Elasticsearch 容器启动时遇到了 137 错误，无法正常运行

首先

由于以下错误，无法在elasticsearch中启动docker容器，因此要寻找原因和解决方法。

elasticsearch exited with code 137

services:
  elasticsearch:
    image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.1.1
    expose:
      - 9200
    ports:
      - "9200:9200"
      - "9300:9300"
    tty: true
    environment:
      discovery.type: single-node

错误代码137是指…

根据OOM（内存不足）问题，容器似乎被SIGKILL终止了。

关于OOM状态的处理，可以先检查节点的内核日志。

journalctl -k | grep -i -e memory -e oom
# 実行結果
Out of memory: Kill process 19824 (java) score 116 or sacrifice child

可以查看箱子的详细信息或者是下落的容器

docker inspect <container ID>

限制内存上限

请查看以下地址，这里有关于公式的参考资料：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/heap-size.html

起動時和最大堆大小是由物理内存决定的。
建议将起动时和最大堆大小设置为物理内存的50%以下。
需要使用比由Xmx设置所限制的更多内存来监视Elasticsearch进程。

那么，看看自己的环境中有多少物理内存。

free -m
# 実行結果
              total        used        free      shared  buff/cache   available
Mem:           7803        5325         536         163        1940        1816
Swap:          4095        2221        1874

只要不超过1GB，似乎可以将其分配给Elasticsearch容器。

只需要进行一次性设置，就可以通过设置ES_JAVA_OPTS环境变量来指定实际启动堆大小和最大堆大小。

在进行详细讨论之前，我们先对堆区进行简要复习。

堆内存

有广阔的土地区域

• new領域（短命なオブジェクト）

• old領域（長生きオブジェクト）

permanent領域（クラスを保持する）

另外，在新领域中，有三个区域——eden、from、to。当eden区域满时，会将对象移动到from或to区域。而且，移动次数较多的对象会被移动到old区域。

个体寿命周期

在清理堆区的垃圾回收机制中，大致分为两种类型。

• Scavenge GC（NEW領域のみを対象とした短時間で終了するガベージ・コレクションであり、頻繁に実施）

Full GC（NEWとOLD両方の領域を対象とした大がかりなガベージ・コレクションであり、比較的低い頻度で実施）

（参考： https://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/0504/02/news005_2.html）

请参阅此网址获取更多信息。

回到题目，限制堆区域。

使用 ES_JAVA_OPTS 分别将 Xms 和 Xmx 设置为 500MB。

services:
  elasticsearch:
    image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.1.1
    expose:
      - 9200
    ports:
      - "9200:9200"
      - "9300:9300"
    tty: true
    environment:
      discovery.type: single-node
      ES_JAVA_OPTS: -Xms500m -Xmx500m

当看一看实际的内存使用量是否减少。

ps aux | grep elastic
# 実行結果
1000     115726  1.2 16.6 4803048 1329072 pts/0 Ssl+ 13:51   7:01 /usr/share/elasticsearch/jdk/bin/java -Xms1g -Xmx1g ・・・ override=/ -Xms1g -Xmx1g ・・・

ps aux | grep elastic
# 実行結果
1000      27147  231  9.4 3789796 753308 pts/0  Ssl+ 23:41   0:23 /usr/share/elasticsearch/jdk/bin/java -Xms1g -Xmx1g ・・・ override=/ -Xm500m -Xmx500m ・・・

变更后，可以看到Xms和Xmx的值已被覆盖，而变更前的内存使用率从16.6％降至9.4％！现在不会再因OOM而崩溃了！

让我们开始编程 Elasticsearch 吧！