一般来说，影响数据库最大的性能问题有两个，一个是对数据库的读写操作，一个是数据库中的数据太大导致操作慢，对于前者我们可以适当借助缓存来减少一部分读操作，而针对一些复杂的报表分析和搜索可以交给hadoop和elasticsearch,对于写并发大，读也并发大，我们可以考虑分库分表，主从读写分离或者两者结合等方式来提高并发性和时效性，例如PG大并发写，大数据查看可以用elasticsearch与PG数
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2024-03-17 11:45:23
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一、安装与使用
1、Jmeter下载地址： https://jmeter.apache.org/download_jmeter.cgi 2、安装 下载后解压，并配置Jmeter环境变量，且依赖jdk 3、启动 进入bin目录，找到jmeter.bat，启动 4、常用配置 （1）汉化：Options->Choose Language （2）查看
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2024-03-19 00:01:54
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一、ES解决并发问题的实质ES在多线程异步修改数据时，是根据_version(版本号)来进行乐观锁控制的。 1.1 了解_version是什么1、在第一次创建document的时候，该document的_version版本号为1，每次对document进行修改、删除操作，document的_version版本号加1PUT /test_index/test_type/6
{
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2024-06-11 19:02:08
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ES内存优化一、降低 FST 在堆内的内存使用量二、将FST移至堆外内存1.ES社区方案2.tencent方案磁盘优化高可用优化系统健壮性容灾缺陷修复 内存优化ES常被用来处理日志分析，其中，ES堆内存的使用率常常过高，在堆内存中，发现主要存放了大量的FST(二级倒排索引，前缀树，记录block地址)，无法被GC回收，占用了50%-70%的堆内存。一、降低 FST 在堆内的内存使用量我们可以将bl
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2024-03-06 07:34:43
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1、深度图解剖析Elasticsearch并发冲突问题举个例子，比如是电商场景下，下单流程为：1 读取商品信息（包含商品库存）2 用户下单购买商品3 更新商品信息（主要是将库存减1）可能是多个线程并发的去执行上面的步骤有一款牙膏，库存为100件，同时有两个人读取牙膏信息，下单购买，此时两个线程并发执行，同时在进行对商品库存数据的修改。总有一个线程先到，假设线程A将牙膏的库存设置为99件，然后线程B
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2024-03-26 23:08:27
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引言通过SQL进行检索ElasticSearch的文档，在一些复杂场景更为灵活。由于DSL需要熟悉其语法，自建的日志平台可能将DSL屏蔽和封装，暴露SQL的查询更易上手。本文顺着官方指南实操一把，文章内容有。Kibana执行SQL查询Post请求执行SQL分页查询SQL中使用DSL过滤使用复杂查询条件其他查询方式（运行时字段与异步SQL）一、Kibana执行SQL查询请求示例：POST /_sql
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2024-01-21 01:08:12
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本章介绍：输入，输出，文档元数据定义，以及 并发请求时elastic处理的方案，批量索引文档时如何快速索引的原理输入：增删改输出：查询文档的元数据：_index
文档在哪存放
_type
文档表示的对象类别
_id
文档唯一标识并发冲突：通常，我们的网站尤其在库存方面，经常出现并发的请求导致 库存出现负数：一个商品规格数量只有一件，这时候有两个人同时下单，导致 1-2=-1， 储存出现负
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2024-04-17 14:37:20
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关系型数据库搜索出现的问题要实现类似百度的复杂搜索，或者京东的商品搜索，如果使用传统的数据库存储数据，那么会存在一系列的问题：性能瓶颈：当数据量越来越大时，数据库搜索的性能会有明显下降。虽然可以通过分库分表来解决存储问题，但是性能问题并不能彻底解决，而且系统复杂度会提高、可用性下降。复杂业务：百度或京东的搜索往往需要复杂的查询功能，例如：拼音搜索、错字的模糊搜索等。这些功能用数据库搜索难以实现，或
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2024-04-09 11:49:20
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四、高级查询上一篇文章《ElasticSearch - 索引、映射、文档》说明ES中提供了一种强大的检索数据方式，这种检索方式称之为Query DSL，Query DSL是利用Rest API传递JSON格式的请求体（Request Body）数据与ES进行交互，这种方式的丰富查询语法让ES检索变得更强大，更简洁语法### _doc可选,查询效果都一样
# GET /索引名/_doc/_searc
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2024-01-05 20:12:08
