图示的冲突过程，其实就是es的并发冲突问题，会导致数据不准确 当并发操作es的线程越多，或者读取一份数据，供用户查询和操作的时间越长，在这段时间里，如果数据被其他用户修改，那么我们拿到的就是旧数据，基于旧数据去操作，就会导致错误的结果1、悲观锁与乐观锁两种并发控制方案 悲观锁(Pessimistic Lock),，每次去拿数据的时候都认为别人会修改，所以每次在拿数据的时候都会上锁，这样别人想拿这个
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2024-04-12 14:53:06
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一直在面阿里，从提前批投蚂蚁中间件与阿里中间件，最后阿里中间件面完了hr，但是很遗憾最后没能进，被调到了盒马。不过最终还是拿到了盒马的offer。期间还面了EMC、网易、携程（水到不行）、美团、拼多多，目前出了美团跟拼多多没有出结果，其他几家公司也都顺利拿到意向，在此回馈一波大家。面经部分出自阿里，其他几家公司有少部分补充，内容是个人整理，如有不对，还请纠正，谢谢！ 网络编程ISO模型与
概述性能优化是个涉及面非常广的问题，不同的环境，不同的业务场景可能会存在不同的优化方案，本文只对一些相关的知识点做简单的总结，具体方案可以根据场景自行尝试。配置文件调优通过elasticsearch.yml配置文件调优内存锁定允许 JVM 锁住内存，禁止操作系统交换出去由于JVM发生swap交换会导致极大降低ES的性能，为了防止ES发生内存交换，我们可以通过锁定内存来实现，这将极大提高查询性能，但
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2024-05-24 14:43:05
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内存使用和GC指标在运行Elasticsearch时，内存是您要密切监控的关键资源之一。 Elasticsearch和Lucene以两种方式利用节点上的所有可用RAM：JVM heap和文件系统缓存。 Elasticsearch运行在Java虚拟机（JVM）中，这意味着JVM垃圾回收的持续时间和频率将成为其他重要的监控领域。JVM heap: A Goldilocks tale&nbs
我们在OpenGL中大量使用缓冲来储存数据已经有很长时间了。操作缓冲其实还有更有意思的方式，而且使用纹理将大量数据传入着色器也有更有趣的方法。这一节中，我们将讨论一些更有意思的缓冲函数，以及我们该如何使用纹理对象来储存大量的数据（纹理的部分还没有完成）。OpenGL中的缓冲只是一个管理特定内存块的对象，没有其它更多的功能了。在我们将它绑定到一个缓冲目标(Buffer Target)时，我们才赋予了
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2024-06-06 10:28:07
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目录一、内存设置的概述二、Elasticsearch堆内存的分配的两个原则 一、内存设置的概述ES 默认安装后设置的内存是 1GB，如果是通过解压安装的 ES，则在 ES 安装文件中包含一个 jvm.option 文件，Xms 表示堆的初始大小，Xmx 表示可分配的最大内存，都是 1GB。确保 Xmx 和 Xms 的大小是相同的，其目的是为了能够在 Java 垃圾回收机制清理完堆区后不需要重新分
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2024-06-18 19:37:10
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文章目录内存设置总结 内存设置ES 默认安装后设置的内存是 1GB，对于任何一个现实业务来说，这个设置都太小了。如果是通过解压安装的 ES，则在 ES 安装文件中包含一个 jvm.option 文件，添加如下命令来设置 ES 的堆大小， Xms 表示堆的初始大小， Xmx 表示可分配的最大内存，都是 1GB。 确保 Xmx 和 Xms 的大小是相同的，其目的是为了能够在 Java 垃圾回收机制
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2024-02-22 10:20:58
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内存溢出 out of memory，是指程序在申请内存时，没有足够的内存空间供其使用，出现out of memory；
内存泄露 memory leak，是指程序在申请内存后，无法释放已申请的内存空间，一次内存泄露危害可以忽略，但内存泄露堆积后果很严重，无论多少内存,迟早会被占光。
以发生的方式来分类，内存泄漏可以分为4类：
1. 常发性内存泄漏。发生内存泄漏的代码会被多次执行到，每次
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2024-04-15 11:16:11
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堆内存:大小和交换Elasticsearch 默认安装后设置的堆内存是 1 GB。对于任何一个业务部署来说，这个设置都太小了。如果你正在使用这些默认堆内存配置，您的集群可能会出现问题。这里有两种方式修改 Elasticsearch 的堆内存。最简单的一个方法就是指定 ES_HEAP_SIZE 环境变量。服务进程在启动时候会读取这个变量，并相应的设置堆的大小。比如，你可以用下面的
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2024-03-07 10:59:11
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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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3.1、分片查询方式当前的图片中有5个主分片，5个副本；这对于es的集群来说，这种配置是非常常见的；但是问题来了，当我们的客户端做查询的时候，程序会向主分片发送请求还是副本发送请求？还是说直接去集群上随机找一台机器查询，还是在这个机器里面在随机的找到分片和副本查询？【注意】：默认情况下是随机查询的这种随机的方式其实效率并不高，1查询阶段（1）：客户端发送一个检索请求给node3，此时node3会创
