阅读本文前，请先阅读[ES内存分析](https://elasticsearch.cn/article/698)。
ES默认配置下，heap是存在超卖情况的。


| 类目 | 默认占比 | 是否常驻 | 淘汰策略(在控制大小情况下) | 控制参数 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| query cache | 10% | 是 | LRU | indices.queries.cache.size |
| request cache | 1% | 是 | LRU | indices.requests.cache.size |
| fielddata cache | 无限制 | 是 | LRU | indices.fielddata.cache.size |
| segment memory | 无限制 | 是 | 无 | 不能通过参数控制 |
| common space | 70% | 否 | GC | 通过熔断器 indices.breaker.total.limit 限制 |

common space(可GC)


| 子类目 | 默认占比 | 控制参数 |
| --- | --- | --- |
| indexing buffer | 10% | indices.memory.index_buffer_size |
| request agg data | 60% | indices.breaker.request.limit |
| in-flight data | 100% | network.breaker.inflight_requests.limit |

通过上表可知，segment memory是非常重要，而且是不可通过参数干预的内存空间，而cache部分则可以提升性能，可以被清除。common space 是运行时的动态空间，可以被GC。

综上所述，需要保证segment memory+cache+common space不超过100%。由于熔断器是按整个heap大小来计算的，所以如果segment memory 过大，仍然可能会导致OOM。为了减少这种情况的发生，需要预留足够空间给segment。
优化

1. 限制fielddata大小，fielddata是针对text类型进行排序、聚合才用到。正常应该避免这种情况发生。
   
2. 限制request agg data大小，这个参数会影响聚合使用的内存，如果触发熔断，业务需要进行优化。
   
   

   内存分配
   

   
   
   

   
    
      
        
        
        
      
      
        
          
          
          
        
        
          
          
          
        
        
          
          
          
        
        
          
          
          
        
        
          
          
          
        
        
          
          
          
        
        
          
          
        
      
    

   segment memory	预留10%
   fielddata cache	限制在20%
   query cache	限制10%
   request cache	限制1%
   indexing buffer	限制10%
   request agg data	限制1%	父熔断器配置30%，扣除fielddata,agg剩余的就是in-flight
   in-flight data	限制9%

   
   
   
   
   参数设置
   ```plain
   indices.fielddata.cache.size:1%--需要重启节点
   
   PUT _cluster/settings
   {
     "persistent": {
       "indices.breaker.fielddata.limit":"20%",
       "indices.breaker.request.limit":"1%",
       "indices.breaker.total.limit":"70%"
   
     }
   }
   ```