在排查线上异常的过程中，查询日志总是必不可缺的一部分。现今大多采用的微服务架构，日志被分散在不同的机器上，使得日志的查询变得异常困难。工欲善其事，必先利其器。如果此时有一个统一的实时日志分析平台，那可谓是雪中送碳，必定能够提高我们排查线上问题的效率。本文带您了解一下开源的实时日志分析平台 ELK 的搭建及使用。ELK 简介 ELK 是一个开源的实时日志分析平台，它主要由 Elasticsearch
九、SpringBoot整合Elasticsearch上一篇文章《ElasticSearch - 过滤查询》9.1 基本环境配置创建一个springboot工程springboot-elasticsearch在pom.xml导入依赖<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
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2023-12-04 10:55:39
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目录1. 上传页面代码2. nginx配置3. 后台主要代码3.1 application.yml3.2 跨域处理3.3 控制器代码3.4 service代码4. 执行测试1. 上传页面代码<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8"&g
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2024-07-12 15:04:05
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Spring Boot 操作 ElasticsearchSpring Data简介是spring提供的一套连接各种第三方数据源的框架集其中包括了我们经常使用的mysql\redis\ES等多种数据源软件的连接功能SpringData也是一个框架集,我们需要选择对应数据源的框架来使用官方网站:https://spring.io/projects/spring-data我们可以看到几乎包含了所有我们开
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2024-05-28 11:51:26
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扯淡：Spring Data Elasticsearch 是spring data对elasticsearch进行的封装。所以在springboot项目中使用es非常方便，直接在 dao 接口继承 ElasticsearchRepository，即可使用内部封装好的API，这种方式类似spring data jpa、以及前面涉及到的MongoDB。另外一种方式，在项目中使用@Autowired注入
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2024-06-21 10:05:06
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使用elasticsearch做数据服务查询：实现springboot整合elasticsearchhe和vue做数据查询 注意：在进行此开发的时候一定要保证elasticsearch的版本与springboot的版本对应，否则可能会无法连接，这里用的elasticsearch和springboot的版本分别是5.6.16和2.2.1 elasticsearch仅支持1.8及1.8以上的jdk版本
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2024-05-07 09:25:52
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1.声明当前内容用于本人学习和使用SpringDataElasticsearch操作Elasticsearch,主要是一些简单的增删改操作（Elasticsearch的版本为7.4.0）2.pom依赖<parent>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-bo
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2024-03-26 21:58:40
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日志使用： * 选一个门面（抽象层） 日志门面：SLF4j； * 选一个实现； 日志实现：Logback； springboot中使用的是 slf4j + logback这是springboot中日志的依赖关系： 如果我们要引
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2024-03-20 09:28:35
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目录为什么使用ES-Rest-Client其他工具通过9300：tcp通过9200：http发送请求构建导入maven地址使用---详细见官方文档存储信息到es查询和聚合分析数据实现高亮检索实现复合查询实现多重查询为什么使用ES-Rest-Client其他工具通过9300：tcp由于springboot版本不同，transport-api.jar不同，不能适配较高的es版本7.x不建议使用，8.0
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2024-01-04 18:07:17
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Elasticsearch 作为主流的分布式搜索引擎，查询速度快，扩张性强，查询结果近实时。也许有些小伙伴跟肥壕有同样的好奇，为什么查询结果是近实时的呢？带着好奇心，让我们深入了解 Elasticsearch 的写入过程。 PART 1「 整体流程 」我们知道每个索引 会被分成多个分片， 分片 又被分为主分片(primary shard)、副分片
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2024-04-26 18:25:50
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一，es原理 es 无非就是写入数据，搜索数据。你要是不明白你发起一个写入和搜索请求的时候，es 在干什么，那你真的是......对 es 基本就是个黑盒，你还能干啥？你唯一能干的就是用 es 的 api 读写数据了。要是出点什么问题，你啥都不知道，那还能指望你什么呢？二，es 写数据过程- 客户端选择一个 node 发送请求过去，这个 node 就是 `coordinating node`（协
