"JVM解决Out Of Memory问题实战：solr大数据索引优化"

本文介绍了在使用solr进行索引测试时遇到的堆内存溢出问题，以及对该问题进行分析和解决的过程。具体来说，solr版本为5.5.0，使用了一个三台服务器配置的solr集群，并且以cloud方式启动，并配置了自己的zookeeper。在solr上新建了一个数据集，并将其分为3片，每片配置了两个replica，进行交叉备份。数据集的容量为2600万条数据，存储在一个不断更新的MySQL数据库表中。每次从数据库中查询5000条数据，并且solr搜索主要针对标题和内容，因此需要将数据库表中的标题和内容导入solr中。而其中内容占用空间非常大，数据库中使用mediumtext进行存储。具体的数据集配置如下： ```xml <field name="id" type="string" indexed="true" stored="true" required="true" /> <field name="title" type="text_ik" indexed="true" stored="true" /> ``` 在长时间运行做索引的程序之后，会出现堆内存溢出的错误，即Out Of Memory问题。为了解决这个问题，首先在代码中对索引进行了优化，针对索引的字段进行了精简，以减少存储空间的占用。其次，对JVM虚拟机进行了调优。具体而言，通过调整JVM的堆大小、垃圾回收器的选择和参数配置等方式，对JVM进行了优化。调整堆大小可以通过-Xms和-Xmx参数来设置初始堆大小和最大堆大小，以适应不同数据集大小的需求。而对于垃圾回收器的选择，可以根据系统的实际情况选择合适的垃圾回收器，并对其参数进行调优。通过这些手段，成功解决了Out Of Memory的问题。 总之，JVM虚拟机在解决Out Of Memory问题时可以通过对索引代码的优化和对JVM虚拟机的调优两个方面来解决该问题。通过本文的实例，可以看出对于大数据量的索引操作，合理的调整JVM虚拟机参数是非常重要的。而在实际应用中，也需要根据不同的场景和需求来进行调整，以达到最佳的性能表现。