如何避免 OOM 异常
OOM 内存溢出，想要避免 OOM 异常首先我们要知道什么情况下会导致 OOM 异常。
1、图片过大导致 OOM
Android 中用 bitmap 时很容易内存溢出，比如报如下错误：Java.lang.OutOfMemoryError :bitmap size exceeds VM budget。
解决方法：方法 1： 等比例缩
这里分享一个ES2.X升级到ES5.X带来的天坑问题结论先行先上结论(最佳实践)es5以后版本 对于某个字段
1.字段用于terms查询,则字段定义为keyword类型,
如果定义为数值类型(number,long,short等)会有严重的性能问题
,查询耗时会很长
2.字段用于range查询,则字段定义为数值类型
3.如果该既要terms查询又要范围查询查询,
可以使用multi field
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2024-09-15 15:35:29
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然后不管你怎么输入，3次以后都会出现这个 Unauthorized 其实这就是orcal的一个服务占了TOMCAT 8080端口，这个服务叫OracleServiceICSS，如图,右键 我的电脑 -> 管理 -> 服务和应用程序 -> 服务，可以看到下图 你只要把这个服务停止就可以了，但是如果你停止了，好像其他局域网的人就不能访问你的数据库了，我们做项目的
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2024-05-31 18:11:46
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一、为何要搭建 Elasticsearch 集群凡事都要讲究个为什么。在搭建集群之前，我们首先先问一句，为什么我们需要搭建集群？它有什么优势呢？（1）高可用性Elasticsearch 作为一个搜索引擎，我们对它的基本要求就是存储海量数据并且可以在非常短的时间内查询到我们想要的信息。所以第一步我们需要保证的就是 Elasticsearch 的高可用性，什么是高可用性呢？它通常是指，通过设计减少系统
现状最佳实践 ES5_jQ前 + ES6_React后 （浏览器） ， ① TS 太像 C# ，只看DENO成败。② Kotlin => JS 这种隔山打牛方式，估计不能完全抛弃 JS 。优势在于 Spring Boot 和 Android App（不是安卓）③ Go Rust 的 WASM 技术
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2024-08-16 18:32:29
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目录一、简介二、为什么叫倒排索引三、倒排索引内部结构倒排列表（Postings List）增量编码压缩（Frame Of Reference）位图压缩算法（Roaring Bitmap）一、简介Elasticsearch 是建立在全文搜索引擎库 Lucene 基础上的搜索引擎，它隐藏了 Lucene 的复杂性，取而代之的提供一套简单一致的 RESTful API，不过掩盖不了它底层也是 Lucen
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2024-03-24 12:22:58
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今天让我们简单看下802.1x的基本配置。我们先考虑一下配置接口的授权方式：接口的802.1x认证授权方式，支持自动识别、强制授权以及强制非授权三种授权方式。自动识别模式是指，接口状态为非授权状态，此状态下，仅允许收发EAPOL报文，不允许用户访问网络资源；认证通过后，接口类型转换为授权状态，则可以实现对于资源的正常访问。建议正常情况下将接口设置为该模式。强制授权模式下，接口处于授权状态，允许用户
IO性能优化 应用程序优化 用追加写代替随机写，减少寻址开销，加快 I/O 写的速度 借助缓存 I/O ，充分利用系统缓存，降低实际 I/O 的次数。 &nbs
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2024-09-11 18:43:04
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RestClient(操作索引库)ES官方提供了各种不同语言的客户端，用来操作ES。这些客户端的本质就是组装DSL语句，通过http请求发送给ES。官方文档地址：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/index.html其中的Java Rest Client又包括两种：Java Low Level Rest ClientJava
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2024-02-20 10:49:41
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ESDB：实时处理极不均衡的工作负载摘要 随着云计算的快速发展，多租户数据库的有效管理已经成为云服务提供商的一个重要挑战。这对阿里巴巴来说尤其重要，因为阿里巴巴拥有一个分布式多租户数据库，支持世界上最大的电子商务平台之一。它为数以千万计的卖家作为租户提供服务，并支持来自数以亿计的买家的交易。买家固有的不平
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2024-10-17 07:27:31
