在深入研究Elasticsearch的内部工作原理时，不可避免地会遇到“Routing”这一概念。Routing是Elasticsearch中用于确定文档应存储在哪个分片上的机制。理解Routing的工作原理对于优化Elasticsearch集群的性能、确保数据的一致性和实现特定的数据布局策略至关重要。
应用部署需要关注的信息【应用部署三要素】 1、应用的部署方式 2、应用的数据挂载（数据，配置文件） 3、应用的可访问性 📷 一、MySQL 1、创建配置 📷 📷 📷 [client] default-character-set=utf8mb4 [mysql] default-character-set=utf8mb4 [mysqld] init_connect='SET collation_connection = utf8mb4_unicode_ci' init_connect='SET NAMES
在 Elasticsearch 集群中，节点（Node）是最基本的工作单元，每个节点都属于一个集群，并且拥有一个全局唯一的节点 ID 和一个可以自定义的节点名称。Elasticsearch 节点设计支持多种角色，这个是实现集群最重要的前提，节点角色各司其职，也可以任意组合，职责重合。
Elasticsearch 是一个开源的分布式搜索和分析引擎，它提供了许多高级操作来帮助用户更好地管理和查询数据。其中之一就是路由（routing），它允许用户在索引数据时指定数据分片的位置，从而提高搜索和查询的效率。
车联网系统是一个复杂的分布式系统，它需要处理实时车辆定位、数据存储与处理、服务管理与监控、安全性和用户交互等多个方面的挑战。为了构建一个高效、稳定且可扩展的系统，我们采用了Spring Cloud生态系统中的多个工具和服务，包括Eureka、Spring Cloud Config、Ribbon、Hystrix、Zuul、Spring Cloud Stream、JPA、Elasticsearch、Kibana、Spring Boot Actuator、Spring Security以及Vue.js。
5 为什么需要Elasticsearch ---- 为什么是Elasticsearch es是一种在分布式环境中快速、可扩展的搜索和分析引擎。它建立在Apache Lucene上。Lucene定义如下 Apache Lucene是一种高性能、全功能的完全用java写的广西搜索引擎库。它是一种几乎适合于任何需要全文搜索，特别是跨平台的应用程序的技术 Elasticseaarch通过提供强大的RESTful API隐藏了Lucene背后的复杂性，使得查询索引数据更容易，并使其适用于任何编程语言。Elastics
1、Elasticsearch对复杂分布式机制的透明隐藏特性 2、Elasticsearch的垂直扩容与水平扩容 3、增减或减少节点时的数据rebalance 4、master节点 5、节点对等的分布式架构
某日早高峰收到 Elasticsearch 大量查询超时告警，不同于以往，查看 Elasticsearch 查询队列监控后发现，仅123节点存在大量查询请求堆积。
在当今迅猛发展的软件开发领域，微服务架构已经成为构建灵活、可扩展系统的关键方法之一。本文将带领读者深入了解微服务架构的核心思想，并介绍构建这一架构所需的常用组件，为各位开发者提供全面的指导和洞察力。
为了满足客户对数据可靠性、服务稳定性及容灾方面越来越严苛的需求，腾讯云Elasticsearch于近期推出了集群跨可用区容灾的功能。目前腾讯云Elasticsearch集群支持跨两个可用区部署集群。使用支持多可用区容灾的集群可以保证，当一个可用区因为机房电力、网络等故障的原因导致不可用时，另外一个可用区的节点仍然能稳定、不间断的提供服务，保障客户业务的可靠性。
用于指导使用腾讯云的PaaS组件和常用开源组件进行业务开发的服务的部署实施环节和后续生产环境运维。文档摘取了腾讯云的官网文档中运维需要关注的技术指标，应用于初创团队快速对应用开发组件有一个快速了解。
最近的工作涉及搭建一套日志采集系统，采用了业界成熟的ELFK方案，这里将搭建过程记录一下。
在上一期《生命的火花》中，我们提到，一组pod可以通过service机制，对外提供一个名称。Kubernetes会将这个名称映射到带有同一个标签的Pod，将指向service的访问分发到各个pod上。
对于楼主这样工作一年的菜鸟，偶尔会看到一些文章标题带有“分布式”“集群”关键字，然后就懵逼了。最近对这些概念进行了一定的了解，整理了一下思路，在这里分享给各位猿友。不足之处还望纠正，感谢。
