在使用Elasticsearch时，以下是一些关于垃圾回收（GC）方面需要注意的事项：
1. JVM版本：选择与Elasticsearch兼容的稳定的JVM版本。Elasticsearch官方文档中会推荐与其兼容的JVM版本，因为不同版本的JVM可能会对垃圾回收算法和性能有所不同。
2. 堆内存大小：根据实际情况和资源限制，合理设置JVM的堆内存大小。堆内存是垃圾回收的主要操作区域，过小的堆内存可能导致频繁的垃圾回收，过大的堆内存则可能增加停顿时间。建议根据负载和数据量的大小进行测试和调整。
3. 垃圾回收器选择：选择适合你的应用和硬件环境的垃圾回收器。Elasticsearch中，默认使用的是G1垃圾回收器，但也可以根据实际情况尝试CMS（Concurrent Mark Sweep）或其他合适的垃圾回收器。
4. 垃圾回收器参数调优：根据实际情况和需求，调整垃圾回收器的参数以优化性能。这包括调整与堆大小、并发度和停顿时间相关的参数，如堆分区大小（-Xmn）、并发线程数（-XX:ConcGCThreads）、最大停顿时间目标（-XX:MaxGCPauseMillis）等。
5. 监控和日志记录：定期监控和记录垃圾回收的信息和性能指标，以便了解GC的情况和性能瓶颈。Elasticsearch提供了一些内置的监控和日志记录功能，如JVM的GC日志记录、Elasticsearch的集群状态和节点健康指标等。
6. 代码级别的优化：考虑优化你的应用代码，包括查询和索引操作的优化。避免不必要的数据复制和大对象的创建，合理使用批量操作和索引设置等方法，以减少GC的负担。
7. 避免频繁的全量刷新：频繁的全量刷新操作（refresh）会触发更多的写入并导致更频繁的垃圾回收。可以调整刷新间隔（refresh interval）或重构索引的方式，以减少刷新次数。
8. 垃圾回收的监测和优化：通过工具（如Elasticsearch的cat API和Elasticsearch Monitoring插件）监测垃圾回收的情况，识别和优化潜在的性能问题。可以通过调整配置参数和硬件资源来解决垃圾回收带来的性能瓶颈。
请注意，GC调优是一个复杂的过程，需要根据不同的环境和需求进行调整。建议在进行优化前备份数据和配置，并进行充分的测试，以确保系统的稳定性和可靠性。同时，参考Elasticsearch官方文档中的建议和最佳实践，以获得更详细的指导。