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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文章目录浅谈高并发的一些解决思路前言技术汇总池化技术缓存垂直/水平扩展限流负载均衡削峰填谷无锁化GC优化读写分离冷热分离分库分表火焰图异步分片动静分离预计算Reference 浅谈高并发的一些解决思路前言《中国互联网发展状况统计报告》指出，截至2020年6月，我国网民规模已经达到9.40亿，较2020年3月年增长3625万，除了如此庞大的用户基数，如今人们接入互联网的方式也越来越多样，小到智能手
高并发应对措施连接处理层面应对高并发的思路就是：阻塞变非阻塞，同步变异步，核心就是充分利用单机性能，压榨CPU。一、系统分层这一节，我们将从系统分层这个层面来看每一层可以采用的应对之策。二、业务层本节主要关注在业务层，面对高并发场景下对于业务逻辑实现相关的处理方案。三、缓存缓存是一种存储数据的组件，它的作用就是让对数据的请求能更快的返回。高并发的场景下，如果能快速的返回请求所需要的数据，对于系统持
目录1、并发数与QPS和平均耗时的关系1.1、什么是并发数、QPS、平均耗时avg1.2、并发数、QPS和平均耗时三者关系1.3、QPS和并发数，究竟是何种关系？2、Elasticsearch 集群架构2.1、Elasticsearch 关键概念2.2、创建索引流程3、如何提高并发？3.1、优化分片的数量，控制分片的大小3.2、通过横向扩展节点，提高副本数量4、总结1、并发数与QPS和平均耗时的关
导语：在腾讯金融科技数据应用部的全民 BI 项目里，我们每天面对超过 10 亿级的数据写入，提高 ES 写入性能迫在眉睫，在最近的一次优化中，有幸参与到了 Elasticsearch 开源社区中。本文是腾讯开源团队投稿。背景为了更便捷地分析数据，腾讯金融科技数据应用部去年推出了全民 BI 的系统。这个系统通过 Elasticsearch 进行基础的统计，超过 10 亿级的数据量
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2024-05-17 09:41:35
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概述 表格存储（原OTS）的一大特性是能够支撑海量数据的高并发、高吞吐率的写入，特别适合日志数据或物联网场景（例如轨迹追踪或溯源）数据的写入和存储。这些场景的特性是，会在短时间内产生大量的数据需要消化并写入数据库，需要数据库能够提供高并发、高吞吐率的写入性能，需要满足每秒上万行甚至上百万行的写入吞吐率。针对这些场景，我们在存储层做了很多的优化（本篇文章不赘述），同时在SD
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2024-09-02 15:59:35
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因为ES是依赖java的所以需要JDK，关于ES版本对应的JDK版本请看 ://elastic.co/support/matrix#matrix_jvm ~~第一个小坑: 官网说 ES6.3支持java10，我最开始在 win10 安装了 JAVA10 ES6.3.2 ，ES启动时报错 说 此版本JDK不在支持一种ES所依赖的方式，具体 忘记是啥了，然后换到JDK1.8 才正常启
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2024-05-27 15:42:51
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1、ES如何实现分布式高并发全文检索？为什么要实现集群？ ES核心存放是索引。 由于在单台ES服务器节点上，随着业务量的发展索引文件慢慢增多，会影响到效率和内存存储问题。 如果ES实现了集群的话，会将单
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2024-03-11 15:12:49
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作者：zhuzhuba0081、用bulk批量写入你如果要往es里面灌入数据的话，那么根据你的业务场景来，如果你的业务场景可以支持让你将一批数据聚合起来，一次性写入es，那么就尽量采用bulk的方式，每次批量写个几百条这样子。bulk批量写入的性能比你一条一条写入大量的document的性能要好很多。但是如果要知道一个bulk请求最佳的大小，需要对单个es node的单个shard做压测。先bul
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2024-06-10 01:44:52
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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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问题导读： 1、如何进行写入瓶颈分析？ 2、如何进行性能优化？ 3、如何优化写入模型？ 4、单节点写入能力如何提升？滴滴ElasticSearch平台承接了公司内部所有使用ElasticSearch的业务，包括核心搜索、RDS从库、日志检索、安全数据分析、指标数据分析等等。平台规模达到了3000+节点，5PB 的数据存储，超过万亿条数据。平台写入的峰值写入TPS达到了2000w/s，每天近 10