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2023-09-28 11:24:34
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一、Elasticsearch写入请求流程 假设一个写入请求发到node1node1接收到请求，根据_routing或_id来计算数据该写到哪个分片上，并且根据集群状态中的信息找到该分片的主分片在哪个节点上。这里发送到node3node3接收到请求的时候，开始往主分片里写数据主分片写入完成后，转发请求到该分片的副本分片所在节点（node1、node2），并等待返回结果副本分片接收到请求后，开
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2024-03-22 19:27:29
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一、前言使用ES构建搜索引擎时需要经常对文档进行操作，除了简单的单条文档操作，有时还需要进行批量操作。我们这章主要学习ES文档的增删改的操作，由于涉及到的代码量会比较多，所以分为3篇文章分别说明文档的这个三个操作。那么我们对文档操作的学习除了在kibana客户端之外，还会涉及到java的highLevelClient相应的操作代码。那么话不多说，我们直接开始下面的学习、二、写入文档2.1、单条写入
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2024-01-12 15:33:53
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ES写入数据过程路由到对应的节点以及对应的主分片时，会做以下的事：1）首先将数据写到内存缓存区memory buffer。这个阶段的数据是易丢失的，如果节点在此时崩溃，数据可能会丢失。2）然后将数据写到translog缓存区。3）与 2）同时，ES将数据转换为Lucene可以理解的格式，每隔1s数据从buffer中refresh到FileSystemCache中，生成Lucene索引段（segme
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2024-02-03 16:14:01
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文章目录写入过程写操作写流程写一致性策略写入原理RefreshMergeFlushTranslog图解写入流程 ES作为一款开源的分布式搜索和分析引擎，以其卓越的性能和灵活的扩展性而备受青睐。 在实际应用中，如何最大限度地发挥ES的写入能力并保证数据的一致性和可靠性仍然是一个值得关注的话题。接下来，我们将深入了解ES的写入过程和原理。写入过程写操作ES支持四种对文档的数据写操作：create：
ES索引数据简述：logstash（或其他的ES client）通过调用index（单条）或bulk（批量）接口将数据导入到ESES收到请求首先将数据存入index buffer，为了保证数据完整性和异常恢复，将数据同时写入translog（默认配置为同步写入，即条记录会进行一次写磁盘），此时数据不能够被检索到index buffer根据不同索引配置的refresh时间（默认1s），定时或在ind
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2024-03-01 12:53:36
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一、路由它被存储在单独一个主分片上。Elasticsearch是如何知道文档属于哪个分片的呢？当你创建一个新文档，它是如何知道是应该存储在分片1还是分片2上的呢？当你索引一个文档，它被存储在单独一个主分片上。Elasticsearch是如何知道文档属于哪个分片的呢？当你创建一个新文档，它是如何知道是应该存储在分片1还是分片2上的呢？ 进程不能是随机的，因为我们将来要检索文档。事实上，它根据一个简单
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2024-02-27 09:47:34
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「干货」图解 Elasticsearch 写入流程【图文】_zhenghhgz_51CTO博客请访问原文 整体上看，Client 向 ES 发送写请求，es 接收数据，写入磁盘文件，返回响应给 Client 写入成功，这样就完成了。然后拉近看一下，看看内部都做了什么工作。2. ES 整体结构 ES 集群里面有多个 Server 节点，一个 ES Index 有多个 shar
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2023-11-17 17:17:57
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一 elasticsearch 写入速度优化提升写入速度 1. 加大tranlog flush间隔#降低写阻塞，默认每个请求都flush
index.translog.durability: request
#这是影响 es 写入速度的最大因素.但是只有这样,写操作才有可能是可靠的,原因参考写入流程
#如果系统可以接受一定几率的数据丢失,
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2024-02-19 18:17:34
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es的每一个index可能有多个shard（每个shard是一个Lucence的index），每个shard由多个segment组成，每个segment里面有很多倒排索引。每次新文档创建的时候会归属一个新的segment，不会动原来的segment。每个新文档创建的时候会写入内存（in memory buffer）和事务日志（translog），这时数据还是搜索不到的。es默认每秒钟会执行一次_r
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2024-02-27 22:02:46
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