优化功能: 统一检索能力,为各服务所调用。该接口并发压力大,压测效果不理想。 初步2k线程两台压测机预发环境压测结果两pod下为400qps左右,单pod 平均qps200,响应时间在五分钟之后达到了峰值,平响达到几十秒开外。压测环境:内网环境,过网关压测,压测链路:网关→后台服务。一、优化初期出现这样的情况,是意想之外的,考虑到,现有的压测环境,在之前已预估es集群资源规划,并提交运维部署,es            
                
         
            
            
            
            我们以监控elasticsearch7为例来编写一下具体的实现过程!> 实现过程有两种,一种是通过grafana直接通过连接elasticsearch数据源,通过自己编写或者使用仪表盘模板导入的方式来实现监控,另一种是借助prometheus的exporter插件来抓取数据并由grafana来导入仪表盘模板实现监控。这里我们选择后者,因为通过在官网模板搜索发现比较好的监控模板都是需要依赖pr            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-04-24 13:29:25
                            
                                281阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            1.没有日志分析系统 1.1运维痛点1.运维要不停的查看各种日志。 2.故障已经发生了才看日志(时间问题。) 3.节点多,日志分散,收集日志成了问题。 4.运行日志,错误等日志等,没有规范目录,收集困难。 1.2环境痛点1.开发人员不能登陆线上服务器查看详细日志。 2.各个系统都有日志,日志数据分散难以查找。 3.日志数据量大,            
                
         
            
            
            
            系列文章Loki 系列文章前言实际应用中除了基于 Metrics 告警, 往往还有基于日志的告警需求, 可以作为基于 Metrics 告警之外的一个补充. 典型如基于 NGINX 日志的错误率告警.本文将介绍如何基于 Loki 实现基于日志的告警.本文我们基于以下 2 类实际场景进行实战演练:基于 NGINX 日志的错误率告警基于 Nomad 日志的心跳异常告警(关于 Nomad 的介绍, 可以参            
                
         
            
            
            
            默认情况,慢日志是不开启的。要开启它,需要定义具体动作(query,fetch 还是 index),你期望的事件记录等级( WARN、INFO、DEBUG、TRACE 等),以及时间阈值。es有几种搜索模式,比如 query_then_fetch , 表示先从各个节点query到id,然后整合,再去各个节点拿具体数据 这是一个索引级别的设置,也就是说可以独立应用给单个            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-06-06 07:59:39
                            
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            系列文章Grafana 系列文章ElasticSearch 数据源Grafana内置了对Elasticsearch的支持。你可以进行多种类型的查询,以可视化存储在Elasticsearch中的日志或指标,并使用存储在Elasticsearch中的日志事件对图表进行注释。配置 ES 数据源关键的几项配置如下:URL: 设置你的Elasticsearch服务器的HTTP协议、IP和端口。如: http            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            在本教程中,我们将通过导入现有社区仪表板以及其他自定义项,使用 Grafana 监视 Elasticsearch 集群。安装 Grafana在 Mac OS 上安装我们可以按照链接 Install on macOS | Grafana Labs 来安装 Grafana。简单地说:brew update
brew install grafana
brew services st            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            ELK/EFK日志系统如果今天谈论到要部署一套日志系统,相信用户首先会想到的就是经典的ELK架构,或者现在被称为Elastic Stack。Elastic Stack架构为Elasticsearch + Logstash + Kibana + Beats的组合,其中,Beats负责日志的采集, Logstash负责做日志的聚合和处理,Elasticsearch作为日志的存储和搜索系统,Kibana            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-04-19 21:32:05
                            
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            PageHelper插件实现分页查询请戳这。 本篇在分页的基础上实现模糊查询,因为单表有点简单,直接介绍多表,输入关键字查找相关内容,之前几篇有点脱离毕设项目了,这篇开始尽量用项目做例子。没什么好说的,直接进入正文。 前置条件:耐性100%; IDEA2019; MySQL5.7; SSM框架; PageHelper分页; XML 文章目录预期效果(菜单管理为例)数据库创建表创建对应实体类编写Da            
                
         
            
            
            