现在微服务实在是太火了，所以我们必不可少的是要学习一下SpringCloud了，服务化的核心就是将传统的一站式应用 根据业务拆分成一个一个的服务，而微服务在这个基础上要更彻底地去耦合（不再共享DB、KV，去掉重量级ESB），并 且强调DevOps和快速演化。
这是一个新的系列，来源于工作中的一个需求，领导准备新开一个项目线路，要求使用Java，项目符合现有主流技术，并要求对并发量有一定的承受能力 ，支持扩展。我和公司的几个小伙伴一起沟通了一下，这不就是标准的Spring Cloud微服务的系统架构吗。
ElasticSearch作为一款开源的全文搜索引擎在如今的软件开发得到了越来越广泛的应用，在业务功能开发方面，可以选用ElasticSearch提供比数据库查询更强大的搜索方式，同时基于搜索结果评分（权重）和高亮让我们很轻易地通过它实现一个站内的搜索引擎。
本文收集整理了各大厂常见面试题N道，你想要的这里都有内容涵盖：Java、MyBatis、ZooKeeper、Dubbo、Elasticsearch、Memcached、Redis、MySQL、Spring、Spring Boot、Spring Cloud、RabbitMQ、Kafka、Linux 等技术栈，希望大家都能找到适合自己的公司，开开心心的撸代码。
这篇文章主要揭秘 Stack Overflow 截止到 2016 年的技术架构。 首先给出一个直观的数据，让大家有个初步的印象。 相比于 2013 年 11 月，Stack Overflow 在 2016 年 02 月统计数据有较大变化，下面给出 2016 年 02 月 09 号一天的数据，如下： HTTP 请求数 209,420,973 (+61,336,090) 网页加载次数 66,294,789 (+30,199,477) HTTP 流量发送有1,240,266,346,053 (+406
公司使用Elasticsearch的场景还是挺多的，打算开个新的坑，写一个关于Elasticsearch的系列，这是第一章。 这章主要是对Elasticsearch中的基本概念以及涉及到的一些名词做下讲解，能够对Elasticsearch有一个初步的认识。
Java、MyBatis、ZooKeeper、Dubbo、Elasticsearch、Memcached、Redis、MySQL、Spring、Spring Boot、Spring Cloud、RabbitMQ、Kafka、Linux等技术栈……
2004 年，以色列人 Shay Banon 创造了一款名为 Compass 的搜索引擎，在考虑 Compass 的第三个版本时，他意识到有必要重写 Compass 的大部分内容，以"创建一个可扩展的搜索解决方案"。因此，他创建了"一个从头构建的分布式解决方案"，并使用了一个公共接口，即 Http 上的 Json，它也适用于 Java 以外的编程语言。于是 Shay Banon 在 2010 年 2 月发布了 Elasticsearch 的第一个版本。
Elasticsearch是一个基于Lucene的搜索引擎，用于在大规模数据集中进行搜索、分析和存储。 Elasticsearch是一个分布式系统，可以通过多个节点进行水平扩展。
公司使用Elasticsearch的场景还是挺多的，打算开个新的坑，写一个关于Elasticsearch的系列，这是第一章。
节点职责单一，各司其职 elasticSearch的配置文件中有2个参数：node.master和node.data。这两个参 数搭配使用时，能够帮助提供服务器性能。 数据节点node.master: false node.data: true 该node服务器只作为一个数据节点，只用于存储索引数据。使该node服务器功能 单一，只用于数据存储和数据查询，降低其资源消耗率。 master节点node.master: true node.data: false 该node服务器只作为一
APISIX API 网关提供负载均衡、动态上行、灰度发布、熔断、鉴权、可观测等丰富的流量管理功能。
本文只介绍选型分析、部署架构图、部署架构设计说明、部署节点规划、上云总成本分析等内容，具体的安装部署暂不涉及。
