略微加速

这里已经简要介绍了 垃圾回收入门，JVM 使用一个垃圾回收器来释放不再使用的内存。 这篇内容的确是上一篇的一个延续， 但是因为重要，所以值得单独拿出来作为一节。

不要更改默认的垃圾回收器！

Elasticsearch 默认的垃圾回收器（ GC ）是 CMS。 这个垃圾回收器可以和应用并行处理，以便它可以最小化停顿。 然而，它有两个 stop-the-world 阶段，处理大内存也有点吃力。

尽管有这些缺点，它还是目前对于像 Elasticsearch 这样低延迟需求软件的最佳垃圾回收器。官方建议使用 CMS。

现在有一款新的垃圾回收器，叫 G1 垃圾回收器（ G1GC ）。 这款新的 GC 被设计，旨在比 CMS 更小的暂停时间，以及对大内存的处理能力。 它的原理是把内存分成许多区域，并且预测哪些区域最有可能需要回收内存。通过优先收集这些区域（ garbage first ），产生更小的暂停时间，从而能应对更大的内存。

听起来很棒！遗憾的是，G1GC 还是太新了，经常发现新的 bugs。这些错误通常是段（ segfault ）类型，便造成硬盘的崩溃。 Lucene 的测试套件对垃圾回收算法要求严格，看起来这些缺陷 G1GC 并没有很好地解决。

我们很希望在将来某一天推荐使用 G1GC，但是对于现在，它还不能足够稳定的满足 Elasticsearch 和 Lucene 的要求。

许多人 喜欢 调整线程池。 无论什么原因，人们都对增加线程数无法抵抗。索引太多了？增加线程！搜索太多了？增加线程！节点空闲率低于 95％？增加线程！

Elasticsearch 默认的线程设置已经是很合理的了。对于所有的线程池（除了 搜索 ），线程个数是根据 CPU 核心数设置的。 如果你有 8 个核，你可以同时运行的只有 8 个线程，只分配 8 个线程给任何特定的线程池是有道理的。

搜索线程池设置的大一点，配置为 int（（ 核心数 ＊ 3 ）／ 2 ）＋ 1 。

你可能会认为某些线程可能会阻塞（如磁盘上的 I／O 操作），所以你才想加大线程的。对于 Elasticsearch 来说这并不是一个问题：因为大多数 I／O 的操作是由 Lucene 线程管理的，而不是 Elasticsearch。

此外，线程池通过传递彼此之间的工作配合。你不必再因为它正在等待磁盘写操作而担心网络线程阻塞， 因为网络线程早已把这个工作交给另外的线程池，并且网络进行了响应。

最后，你的处理器的计算能力是有限的，拥有更多的线程会导致你的处理器频繁切换线程上下文。 一个处理器同时只能运行一个线程。所以当它需要切换到其它不同的线程的时候，它会存储当前的状态（寄存器等等），然后加载另外一个线程。 如果幸运的话，这个切换发生在同一个核心，如果不幸的话，这个切换可能发生在不同的核心，这就需要在内核间总线上进行传输。

这个上下文的切换，会给 CPU 时钟周期带来管理调度的开销；在现代的 CPUs 上，开销估计高达 30 μs。也就是说线程会被堵塞超过 30 μs，如果这个时间用于线程的运行，极有可能早就结束了。

人们经常稀里糊涂的设置线程池的值。8 个核的 CPU，我们遇到过有人配了 60、100 甚至 1000 个线程。 这些设置只会让 CPU 实际工作效率更低。

所以，下次请不要调整线程池的线程数。如果你真 想调整 ， 一定要关注你的 CPU 核心数，最多设置成核心数的两倍，再多了都是浪费。