网罗Elasticsearch最佳实践，实际应用场景中常见错误要预知和避免，以最大化提升集群性能。1、采用动态Mapping如果不定义Mapping，Elasticsearch会根据输入的数据，创建对应的Mapping，这看起来非常完美，但是Elasticsearch的动态Mapping并不总是精确的。动态Mapping对于入门很有用，但在某些时候您需要结合业务数据指定Mapping。举例1：5.
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2024-07-25 13:25:35
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当使用index API更新文档的时候，我们读取原始文档，做修改，然后将整个文档(whole document)一次性重新索引。最近的索引请求会生效——Elasticsearch中只存储最后被索引的任何文档。如果其他人同时也修改了这个文档，他们的修改将会丢失。很多时候，这并不是一个问题。或许我们主要的数据存储在关系型数据库中，然后拷贝数据到Elasticsearch中只是为了可以用于搜索
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2024-06-24 07:33:55
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这段代码明明很简单，日常跑的都没问题，怎么一大促就卡死甚至进程挂掉？大多是因为设计时，就没针对高并发、高吞吐量case考虑过内存管理。1 自动内存管理机制的实现原理内存管理主要考虑：1.1 申请内存计算要创建对象所需要占用的内存大小在内存中找一块儿连续并且是空闲的内存空间，标记为已占用把申请的内存地址绑定到对象的引用上，这时候对象就能使用1.2 内存回收内存回收大概做这俩事：找出所有可回收对象，将
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精选
2022-09-10 15:10:42
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这段代码明明很简单，日常跑的都没问题，怎么一大促就卡死甚至进程挂掉？大
原创
2022-09-17 07:35:43
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这次我们来看一下angular的Sandboxing Angular Expressions。关于内置方法的，核心有两块：Lexer和Parser。其中大家对$parse可能更了解一点。好了不多废话，先看Lexer的内部结构：1.Lexer//构造函数
var Lexer = function(options) {
this.options = options;
};
//原型
Lexer.
最近由于需要在接触一堆概念，从SOA、ESB到EDA、CEP、事件流、规则引擎流程引擎等，有些混乱也有些似懂非懂。自我梳理之。 SOA先引用一段百度百科的解释：“是一个组件模型，它将应用程序的不同功能单元（称为服务）通过这些服务之间定义良好的接口和契约联系起来。接口是采用中立的方式进行定义的，它应该独立于实现服务的硬件平台、操作系统和编程语言。这使得
问题重现2020年新年伊始，排查一个线上GC问题。最直观的现象就是，1月2号线上一个Elasticsearch查询服务突然报警，几乎同时业务反馈某实时报表数据查询页面报错。同时看到后台日志java.lang.OutOfMemoryError: GCoverheadlimitexceeded,Eurake注册服务页面也已经没有检测到心跳，主动把此服务从注册中心列表服务剔除。情况紧急，此服务集群节点第
一.Elasticsearch优化1、内存优化 在config/jvm.options中进行配置
修改配置项为尽量大的内存：
ES_MIN_MEM=8g
ES_MAX_MEM=8g
两者最好改成一样的，否则容易引发长时间GC（stop-the-world） elasticsearch默认使用的GC是CMS GC
如果你的内存大小超过6G，CMS是不给力的，容易出现stop-the-wor
const user = {
firstName:“Joseph”,
lastName:“Kuruvilla”,
age:38,
address:{
number:“239”,
street:“Ludwig Lane”,
city:“Chennai”,
zip:“600028”,
prop1:{
prop2:{
prop3:{
prop4:{
value:‘sample’
霍明明 360云计算 女主宣言本文作者霍明明负责 360 HULK 云平台虚拟化和容器化服务的技术布道和解决方案推广等工作。本文主要探究的 OOM Killer 是一个内核功能，当宿主机内存不足时，会使用一系列启发式技术来选择杀死一个进程。本文最先发布于 opsdev, 转载已获取作者授权。PS：丰富的一线技术、多元化的表现形式，尽在“HULK一线技术杂谈”，点关注哦！前言虚拟机被 OOM 应该
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2021-03-21 21:02:48
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虚拟机被 OOM 应该是运维 Iaas 平台人员经常会遇到的一个问题。前段时间我们就遇到了某几个业务的虚拟机频繁被 OOM 的情况，今天我们来一起看下是什么原因。
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2021-07-07 11:33:36
