在好朋友lhelper的帮助下，开始学习全文搜索引擎lucene了。从网上搜索了一些全文搜索的资料后发现这方面的产品很多，光是在http://www.searchtools.com 上你可以查到100多个搜索的工具（包括源代码）。如果你在百度上以“全文搜索”为关键字 搜索的话，会发现除了理论上的介绍以外，大部分的实例都是来自lucene。为什么只有lucene这么广为接受呢？
即数据文件中的存储结构为： 【blockSize(4byte)->blockData】=>【blockSize(4byte)->blockData】
Lucene是目前最流行的Java开源搜索引擎类库,最新版本为7.4.0。Lucene通常用于全文检索,Lucene具有简单高效跨平台等特点,因此有不少搜索引擎都是基于Lucene构建的,例如:Elasticsearch,Solr等等。
消息中间件的性能好坏，它的消息存储的机制是衡量该性能的最重要指标之一，而 Kafka 具有高性能、高吞吐、低延时的特点，动不动可以上到几十上百万 TPS，离不开它优秀的消息存储设计。下面我按照自己的理解为大家讲解 Kafka 消息存储设计的那些事。
Lucene不是一个完整的全文检索应用，而是一个java语言写的全文检索引擎工具包，他可以很方便的嵌入到各种应用系统中实现信息的全文检索功能。
Lucene是apache软件基金会4 jakarta项目组的一个子项目，是一个开放源代码的全文检索引擎工具包，但它不是一个完整的全文检索引擎，而是一个全文检索引擎的架构，提供了完整的查询引擎和索引引擎，部分文本分析引擎（英文与德文两种西方语言）。Lucene的目的是为软件开发人员提供一个简单易用的工具包，以方便的在目标系统中实现全文检索的功能，或者是以此为基础建立起完整的全文检索引擎。Lucene是一套用于全文检索和搜寻的开源程式库，由Apache软件基金会支持和提供。Lucene提供了一个简单却强大的应用程式接口，能够做全文索引和搜寻。在Java开发环境里Lucene是一个成熟的免费开源工具。就其本身而言，Lucene是当前以及最近几年最受欢迎的免费Java信息检索程序库。人们经常提到信息检索程序库，虽然与搜索引擎有关，但不应该将信息检索程序库与搜索引擎相混淆。
软件下载链接: https://pan.baidu.com/s/1kCeXNlj2l3FujyMza3rM0w 提取码: iniy
然而通过下图，我们不难发现，Lucene的各源码模块，都是对普通索引和搜索过程的一种实现。
Kafka是一种分布式的流处理平台，它通过文件存储机制来保证数据的可靠性，高效性和可扩展性。
一位5年工作经验的小伙伴面试的时候被问到这样一个问题，说”谈谈你对Kafka数据存储原理的理解“。然后，这位小伙伴突然愣住了，什么是零拷贝，零拷贝跟Kafka有关系吗？
索引是一种特殊的文件(InnoDB数据表上的索引是表空间的一个组成部分)，它们包含着对数据表里所有记录的引用指针。更通俗的说，索引就相当于目录。当你在用新华字典时，帮你把目录撕掉了，你查询某个字开头的成语只能从第一页翻到第一千页。累！把目录还给你，则能快速定位！
字符集指的是一种从二进制编码到某类字符符号的映射。校对规则则是指某种字符集下的排序规则。
在本文中，我们将研究Elasticsearch的各个部分写入数据目录的文件。我们将查看节点，索引和分片级文件，并简要说明其内容，以便了解Elasticsearch写入磁盘的数据。
更多内容: https://github.com/pierre94/kafka-notes
import java.io.IOException; import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer; import org.apache.lucene.document.Document; import org.apache.lucene.document.Field; import org.apache.lucene.index.IndexWriter;
聚集索引和非聚集索引以及MySQL的InnoDB和MyISAM经常遇到有人向我咨询这个问题，其实呢，数据库
难得的是，Kafka的索引组件中应用了二分查找算法，而且社区还针对Kafka自身的特点对其进行了改良。
haystack: 全文检索框架(对检索引擎包装下，抹掉差异 提供统一接口，方便码农)。该框架支持Elasticsearch,Whoosh, Xapian，Solr搜索引擎。 Elasticsearch：据说是java写的。Elastic(有弹性的，灵活 可伸展的)，大概说明其 操作的灵活性。 Xapian: apian蜜蜂，X apian，大概使用蜜蜂的嗅探能力，来说明其搜索范围之广。
