epoll真正实现高并发服务器epoll是IO模型中的一种,属于多路复用IO模型；select也是一种多路复用的IO模型,但是其单个select最多只能同时处理1024个socket,效率实在算不上高注意：epoll仅在linux中可用select实现并发的思路：1.当网卡收到数据后会现将数据写入到缓冲区2.发送中断信号给CPU3.CPU执行中断程序,将数据从内核copy到socket的缓冲区4.
线程池—FutureTask源码解析简介在学习线程池之前，需要先学习一下 FutureTask，因为线程池 submit 的结果就是 FutureTask。那么什么是 FutureTask，其表示一个未来的任务。也就是说这个任务比较耗时，当前调用线程会阻塞拿到这个结果。FutureTask 接口继承体系FutureTask 实现了 Future 和 Runnable 接口，又能执行，又能拿到执行结
代价较小的批量操作与 mget 可以使我们一次取回多个文档同样的方式， bulk API 允许在单个步骤中进行多次 create 、 index 、 update 或 delete 请求。 如果你需要索引一个数据流比如日志事件，它可以排队和索引数百或数千批次。bulk
下载最新版ElasticSearch。 下载地址:https://www.elastic.co/cn/downloads/。并上传到CentOS上的/usr/local目录下。解压刚刚下载的ElasticSearch的压缩包tar -zxf elasticsearch-7.12.0-linux-x86_64.tar.gz修改Linux系统的限制配置a. 修改系统中允许应用最多创建多少文件等的限制权
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2024-06-05 15:34:17
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业务背景该业务是报表查询类业务：要求从销售出库数据（存储于ElasticSearch索引中）中，按照管理者分组聚合查询各个管理者一定时间段内的动销汇总数据，如出库金额、毛利率等。
但由于出库单索引中，只记录了每条出库记录的货主（商品持有人），而没有记录这些商品持有人的管理者（因为管理者和货主的关系是可变动的），因此无法直接按照管理者聚合，只能将先查出每个管理者所附属的货主，再把这些货主作为条件到E
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2024-07-13 09:39:04
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# 使用 Spark 实现 ES Bulk 线程数的步骤指南
在大数据处理的场景中，我们经常面临将数据批量写入 Elasticsearch（ES）的需求。Spark 提供了强大的数据处理能力，而与 Elasticsearch 结合使用，可以达到高效的数据更新和写入。本文将指导初学者如何在 Spark 中实现 Elasticsearch Bulk 写入的线程控制。
## 整个流程
| 步骤 |
每个Elasticsearch节点内部都维护着多个线程池，如index、search、get、bulk等，用户可以修改线程池的类型和大小，线程池默认大小跟CPU逻辑一致 一、查看当前线程组状态curl -XGET 'http://localhost:9200/_nodes/stats?pretty' "thread_pool" : {
"bulk" : {
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2024-02-28 12:51:10
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分片策略分片数制定每个分片占用的硬盘容量不超过 32G，如果索引的总容量在 500G 左右，那分片大小在 16 个左右即可；一般都设置分片数不超过节点数的 3 倍；推迟分片分配对于节点瞬时中断的问题，默认情况，集群会等待一分钟来查看节点是否会重新加入，如果这个节点在此期间重新加入，重新加入的节点会保持其现有的分片数据，不会触发新的分片分配。这样就可以减少 ES 在自动再平衡可用分片时所带来的极大开
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2024-02-08 08:04:17
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ThreadPool部分Elasticsearch 内部使用了线程池，通过这些线程池之间的合作完成工作，在需要时传递工作。一般来说你不需要调整和优化线程池。但是有时候你看着这些线程池的状态，对你掌握你的集群行为是很有帮助的。这有十几个线程池，他们的格式都是类似的： "index": {
"threads": 1,
"queue": 0,
"active"
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2024-04-24 21:40:28
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# 学习如何使用Python进行Elasticsearch Bulk操作
## 引言
Elasticsearch是一个分布式搜索引擎，支持文档存储和全文搜索。在处理大批量数据时，使用Bulk API可以显著提高性能和减轻负担。本文章将带领您完成使用Python实现Elasticsearch Bulk操作的流程。
## 流程概述
以下是使用Python进行Elasticsearch Bulk
原创
2024-10-04 04:04:19
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在 CRUD 章节，我们已经知道 ES 的数据写入是如何操作的了。喜欢自己动手的读者可能已经迫不及待的自己写了程序开始往 ES 里写数据做测试。这时候大家会发现：程序的运行速度非常一般，即使 ES 服务运行在本机，一秒钟大概也就能写入几百条数据。这种速度显然不是 ES 的极限。事实上，每条数据经过一次完整的 HTTP POST 请求和 ES indexing 是一种极大的性能浪费，为此，ES 设计
