Elasticsearch 学习-Elasticsearch 优化,硬件选择,分片策略,写入优化,内存设置,重要配置6.1 硬件选择Elasticsearch 的基础是 Lucene,所有的索引和文档数据是存储在本地的磁盘中,具体的路径可在 ES 的配置文件../config/elasticsearch.yml 中配置,如下:#-----------------------------------
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2024-08-07 21:10:08
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昨日,隔壁宿舍的好友突然匆匆忙忙的跑过来,说电脑中毒了。电脑里面的杀毒软件用不了,电脑有如老牛拉车,后台程序使用大流量的下载东西、、、、、看到他满脸焦急的样子,我很了解他现在的心情什么也不多说,就让他来查找他所需的东西。 根据他所说,我心底下想会不会是中了最近网上闹得沸
内存回收策略一、删除到达过期时间的键对象1、删除过期键对象惰性删除和定时任务删除机制实现过期键的内存回收。①惰性删除 惰性删除用于当客户端读取带有超时属性的键时, 如果已经超过键设置的过期时间, 会执行删除操作并返回空, 这种策略是出于节省CPU成本考虑, 不需要单独维护TTL链表来处理过期键的删除。 但是单独用这
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2024-05-31 21:56:44
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# 如何解决Java内存使用过高的问题
## 流程概述
为了解决Java应用内存使用过高的问题,我们需要进行一系列步骤来分析和调整内存配置。以下是整个过程的流程:
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 监控应用的内存使用情况 |
| 2 | 分析内存使用情况 |
| 3 | 调整内存配置 |
## 具体步骤
### 步骤一:监控应用的内存使用情况
在解决J
原创
2024-06-26 07:08:14
26阅读
# Python脚本内存使用过高的分析与优化
在日常开发中,Python脚本的内存使用若过高,可能导致程序运行缓慢,甚至崩溃。这种情况通常由多种因素引起,如不合理的数据结构、内存泄漏或不当的循环控制。本文将为您介绍如何检测并优化Python脚本的内存使用,结合代码示例和图形来帮助理解。
## 1. 常见内存使用高的场景
### 1.1 大量数据的存储
当需要处理大量数据时,选择合适的数据结
原创
2024-09-15 05:05:01
185阅读
故障特点: 服务项目停止,访问不了 发现问题登录上服务器,登录过程中很慢。 登录上df -Th 查看磁盘空间发现是磁盘满了,du -sh --exclude /proc /* |sort -h 看到是 /var/ 日志文件的过多引起的磁盘占用过多清理磁盘,重新启动项目。 过了会儿 开发过来说项目没有启动看看是怎么回
原创
2016-10-13 18:37:05
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# 解决Java服务启动内存使用过高的问题
在开发和部署Java应用程序时,经常会遇到Java服务启动后内存使用过高的问题,这可能会导致程序性能下降甚至服务崩溃。本文将介绍一些常见的原因和解决方法来帮助您解决这个问题。
## 原因分析
Java服务启动后内存使用过高的原因有很多,主要包括内存泄漏、不合理的内存设置、资源占用过多等。其中,内存泄漏是最常见的问题之一,可能由于未正确释放对象导致内
原创
2024-06-30 04:32:22
236阅读
1.背景部署Elasticsearch服务,主要提供记录用户登录日志、访问日志,统计,查询等功能。遇到的问题为:平稳运行时CPU使用率为20%左右,当批量更新定时任务执行时, CPU使用率激增到60%左右,最高值到达90%,服务器监控系统开始报警。 Elasticsearch长时间运行,内存占用率大幅提高,严
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2024-02-17 13:15:52
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## 如何解决Java应用内存使用过高的问题
### 1. 问题概述
在开发Java应用程序时,有时候会遇到内存使用过高的问题。这种情况可能导致应用程序运行缓慢,甚至崩溃。为了解决这个问题,我们需要找出内存使用过高的原因,并采取相应的措施进行优化。
### 2. 解决步骤
下面的表格展示了解决Java应用内存使用过高问题的步骤:
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
原创
2023-12-16 10:15:01
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图源:Unsplash如何使用生成器减少内存占用并让Python代码运行更快,关乎你“代码人生”的生死存亡。 然而,当我刚开始学习Python生成器时,并不知道它最后会显得如此重要。 但在学习机器学习的过程中需要编写自定义函数时,它发挥了不可取代的作用。 生成器函数允许声明一个类似于迭代器的函数,使得程序员可以以快速,简便和简洁的方式创建一个迭代器。 迭代器