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首先，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。业务场景保存7天索引，每天有400G~500G。发现ES时不时的OOM(out of memory)和重启。当索引超过500G的时候，ES重启到加载所有分
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2024-02-22 07:40:08
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WSO2 ESB 5.0.0 最低高可用性部署一、高可用性部署（HA）二、数据库配置1、配置驱动 jar 包2、创建用户数据库和注册表数据库三、节点配置节点 1 配置1、配置数据源2、在节点间共享用户存储3、配置注册表4、开启 Hazlecast 集群5、在接收器中开启集群 CEP节点 2 配置1、复制节点1作为副本2、修改配置文件四、基于 SVN 的部署同步器1、下载 svnkit-all-1
记录利用mendeley在word导入文献的过程。1.安装插件 关闭word文档，在mendeley软件中安装word插件：Tools –>Install Ms Word Plugin。2.引用文献步骤 （1）先将文献导入到mendeley软件； （2）在word需要插入引用的地方，依次点击Insert Citation->Go To Mendeley->Cite； （3）插入文
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2024-09-26 14:39:48
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最近开发了个ES项目，由于是第一次开发，因此在上线时遇到了一堆坑，现总结如下。一、Java项目报错“all shards failed”上线后，好多java中查询ES的接口都报这个错，导致前端数据直接显示"N/A"了；尴尬的一批。 大概是java代码中用到了聚合的地方报错，记不清了； 总之原因就是生产数据比测试多太多，因此测试的时候没报错，生产报错了； 解决方法就是修改ElasticSearch的
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2024-09-23 11:37:44
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前面两课我们了解了ES的基本概念并且学会了安装ES，这节课我们就来讲讲ES基本的增删改查；ES主要对外界提供的是REST风格的API，我们通过客户端操作ES本质上就是API的调用。在第一课我们就讲了索引、类型和文档的含义，它们分别对应MYSQL的数据库、表和一行数据。所以，我们在讲ES的API时，大家可以按照MYSQL的SQL语句对应做理解。 ES Restf
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2024-09-23 15:44:36
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背景上游调用方，反馈当前welink-front服务不可用；临时解决办法手动重启welink-front服务，重启之后观测到业务日志正常刷，说明该问题暂时得到了解决；但没过多久，上游调用方的同学又找来了，反馈当前服务又不可用了，果然该来的总是会来；现象直接jmap -heap [pid]打印堆内存大小，瞧着内存使用情况挺正常的； gc日志显示，当前java服务在频繁的进行FullGC； 这里有个点
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2023-08-26 16:51:56
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设计模式学习笔记之 Composite Composite模式的目的是让用户在处理同一系列的简单和复杂对象时（复杂对象可能包含简单对象），可以采用一致的方式，而不是区别简单和复杂对象再进行不同的操作，即解除了复杂的对象的内部结构与用户代码之间的耦合关系。 在遥远的艾泽拉斯大陆(wow病又发
通过本文，你将系统掌握常用的指标聚合，了解每种指标聚合的使用场景和语法。本文知识导航ps：因为篇幅问题，TeHero在文章中就只通过示例进行简单讲解，涉及其他的注意事项，重要参数等，见xmind截图，毕竟一图胜千言！01 写在前面通过上图我们可以看到，一共有18种类型的 Metrics Agg，而且这只是ES7.7.1，TeHero是在6月初安装的ES，当时最新版就是7.7.1，但是半个
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2024-03-25 20:43:06
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1、ES的两种上下文1）Query context 查询上下文查询子句关注“此文档与该查询子句的匹配程度如何？”，除了确定文档是否匹配之外，查询子句还计算_score元字段中的相关性得分 。2）Filter context过滤器上下文查询子句关注“此文档是否与此查询子句匹配？" ，答案很简单，是或否，不计算分数。过滤器上下文主要用于过滤结构化数据。2、Bool query 简介布尔查询映射到Luc
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2024-03-25 05:06:40
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