内存配置
本页面介绍了 Neo4j 内存配置和使用的不同方面。Neo4j 服务器的 RAM 包含多个使用区域及一些子区域。
- 操作系统内存
-
必须预留一部分内存用于运行操作系统本身的进程。无法显式配置应为操作系统预留的 RAM 量,因为这是在配置完 Neo4j 后剩余的可用 RAM。
对于专门运行 Neo4j 的服务器,1GB 是一个很好的起点。然而,在某些情况下,为操作系统预留的内存量会显著大于 1GB,例如拥有超大 RAM 的服务器。
如果您拥有向量索引,则需要确保为向量索引留出足够的内存以实现最佳性能,因为向量索引加载在操作系统内存中,而不是 Neo4j 页面缓存中。更多信息,请参见 向量索引内存配置。
如果您没有为操作系统留出足够的空间,它将开始将内存交换到磁盘,这将严重影响性能。因此,通常建议为专用的 Neo4j 服务器关闭交换空间(swap)。
- JVM 堆
-
JVM 堆是 Neo4j 用于存储已实例化 Java 对象的独立动态内存分配。Java 对象的内存由垃圾回收器(Garbage Collector)自动管理。特别重要的一点是,垃圾回收器会自动处理未使用对象的删除。有关垃圾回收器的工作原理及调优方法的更多信息,请参见 垃圾回收器调优。
堆内存大小由参数
server.memory.heap.initial_size和server.memory.heap.max_size决定。建议将这两个参数设置为相同的值,以避免不必要的完整垃圾回收(Full GC)暂停。通常,为了提升性能,您应该配置足够大的堆以支撑并发操作。
- 原生内存
-
原生内存(有时称为堆外内存)是 Neo4j 直接从操作系统分配的内存。该内存会根据需要动态增长,且不受垃圾回收器的管理。
- DBMS
-
数据库管理系统(DBMS)包含 Neo4j 实例的全局组件。例如:Bolt 服务器、日志服务、监控服务等。
- 数据库
-
系统中的每个数据库都会带来一定的开销。在部署了多个数据库的环境中,需要考虑此项开销。
- 事务
-
在执行事务时,Neo4j 会将尚未提交的数据、结果以及查询的中间状态保存在内存中。这部分所需的内存大小很大程度上取决于 Neo4j 的使用方式。例如,长时间运行的查询或非常复杂的查询通常需要更多的内存。事务的某些部分可以选择性地放置在堆外,但为了获得最佳性能,建议保留默认配置,即所有内容都在堆内。
此内存组可以通过设置
dbms.memory.transaction.total.max进行限制。 - 页面缓存
-
页面缓存(Page Cache)用于缓存存储在磁盘上的 Neo4j 数据。将图数据和索引缓存到内存中,有助于避免昂贵的磁盘访问,从而实现最佳性能。
用于指定 Neo4j 允许为页面缓存使用多少内存的参数是:
server.memory.pagecache.size。 - 网络缓冲区
-
直接缓冲区(Direct Buffers)由 Neo4j 用于发送和接收数据。直接字节缓冲区对于提高性能非常重要,因为它们允许原生代码和 Java 代码共享数据而无需复制。然而,创建它们的开销很大,这意味着字节缓冲区通常在创建后会被重复使用。
- 其他共享缓冲区
-
这包括未指定的共享直接缓冲区。
- JVM 开销
-
JVM 需要一些内存才能正常运行。例如:
-
线程栈(Thread stacks) – 每个线程都有自己的调用栈。栈存储原始局部变量和对象引用,以及调用栈本身(方法调用的列表)。当栈帧移出上下文时,栈会被清理,因此这里不会执行 GC。
-
元空间(Metaspace) – 元空间存储 Java 类定义和其他一些元数据。
-
代码缓存(Code cache) – JIT 编译器将其生成的原生代码存储在代码缓存中,通过重用来提高性能。
有关更多详细信息以及限制 JVM 使用内存的方法,请查阅您的 JVM 文档。
-
注意事项
- 始终使用显式配置
-
为了很好地控制系统行为,建议始终在 neo4j.conf 中显式定义页面缓存和堆大小参数。否则,Neo4j 会在启动时根据可用系统资源计算一些启发式值。
- 初始内存建议
-
使用
neo4j-admin server memory-recommendation命令获取关于如何分配特定内存量的初步建议。这些值可能需要根据每个特定的用例进行调整。
- 检查 DBMS 中所有数据库的内存设置
-
neo4j-admin server memory-recommendation命令对于检查数据和索引的当前分布非常有用。示例 1. 使用neo4j-admin server memory-recommendation检查所有数据库的内存设置估算数据库文件的总大小。
