背景
在 ES 单节点上，倒排索引中的 FST 结构默认常驻堆内内存，占比较高，尤其是在大磁盘的冷节点上，占比可达50%+，制约了单节点管理磁盘的能力，堆内内存受限，影响节点可用性。而在冷节点上，查询请求非常少，FST 常驻内存意义不大，因此我们需要将该部分数据结构移动到堆外管理，默认不加载，需要时从磁盘加载到堆外直接使用，以降低堆内内存使用量，提升单节点磁盘管理能力。
优化方案
基于 WLFU 淘汰策略，实现精准控制的堆外 cache，堆内基于零拷贝、弱引用实现第二级 cache，性能和堆内访问基本持平。
使用方式
开启、关闭 Off Heap 功能（默认关闭）
curl -H "Content-Type:application/json" -XPUT http://localhost:9200/_cluster/settings -d '{"persistent" : {"indices.segment_memory.off_heap.enable" : true}}'
调整 Off Heap Cache 大小（默认500MB）
curl -H "Content-Type:application/json" -XPUT http://localhost:9210/_cluster/settings -d '{"persistent" : {"indices.segment_memory.off_heap.size" : "5gb"}}'
可以设置为单节点堆外内存的1/3，最大不要超过32GB。具体示例如下：
单节点总内存（包括 jvm 和堆外内存）共64GB，可以设置为（64-32）/3 = 10GB。
单节点总内存（包括 jvm 和堆外内存）共96GB，可以设置为（96-32）/3 = 20GB。
优化效果
内存开销、数据管理能力、GC 优势明显，性能持平略有优势。
方案对比 | FST 存放位置 | FST 内存占用量 | 单个 FST 堆内存占用量 | 单节点最大磁盘数据量 |
原生方案 | 堆内内存 | 全量存储在内存中，内存占用量大 | MB 级别（源生 FST 数据结构） | 10TB（需调优） |
优化方案 | 堆外内存 | Cache LRU 淘汰冷数据 内存占用量小 | 100Byte左右（Cache Key 大小） | 50TB |
写入性能对比 | 内存使用量（MB） | GC 时长（s） | TPS | 90%时延（ms） | 99%时延（ms） |
原生方案 | 402.59 | 20.453 | 198051 | 463.201 | 617.701 |
优化方案 | 102.217 | 18.969 | 201188 | 455.124 | 618.379 |
Diff | 优74.6% | 优7.26% | 优1.58% | 优1.74% | 劣0.11% |
查询性能对比 | 内存使用量（MB） | GC 时长（s） | QPS | 90%时延（ms） | 99%时延（ms） |
原生方案 | 401.806 | 20.107 | 200.057 | 3.96062 | 11.1894 |
优化方案 | 101.004 | 19.228 | 200.087 | 3.87805 | 11.2316 |
Diff | 优74.9% | 优4.37% | - | 优2.00% | 劣0.38% |
支持版本
6.8.2、7.5.1、7.10.1、7.14.2