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2024-10-28 11:43:58
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归并线程配置segment 归并的过程，需要先读取 segment，归并计算，再写一遍 segment，最后还要保证刷到磁盘。可以说，这是一个非常消耗磁盘 IO 和 CPU 的任务。所以，ES 提供了对归并线程的限速机制，确保这个任务不会过分影响到其他任务。在 5.0 之前，归并线程的限速配置 indices.store.throttle.max_bytes_per_sec&
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2024-06-01 02:18:48
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基于udp协议：IGMP,DNS,TFTP,PIP,BOOTP,DHCP,SNMP,NFS,IP电话的专有协议，流式多媒体通信（专用协议）基于TCP协议 ：SMTP,WWW,FTP,TELENT. 无线网加密方法安全性由低到高：MAC地址过滤，WEP，WPA,WPA2 ESB、RUP、EJB、PERT技术说明ESB 全称为Enterprise Service Bus，即企业服务
概念解析CURD 操作CURD 操作都是针对具体的某个或某些文档的操作，每个文档的 routing 都是确认的，所以其所在分片也是可以事先确定的。该过程对应 ES 的 Document API。新建（C）： 指对某个文档进行索引操作的过程。检索（R）： 指从 ES 中获取某个或多个特定文档的过程。删除（D）： 指从 ES 中删除某个文档让其不再可被搜索。更新（U）： 指在 ES 中更新某个文档的过
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2024-08-28 22:12:44
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每个Elasticsearch节点内部都维护着多个线程池，如index、search、get、bulk等，用户可以修改线程池的类型和大小，线程池默认大小跟CPU逻辑一致 一、查看当前线程组状态curl -XGET 'http://localhost:9200/_nodes/stats?pretty' "thread_pool" : {
"bulk" : {
原创
2023-08-03 22:36:24
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本课时我们主要讲解如何选择适合自己的阻塞队列。他山之石，可以攻玉。对于如何选择最合适的阻塞队列这个问题，实际上线程池已经率先给我们做了表率。线程池有很多种，不同种类的线程池会根据自己的特点，来选择适合自己的阻塞队列。所以我们就首先来复习一下这些非常经典的线程池是如何挑选阻塞队列的，借鉴它们的经验之后，我们再去总结一套规则，来归纳出自己在选取阻塞队列时可以对哪些点进行考虑。线程池对于阻塞队列的选择下
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2024-10-09 10:41:28
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线程池满了如何处理及spring参数设置： 多线程的问题，不仅仅考虑在代码中用线程池，在spring等上也许配置并发问题也不是，单纯的在代码中同步，数据库zk等，也不仅仅是在nginx，tomcat调优也在jvm数据库有样的设置地方 线程池简介自JDK1.5，Java吊炸天的并发包就提供线程池java.util.concurrent.ThreadPool
接到现场报告，MongoDB向ES同步数据延迟越来越大，有的已经超过10个小时，造成客户新加入的用户无法被搜索出来。由于在系统中ES类似于数仓，很多统计和第三方接系统都需要从ES获取数据，所以也影响了一些其他依赖ES数据的功能和业务。架构简图tomcat------日志数据----->logstash-------日志数据--->| E 
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2024-04-14 12:50:12
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文章目录前言一、bulk概述1.1 基础概念1.2 bulk语法1.3 操作类型二、使用示例2.1 批量插入2.2 批量更新2.3 批量删除总结 前言本篇文章主要总结如何使用bulk对es进行批量操作一、bulk概述1.1 基础概念bulk是es提供的一种批量增删改的操作API。1.2 bulk语法bulk对JSON串的有着严格的要求。每个JSON串不能换行，只能放在同一行，同时，相邻的JSON
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2024-03-27 17:12:06
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文章目录1. maven配置2. 等值查询3. 范围查询4. 模糊查询5. 多条件查询6. 集合查询7. 使用should查询8. should和must配合查询9. 有值查询10. 分页查询11. ES脚本查询 开发过程中多使用ES的javaAPI，通过javaAPI来对ES的索引进行操作，对ES的操作一般都是通过构建QueryBuilder对象来进行操作。下面介绍几种QueryBuilder
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2024-03-19 09:49:54
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