目录一、ES并发量很大怎么办？二、 Redis缓存数据量很大怎么办？三、LRU算法执行过程四、 ThreadLocal的原理五、MySql不走索引的情况六、MQ的设计七、 Spring AOP的原理八、红黑树和B+树的区别九、Spring如何解决循坏依赖问题 十、RocketMQ的死信队列十一、synchronized锁升级的过程十二、 Redi
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2023-09-25 05:40:29
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1.处理冲突假设有这样的情况，在并发请求中多个客户端都要对文档进行更新，这时最后一次更新就会覆盖掉前面的所有更新，这种情况看起来是没有问题的。但是如果我们存放的是商品促销时商品库存信息，这是web1和web2访问到都是有100的库存量同时下单，就会出现后来者覆盖前面更新库存的情况，这是就会出现我们没有足够的商品给客户。变更越频繁，读数据和更新数据的间隙越长，也就越可能丢失变更。在这种情况
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2024-09-12 16:27:21
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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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目录ES对比MySql数据库Docker下安装ES和kibana增删改查操作高级检索Query DSL映射安装中文IK分词器SpringBoot整合ES实战应用ES集群 ES里面的数据怎么保持与mysql实时同步？ 都存内存 数据不会越来越多吗？有过期时间吗？ES对比MySql数据库ES的数据存储在磁盘中，数据操作在内存中。索引：数据库类型：数据表文档：表里的数据属性：表列名 注意：Elasti
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2024-03-15 08:17:53
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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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经常有人问，架构师的学习路线是什么？我一般推荐架构师的基本功，是从「存储选型」开始的。本文整理了存储选型的思路和整体框架，主要包括几个部分内容：了解目前的存储技术趋势，以及对开发人员新的要求存储选型的原则，避免日常的经典误区结合典型数据库特点，说明如何进行存储选型，提高业务开发效率常见的场景和解决方案1、存储技术发展看存储选型1.1 存储类型多样化DB-Engines数据库排名并不代表数据库的安装
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2023-09-21 22:31:37
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线上环境使用了logstash做mysql和es的数据同步。数据量过大时。可能会出现同步延时的问题。一般同步方案有三种：1：logstash等工具同步2：数据库ES双写3：消息机制第一种有点low了，第二种的话双写需要入侵业务代码。第三种最为合理于是在码云上找了个轮子https://gitee.com/OrgXxxx/SyncMysqlToElasticsearch。本地起来试一下首先项目下下来。
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2023-07-11 13:17:45
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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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1 微服务8服务间的通讯 10服务的注册与发现 11高并发和高可用# 1 Iaas ，Paas和Saas
-基础设施服务：自己买服务器，开发项目，部署在服务器上，监控
-平台即服务：项目开发完---》放到人家服务器上即可--》自动备份，自动监控
-软件即服务：买别人的软件服务
iass基础设施服务（组装机）：你买了一大堆电脑配件，cpu 主板..然后组装完成后 装上系统就可以上
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2024-09-12 16:26:58
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引用自：http://106.186.120.253/preview/optimistic-concurrency-control.html#_Using_Versions_from_an_External_System乐观锁机制Elasticsearch 是分布式的。当文档创建、更新或删除时， 新版本的文档必须复制到集群中的其他节点。Elasticsearch 也是异步和并发的，这意味着这些复制
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2024-06-21 06:07:46
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1.ES概述ES全称为"ElasticSewrch", 是一个基于RESTful web接口, 并且构建在Apache Lucene之上的开源分布式搜索引擎。ES可以在极短的时间内存储、搜索和分析大量的数据。通常作为具有复杂搜索场景情况下的核心发动机。简单来说, ES可以帮助我们快速完成海量数据的搜索工作.2.场景介绍在实际开发中,为了保证数据的安全性和持久性, 所以,我们一般会把数据存储的数据库
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2023-09-05 22:11:20
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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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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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## MySQL 和 Elasticsearch 简介与对比
### 什么是 MySQL？
MySQL 是一种开源关系型数据库管理系统，广泛应用于 Web 应用程序的后端数据存储。它支持多种操作系统，并且具有高性能、可靠性和灵活性等特点。
### 什么是 Elasticsearch？
Elasticsearch 是一种开源的分布式搜索引擎，基于 Apache Lucene 构建。它主要用于
原创
2024-04-24 06:38:18
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数据存储方式. mysql：行存储， 存储结构分为聚簇索引(innodb)和非聚簇索引(myisam)，均是采用b+树结构。聚簇索引：必有主键索引，主键索引的叶子节点存储了表的数据。非叶子节点都是索引关键字，但是不是记录数据或者数据地址。可能会有二级索引，二级索引的叶子节点存储的是主键值(而不是行指针)。(这样可以减少当前行移动时，二级索引的维护，但会让二级索引占用更多的空间)。非聚簇索引：主键索
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2023-09-01 11:51:05
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MySQL 自身简单、高效、可靠，是又拍云内部使用最广泛的数据库。但是当数据量达到一定程度的时候，对整个 MySQL 的操作会变得非常迟缓。而公司内部 robin/logs 表的数据量已经达到 800w，后续又有全文检索的需求。这个需求直接在 MySQL 上实施是难以做到的。原数据库的同步问题由于传统的 mysql 数据库并不擅长海量数据的检索，当数据量到达一定规模时（估算单表两千万左右），查询和
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2023-07-28 23:19:32
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mysql 与 es 数据同步常见方案说明@author JellyfishMIX - github / blog.jellyfishmix.com
LICENSE GPL-2.0
问题背景最近需求需要使用 es，并要求 mysql 与 es 做到秒级别的数据同步。梳理了一些 mysql 与 es 间数据同步的常见方案。同步方案mysql 与 es 数据同步，目前方案主要有：双写写 mysql 的
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2023-08-31 06:49:11
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分析各种搜索的优劣势（es、solr、sphinx、mysql like）2016-08-18 11:541.mysql的like 简单的关键字搜索。不适合全文索引搜索。sphinx配置很麻烦，但是适合全文搜索。 - 入末2.sphinx和lucene本质都是倒排索引shpinx更新太麻烦虽然后面有增量索引，太难用了重建索引耗时太久实际上，如果不是很复杂，可以用mysql和redis实现
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2024-07-28 17:54:16
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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.
环境：ElasticSearch7.8.0 + logstash7.8.0方案1 方案：db + logstash + elasticsearch优点：简单, 只需要简单配置即可。 缺点：⑴ 有一定的延迟⑵ 数据量大或是定时时间比较短那么会对数据库造成一定的压力。方案2 方案：实时双写。在业务系统中做业务保存或是更新操作时，同时向es中做保存或更新。优点：实时性好缺点：耦合性强，对业务系
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2024-05-16 04:16:56
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