java - Hibernate-Search flushToIndexes 导致 java.lang.OutOfMemoryError(堆空间)

Question

我有一个 Spring 应用程序，使用 Hibernate，并通过 Hibernate-Search 连接到 Elasticsearch。
为了简化示例，我将只放置必需的注释和代码。

我有一个实体 A，包含在多个 B 实体中(很多，实际上是 ~8000)。
B 实体还包含许多嵌入的详细信息(实体 C、E、...)。
这些实体都与 @IndexedEmbedded 和 @ContainedIn Hibernate-Search 注释相关联(请参见下面的示例)。
我创建了一项服务，修改了 A 对象的字段，并通过 flushToIndexes 强制刷新。

刷新时，Hibernate-Search 更新 A 索引，并且由于 @ContainedIn，在 8000 个 B 索引上传播。但是为了更新 B 索引，由于某种原因，Hibernate-Search 一次加载每 8000 个链接到 A 对象的 B 对象，以及那些 B 对象(C、E 等)中包含的所有详细信息。
所有这一切都需要很长时间，并且只会以 java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space 结束。

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@Entity
@Table(name = "A")
@Indexed
public class A {

    @ContainedIn 
    @OneToMany(fetch = FetchType.LAZY, mappedBy = "a") 
    private Set<B> bCollection;

    @Field
    @Column(name = "SOME_FIELD")
    private String someField;                            // Value updated in the service
}

---

@Entity
@Table(name = "B")
@Indexed
public class B {

    @IndexedEmbedded
    @ManyToOne(fetch = FetchType.LAZY)
    @JoinColumn(name = "A_ID")
    private A a;

    @IndexedEmbedded
    @OneToOne(fetch = FetchType.LAZY, mappedBy = "b")
    @Fetch(FetchMode.JOIN)  
    private C c;                                         // Some other details

    @IndexedEmbedded
    @OneToMany(fetch = FetchType.LAZY, mappedBy = "b")
    private Set<E> eCollection;                          // Some other details
}

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// My service
aObject.setSomeField("some value");
fullTextSession.flushToIndexes();

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增加 JVM 分配的内存(从 8GB 到 24GB，这对于约 10000 个对象来说实际上很多)没有解决任何问题。所以我假设整个数据集的加载需要超过 24 GB...

然而，问题似乎比看起来更复杂~
那是一个错误吗？那很常见吗？我做错了什么 ？我该如何解决？
是否有一些隐藏的 Hibernate-Search 配置来避免这种行为？

Answer 1

这是 Hibernate Search 的一个限制。 @ContainedIn 仅对小型关联表现相对较好；像你这样的大型实体确实会触发所有关联实体的加载，并且性能会很差，或者在最坏的情况下会触发 OOM。

问题比较复杂，目前还没有修复。我们需要为 @ContainedIn ( HSEARCH-1937 ) 使用查询而不是关联，这会相当简单。但更重要的是，我们需要执行分块(定期刷新/清除)，这要么对用户 session 产生副作用，要么在用户事务之外执行(HSEARCH-2364)，这两者都可能产生不良后果。

解决方法是不在A.bCollection 上添加@ContainedIn，并手动处理重新索引:https://docs.jboss.org/hibernate/search/5.11/reference/en-US/html_single/#manual-index-changes

类似于我在 another answer 中提到的内容，您可以采用以下两种策略之一:

1. 简单的方法:使用质量索引器定期重新索引所有 B 实体，例如每晚。
2. 困难路径:每当 A 更改时，将“此实体已更改”的信息保存在某处(这可以像在实体 A 上存储“最后更新日期/时间”一样简单，或者添加事件表中的一行)。同时，有一个周期性的过程检查更改，加载受影响的类型 B 的实体，并重新索引它们。最好以可管理的大小分批进行，如果可以的话，每批处理一个事务(这样可以避免一些麻烦)。

第一个解决方案相当简单，但有一个很大的缺点，即 Person 索引最多会过时 24 小时。根据您的用例，这可能是好的，也可能不是。如果您有许多 B 类型的实体(读作:数百万)并且完全重建索​​引需要的时间超过几分钟，这也可能不可行。

第二种解决方案容易出错，您基本上会执行 Hibernate Search 的工作，但它甚至适用于非常大的表，并且数据库更改和重建索引之间的延迟会短得多。