本文目录 一、Elasticsearch 基本术语 1.1 文档（Document）、索引（Index）、类型（Type）文档三要素 1.2 集群（Cluster）、节点（Node）、分片（Shard）分布式三要素 二、Elasticsearch 工作原理 2.1 文档存储的路由 2.2 如何健康检查 2.3 如何水平扩容 三、小结 一、Elasticsearch 基本术语 1.1 文档（Document）、索引（Index）、类型（Type）文档三要素 文档（Document） 文档，在面向对象观念就是一个对象。在 ES 里面，是一个大 JSON 对象，是指定了唯一 ID 的最底层或者根对象。文档的位置由 _index、_type 和 _id 唯一标识。 索引（Index） 索引，用于区分文档成组，即分到一组的文档集合。索引，用于存储文档和使文档可被搜索。比如项目存索引 project 里面，交易存索引 sales 等。 类型（Type） 类型，用于区分索引中的文档，即在索引中对数据逻辑分区。比如索引 project 的项目数据，根据项目类型 ui 项目、插画项目等进行区分。 和关系型数据库 MySQL 做个类比： Document 类似于 Record Type 类似于 Table Index 类似于 Database 1.2 集群（Cluster）、节点（Node）、分片（Shard）分布式三要素 集群（Cluster） 服务器集群大家都知道，这里 ES 也是类似的。多个 ElasticSearch 运行实例（节点）组合的组合体是 ElasticSearch 集群。 ElasticSearch 是天然的分布式，通过水平扩容为集群添加更多节点。 集群是去中心化的，有一个主节点（Master）。主节点是动态选举，因此不会出现单点故障。 那分片和节点的配置呢？ 节点（Node） 一个 ElasticSearch 运行实例就是节点。顺着集群来，任何节点都可以被选举成为主节点。主节点负责集群内所以变更，比如索引的增加、删除等。所以集群不会因为主节点流量的增大成为瓶颈。因为任何节点都会成为主节点。 下面有 3 个节点，第 1 个节点有：2 个主分片和 1 个副分片。如图：
如果使用 Docker 技术来架构微服务体系，服务发现就是一个必然的课题。目前主流的服务发现模式有两种：客户端发现模式，以及服务端发现模式。 客户端发现模式 客户端发现模式的架构图如下： 客户端发现模式的典型实现是Netflix体系技术。客户端从一个服务注册服务中心查询所有可用服务实例。客户端使用负载均衡算法从多个可用的服务实例中选择出一个，然后发出请求。比较典型的一个开源实现就是 Netflix 的 Eureka。 Netflix-Eureka Eureka 的客户端是采用自注册的模式，客户端需要负责
对于一些急于通过外网访问ES集群的用户，可以通过腾讯云CVM云服务器快速搭建一个外网代理服务器，实现ES集群的外网访问。
最近因为客户项目需要，所以专门调研了Elasticsearch的这些不常用的重要功能，并整理成文档，现在分享出来，希望对有这方面需求的同行有些帮助 由于内容较多，一共分为三部分分享 Elasticsearch多主、多数据、多协调、多冷节点节点说明及配置 Elasticsearch灾备同步方案设计 Elasticsearch灾备同步方案设计验证 📷 1. 多主 ElasticSearch默认是任何节点都可以成为主节点，也可以手动设置节点成为主节点候选节点，负责管理集群范围内的所有变更,例如增加、删除索引或者增
建一个高效、稳定的爬虫系统是许多企业和开发者的需求。在云平台上部署和维护爬虫系统可以带来诸多好处，而利用Docker和Kubernetes进行运维优化则能进一步提升效率和可靠性。本文将为您介绍如何在云平台上部署和维护爬虫系统，并利用Docker和Kubernetes进行运维优化的具体方案和实际操作建议。
凡事都要讲究个为什么。在搭建集群之前，我们首先先问一句，为什么我们需要搭建集群？它有什么优势呢？
我们先来看看这张图，首先我们可以思考一下，这个架构中，哪些地方可以做负载均衡，来承载更高的 QPS 呢？
当我们谈论微服务架构时，我们在谈论什么？ 服务发现和注册、弹性伸缩与负载均衡、容错处理（断路器与限流）、监控与报警、数据存储与共享、日志分析…… 除了以上自然联想到的技术点，还有如Spring Cloud、Dubbo这样在过去几年受到广泛关注和应用的微服务架构框架，以及最近数个月内在国内外技术圈异军突起的Service Mesh。 什么是ServiceMesh Service Mesh是一种非入侵、透明化的微服务治理框架。作为服务与服务直接通信的透明化管理框架，Service Mesh不限制服务开发语言、
