?作者：蓝胖子大家好，我是蓝胖子，有段时间没有做性能分析案例讲解了，正好前两天碰到一个性能问题，今天就来对它探讨探讨。问题背景在晚上9点左右，刚从外面逛街回到家，就接到了电话报警(幸好前不久刚好把电话报警机制加上，不然可能我就要去洗澡了?)，电话告警告知线上业务存在大量请求失败的情况。于是赶紧打开电脑，排查了起来。错误日志我们都是直接打到了钉钉上，发现大量的报警都是elasticsearch 访问
部署5.x版本的ES 下载 Elasticsearch5.x ES 官网下载 环境需求：es5.x版本 不能以root用户运行es，需增加普通用户，此例新加用户es JDK 1.8useradd es修改系统参数1 vi /etc/security/limits.conf
添加如下内容:
* soft nofile 65536
* hard nofile 131072
* soft npr
最近有这样一个需求，需要修改一个字段的mapping和要添加一个字段，新增字段和老的字段value要一样，也就是要复制一个字段的值到这个新增字段上来，保持两个内容一致，新增字段做不分词处理，用来精确匹配搜索。但elasticsearch的mapping是不能修改的，所以只好新建一个索引，重新定义mapping之后再导入数据。数据量比较大，有1500W+数据。 之前有人写过一个导入数据的程序。代码
阅读原文 一、参数优化 文件句柄 Linux中，每个进程默认打开的最大文件句柄数是1000,对于服务器进程来说，显然太小，通过修改/etc/security/limits.conf来增大打开最大句柄数* - nofile 65535虚拟内存设置 max_map_count定义了进程能拥有的最多内存区域sysctl -w vm.max_map_count=262144修改/etc/elasticse
背景 原系统使用tcp方式接入ES，使用 ElasticsearchTemplate API方式交互ES。原springes的yml配置如下：spring:
data:
elasticsearch:
cluster-nodes: 192.168.10.11:9300
cluster-name: xxxxxes集群名称 &nb
在上文蓝天：Elasticsearch选举原理之Bully算法中，笔者介绍了Bully算法原理以及Bully缺陷，随后笔者介绍了Elasticsearch如何应对脑裂，网络负载和master假死的问题，在这篇文章中，笔者详细的介绍Master的选举流程选举时间点Elasticsearch在满足如下时间点的时候会触发选举集群启动初始化集群的Master崩溃的时候任何一个节点发现当前集群中的Maste
《kibana权威指南》https://wenku.baidu.com/view/24cfee1ce43a580216fc700abb68a98270feac21elasticsearch client 即TransportClient（最常用的一个实现），一定要使用单例模式，不懂单例模式的自己去学！不用单例模式的代价是残酷的，鄙人作为开发经理，曾被一个二笔开发坑得一塌糊涂，原因就是这个二笔把cl
问题1：链接超时问题描述用户反馈ES出现连接超时的情况告警，且为偶然现象原因用户在连接ES的过程中，连接时长因为网络波动等原因导致连接时间较长从而被设定的相关参数定义为超时而停止连接服务服务解决方案： 建议把以下两个参数稍作调整，将其减小一些，让客户端能更快“发现”TCP连接被释放： net.ipv4.tcp_keepalive_intvl net.ipv4.tcp_keep
如果你想阅读更详细的内容请点击这里-SpringDataElasticsearch使用参考文档-机器翻译 前提：你得有一个运行起来的Elasticsearch节点在这之前，你可能用过各种springboot的data-start。既然你看到了这篇文章，那么今天就让我们一起来学习一下。1、万恶的开始 1.1、必须的pom引入，如果你不知道去哪里找，请点击这里去选择你需要的版本。<depende
现在开始一起研究一下剩下的操作根据id进行es的删除操作其实删除的思路很简单1、创建一个DeleteRequest的请求对象，其中的两个参数，第一个是定位索引，第二个是要删除的id。2、使用高级客户端（在配置文件中定义，在当前文件中注入的高级客户端）发送请求即可。中间注意涉及到异常的抛出，阿丹建议是将异常使用try自己捕获解决。给大家上一下代码controller@RestContro
最近遇到一个需求，大致内容是：要通过 Elasticsearch 存储 A、B 两部分数据，A 是存在重复数据的，需要与 B 进行比较，从而把 A 的重复数据找到并输出到结果文件。目标很明确，重点就在于设计 Elasticsearch 文档的数据结构了，最初的设计结构是这样的：{
"_index":"filter_a_index",
"_type":"_doc"
一、安装库包名：elasticsearch下载命令普通版本：python -m pip install elasticsearch
异步版本：python -m pip install elasticsearch[async]
二、创建es对象Elasticsearch()：实例化es对象host：IP地址port：端口号timeout：超时时间from elasticsearch import
#config目录下有2个配置文件：es的配置文件（elasticsearch.yml） 和日志配置文件（logging.yml ）
#
#-----------cluster name-------------
#
#配置es的集群名称，默认是elasticsearch，es会自动发现在同一网段下的es，如果在同一网段下有多个集群，就可以用这个属性来区分不同的集群。
cluster.name:
目录查询创建删除请求1. 删除索引 数据类型一、创建索引 1.1 创建book_test索引 1.2 查看索引映射 1.3 添加文档记录 1.4 查询文档 1.6 删除文档中某一条数据二、查询语法2.1 ter
一、Query String search 添加测试数据PUT test_search
{
"mappings": {
"test_type": {
"properties": {
"dname": {
"type": "text",
"analyzer": "standard"
},
ELK是一个免费开源的日志分析架构技术栈总称，其中包含三大基础组件，分别是 ElasticSearch、Logstash、Kibana。ELK在实际开发中不仅仅使用于日志分析，它还可以支持其他任何数据搜索、分析和收集的场景，其中日志分析和收集更具有代表性。既然 ELK 这么有用，那这篇我们就先来认识一下什么是 ElasticSearch吧！简介简单来说 ElasticSearch 就是
要想通过ES API对es的操作，必须获取到TransportClient对象，让后根据TransportClient获取到IndicesAdminClient对象后，方可以根据IndicesAdminClient对象提供的方法对ES的index进行操作：create index,update index(update index settings,update index mapping),de
ELK简介 最近有个需求搭建一套日志系统用于集成几个业务系统的日志提供快速的检索功能，目前是用Log4net存数据库+Error级别发邮件方式，也算简单暴力好用，但历史日志的模糊查询确实很慢，所以使用ELK是比较理想的解决方案。三年前写过两篇文章log4net.NoSql +ElasticSearch 实现日志记录和log4net.redis+logstash+kibana
ElasticSearchProperties 配置类，可以配置在中心中 public class ElasticSearchProperties {
/**
* 连接超时时间(毫秒)
*/
private Integer connectTimeout = 3000;
/**
* socket 超时时间
*/
priva
1.ElasticSearch的工作流程 1.启动过程 当ElasticSearch节点启动时，使用发现(discovery)模块来发现集群中的其他节点(配置文件的集群名称)并连接.ElasticSearch会发送广播，以找到相同集群名称其他节点。 集群选举一个节点为主节点。该节点负责分发索引分片到集群相应节点。 管理节点读取集群状态信息，并且可以进行恢复处理。该阶段，管理节点会检查