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es集群的安装配置1. 集群的部署步骤2.集群的应用2.1 操作指令:2.2 数据插入：2.3 指定分片和副本数目2.4 分词器： 1. 集群的部署步骤集群状态颜色： 绿色:所有条件都满足，数据完整，副本满足 黄色:数据完整，副本不满足 红色:有索引里的数据出现不完整了 紫色:有分片正在同步中192.168.80.90sjk1192.168.80.91sjk2192.168.80.92sjk3
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2024-03-20 07:55:21
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一、ES性能优化在前面的文章我们系统的对ES进行了讲解，包括rest方式操作ES、集群、水平扩容、常见几种分词器的使用、以及Java客户端的操做，本篇文章我们一起来学习下ES的性能优化。二、索引刷新频率 refresh_interval在 elasticsearch 中，写入和打开一个新段的轻量的过程叫做 refresh 。 默认情况下每个分片会每秒自动刷新一次。这就是为什么我们说 elastic
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2024-02-27 21:17:26
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一、问题背景问题是这样的，运维和我反映，说我的调度项目实例cpu负载非常高，让我看看啥问题。 背景：有两个调度实例进程，另一个调度实例cpu负载正常。调度中心的实例，调度任务只会在凌晨执行，现在是白天，怎么会高呢？很奇怪当天我有个调度任务执行后日志停留在等待线程池执行。我终止重新执行，执行成功了。前一天有个更新es的定时任务，es日志报错。被手动终止了（数据量：6个月 * 2000w/月）（线程
作者简介向晨，携程资深数据库工程师；布莱德，携程技术专家；皓月，携程技术培训生；一、背景携程自2013年开始使用Redis，旧时期为Memcached和Redis混用状态。由于Redis在处理性能，可储存key的多样化上有着显著的优势，2017年开始，Memcached全部下线，全公司开始大规模使用Redis。Redis实例数量也由刚开始的几十个增长到几万个，数据量达到百TB规模。作为Redis的
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2024-08-27 17:54:08
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IO 模型传统 IO读写 磁盘IO主要的延时是由（以15000rpm硬盘为例）： 机械转动延时（机械磁盘的主要性能瓶颈，平均为2ms） + 寻址延时（2~3ms） + 块传输延时（一般4k每块，40m/s的传输速度，延时一般为0.1ms) 决定。（平均为5ms）/**
* 传统的IO读取
* @param oriS
IO 性能对于一个系统的影响是至关重要的。一个系统经过多项优化以后，瓶颈往往落在数据库；而数据库经过多种优化以后，瓶颈最终会落到 IO 。而 IO 性能的发展，明显落后于 CPU 的发展。 Memchached 也好， NoSql 也好，这些流行技术的背后都在直接或者间接地回避 IO 瓶颈，从而提高系统性能。
IO 系统的分层：
三层结构
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精选
2011-10-05 14:12:24
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IO性能对于一个系统的影响是至关重要的。一个系统经过多项优化以后，瓶颈往往落在数据库；而数
原创
2022-07-20 07:02:58
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在前面事务里面讲过Redis是一个单线程应用程序，当然我们比较有代表性的单线程还有Node.js、Nginx等。那么既然是单线程的为什么还这么快呢？Redis的数据都在内存里面，所有的运算都是内存级别，处理数据是非常快速的，所以这里得注意一些复杂度为O(n)的指令，可能会导致服务器卡顿。那么Redis是一个单线程是如何处理并发客户端的连接呢？这就是接下来要讲的非阻塞IO、多路复用和事件轮询API。
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2023-07-25 17:42:12
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1.简介java.io 包几乎包含了所有操作输入、输出需要的类。所有这些流类代表了输入源和输出目标。java.io 包中的流支持很多种格式，比如：基本类型、对象、本地化字符集等等。一个流可以理解为一个数据的序列。输入流表示从一个源读取数据，输出流表示向一个目标写数据。Java 为 I/O 提供了强大的而灵活的支持，使其更广泛地应用到文件传输和网络编程中。Java 的 I/O 大概可以分成以下几类：
IO性能对于一个系统的影响是至关重要的。一个系统经过多项优化以后，瓶颈往往落在数据库；而数据库经过多种优化以后，瓶颈最终会落到IO。而IO性能的发展，明显落后于CPU的发展。Memchached也好，NoSql也好，这些流行技术的背后都在直接或者间接地回避IO瓶颈，从而提高系统性能。IO系统的分层： 1. 三层结构上图层次比较多，但总的就是三
原创
2015-12-07 14:21:12
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