写在前面：2020年面试必备的Java后端进阶面试题总结了一份复习指南在Github上，内容详细，图文并茂，有需要学习的朋友可以Star一下！ GitHub地址：https://github.com/abel-max/Java-Study-Note/tree/master
CAT（Central Application Tracking），是基于 Java 开发的分布式实时监控系统。CAT 目前在美团点评的产品定位是应用层的统一监控组件，在中间件（RPC、数据库、缓存、MQ 等）框架中得到广泛应用，为各业务线提供系统的性能指标、健康状况、实时告警等。
操作系统中的文件管理是指操作系统对文件的创建、存储、删除和访问等操作的管理。文件是操作系统中的基本单位，用于存储和组织数据。
摘要：消息存储对于每一款消息队列都非常重要，那么Kafka在这方面是如何来设计做到高效的呢？ Kafka这款分布式消息队列使用文件系统和操作系统的页缓存（page cache）分别存储和缓存消息，摒弃了Java的堆缓存机制，同时将随机写操作改为顺序写，再结合Zero-Copy的特性极大地改善了IO性能。而提起磁盘的文件系统，相信很多对硬盘存储了解的同学都知道：“一块SATA RAID-5阵列磁盘的线性写速度可以达到几百M/s，而随机写的速度只能是100多KB/s，线性写的速度是随机写的上千倍”，由此可以看出对磁盘写消息的速度快慢关键还是取决于我们的使用方法。鉴于此，Kafka的数据存储设计是建立在对文件进行追加的基础上实现的，因为是顺序追加，通过O(1)的磁盘数据结构即可提供消息的持久化，并且这种结构对于即使是数以TB级别的消息存储也能够保持长时间的稳定性能。在理想情况下，只要磁盘空间足够大就一直可以追加消息。此外，Kafka也能够通过配置让用户自己决定已经落盘的持久化消息保存的时间，提供消息处理更为灵活的方式。本文将主要介绍Kafka中数据的存储消息结构、存储方式以及如何通过offset来查找消息等内容。
shuffle中环形缓冲区使用于map shuffle阶段存放map的缓存数据，当缓冲区的数据达到一定比率（80%）就会将缓冲区的数据刷写到磁盘文件中，在刷盘之前，会对数据分区、排序、合并，对缓冲区的操作是边写入边读取的过程，二者互不影响，提升写入的速率，读写过程就是一个生产者、消费者模式，生产者向环形缓冲区中写入数据，消费者从环形缓冲区中读取数据并且写入磁盘。环形缓冲区在物理上是一组连续的空间地址，在逻辑上是首尾相连的环形空间，通过使用下标实现环形，初始read=write=index=0,read下一个读取位置，write下一次写入位置，index 刷盘的结束位置，每一次写入write++,当缓存达到一定比率，执行读取线程开启，将index=write,那么将读取read~index-1区间的数据写入磁盘，此时write继续接受数据写入，当数据读取完read=index,继续进行下一次读取操作，需要注意当下标达到临界点即缓冲区数组的大小时需要进行下标索引的转换，例如当read=array.length,需要read=0。
CREATE UNIQUE INDEX 索引名 ON 表名(字段名1(长度)，字段名2(长度))
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
简介 随着公司业务量的逐年成长，粘性会话(Sticky Session)越来越成为应用横向扩展(Scale Out)的瓶颈，为消除粘性会话，支持应用无状态(Stateless)，我们SOA团队在今年发起了集中式会话服务器(Centralized SessionServer)项目，该项目的核心是一个我们独立设计和开发的高性能持久化的Key/Value存储引擎，我们称为SessionDB，本文介绍SessionDB存储引擎的特性，架构和设计，我们的性能优化，并做出性能评测和分析。 我们的Key-Value存储引
本文我们将研究Elasticsearch各功能模块写入数据目录中的文件。我们将分别从节点层面，索引层面和分片层面进行了解，并简单解释他们的内容，以帮助大家了解Elasticsearch写入磁盘的数据。
虽然索引大大提高了查询速度，同时却会降低更新表的速度，如对表进行INSERT、UPDATE和DELETE。因为更新表时，MySQL不仅要保存数据，还要保存一下索引文件每次更新添加了索引列的字段，都会调整因为更新所带来的键值变化后的索引信息
发布者：Shay Banon on January 10, 2006 @ 08:24 PM
Kafka 作为大数据技术生态的重要组件，尤其是实时流数据处理场景下，作为分布式生产/消费系统，得到广泛的重用。而 Kafka 在数据生产和消费上，日志是主要的场景。今天的大数据开发学习分享，我们就来讲讲 kafka 日志结构的基础。
