ElasticSearch作为最常用的搜索引擎组件,在系统架构中发挥极其重要的能力,可以极大的提升数据的加载和检索效率;但不可否认的是,在长期的应用实践中,也发现很多不好处理的流程和场景;
Elasticsearch是最近几年非常热门的分布式搜索和数据分析引擎,携程内部不仅使用ES实现了大规模的日志平台,也广泛使用ES实现了各个业务场景的搜索、推荐等功能。
我应该是公司第一个专职搜索的,当时搜索所有组件只有一个ES(elasticsearch),虽然之前在干过将近两年的solr,不过主要还是以数据检索为主(类似于为hbase建一个二级索引),既然组织安排也就接下了这口锅,从基础的查询解析/数据同步做起,一点点的把整个搜索的框架立起来,团队“一度扩张”到3个人,承接了整个公司大部分的搜索业务,负责的数据大概有几十亿,从第一年双十一忙于救火的状态到去年的平稳渡过,都不同程度证明了整个搜索团队的成长。
有赞搜索平台是一个面向公司内部各项搜索应用以及部分 NoSQL 存储应用的 PaaS 产品,帮助应用合理高效的支持检索和多维过滤功能,有赞搜索平台目前支持了大大小小一百多个检索业务,服务于近百亿数据。
这些原因,在 CAP 理论上有清晰的定义。由于关系型数据库选择了强一致性和高可用性,就必然在分布式特性无法满足。而互联网应用的特点,就是对于分布式特性的强需求。这种设计上的需求分歧,是导致各种问题的总原因。
http://blog.csdn.net/hellen1900/article/details/40421911
如果有一套环境,业务优先级很高,服务器的服役时间比我工作时间都长,现在需要迁移到X86平台,而且经过评估,如果能够升级数据库的软件版本,可以使用到更多的特性和功能。这套环境的数据量大概是800G,停机
A云Polardb-x 1.0现已全面升级为Polardb-x 2.0,但Polardb-X 1.0有其自有特色,仍然有很多企业在使用Polardb-X 1.0方案。那么,当这些企业想将业务系统迁移至腾讯云时,该如何进行数据库选型?怎么样进行数据同步?其中又会涉及到哪些问题呢?
有赞订单管理主要承接有赞所有订单搜索及详情展示功能,系统随着业务的不断发展经历了多次飞升之路。下面简单介绍下有赞订单管理系统的三生三世与“十面埋伏”。
注意:MySQL 中的分区表在定义分区键时,必须确保分区键列包含在表的主键(Primary Key)或唯一键(Unique Key)中,为了确保分区表的数据唯一性和正确性。如果不将分区键列包含在主键或唯一键中,可能会导致数据分布不正确,从而产生错误或数据冗余。
无论是在内部系统还是在外部的互联网站上,都少不了检索系统。数据是为了用户而服务。计算机在采集数据,处理数据,存储数据之后,各种客户端的操作pc机或者是移动嵌入式设备都可以很好的获取数据,得到 想要的数据服务。
索引按照是否分区可以分为分区索引(Partitioned Indexes)和非分区索引(NonPartitioned Indexes),如下图所示:
跨框架组件(Cross Framework Component (CFC))是一种支持各种框架的基于单个通用模块有效结构。
使用kafka可以对系统解耦、流量削峰、缓冲,可以实现系统间的异步通信等。在活动追踪、消息传递、度量指标、日志记录和流式处理等场景中非常适合使用kafka。这篇文章主要介绍下kafka中的基本概念。
本文尝试从Informer中的Lister、Watcher、Indexer、Store及Controller 5个组件展开对其进行详细阐述。希望对您有所帮助!
井显生,2019年加入去哪儿,现负责国内机票出票、退款、改签核心业务。在领域驱动设计(DDD)、高并发有大量实践经验。
网络相关性在传统的MMORPG游戏中有另外一个名称AOI(Area Of Intrest)。
前面两篇文章,向读者介绍了Elasticsearch中REST API的基本规范,相信读者阅读完后,对REST API已经有了一个基本的认识,从本篇文章开始,要慢慢向读者介绍文档的相关操作了,那么在详细介绍文档的相关操作之前,本文先来对文档相关读写操作做一个简单概述。
刚开始了解Kafka时对其中多个名词表示懵逼,broker是啥?咋还有分区?有没有跟和我一样有很多???本文就我对Kafka的理解梳理各个角色以及功能,欢迎大家一起来沟通交流。
0. 引 入 最近,我们遇到了两个场景: 负责基础服务的工程师想下线一个接口但不知道有哪些服务调用 负责 APM 系统的工程师想知道任意 RPC 接口的所有上游调用方 仔细分析不难发现,二者的本质都在于「维护微服务间的静态依赖关系」。等等!在调用链追踪系统中,我们不是已经获得了接口级别的依赖关系吗?为什么不能直接用那边的数据?目前伴鱼调用链追踪系统中维护的依赖关系在三个方面无法满足上述需求: 一些上古服务仍然在运行,但没有接入调用链追踪系统 调用链追踪系统中维护的是「动态依赖关系」,即最近 N 天 (由 r
今日闲暇之时,头脑风暴了一个问题 — 随着 QPS、业务复杂度的不断增长,哪些因素会成为瓶颈,又应该如何去优化呢? 结合此前的高并发场景相关的工作经验,从以下五点进行了考虑和总结:
今天同事提了一个问题,还是值得思考的,某个作为数据分发的MySQL库,有时候需要在不同的环境中同步创建数据库,但受工具限制,只能做数据同步,索引这些对象则需要单独创建,该数据库的索引太多,导致生成过程非常地耗时,而且可能会漏掉几个索引,而实际上这些索引并不都是经常需要的,或者可能存在冗余的,因此想问问怎么能清理索引?
