小编ZHA*_* Bo的帖子

2020 年 2 月 28 日之后，我们发现用于处理日志（具有日期字段）的 Elasticsearch 集群性能不佳。

我们一直使用 HotSpot(TM) 64 位服务器 VM 18.9（构建 11.0.3+12-LTS）来运行 Elasticsearch 集群。

jstack & JVM 去​​优化日志导致我们对 joda-time 的闰年检查进行去优化（reason=unstable_if）：

堆栈跟踪

jstack 显示 elasticsearch 的 [bulk] 线程可运行，但实际上它们被阻塞（根据 gstack）因为 BasicGJChronology.java:185 和 BasicGJChronology.java:187 处的 JVM 去​​优化？这两行都是闰年检查。

jstack：

"elasticsearch[xxx][bulk][T#19]" #312 daemon prio=5 os_prio=0 cpu=1972224606.34ms elapsed=12348671.96s tid=0x00007f90a0006800 nid=0xdd41 runnable  [0x00007f8f170ee000]
   java.lang.Thread.State: RUNNABLE
    at org.joda.time.chrono.BasicGJChronology.setYear(BasicGJChronology.java:185)
    at org.joda.time.chrono.BasicYearDateTimeField.setExtended(BasicYearDateTimeField.java:92)
    at org.joda.time.format.DateTimeParserBucket$SavedField.set(DateTimeParserBucket.java:568)
    at org.joda.time.format.DateTimeParserBucket.computeMillis(DateTimeParserBucket.java:451)
    at org.joda.time.format.DateTimeParserBucket.doParseMillis(DateTimeParserBucket.java:182)
    at org.joda.time.format.DateTimeFormatter.parseMillis(DateTimeFormatter.java:826)
    at org.elasticsearch.index.mapper.DateFieldMapper$DateFieldType.parse(DateFieldMapper.java:248)
    at org.elasticsearch.index.mapper.DateFieldMapper.parseCreateField(DateFieldMapper.java:456)
    at org.elasticsearch.index.mapper.FieldMapper.parse(FieldMapper.java:297)
--
"elasticsearch[xxx][bulk][T#20]" #315 daemon prio=5 os_prio=0 cpu=1975796442.21ms elapsed=12348662.71s tid=0x00007f92f4048000 nid=0xdd83 runnable …