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怎么回事：LFM没有按预期执行？

Elasticsearch Service

目标通过ILM策略防止单个索引膨胀引发异常。问题实际操作时索引没有预期策略精确执行。长时间没执行：等了好久；执行不够精准：超过设置文档数量策略；超过size大小策略。#创建ilm策略PUT _ilm/policy/datastream_policy{ "policy": { "phases": { "hot": { "actions": { "rollover": { "max_size": "5MB", "max

2022-09-02

5550

一次fullGC故障复盘

现象部署情况：nacos，server，client故障情况：nacos可以启动，能访问，不经常能访问；server启动很慢497107ms；client起不来报错最多；client报错日志，缓存文件：[X.X.X.X]2022-08-29 05:16:21.556 WARN [DubboSaveRegistryCache-thread-1] org.apache.dubbo.registry.nacos.NacosRegistry (AbstractRegistry.java:209) - [DUBBO

2022-08-31

5030

使用策略模式避免八种http请求方式多重判断

http/1.1协议中共定义了八种请求方式来表明requeset-url不同的操作，分别是get、post、head、options、put、delete、trace、connect。

2022-08-25

2810

elasticsearch读写怎么应对长尾延迟

Elasticsearch Service

分布式系统，即使有极少数机器请求响应时间较长，也有大概率导致用户请求的响应时间变长。

2022-08-17

8760

elasticsearch 写入优化

Elasticsearch Service

不考虑搜索实时性，数据的可靠性，追求高性能写入性能。现实情况下，有没有这种场景呢？有。如生产数据初始化、割接、拷贝就这种典型场景，可以忽略前面2个因素，因为更快写入性能可以加快工作的完成，减少系统终端时间。以下这张脑图，综合各方面的资料，系统全面地从13个维度整理相关要素。当然实际工作中可以根据具体情况进行权衡抉择。图片

2022-08-10

5740

看elasticsearch二阶段提交(2PC)

Elasticsearch Service

二阶段提交二阶段提交（Two-phase Commit），使分布式架构下所有节点保持事务一致性的算法(Algorithm)。假设2个角色：协调者(Coordinator)，参与者(Cohorts)。两者之间可以进行rpc。undo/redo：所有节点都预写式日志，且日志持久化在可靠的存储设备上。节点可靠：所有节点不会永久性损坏，即使损坏后仍然可以恢复。过程；第一阶段投票阶段，各参与者投票是否要继续接下来的提交操作；第二阶段完成阶段，因为无论结果怎样，协调者都必须在此阶段结束当前事务。图片堆栈图片代码分析Pr

2022-08-07

4360

如何在intellij idea中调试elasticsearch源代码

Elasticsearch Service

本文以Elasticsearch 6.6 为例，介绍使用IDEA调试Elasticsearch源码的方法。

2022-08-06

2.2K0

翻译：如何在intellij idea中调试elasticsearch源代码

Elasticsearch Service

如果想了解Elasticsearch的内部工作原理，源代码是最终的权威。如果源代码已经下载，那么像IntelliJ IDEA这样功能齐全的集成开发环境（IDE）对于浏览、编辑和调试它非常有用。因此，在这篇博客文章中，我介绍了（1）如何下载Elasticsearch源代码，（2）如何在IntelliJ IDEA中设置Elasticsearch项目，以及（3）如何在IntelliJ IDEA中启动Java调试器。

2022-08-06

1.8K0

翻译：SpringBoot下Elasticsearch响应式编程

Elasticsearch Service

最新版本的 Spring Data 中引入的更显着的特性之一是对 Elasticsearch 的响应式支持。自 Spring Data Moore 以来，我们可以利用响应式模板和存储库。它建立在基于 Spring WebClient 的完全反应式 Elasticsearch REST 客户端之上。还值得一提的是对响应式 Querydsl 的支持，可以通过 ReactiveQueryPredicateExecutor 将其包含到您的应用程序中

2022-08-01

7600

java工程镜像瘦身

Elasticsearch Service java spring boot

从研发到发布，试图挖掘一下产品瘦身可能性，并提出“java公司化代码”思路来改造我们的代码。

2022-07-30

9160

翻译：The Log-Structured Merge-Tree (LSM-Tree)

hbase 云数据库 MongoDB mongodb Elasticsearch Service

高性能事务系统应用程序通常在提供活动跟踪的历史记录表；同时，事务系统生成$日志记录，用于系统恢复。这两种生成的信息都可以受益于有效的索引。众所周知的设置中的一个例子是TPC-a基准应用程序，该应用程序经过修改以支持对特定账户的账户活动历史记录的有效查询。这需要在快速增长的历史记录表上按帐户id进行索引。不幸的是，基于磁盘的标准索引结构（如B树）将有效地使事务的输入/输出成本翻倍，以实时维护此类索引，从而使系统总成本增加50%。显然，需要一种以低成本维护实时索引的方法。日志结构合并树（LSM树）是一种基于磁盘的数据结构，旨在为长时间内经历高记录插入（和删除）率的文件提供低成本索引。LSM树使用一种延迟和批量索引更改的算法，以一种类似于合并排序的有效方式将基于内存的组件的更改级联到一个或多个磁盘组件。在此过程中，所有索引值都可以通过内存组件或其中一个磁盘组件连续进行检索（除了非常短的锁定期）。与传统访问方法（如B-树）相比，该算法大大减少了磁盘臂的移动，并将在使用传统访问方法进行插入的磁盘臂成本超过存储介质成本的领域提高成本性能。LSM树方法还推广到插入和删除以外的操作。然而，在某些情况下，需要立即响应的索引查找将失去输入/输出效率，因此LSM树在索引插入比检索条目的查找更常见的应用程序中最有用。例如，这似乎是历史表和日志文件的常见属性。第6节的结论将LSM树访问方法中内存和磁盘组件的混合使用与混合方法在内存中缓冲磁盘页面的常见优势进行了比较。

2022-07-26

9170

怎么查看Guava cache本地缓存的值

java 云数据库 Redis

google guava 本地缓存怎么查看有没有像redis一样的客户端或者通过命令查看？本地缓存在jvm中不会有客户端工具，除非自己暴露出去api出去。没有持久化的话，磁盘文件是找不到的。

2022-07-26

1.8K0

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