刚入职的时候,同事就提醒过我,涉及三四张表的时候,数据量大,尽量不用连表查询,用单表。我最近还真的是遇到了。因为联表查询导致引发的慢sql。
在搜索引擎的功能上,曾经遇到过这样一个问题,数据库中某个公司名称中存在特殊编码,尽管数据已经正常同步到索引中,但是系统中关键词始终也无法匹配到该公司;
线程池的创建方式总共包含以下 7 种(其中 6 种是通过 Executors 创建的,1 种是通过 ThreadPoolExecutor 创建的):
Footprint是链上数据分析平台以及数据处理基础设施,使命是让链上数据分析以及使用随手可得。目前,Footprint 从 22 条公链上收集、解析和清理数据,把无语义以及无序的链上数据,转化成让用户能使用无代码拖放界面、SQL等多种形式构建图表以及仪表盘。除了提供链上原始数据,Footprint 根据业务逻辑抽象出具有业务逻辑的流水数据,既能实现快速生产数据,也能方便分析师在此数据的基础上,快速计算自己需要的业务指标。而这也适用于开发者使用。
ElasticSearch的存储设计天生就是分布式的。每个索引被分成多个分片(默认每个索引含5个主分片(primary shard)),每个主分片又可以有多个副本。当一个文档被添加或删除时(主分片中新增或删除),其对应的复制分片之间必须保持同步。如果我们不这样做,那么对于同一个文档的检索请求,得到的结果将不一致。保持分片副本同步和服务读取的过程就是我们所说的数据复制模型。
转自:http://sushe1424.iteye.com/blog/1110796
这一篇主要来分析下如何选择普通索引和唯一索引,以及他们在查询时候的原理。
导语 | 本文推选自腾讯云开发者社区-【技思广益 · 腾讯技术人原创集】专栏。该专栏是腾讯云开发者社区为腾讯技术人与广泛开发者打造的分享交流窗口。栏目邀约腾讯技术人分享原创的技术积淀,与广泛开发者互启迪共成长。本文作者是腾讯后端开发工程师刘国强。 使用kafka可以对系统解耦、流量削峰、缓冲,可以实现系统间的异步通信等。在活动追踪、消息传递、度量指标、日志记录和流式处理等场景中非常适合使用kafka。这篇文章主要介绍下kafka中的基本概念。 kafka的整体结构 下图展示了很多关于kafka的细节,暂时
这是2020年的第一篇文章,新的开始,与君共勉。前文小白简单的去剖析了肌霸先生kafka的一些肌肉群,但是呢,只是远远地看了几眼,今天我们将深层次的从ISR机制,HW,高水位,LEO,日志存储等绕来绕去的名词去真正的靠近肌肉,大饱眼福,撕开Kafka的外衣,文明看肉,肌肉的肉。上文的链接是这个【舔一舔 · 肌霸Kafka】,也欢迎一起去回味一下。文中若有错误之处,欢迎大家留言讨论,谢谢大家。
在项目研发的过程中,对于数据存储能力的依赖无处不在,项目初期,相比系统层面的组件选型与框架设计,由于数据体量不大,在存储管理方面通常容易被轻视,当项目发展进入到中后期阶段,系统的复杂性很大程度来源于数据层面;
为了维护共享复制集的最新节点,复制集的次要成员节点将同步或复写其他成员节点的数据。MongoDB用了两种方式做数据同步:用全量数据初始化节点,用增量数据复写到节点。
kafka 使用日志文件的方式来保存生产者和发送者的消息,每条消息都有一个 offset 值来表示它在分区中的偏移量。Kafka 中存储的一般都是海量的消息数据,为了避免日志文件过大,一个分片并不是直接对应在一个磁盘上的日志文件,而是对应磁盘上的一个目录,这个目录的命名规则是_。 比如创建一个名为firstTopic的topic,其中有3个partition,那么在 kafka 的数据目录(/tmp/kafka-log)中就有 3 个目录,firstTopic_0~3 多个分区在集群中多个broker上的分配方法
索引的数据结构主要有 B+ 树和哈希表,对应的索引分别为 B+ 树索引和哈希索引。InnoDB 默认的索引类型为 B+ 树索引。
2. 算法:刷 100-200 道题,记住刷题最重要的是要理解其思想,不要死记硬背,碰上原题很难,但
Kafka的高可靠性的保障来源于其健壮的副本(replication)策略。通过调节其副本相关参数,可以使得Kafka在性能和可靠性之间运转的游刃有余。Kafka从0.8.x版本开始提供Partition级别的复制,replication数量可以配置文件(default.replication.refactor)中或者创建Topic的时候指定。
