通过前面的文章，我们已经知道在elasticsearch中每个shard每隔1秒都会refresh一次，每次refresh都会生成一个新的segment，按照这个速度过不了多久segment的数量就会爆炸，所以存在太多的segment是一个大问题，因为每一个segment都会占用文件句柄，内存资源，cpu资源，更加重要的是每一个搜索请求都必须访问每一个se
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2024-03-26 17:16:55
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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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传送门题目给定一些区间，一些区间之间可以组成一个大的区间（相当于将有交集的区间并起来）记为union。 问从这些给定的n个区间中删除一个区间，剩余n-1区间组成的union数的最大值。样例： input3
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5解题思路参考qsc学姐的b站视频，基本上搞懂了这道题。第一
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2024-04-24 15:20:27
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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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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 };
co
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2024-10-29 10:19:55
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merge是lucene的底层机制，merge过程会将index中的segment进行合并，生成更大的segment，提高搜索效率。segment是lucene索引的一种存储结构，每个segment都是一部分数据的完整索引，它是lucene每次flush或merge时候形成。每次flush就是将内存中的索引写出一个独立segment的过程。所以随着数据的不断增加，会形成越来越多的segment。因
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2024-07-07 05:45:27
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Elasticsearch 基于 Lucene，隐藏其复杂性，并提供简单易用的 Restful API接口、Java API 接口。所以理解 ES 的关键在于理解 Lucene 的基本原理。Lucene 简介Lucene 是一种高性能、可伸缩的信息搜索（IR）库，在 2000 年开源，最初由鼎鼎大名的 Doug Cutting 开发，是基于 Java 实现的高性能的开源项目。Lucene 采用了基
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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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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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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看本片之前可以先开这篇文章。合并原理都在其中讲了，该篇文章不讲原理，只是添加了列的合并和将上篇文章的问题修改后做了整理和稍作修改（为了支持列合并）。目录AbstractGenericMergeStrategy是抽象的通用合并策略 列合并行合并 其它辅助类relativeRowIndex用途AbstractGenericMergeStrategy是抽象的通用合并策略public
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2024-05-25 15:55:52
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EasyExcel针对比较大的数据量合并策略使用EasyExcel合并单元格，非常耗费资源，目前想到的优化思路有三点：
1.在合并的时候，先确定哪些单元格要合并，获取需要合并的单元格索引
2.使用addMergedRegionUnsafe（CellRangeAddress region）方法，这里的不安全主要是少了两部分校验：
2.1.校验单元格是否有公式引用；
2.2
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2024-03-24 14:15:34
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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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Elasticsearch是什么？Elasticsearch是由 Java语言开发基于Lucene的一款开源的搜索、聚合分析和存储引擎。同时它也可以称作是一种非关系型文档数据库。 mapping是什么？ES中的mapping有点类似与RDB中“表结构”的概念，在MySQL中，表结构里包含了字段名称，字段的类型还有索引信息等。在Mapping里也包含了一些属性，比如字
0、概要 在Elasticsearch实战场景中，我们或多或少会遇到嵌套文档的组合形式，反映在ES中称为父子文档。 父子文档的实现，至少包含以下两种方式： 1）父子文档 父子文档在5.X版本中通过parent-child父子type实现，即：1个索引对应多个type； 6.X+版本已经不再支持一个索引多个type，6.X+的父子索引的实现改成Join。 2）Nested嵌套类型本文通过一个例子将N
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2024-05-12 16:47:02
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文章目录ES中关于segment的小结ES中segment相关的原理在Lucene中的产生segment的过程。（Lucene commit过程）ES为了实现近实时可查询做了哪些缩短数据可被搜索的等待时长增加数据的可靠性优化segment的数量 段合并自动合并强制合并相关配置translog合并策略相关合并调度相关相关API手动refresh手动flush强制合并API ES中关于segment
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2024-08-15 23:22:53
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# StringRedisTemplate需要手动注入吗
在Spring框架中，我们经常会使用`StringRedisTemplate`来操作Redis数据库。那么，在使用过程中，我们是否需要手动进行注入呢？下面让我们一起来探讨一下这个问题。
## 为什么要使用StringRedisTemplate
在Spring框架中，我们可以使用`StringRedisTemplate`来操作Redis
原创
2024-03-12 04:12:48
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ExecutorExecutor仅仅是一个简单的接口，其定义如下public interface Executor {
void execute(Runnable command);
}作为一个简单的线程池的话，实现这个接口就可以使用了。不过单单这样的话，无法使用Future功能。ExecutorServicepublic interface ExecutorService extends
Executor是一个顶层接口，在它里面只声明了一个方法execute(Runnable)，返回值为void，参数为Runnable类型，从字面意思可以理解，就是用来执行传进去的任务的； 然后ExecutorService接口继承了Executor接口，并声明了一些方法：submit、invokeAll、invokeAny以及shutDown等； 抽象类AbstractExecut
简介什么是Redis 呢?他可以做什么呢?为什么要使用Redis 呢?Redis 是一个免费开源的,遵从BSD 协议的数据结构存储系统,可以作为数据库,缓存,消息中间件使用(尼玛,还挺牛!).为啥用?嗯~~~因为大家都用,出门左拐.因为传统的关系型数据库(Mysql,Oracle等)已经不能适用所有的场景,比如秒杀的库存扣减,电商平台首页的访问流量高峰等问题,都很容易导致数据库压力过
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2024-10-22 19:21:02
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