Elasticsearch集群优化版本配置：ES版本：7.16.1OS内存64G。1、磁盘选择Elasticsearch重度使用磁盘，磁盘的效率越高，Elasticsearch的执行效率就越高。 优化磁盘： 1）使用SSD（固态硬盘）。 2）使用RAID0模式，即将连续的数据分散到多个硬盘存储，这样可以并行进行IO操作。代价是一块硬盘发生故障就会引发系统故障。 3）不要使用远程挂载的存储。即在ES
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2024-09-19 20:25:51
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4. 强制段合并 代码入口：org.elasticsearch.action.admin.indices.forcemerge.TransportForceMergeAction#shardOperation 对于待合并处理的分片，需要先校验该分片的状态/**
* 判断分片状态是否为STARTED，如果已被关闭或异常，则无法merge
*/
protected final void ve
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2024-05-17 03:04:43
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1. Lucene分段当Elasticsearch接收到应用发送的文档时，他会将其索引到内存中称为分段（segments）的倒排索引，这些分段不能被改变，只能被删除，这是为了系统更好的缓存分段，较小的分段会定期合并为较大的分段，合并后的分段会被标记删除。然后这些分段会不时的写入磁盘。Elasticsearch对分段的处理有以下几种方式：刷新（refresh）和冲刷（flush）的频率：刷新会让 E
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2024-05-06 11:51:27
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Elasticsearch索引(elasticsearch index)由一个或者若干分片(shard)组成，分片(shard)通过副本(replica)来实现高可用。一个分片(share)其实就是一个Lucene索引(lucene index)，一个Lucene索引(lucene index)又由一个或者若干段(segment)组成。所以，当我们查询一个Elasticsearch索引时，查询会在
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2024-07-19 09:01:16
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不是教程，随心记
分段存储，不允许修改：
删除只是标记，修改是先增加再删除
对于很少update是很友好的，但是如果频繁update，则会效率低下
先写请求日志再延迟分析和加载，可以提高建立索引和写磁盘的性能，但是查询会有时延
段合并：
Elasticsearch 通过在后台定期进行段合并来解决这个问题。小的段被合并到大的段，然后这些大的段再被合并
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2024-03-19 00:02:00
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title: ElasticSearch之深度应用及原理剖析author: Xonitags:搜索引擎Elasticsearchcategories:搜索引擎Elasticsearchabbrlink: 5a1f6e0b第2节 索引文档存储段合并机制（segment merge、policy、optimize）2.1 段合并机制(重点)由于自动刷新流程每秒会创建一个新的段 ，这样会导致短时间内的段
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2024-03-20 20:47:49
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在讲 segment 之前，我们先用一张图了解下 ES 的整体存储架构图，方便后面内容的理解：一、segment文件的合并流程：当我们往 ElasticSearch 写入数据时，数据是先写入 memory buffer，然后定时（默认每隔1s）将 memory buffer 中的数据写入一个新的 segment 文件中，并进入 Filesystem cache（同时清空 memory buffer
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2024-02-28 11:30:31
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推荐算法示例Optimal merge pattern最佳合并模式是与将两个或多个已排序文件合并到单个已排序文件中有关的模式。 可以通过双向合并方法完成这种合并。 If we have two sorted files containing n and m records respectively then they could be merged together, to obtain one
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2024-04-16 14:43:39
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归并排序介绍归并排序(MERGE SORT)是利用归并的思想实现的排序方法，该算法采用经典的分治(divide- and- conquer)策略(分治法将问题分(divide) 成一些小的问题然后递归求解，而治(conquer)的阶段则将分的阶段得到的各答案”修补”在一起，即分而治之)。也就是该算法的核心思想是分治思想动态图解我们发现我们的分并没有做什么其他的功能，只是将我们的数组拆分开来为我们下
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2024-06-04 05:25:18
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本文翻译链接Elasticsearch: How to avoid index throttling, deep dive in segments merging 如何避免索引调节，深入分析段合并 本文是基于ES5.5.0和Lucence6.6。 什么是索引段、段合并的时间和原因，以及正确的配置对如何管理好ES集群至关重要。 如果你的集群十分庞大，那默认的配置可能并不管用。不大确定为什么合并