二级索引 二级索引是从主键访问数据的正交方式。Hbase中有一个按照字典排序的主键Rowkey作为单一的索引。不按照Rowkey去读取记录都要遍历整张表,然后按照你指定的过滤条件过滤。通过二级索引,索引的列或表达式形成一个备用行键,以允许沿着这个新轴进行点查找和范围扫描。 1 覆盖索引(Covered Indexes) Phoenix特别强大,因为它提供了覆盖索引。一旦找到索引的条目,不需要返回主表。相反,把我么关心的数据绑定到索引行,节省了读取的时间开销。 例如,以下内容将在v1和v2列上创建一个
MongoDB 4.4 作为每年一度的大版本更新,已经在 7.30 号正式宣布 GA,不像之前的大版本,总是有一些重磅 Feature 的发布,比如 3.6 的 Change Stream & Causal Consistency,4.0 的多文档事务,4.2 的分布式事务,这次的 4.4 版本更像是一个维护性的版本,而且是一个用户期待已久的维护性版本,MongoDB 官方也把这次发布称之为「User-Driven Engineering」,说明新版本主要是针对用户呼声最高的一些痛点,重点进行了改进。
提起分布式,不少人能很清晰的阐述paxos、CAP等理论,但我们在遇到一个具体的分布式问题时,很少有人能知道如何做出一个“好”的设计。对于当前的很多分布式数据系统,包括开源的HBase、ElasticSearch等,我们一般只知其然,很少能够知其所以然。因为几乎所有的分布式数据系统,都会根据自身情况,对实际场景做一些假设,有所舍取,这种多样性也增加了我们的理解难度。
数据库专题(一) ——数据库优化 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、概述 数据库的优化通常分为三个方面:数据库DML、DQL的优化(即增删改查等SQL语句优化);数据库设计优化(如索引设置、索引类型、表引擎、冗余字段、主键外键等);数据库服务器和配置优化(如主从分离、读写分离等)。 根据不同的业务场景,需要进行不同的优化措施。 二、数据库语句优化 程序对数据库的操作,绝大部分来自查询,因此查询的优化至关重要,而大部分情况下,查询的优化在于索引命中率。网络上有很多查询优化的例子,在此主要说几点。
RocketMQ主要有四大核心组成部分:NameServer、Broker、Producer以及Consumer四部分。
就是由代理创建出一个和 impl 实现类平级的一个对象,但是这个对象不是一个真正的对象, 只是一个代理对象,但它可以实现和 impl 相同的功能,这个就是 aop 的横向机制原理,这样就不需要修改源代码。
Elasticsearch(ES)可用于全文检索、日志分析、指标分析、APM等众多场景,而且搭建部署容易,后期弹性扩容、故障处理简单。ES在一定程度上实现了一套系统支持多个场景的希望,大幅度降低使用多套专用系统的运维成本(当然ES不是万能的,不能满足事务等场景)。正是因为其通用性和易用性,ES自2010年发布首个版本以来得到爆发式的发展,广泛应用于各类互联网公司的不同业务场景。
关于数据同步的方式有很多种,现在有一个场景需要将mysql数据库的数据主动同步到我们的工程中,并且能再mysql数据库客户端更改某一行的数据也能将数据同步到另一个数据库或者工程中,对于这种场景的使用我们应该怎么去实现呢?
导读:Elasticsearch是一个分布式的搜索和分析引擎,可以用于全文检索、结构化检索和分析,并能将这三者结合起来。Elasticsearch基于Lucene开发,现在是使用最广的开源搜索引擎之一。Elasticsearch可以应用于在/离线日志流水、用户标签画像、数据库二级缓存、安全风控行为数据、图数据库索引、监控数据、Wiki文档检索等应用场景。58同城有自己的主搜,而一些内部创新搜索业务和大规模的数据实时OLAP ( On-Line Analytical Processing,联机分析处理 ) 则是使用Elasticsearch。
系统的一部分组件失效时,不会影响整个系统。即使部分处理消息的线程挂掉,消息加入队列,也能在系统恢复后被处理。
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