在项目的 resources 目录下创建 logback-spring.xml 文件，也就是日志输出配置文件SpringBoot默认的使用的logback日志，必须叫这个名字！！！
之前我们已经对Kafka的日志结构做了基本的讲解，相信大家也都有了一定的了解了。今天我们接着来讲kafka日志管理的部分，Kafka日志加载与恢复。
Lucene是一款高性能、可扩展的信息检索工具库，是用于全文检索和搜寻的Java开放源码程序库，最初是由Doug Cutting所撰写，2000年发行了第一个开源版本，2005年成为Apache顶级项目。虽然经过近20年，Lucene在全文检索领域还是独领风骚，蓬勃发展。
Lucene作为最优秀的开源搜索引擎，内部实现了复杂的架构和算法，用来支撑对海量数据的存储和搜索。Lucene的存储和搜索都与底层的索引文件息息相关，Lucene发展过程中，也不断对索引文件格式进行优化和调整：
RocketMQ是开源的消息中间件，它主要由NameServer，Producer，Broker，Consumer四部分构成。
在搜索业务上摸爬滚打3年，使用的Es版本也从1.x升级到了5.x，扮演的角色也逐渐从Es的使用方变为维护方，这里大致汇总了使用Es过程中踩的一些坑以及一些注意事项，也会穿插一下我们的解法。
Kafka作为大数据技术生态的重要组件，尤其是实时流数据处理场景下，作为分布式生产/消费系统，得到广泛的重用。而Kafka在数据生产和消费上，日志是主要的场景。今天的大数据开发学习分享，我们就来讲讲kafka日志结构的基础。
Kafka作为一个消息中间件(后面Kafka逐渐转向一个流失处理平台KafkaStream)，消息最终的存储都落在日志中。
作者简介 ---- 刘光敏: 达观数据搜索组研发技术人员，负责搜索引擎架构的设计和研发，搜索集群健康状况监控模块的开发及维护等。 ---- Lucene是一个高性能、可伸缩的信息搜索(IR)库。它可以为你的应用程序添加索引和搜索能力。Lucene是用java实现的、成熟的开源项目，是著名的Apache Jakarta大家庭的一员，并且基于Apache软件许可。 同样，Lucene是当前非常流行的、免费的Java信息搜索(IR)库。Lucene的检索算法属于索引检索，即用空间来换取时间，对需要检索的文
在网上看了一篇外文文章，里面介绍了提高Lucene索引速度的技巧，分享给大家。
Kafka 的消息存储会按照该 Topic 的 Partition 进行保存，即每个 Partition 都有属于自己的日志，在 Kafka 中被称为分区日志（partition log）。
一、Lucene介绍 1、简介 Lucene 是apache软件基金会一个开放源代码的全文检索引擎工具包，是一个全文检索引擎的架构，提供了完整的查询引擎和索引引擎，部分文本分析引擎。Lucene的目的是为软件开发人员提供一个简单易用的工具包，以方便的在目标系统中实现全文检索的功能，或者是以此为基础建立起完整的全文检索引擎。 2、官网 http://lucene.apache.org/ 3、优点 成熟的解决方案，有很多的成功案例。apache 顶级项目，正在持续快速的进步。基
在 2 月10 号下午大概 1 点半左右，收到用户方反馈，发现日志 kafka 集群 A 主题 的 34 分区选举不了 leader，
这一部分大体了解下kafka Broker的工作流程，看一下zookeeper在kafka broker工作中发挥的作用，那些重要数据在zookeeper中存储。
可以看到这是一颗二叉排序树，时间复杂度是和二分查找差不多的。每次都可以舍掉一半的数据。
许多年前，一个名叫Shay Banon的开发者，带着新婚妻子去伦敦生活，在得知妻子想从事厨师工作后，准备利用自己所学为妻子开发一个食谱搜索引擎，他开始使用Lucene的一个早期版本。但是尝试之后，他发现直接使用Lucene给没有任何开发经验的妻子而言是非常困难的，因此Shay 开始对Lucene进行封装。不久他发布了他的第一个基于Lucene的用java编写的开源项目 Compass。后来Shay找到了一份跟高性能和分布式有关的工作，然后发现这份工作对实时、分布式搜索引擎的需求尤为突出，于是他决定重写Compass，把它变为一个独立的服务并取名Elasticsearch，再到后来Elasticsearch发布了第一个公开版本，从此以后，Elasticsearch已经成为了 Github 上最活跃的开源项目之一。据说，Shay的妻子还在等着她的食谱搜索引擎，而他已经在大公司忙的“一发不可收拾”…
在 2 月10 号下午大概 1 点半左右，收到用户方反馈，发现日志 kafka 集群 A 主题 的 34 分区选举不了 leader，导致某些消息发送到该分区时，会报如下 no leader 的错误信息：
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