目录一、合并请求1. 批量操作（bulk）2. 多条搜索和多条获取二、优化Lucene分段的处理1. refresh和flush2. 合并以及合并策略三、缓存1. 过滤器和过滤器缓存2. 分片查询缓存3. JVM堆和操作系统缓存四、其它的性能权衡1. 非精确匹配2. 脚本3. 网络4. 分页《Elasticsearch In Action》学习笔记。一、合并请求1. 批量操作（bulk）（1）批量
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2024-04-20 20:58:07
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前言1.Elasticsearch 是一个分布式的 RESTful 风格的搜索和数据分析引擎。（1）查询 ： Elasticsearch 允许执行和合并多种类型的搜索 — 结构化、非结构化、地理位置、度量指标 — 搜索方式随心而变。（2）分析 ： 找到与查询最匹配的十个文档是一回事。但是如果面对的是十亿行日志，又该如何解读呢？Elasticsearch 聚合让您能够从大处着眼，探索数据的趋势和模式
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2024-05-17 21:01:49
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首选，说明笔者的机器环境（不结合环境谈解决方案都是耍流氓）: cpu 32核，内存128G，非固态硬盘： RAID0 (4T * 6)，单节点，数据量在700G到1800G，索引15亿~21亿。敖丙大人，在蘑菇街，可多集群分片，固态硬盘，比不起啊。转载请注明出处： 业务场景:保存7天索引，每天有400G。发现ES时不时的OOM，和重启。当索引超过500G的时候，ES重启到加载
_forcemerge API 使用说明 文章目录_forcemerge API 使用说明强制合并segment文件API 语法可选参数多索引操作使用案例查找存在删除文档的索引查看线程池情况查看segment情况查看任务1 只进行已删除的合并2 没有限制最大segment数的合并3 限制最大segment数的合并注意点源码分析 强制合并segment文件force merge API 允许通过 A
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2024-07-06 19:24:12
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强制合并的功能为强制合并一个或多个索引，目的是通过索引合并达到减少段的数量，通过POST方法执行_forcemerge API。强制合并请求在没有执行完成之前，请求会一直被阻塞，直到执行完成才会返回，如果期间该HTTP请求由于网络或者其它原因被断开，合并请求将继续在后台执行，直到完成或发生异常结束。如果已经有强制合并正在执行，后续发起的强制合并请求将被会阻塞，直到当前正在执行的合并请求执行完后才执
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2024-02-27 20:17:25
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对象合并 在 JavaScript 中，可以使用不同的方法来合并对象的属性。这样可以将两个或多个对象的属性合并到一个新的对象中。这是在编程中常见的一种操作，尤其在处理配置、选项或数据更新时非常有用。以下是几种常见的对象合并方法：1. 使用 Object.assign() 方法：const obj1 = { a: 1, b: 2 };
const obj2 = { c: 3, d: 4 };
c
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2024-10-14 14:37:07
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1.扩展运算符（…）把数组转成逗号分割的参数列表通过…可以获取数组的所有值复制数组var arr1 = [1,2,3];
var arr2 = [...arr1];
console.log(arr2); //[1,2,3]合并数组var a = [1,2,3];
var b = [4,5,6];
var c = [6,7,8];
// ES5
va
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2024-07-15 17:22:46
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03 Elasticearch 注意要点：这三点你不得不知02 讲中我们提到 Elasticsearch 能在短时间内搜索、分析大量数据，并作为查询数据的存储系统。坦白地说，Elasticsearch 确实是个好东西，毕竟它在分布式开源搜索和分析引擎中处于领先地位。不过它也存在不少的坑，以至于我身边几个好朋友经常跟我抱怨 ES 多么多么不好用。对于 Elasticsearch 而言，我们想掌握好这
字符串常用方法合并 除了+号 concat()才是正经的合并字符串的方法复制 repeat(n)查找 1. indexOf() 找到了返回字符所在的下标，找到第一个匹配的字符串，找不到返回-1 2. lastIndexOf() 取最后一个匹配字符串下标，也是从左向右删除和修改 1. replace
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2024-04-07 10:42:05
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一.简单介绍 所以构建一个优秀的APP,缓存是非常重要的一个环节。
二.处理方案 这样以此类推，内存中的数据和缓存的数据保持一致。
当用户又一次下拉刷新界面时，会出现两种情况：
第一种情况比較简单。数据变动小于一页。说明刷新返回的数据加上缓存的数据就能够构建出用户的所有数据，所以此
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2024-06-08 17:26:11
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