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在使用Docker运行Elasticsearch（ES）时，可能会遇到内存不足的问题，导致ES无法启动。以下是一次完整的排查和解决过程。

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问题描述

在启动ES时，日志提示如下错误：

# Native memory allocation (mmap) failed to map 5368709120 bytes for committing reserved memory.
# There is insufficient memory for the Java Runtime Environment to continue.

通过进一步检查，发现Swap空间已满，内存也几乎耗尽。

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环境信息

• 主机内存总量：63G
• Swap空间：2G（已满）
• 主要运行的进程：
  • mongod（占用14.8GB内存）
  • java -jar parse_gx_20210903.jar（占用2.7GB内存）
  • 多个mongosh进程（每个占用约350MB内存）

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排查步骤

1. 检查内存和Swap使用情况

   使用以下命令查看主机的内存和Swap空间：

   free -h
   

   输出结果：

                 total        used        free      shared  buff/cache   available
   Mem:            63G         30G        4.8G         24G         28G        1.7G
   Swap:          2.0G        2.0G          0B
   

   字段含义说明

   • total: 总内存大小。

   • used: 已使用的内存量。

   • free: 空闲的内存量。

   • shared: 被共享内存占用的大小。

   • buff/cache: 系统用于缓冲区和缓存的内存量。

   • available: 可用内存量，这个值比free更准确，因为它考虑了缓存可以被释放的情况。

   • Swap空间已满。

   • 可用内存仅剩1.7G，说明内存压力较大。

2. 列出高内存占用进程

   使用以下命令按内存占用排序列出进程：

   ps aux --sort=-%mem | head -n 15
   

   输出部分内容：

   USER       PID %CPU %MEM    VSZ   RSS TTY      STAT START   TIME COMMAND
   root     97476 17.2 22.3 16422848 14817344 ?   SLsl  2023 92351:21 mongod -f /mongo/config.conf
   root     16140  0.5  4.1 21645120 2755200 ?    Sl    2024 2948:47 java -jar parse_gx_20210903.jar
   root      1642  0.0  1.4 1590720 980608 ?      Ssl   2022  97:10 /usr/sbin/rsyslogd -n
   ...
   

3. 分析结果

   • mongod进程占用内存最多，为14.8GB。
   • 一个Java进程占用2.7GB。
   • 多个mongosh进程共占用约4GB。

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解决方案

1. 释放内存占用

   暂时停止一些非必要的服务来释放内存。

   systemctl stop mongod
   

2. 增加Swap空间

   为避免未来出现类似问题，可以增加Swap空间。

   # 创建一个新的Swap文件
   dd if=/dev/zero of=/swapfile bs=1G count=4
   chmod 600 /swapfile
   mkswap /swapfile
   swapon /swapfile
   

   检查是否生效：

   free -h
   

3. 调整Elasticsearch的内存配置

   如果ES仍然报错，可以调整其JVM配置文件（jvm.options），降低内存需求。

   -Xms2g
   -Xmx2g
   

4. 重启下mongo服务释放下内存

   docker restart mongo
   

5. 重启服务

   释放内存或增加Swap后，重启Elasticsearch：

   docker restart elasticsearch
   

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总结

通过上述步骤，我们成功解决了ES因内存不足无法启动的问题。总结关键点：

• 定期监控内存和Swap使用情况。
• 合理规划主机资源，避免服务之间竞争内存。
• 增加Swap空间作为应急方案。
• 重启占用内存大的mongo服务，可以释放一定内存
• 优化ES配置，降低内存占用。