了停顿的次数。
整个堆的操作，例如全局标记，是在应用线程中并发执行的。
这会防止随着堆或存活数据大小的变化，中断时间也成比例的变化。
G1收集器目标是获取更高的吞吐量，而不是速度。
在以下情况下，它能运行的很好：1. 存活数据占用了超过50%的Java堆2. 对象分配比例或者promotion会有明显的变化3. 不希望gc或者compaction停顿时间长（超过0.5至1s）注意，如果使用G1垃圾收集器，堆不再使用的内存可能会被归还给操作系统G1垃圾收集器的不足是CPU使用率越高，应用性能越差。
因此，如果在内存足够和CPU能力一般的情况下，CMS可能更胜一筹。
对于Elasticsearch来说，G1意味着没有长时间的stop-the-world阶段，以及更灵活的内存管理，因为buffer memory和系统I/O缓存能更充分的利用机器内存资源。
代价就是小成本的最大化性能，因为G1利用了更多CPU资源。
性能调优策略你读这篇博文因为你希望在性能调优上得到一些启示：1. 清楚了解你的性能目标。
你希望最大化速度，还是最大化吞吐量？2. 记录任何事情（log everything），收集统计数据，阅读日志、分析事件来诊断配置3. 选择你调整的目标（最大化性能还是最大化吞吐量）4. 计划你的调整5. 应用你的新配置6. 监控新配置后的系统7. 如果新配置没有改善你的处境，重复上面的一系列动作，反复尝试Elasticsearch垃圾收集日志格式Elasticsearch长时间GC下warns级别的日志如下所示：[2012-11-26 18:13:53,166][WARN ][monitor.jvm ] [Ectokid] [gc][ParNew][1135087][11248] duration [2.6m], collections [1]/[2.7m], total [2.6m]/[6.8m], memory [2.4gb]->[2.3gb]/[3.8gb],all_pools {[Code Cache] [13.7mb]->[13.7mb]/[48mb]}{[Par Eden Space] [109.6mb]->[15.4mb]/[1gb]}{[Par Survivor Space] [136.5mb]->[0b]/[136.5mb]}{[CMS Old Gen] [2.1gb]->[2.3gb]/[2.6gb]}{[CMS Perm Gen] [35.1mb]->[34.9mb]/[82mb]}JvmMonitorService类中有相关的使用方式：Logfile Explanationgc 运行中的gcParNew new parallel garbage collector duration 2.6m gc时间为2.6分钟collections [1]/[2.7m] 在跑一个收集，共花2.7分钟memory [2.4gb]->[2.3gb]/[3.8gb] 内存消耗, 开始是2.4gb, 现在是2.3gb, 共有3.8gb内存Code Cache [13.7mb]->[13.7mb]/[48mb] code cache占用内存Par Eden Space [109.6mb]->[15.4mb]/[1gb]Par Eden Space占用内存Par Survivor Space [136.5mb]->[0b]/[136.5mb]Par Survivor Space占用内存CMS Old Gen [2.1gb]->[2.3gb]/[2.6gb] CMS Old Gen占用内存CMS Perm Gen [35.1mb]->[34.9mb]/[82mb]CMS Perm Gen占用内存JvmMonitorSer一些建议1. 不要在Java 6u22之前的发布版本中跑Elasticsearch。