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2024-05-15 17:41:59
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1 冷热分离（Hot/Warm/Cold）Index Lifecircle Management Policy索引特点Hot: 索引被更新，大量被查询Warm: 索引不更新，偶尔被查询Cold: 索引不更新，很少被查询Delete: 索引不更新，不被查询参考：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.0/index-life
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2024-08-04 12:40:34
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Android Lesson Seven: An Introduction to Vertex Buffer Objects (VBOs)在这节课中，我们将介绍如何定义和如何去使用 顶点缓冲对象（VBO）。下面是我们要讲到的几点：1.如何定义顶点缓冲区以及利用顶点缓冲区进行渲染。 2.使用单个缓冲区打包所有的数据(比如位置,颜色， 法线,纹理)与使用多个缓冲区分别保存数据的区别。 3.问题和陷阱，
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2024-08-23 08:29:50
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文章目录内存设置 内存设置ES 默认安装后设置的内存是 1GB，对于任何一个现实业务来说，这个设置都太小了。 如果是通过解压安装的 ES，则在 ES 安装文件中包含一个 jvm.option 文件，添加Xms Xmx命令来设置 ES 的堆大小，Xms 表示堆的初始大小，Xmx 表示可分配的最大内存，都是 1GB。确保 Xmx 和 Xms 的大小是相同的，其目的是为了能够在 Java 垃圾回收机制
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2024-02-22 13:08:42
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1. 系统层面的调优
系统层面的调优主要是内存的设定与避免交换内存。
ES 安装后默认设置的堆内存是 1GB，这很明显是不够的，那么接下来就会有一个问题出现：我们要设置多少内存给 ES 呢？
其实这是要看我们集群节点的内存大小，还取决于我们是否在服务器节点上还是否要部署其他服务。
如果内存相对很大，如 64G 及以上，并且我们不在 ES
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2024-03-18 00:06:22
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elasticsearch堆内存的配置建议 1、将最小堆大小（Xms）和最大堆大小（Xmx）设置为彼此相等防止内存抖动 2：给多大的堆内存？给ES的内存配置不是越大越好，建议不能超过32GB，不同jdk版本最大边界值是不同的，对于32位小于32G JVM才采用内存对象指针压缩技术，不然对象指针需要占用很大的内存； 一旦你越过那个神奇的30-32G的边界，指针就会切回普通对象的指针，意味
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2024-06-14 16:41:44
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一． 版本与java客户端选择es当前的大版本有7.x,6.x,5.x,2.x, 其中2.x无法向上升级。7.x太新，不建议上项目。pg与es之间的数据同步插件amazonriver，对es的版本有要求,只支持5.x版本，所以这里选择了5.5.0版本。二． Es下载官网下载elasticsearch-5.5.0.tar.gz三． 硬盘与内存的要求1）建索引
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2024-02-19 18:20:33
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写在前面有一个问题被关注的比较少，就是ES对本地磁盘的占用情况。有人可能觉得这个问题的答案显而易见，不就是ES软件本身占用的空间，还有索引数据持久化占用的磁盘空间，另外就是一些日志了。事实上，关于ES占用磁盘空间的问题远比这个要复杂的多。本篇文章就想聚焦这个问题，深入ES的底层原理来分析磁盘的占用情况。正文是否执行分析首先对于一个索引，其中的字段在写入是，写入分析对磁盘是有影响的。那么什么是写入分
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2024-03-15 05:31:37
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Elasticsearch默认安装后设置的内存是1GB，对于任何一个业务部署来说，这个都太小了。如果你正在使用这些默认堆内存配置，你的集群配置可能有点问题。这里有两种方式修改Elasticsearch的堆内存（下面就说内存好了），最简单的一个方法就是指定ES_HEAP_SIZE环境变量。服务进程在启动时候会读取这个变量，并相应的设置堆的大小。举例，你可以用下面的命令设置它export ES_H
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2024-02-23 22:41:30
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一般来说，如果我们刚开始用es，都是先在自己的笔记本电脑上，或者是几个虚拟机组成的小集群上，安装一个es，然后开始学习和试用其中的功能。但是如果我们要将es部署到生产环境中，那么是由很多额外的事情要做的。需要考虑我们部署的机器的内存、CPU、磁盘、JVM等各种资源和配置。1、内存es是很吃内存的，es吃的主要不是你的jvm的内存，一般来说es用jvm heap（堆内存）还是用的比较少的，主要吃的是
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2024-04-05 18:46:38
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