            1 准备数据建立索引 shop(名字随意)POST /shop/_mapping
{ "properties": { "id": { "type": "long" }, "age": { "type": "integer" }, "username": { "type": "keyword" }, "nickname": { "type": "text", "analyzer": "ik_max_            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            这里写目录标题高级查询==匹配查询[match_all]====关键词查询[term]==范围查询[range]前缀查询[prefix]通配符查询[wildcard]通过id数组查询[ids]模糊查询[fuzzy]布尔查询[bool]must查询should查询must_not查询filter查询布尔组合查询多字段查询[multi_match]默认字段分词查询[query_string]高亮查询            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1.为什么不用关系型数据库做搜索(1)要对表的每一行进行内容比对,效率很差。再加上实际开发中肯定不是单表查询,查询字段来源多个表,这种情况下效率就更差了。(2)不能将搜索词拆开。比如搜索“农夫泉”,就搜索不出”农夫山泉“类比一下 mysql 和 elasticsearchmysqlelasticsearch数据库 database索引 index表 table类型 type(注意:7.X版本 去掉            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            提高索引的查询速度是一个优化的系统性能的重要角度,有哪些手段可以提高索引的查询速度呢?文档建模:合理的文档模型应该对文档进行合理的建模,这样可以提高搜索的效率。禁用join关系。nested 会让查询慢几倍,parent-child 关系会让查询慢几百倍。搜索尽可能少的字段query_string 和 multi_match 查询的字段越多,越慢。可以将多个字段的值拷贝到一个字段中,以提高多个字段            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            java Elastic 客户端基本使用引入jarcompile 'org.elasticsearch:elasticsearch:5.5.0'
   compile 'org.elasticsearch.client:transport:5.5.0client基本使用得到clientSettings settings = Settings.builder().put("cluster.name            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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             目录ES组成springboot整合ESdetail@Field调用方法版本es 索引客户端理论匹配查询实践目的文章索引文章dao类新建索引插入假数据查询数据字段权重当label标签权重大的搜索结果当title标题权重大的搜索结果精确查询github下一篇:配置停词还有同义词ES组成indexes->Document->type(类似表)->Fieldspringbo            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            什么是InfluxDBInfluxDB是一个时序数据库,使用go语言编写,常用的一种使用场景:监控数据统计。每毫秒记录一下电脑内存的使用情况,然后就可以根据统计的数据,利用图形化界面(InfluxDB V1一般配合Grafana)制作内存使用情况的折线图;可以理解为按时间记录一些数据(常用的监控数据、埋点统计数据等),然后制作图表做统计; 特色:基于时间序列,支持时间相关函数(max,min等)可            
                
         
            
            
            
            ******************************************************************* 功能:万能模糊查询SQL* 时间:2015/1/30 16:00:22* 开发者:流浪的菜鸟* 需求来源:要查询系统数据库中,有某些特殊字段是否存在。* 实现思路  1.为了防止后期,需求变更,自己打算写一个万能通用的SQL,只需要给出 关键字,就能查询            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            DSL查询文档elasticsearch的查询依然是基于JSON风格的DSL来实现的。DSL查询分类Elasticsearch提供了基于JSON的DSL(Domain Specific Language)来定义查询。常见的查询类型包括:查询所有:查询出所有数据,一般测试用。例如:match_all全文检索(full text)查询:利用分词器对用户输入内容分词,然后去倒排索引库中匹配。例如:mat            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Elasticsearch实战 | 怎么通过Elasticsearch实现模糊查询?1、问题分析首先这里所说的模糊查询是指类似mysql的like关键字左右模糊的查询过滤。 举个栗子:搜索 社保登记 ,能匹配出 我要社保登记查询 ,不能匹配出 社保缴纳登记”。 然后啰嗦下Elasticsearch是一个全文检索引擎,我们通常应用它来进行文本的分词匹配过滤。也就是说通常我们不会用Elasticsea            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            match_phrase:短语模糊查询match用于分词模糊查询,比如说我们查询”一共多少个词语”,但我们需要查询“共多“的时候,如果没有指定分词器,使用默认分词的话,会将共多分成”共”,”多”进行模糊查询,但不符合我们的业务需求,那么我们就需要使用ik分词器配置词典”共多” 但是,这样的话我们对于这种业务场景可能会配置大量的词典,所以我们可以采用match_phrase进行短语模糊查询            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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