服务发现和注册、弹性伸缩与负载均衡、容错处理（断路器与限流）、监控与报警、数据存储与共享、日志分析……
有时 删除pv/pvc时会有问题,这个使用得加2个命令参数--grace-period=0 --force
index(索引)是elasticsearch中最高层次的数据单元，类似于关系型数据库中的表。每个索引都具有自己唯一的名称与_id。并且可以进行不同的参数配置与mapping映射。以适应不同的业务场景。索引中的最小单位是文档。每一条文档(doc)都是一个json格式的数据对象。包含了实际的具体数据以及该数据所对应的元数据。文档可以是结构化，半结构化或非结构化的数据。索引在elasticsearch中被用于存储，检索鱼分析数据。通过对索引进行搜索与聚合操作可以快速的找到相关的文档，并进行后续的数据分析并在Kibana中进行可视化。
产生400报错的原因是es7做了熔断优化，当jvm内存使用超过阈值，为了避免丑陋的oom，会直接限流并抛出EsRejectedExecutionException。
为了实现高可用性，微服务一般部署在多机房，只要部署到多机房就万无一失了？考虑如下问题：
单台 Elasticsearch 服务器提供服务，往往都有最大的负载能力，超过这个阈值，服务器性能就会大大降低甚至不可用，所以生产环境中，一般都是运行在指定服务器集群中。
Elasticsearch 是一个高效、快速且高度可扩展的搜索引擎。它已经成为许多公司和组织的首选搜索引擎，特别是在大型数据集的情况下。 根据经验，在使用 Elasticsearch 时遵循一些最佳实践可以帮助您实现更好的性能和可维护性。 第一项最佳实践是对数据进行良好的设计和建模。这意味着数据需要在索引之前进行精心设计和建模，以确保正确的搜索和过滤。在建立索引之前，首先需要确定索引的字段，并确定如何解析和存储需要索引的数据。为了减少查询的处理时间，必须避免不必要的字段嵌套。 第二项最佳实践是索引和分片的优化。在 Elasticsearch 中，索引通常是垂直划分数据的方式。对于大型数据集，我们需要对索引进行水平分片，以便每个节点都可以处理一部分索引。此外，我们还需要进行分片的恰当设置和大小的控制，以便避免节点过载，从而每个节点在集群中受益平均。 第三项最佳实践是对查询进行优化。良好的查询设计可以极大地增加性能。为了最大限度地减少搜索的时间，我们建议在搜索操作中使用一些基本的 Elasticsearch 查询优化技巧，例如使用 match 查询，尽可能减小过滤器查询的数量等。 第四项最佳实践是监控 Elasticsearch 的健康状况。在 Elasticsearch 集群中，节点状态、索引状态、负载均衡、缓存大小、查询速度等都可以影响整个集群的性能。因此，借助 Elasticsearch 的监控工具，每天都对集群进行定期监控的有效健康状况的大有裨益。 最后一项最佳实践是在维护 Elasticsearch 系统时进行数据重建和性能分析。数据重建有助于缩小索引大小，释放磁盘空间，并确保数据有序。同时，定期对 Elasticsearch 进行性能分析有助于发现性能瓶颈和优化 Elasticsearch 集群，以便其在提供服务和响应时间方面获得更好的结果。 综上所述，Elasticsearch 是一个强大的搜索引擎，但需要遵循一些有效的最佳实践，从而发挥其最大的潜力。事实上，良好的 Elasticsearch 系统设计和性能优化，可以帮助您的公司提高效率，改善搜索结果质量，并提高整个系统的可靠性，还可以保证您的系统能够保持最新状态并且运作更加高效。
⾼可⽤ ⾼可⽤（High Availability）是分布式系统架构设计中必须考虑的因素之⼀，它通常是指，通过设 计减少系统不能提供服务的时间。如果系统每运⾏ 100 个时间单位，会有 1 个时间单位⽆法提供服 务，我们说系统的可⽤性是 99%。
Elasticsearch是一台分布式系统，之所以分布式，是为了应对大数据量，他把整个分布式系统的一些复杂的东西隐藏起来，我们不用去关系他们，直接可以使用es。
本篇文章是在我看完《从零开始学架构》之后，以架构演变为主线，梳理了一下演变过程中出现的问题以及解决方案，文章中引用了这本书的一些内容和图片
客户端负载均衡器的实现原理是通过注册中心，如 Nacos，将可用的服务列表拉取到本地（客户端），再通过客户端负载均衡器（设置的负载均衡策略）获取到某个服务器的具体 ip 和端口，然后再通过 Http 框架请求服务并得到结果
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