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2023-10-04 20:54:43
65阅读
Redis占用内存大小配置我们知道Redis是基于内存的key-value数据库,因为系统的内存大小有限,所以我们在使用Redis的时候可以配置Redis能使用的最大的内存大小。1、通过配置文件配置通过在Redis安装目录下面的redis.conf配置文件中添加以下配置设置内存大小 //设置Redis最大占用内存大小为100M maxmemory 100mb redis的配置文件不一定使用的是安装
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2023-07-09 17:44:02
205阅读
1、基础数据结构(src/core目录) 1)ngx_list_t(ngx_list.h) typedef struct ngx_list_part_s ngx_list_part_t; // 描述链表的一个元素(数组)
struct ngx_list_part_s {
void *elts; // 数组的起始地址
ngx_uint_t nelts; // 数组当前
# Android内存占用过高问题的调试方法
## 1. 流程概述
为了解决Android应用程序内存占用过高的问题,我们可以按照以下步骤进行调试:
```mermaid
journey
title Android内存占用过高问题的调试方法
section 准备工作
step 1 下载并安装Android Studio
step 2 创建一个新的Android
原创
2023-10-16 07:27:39
158阅读
# Hadoop内存占用过高问题分析与解决
Hadoop作为一种强大的分布式存储与处理框架,广泛应用于大数据处理。然而,在数据量不断增长的情况下,Hadoop的内存占用问题逐渐成为一个不容忽视的挑战。本文将深入探讨Hadoop内存占用过高的原因,并提供一些解决方案,通过代码示例帮助更好地理解。
## 一、Hadoop内存架构概述
Hadoop的内存主要由以下几个组件占用:
1. **Name
Elasticsearch默认安装后设置的内存是1GB,对于任何一个现实业务来说,这个设置都太小了。如果你正在使用这个默认堆内存配置,你的集群配置可能会很快发生问题。 这里有两种方式修改Elasticsearch的堆内存(下面就说内存好了),最简单的一个方法就是指定ES_HEAP_SIZE环境变量。服务进程在启动时候会读取这个变量,并相应的设置堆的大小。设置命令如下:
原创
2022-07-18 18:14:18
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# 如何解决InfluxDB内存占用过高问题
InfluxDB 是一个开源的时间序列数据库,用于存储和查询大规模的时间序列数据。在使用 InfluxDB 的过程中,有时候可能会遇到内存占用过高的情况,这个问题可能会影响系统的稳定性和性能。本文将介绍如何解决 InfluxDB 内存占用过高的问题。
## 解决流程
下面是解决 InfluxDB 内存占用过高问题的流程:
| 步骤 | 描述 |
原创
2024-05-27 10:10:25
1768阅读
写在前面。因为好多开源软件的安装会使用到epel yum源,虽然跟gitlab无关,但是作为一个系列epel有必要作为基础软甲安装下。 rpm -ivh https://dl.fedoraproject.org/pub/epel/epel-release-latest-7.noarch.rpmgitlab功能比较多,适合想研究代码托管服务器的同学研究。安装内存建议在4G+,如果个人电脑配
## MySQL 内存占用过高
MySQL 是一款广泛使用的关系型数据库管理系统,它的性能直接影响着应用程序的运行效率和稳定性。然而,有时候我们可能会遇到 MySQL 内存占用过高的问题,这会导致服务器负载增加、性能下降甚至崩溃。本文将介绍一些常见的原因和解决方法来应对这个问题。
### 1. 问题原因分析
MySQL 内存占用过高的原因可能有很多,下面列举了一些常见的原因:
- 查询缓存
原创
2023-07-24 04:49:04
7022阅读
#API# ##校验语法##GET /com/emp/_validate/query?explainGET /_cat/health?v
epoch timestamp cluster status node.total node.data shards pri relo init unassign pending_tasks max_task_wait_time acti
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2024-10-21 18:27:05
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一、内存过高1、内存过高一般有两种情况:内存溢出和内存泄漏(1)内存溢出:程序分配的内存超出物理机的内存大小,导致无法继续分配内存,出现OOM报错。(2)内存泄漏:不再使用的对象一直占据着内存不释放,导致这块内存浪费掉,久而久之,内存泄漏的对象堆积起来,也会导致物理机的内存被耗尽,出现OOM报错。2、内存过高的检测办法:通常我们的Java服务器部署在Linux机器上面,可以通过jvm自带的命令进行
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2023-08-16 10:01:44
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