前言想不到又到周末了,周末的时间要抓紧学习才行,前几天我们学习了iScroll几点基础知识:1. 【iScroll源码学习02】分解iScroll三个核心事件点2. 【iScroll源码学习01】准备阶段3. 【iScroll源码学习00】模拟iScroll今天我们来学习其事件机制以及滚动条的实现,完了后我们iScroll就学习的差不多了,最后会抽离iScroll的精华部分组成一个阉割版iScro            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-03-26 09:58:37
                            
                                81阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            一、 ES搜索两阶段简介ES的搜索是分2个阶段进行的,即Query阶段和Fetch阶段。 Query阶段比较轻量级,通过查询倒排索引,获取满足查询结果的文档ID列表。 Fetch阶段比较重,需要将每个shard的结果取回,在协调结点进行全局排序。  通过From+size这种方式分批获取数据的时候,随着from加大,需要全局排序并丢弃的结果数量随之上升,性能越来越差。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-02-28 13:45:23
                            
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            Hello! 我是小小,今天开始本周的第二篇,本周第二篇主要内容是关于Elasticsearch面试相关的Java相关问:Elasticsearch 使用 ES_JAVA_OPTS 环境变量来配置JVM,比较常用的配置为 Xms,最小堆内存,Xmx,最大堆内存,设置的建议是什么?答:这两个值的最佳实践是替换2g为使用物理机或者虚拟机的内存的一半分布式相关问:分布式一般使用几个节点:答:分布式            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-07-19 07:23:43
                            
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            Scrollsearch 请求返回一个单一的结果“页”,而 scroll 滚动并不是为了实时的用户响应,而是为了处理大量的数据,例如,为了使用不同的配置来重新索引一个 index 到另一个 index 中去。 client 支持:Perl 和 Python注意:从 scroll 请求返回的结果反映了 searchscroll 参数,这可以告诉 Elasti            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            基于scroll滚动技术实现大数据量搜索如果一次性要查出来比如10万条数据,那么性能会很差,此时一般会采取用scroll滚动查询,一批一批的查,直到所有数据都查询完为止。scroll搜索会在第一次搜索的时候,保存一个当时的视图快照,之后只会基于该旧的视图快照提供数据搜索,如果这个期间数据变更,是不会让用户看到的采用基于_doc(不使用_score)进行排序的方式,性能较高每次发送scroll请求,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            做过移动端开发的应该多少听过iscroll,iscroll是用来模拟移动端滚动效果的库 iscroll的出现 移动app的布局一般是顶部header+固定高度内容区+footer  这种需求在PC端很简单,header、footer用固定定位,content设置上下margin和overflow:scroll,就ok了,木有啥问题 但是在移动端,首先关于position:fixed,这篇文章对于            
                
         
            
            
            
            Elasticsearch Scroll和Slice Scroll查询API使用案例the best elasticsearch highlevel java rest api-----bboss     本文内容基本scroll api使用基本scroll api与自定义scorll结果集handler函数结合使用slice api使用(并行/            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            介绍:ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发的,并作为Apache许可条款下的开放源码发布,是当前流行的企业级搜索引擎。设计用于云计算中,能够达到实时搜索,稳定,可靠,快速,安装使用方便。揭面架构图 架构各模块介绍Lucence Directory            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1.官方api1.Scroll概念Version:6.1英文原文地址:Scroll当一个搜索请求返回单页结果时,可以使用 scroll API 检索体积大量(甚至全部)结果,这和在传统数据库中使用游标的方式非常相似。不要把 scroll 用于实时请求,它主要用于大数据量的场景。例如:将一个索引的内容索引到另一个不同配置的新索引中。2.Client support for scr            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            ScanScroll 的特点优点速度快大数据量缺点不支持排序不支持分页不支持评分不支持续查   
 使用场景性能优越,但是分析能力弱。所以会有,比如把ES的数据拉到Hadoop集群去分析计算的需求,当然这个已经有现成的插件了,不出所料也是用的SCAN。如果SCAN遭遇BULK, 也就是ES到ES的话,它有另一个更熟悉的名字叫 复制表。   
 使用方法def scanTest():
    sea            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                   Elasticsearch 是一个实时的分布式搜索与分析引擎,被广泛用来做全文搜索、结构化搜索、结果分析。在实际应用中有时需要遍历某个索引的全部数据,这时使用分页检索的形式效率会比较差。      分页检索即from-size形式,from指的是从哪里开始拿数据,size是结果集中返回的文档个数            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-06-28 14:32:05
                            