bin/neo4j-admin server memory-recommendation ... ... ... # Total size of lucene indexes in all databases: 6690m # Total size of data and native indexes in all databases: 17050m您可以看到 Lucene 索引占用了大约 6.7GB 的数据,数据卷和原生索引合计占用了大约 17GB。
利用这些信息,您可以对内存配置进行完整性检查
-
将数据卷和原生索引的值与
server.memory.pagecache.size的值进行比较。 -
对于使用堆外事务状态的情况,请估算事务工作负载,并确定留给
dbms.tx_state.max_off_heap_memory的内存量。 -
将 Lucene 索引的值与分配
server.memory.pagecache.size和server.memory.heap.initial_size后剩余的内存量进行比较。
在某些生产系统中,对内存的访问是有限的,必须在不同区域之间进行权衡。因此,建议执行一定量的测试和调整,以确定可用内存的最佳分配方式。 -
容量规划
在许多用例中,尽可能多地缓存数据和索引是有利的。以下示例说明了估算页面缓存大小的方法,无论您是已经在生产环境中运行还是在规划未来的部署。
首先,估算数据和索引的总大小,然后乘以某个系数(例如 20%)以预留增长空间。
bin/neo4j-admin server memory-recommendation
...
...
...
# Total size of lucene indexes in all databases: 6690m
# Total size of data and native indexes in all databases: 35050m
您可以看到数据卷和原生索引合计占用大约 35GB。在您的具体用例中,您估计 20% 的空间足以作为增长预留。
server.memory.pagecache.size = 1.2 * (35GB) = 42GB
通过在 neo4j.conf 中添加以下内容来配置页面缓存
server.memory.pagecache.size=42GB
在规划未来的数据库时,运行一个包含部分数据的导入操作会很有帮助,然后将得出的存储大小增量乘以该比例,再加上一定的百分比以应对增长。
-
运行
memory-recommendation命令查看所有当前数据库中数据和索引的总大小。bin/neo4j-admin server memory-recommendation ... ... ... # Total size of lucene indexes in all databases: 6690m # Total size of data and native indexes in all databases: 35050m -
导入 1/100 的数据,并再次测量所有数据库的数据卷和原生索引大小。
bin/neo4j-admin server memory-recommendation ... ... ... # Total size of lucene indexes in all databases: 6690m # Total size of data and native indexes in all databases: 35400m您可以看到数据卷和原生索引合计占用大约 35.4GB。
-
将得出的存储大小增量乘以该比例。
35.4GB - 35GB = 0.4GB * 100 = 40GB
-
将该数字乘以 1.2 以扩大结果,并预留 20% 的增长空间。
server.memory.pagecache.size= 1.2 * (40GB) = 48GB -
通过在 neo4j.conf 中添加以下内容来配置页面缓存
server.memory.pagecache.size=48G
限制事务内存使用
通过使用 dbms.memory.transaction.total.max 设置,您可以为服务器上运行的所有事务配置全局最大内存使用量。此设置必须配置得足够低,以确保不会出现内存耗尽的情况。如果您在高事务负载下遇到 OutOfMemory 消息,请尝试降低此限制。
Neo4j 还提供以下设置来确保公平性,这有助于提高多租户部署中的稳定性。
-
设置
db.memory.transaction.total.max限制了每个数据库的事务内存使用量。 -
设置
db.memory.transaction.max限制了每个单个事务的内存使用量。
当达到任何限制时,事务将被终止,而不会影响数据库的整体运行状况。
为了帮助配置这些设置,您可以使用以下命令列出当前的使用情况
CALL dbms.listPools()
SHOW TRANSACTIONS
或者,您可以在 query.log 中监控每个查询的内存使用情况。