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64_基于document锁实现悲观锁并发控制 概述1、对document level锁，详细的讲解全局锁，一次性就锁整个index，对这个index的所有增删改操作都会被block住，如果上锁不频繁，还可以，比较简单细粒度的一个锁，document锁，顾名思义，每次就锁你要操作的，你要执行增删改的那些doc，doc锁了，其他线程就不能对这些doc执行增删改操作了但是你只是锁了部分doc，其他线
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2024-10-24 12:46:17
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63_基于全局锁实现悲观锁并发控制 概述1、悲观锁的简要说明基于version的乐观锁并发控制在数据建模，结合文件系统建模的这个案例，把悲观锁的并发控制，3种锁粒度，都给大家仔细讲解一下最粗的一个粒度，全局锁/workspace/projects/helloworld如果多个线程，都过来，要并发地给/workspace/projects/helloworld下的README.txt修改文件名实际
。花 5 分钟阅读本文，你将收获：1. 加深对实际工作环境、工作状态的了解2. 学习高并发系统的设计思路、技术选型及理解3. 学习工作中对接多方的沟通技巧4. 学会与测试打配合的技巧5. 学习紧急事故的处理方式6. 事后如何进行归纳总结7. 感受笔者爆肝工作的痛苦与挣扎前言项目介绍首先要介绍下负责的项目及系统。项目背景、业务等信息自然不能透露，这里剥离业务，仅介绍关键系统模型，如下图：如图，我负责
ElasticSearch入门：使用ES来实现模糊查询功能需求描述方案设计代码设计测试中遇到的问题总结与心得 需求描述本文针对在工作中遇到的需求：通过es来实现模糊查询来进行总结；模糊查询的具体需求是：查询基金/A股/港股等金融数据，要求可以根据字段，拼音首字母，部分拼音全称进行联想查询；需要注意的是，金融数据名称中可能不止包含汉字，还有英文，数字，特殊字符等。方案设计常用的es模糊查询出于性能
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2023-09-01 14:15:07
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Kafka 是高吞吐低延迟的高并发、高性能的消息中间件，在大数据领域有极为广泛的运用。配置良好的 Kafka 集群甚至可以做到每秒几十万、上百万的超高
## MongoDB并发写入查询QPS
### 什么是MongoDB？
MongoDB是一个开源的NoSQL数据库管理系统，采用文档存储的方式，能够快速存储和处理大量数据。与传统的关系型数据库相比，MongoDB更适合应对大规模的数据操作和高并发的访问。
### 并发写入和查询
并发写入和查询是数据库系统中非常重要的概念。在高并发的情况下，数据库需要能够同时处理多个写入和查询操作，以提高系
原创
2024-03-30 04:00:35
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Elasticsearch处理并发读写操作并发控制的必要性ES 的乐观并发控制课程demoDELETE products
PUT products
PUT products/_doc/1
{
"title":"iphone",
"count":100
}
GET products/_doc/1
PUT products/_doc/1?if_seq_no=1&if_prim
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2024-02-19 11:21:51
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一、ES并发控制原理1.1、ES并发冲突问题1.2、悲观锁与乐观锁并发控制图解ES内部基于_version进行乐观锁并发控制：二、并发控制实践2.1、基于_version进行乐观锁并发控制1）构建数据PUT /test_index/test_type/7
{
"test_field": "test test"
}
{
"_index": "test_index",
"_type":
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2023-12-14 15:01:01
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方法一:List<String> tableNames = Arrays.asList("Table1", "Table2", "Table3", "Table4", "Table5", "Table6", "Table7", "Table8", "Table9", "Table10");
List<CompletableFuture<List<String>&
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2024-06-17 11:54:56
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ES群集爆火之实际成产中的性能优化
在近一两年来，Es群集应用还是比较广泛的，大部分都用来日志收集，也就是市面上比较火的elk，实现日志收集分析的一套完整系统，Elasticsearch（ES）本身是一个基于Lucene构建的开源、分布式、RESTful接口的全文搜索引擎。Elasticsearch还是一个分布式文档数据库，其中每个字段均可被索引，而且每个字段的数据均可被搜索，可以在极短的时
1. 前言Elasticsearch（ES）可用于全文检索、日志分析、指标分析、APM等众多场景，而且搭建部署容易，后期弹性扩容、故障处理简单。ES在一定程度上实现了一套系统支持多个场景的希望，大幅度降低使用多套专用系统的运维成本（当然ES不是万能的，不能满足事务等场景）。正是因为其通用性和易用性，ES自2010年发布首个版本以来得到爆发式的发展，广泛应用于各类互联网公司的不同业务场景，在数据库的
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2024-04-09 19:40:17
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