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            作者: 铭毅天下0、题记Elasticsearch性能优化的最终目的:用户体验爽。关于爽的定义——著名产品人梁宁曾经说过“人在满足时候的状态叫做愉悦,人不被满足就会难受,就会开始寻求。如果这个人在寻求中,能立刻得到即时满足,这种感觉就是爽!”。Elasticsearch的爽点就是:快、准、全!关于Elasticsearch性能优化,阿里、腾讯、京东、携程、滴滴、58等都有过很多深入的实践总结,都是            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            目录背景环境代码添加依赖配置创建实体服务层思路简述后续背景最近项目上有个日志采集,我作为接收端接收udp发送过来的报文数据缓存到es上,然后查询es上的数据分页展示。但是之后我发现es对分页支持很不友好,它分为深分页与浅分页,浅分页就是MySQL里的limit,但是他最大展示长度只能到10000,也就是说当每页100条数据的话,只能翻100页,超过会报错。 所以你要么做限制,尽可能的把数据控制在1            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            使用ElasticSearch的scroll和scan解决大数据集合问题功能:解决在ElasticSearch中大数据集合的查询需求,可以使用scroll scan可以较轻松的遍历elasticsearch的某个index.什么是深度分页?使用es的from和size语法来进行范围取值。 比如size=10&from=5000 ,这就是深度分页的用法。 为了拿到想要的 10个数据,es首先            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            对Rollup的学习使用一、什么是Rollup二、使用rollup二、Rollup配置文件三、使用插件四、Rollup加载npm模块五、Rollup加载CommonJS模块六、代码拆分七、多入口打包总结 一、什么是RollupRollup也是一款ES Module的打包器,它也可以将我们项目当中一些散落的细小模块打包打包为整块的代码,从而使得这些划分的模块可以更好地运行在浏览器环境或者是node            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            创建快照本章节主要展示如何制作正在运行的集群的快照,之后便可以通过恢复快照 API 恢复或者传输数据。 在本章节,你将学会一下内容:使用快照生命周期管理(SLM)自动创建和保留快照手动拍摄快照监控快照进度删除或取消快照备份集群配置文件本章节还提供了创建集群状态专用快照和在不同时间间隔制作快照的技巧。先决条件想要使用 Kibana的 Snapshot and Restore 功能,你必须具备一下权限            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Elasticsearch的scroll用法Java代码实现scollkibana中scoll用法 在某些场景中为了能取得所有的数据,只能使用 scroll 的方式代替Java代码实现scollJAVA scrolls API链接 : Using scrolls in Java.public List<String> scroll(long lastTime,long nowTime            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            search请求只能返回结果的一个单页(10条记录),而scroll API能够用来从一个单一的search请求中检索大量的结果(甚至全部),这种行为就像你在一个传统数据库内使用一个游标一样。 目的不是为了实用用户请求,而是为了处理大量数据。比如为了将一个索引的内容重新插入到一个具有不同配置的新索引中。请求返回的结果反映了初始search请求建立时索引的状态。它就像一个实时的快照,后续对            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            背景:那是年初在某个交付项目,从用户侧获知了一个elastic search作为分布式数据库的一个瓶颈,那就是单次查询量超过了ES的默认单次查询上限10000。在大部分业务下,为了执行ES的数据查询,开发者往往都直接使用了query某个条件获取数据,这些条件对应的数据大多都不会超过10000,因此在一般测试下难以发现这类问题。但系统经过经年累月的使用,数据量在不断增长,又因业务需求不可清除旧数据            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1.插入排序(insertion sort)如图所示,将需要排序的序列,分成已排序的部分,和未排序的部分。循环中,每一次就将当前迭代到的,未排序的第一个元素,插入到在已排序部分中的适当位置。 2.选择排序(selection sort)如图所示,首先便利所有未排序的元素,找出最大的一个,然后与数组中的最后一个交换。下一次迭代就从未排序的元素中,找出最大的一个,与数组中倒数第二个交换,以此            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-03-28 13:08:05
                            
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