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2024-03-28 10:13:28
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导语：在腾讯金融科技数据应用部的全民 BI 项目里，我们每天面对超过 10 亿级的数据写入，提高 ES 写入性能迫在眉睫，在最近的一次优化中，有幸参与到了 Elasticsearch 开源社区中。本文是腾讯开源团队投稿。背景为了更便捷地分析数据，腾讯金融科技数据应用部去年推出了全民 BI 的系统。这个系统通过 Elasticsearch 进行基础的统计，超过 10 亿级的数据量需要尽可能快速地导入
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2024-08-15 10:13:15
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Elasticsearch是一种先进的，高性能的，可扩展的开源搜索引擎，提供全文搜索和实时分析的结构化和非结构化的数据。 它的特点是可以通过HTTP使用 RESTful API，很容易的融入现有的web架构。因此在高并发的情况下，我们可以采用nginx反向代理负载均衡到多台Elasticsearch 服务器上。 架构图：那么使用nginx有什么好处呢？1. 记录每个API访问请求的日志。
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2024-04-01 17:51:32
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分片集群与哨兵集群的区别主从和哨兵集群：解决了高可用、高并发读问题，但无法解决海量存储和高并发写的问题分片集群：可以解决高并发写的问题，同时也可以解决高并发读的问题.
.分片集群特征集群中有多个master,每个master保存不同数据每个master都可以由多个slave节点master之间通过ping监测彼此监控状态，多个master认为某个master主观下线则会将该master变为客观下线
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2024-06-15 15:55:11
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高并发时要求系统对高QPS并发请求快速处理，并且有足够的系统容量处理这些数据。简单总结一下高并发系统的技术点：1、请求调度1）使用CDNCDN即内容分发网络，CDN系统能够实时地根据网络流量和各节点的连接、负载状况以及到用户的距离和响应时间等综合信息将用户的请求重新导向离用户最近的服务节点上。使用户可就近取得所需内容，解决 Internet网络拥挤的状况，提高用户访问网站的响应速度。2）负载均衡把
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2023-09-28 10:31:00
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小编会努力更新哒!3. JDK的并发容器- 并发集合ConcurrentHashMap:这是一个高效的并发HashMap.你可以把它理解为一个线程安全的HashMap。CopyOnWriteArrayList:这是一个List，从名字看就知道它和ArrayList是一族的。在读多写少的场合，这个List的性能非常好，远远优于Vector。ConcurrentLinkedQueue:高效的并发队列，
接着上一篇博文，我再补充一下： 在js中收集到用户行为数据之后呢，我们要在后台对数据进行处理，怎么处理？在实际项目中我分两条路走： 一、直接写入mongodb，随着电商网站规模越来越大，访问量越来越高，这种非关系型数据库可以有效地化解高并发的问题 二、做
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2024-04-05 13:50:06
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ES2020新特性一、Promise.allSettledPromise.all 具有并发执行异步任务的能力，但最大的问题就是只要有一个任务出现异常(reject)，所有的任务都会直接走异常reject状态，走catch回调； Promise.allSettled 如果并发任务中，无论一个任务正常或者异常，都会返回对应的的状态（fulfilled 或者 rejected）与结果（业务value 或
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2024-06-10 16:58:21
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我们先说一下为什么要讲多线程和高并发？原因是，你想拿到一个更高的薪水，在面试的时候呈现出了两个方向的现象：第一个上天项目经验高并发、缓存、大流量、大数据量的架构设计第二个入地各种基础算法，各种基础的数据结构JVM OS线程、IO等内容多线程和高并发，就是入地里面的内容。一、基本概念我们先从线程的基本概念开始，给大家复习一下。如果基础不太好，说什么是线程都不知道的，则需要花时间去补初级内容的课。1.
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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