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ES异地双活方案

,官方的描述中,这是企业级的商业收服务: image.png 那么,普通屌丝公司有没有经济点的做法,即相对省钱,又能达到高可呢? 即:如果A,B二个机房的ES集群都是up健康状态,A机房的java service访问同机房的ES实例,避免了跨机房调。 这时候,剩下一侧机房的java service仍然是优先访问同机房的ES,整个系统仍然可。? 分别对应于2侧的ES,即A-Group消的Message,写入A机房的ES集群,B-Group消的Message,写入B机房的ES集群。 写入ES成功后,才Ack确认消成功。由于2个group的消是各自独立的(各自有各自的offset)。

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Elasticsearch集群的身份验证、户鉴权操作

特别是针对ES低版本基础版、开源版;2,安装免的security插件,比如Search Guard、ReadOnly REST3,ES的商业包 x-pack的Basic版 ,从ES6.8基础版开始免使一些基础的安全功能 ,比如身份验证、户鉴权三、Authentication - 身份认证认证体系的几种类型:提供户名、密码提供秘钥、kerberos票据在ES中提供的这种认证服务我们称之为 Realms,它分为两种,一种收 、一种免内置的Realms(免)在这种情况下,户名和密码都保存在Elasticsearch 的索引中外部的Realms(收)如果ES的安全机制需要与企业内的其它服务器应安全集成的话,比如ADLDAPPKIkerberos .需要购买专ES 安全服务四、RBAC - 户鉴权什么是RBAC? 然后通过将角色分配给户,使得户拥有这些权限。在ES中定义的这些权限有哪些呢?

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    ES明明还没到瓶颈,可为啥kafka中有大量消息堆积呢?

    客户es集群基本信息如下:集群使场景:使腾讯云es集群存储业务日志数据。集群架构:冷热架构。集群规模:3个热节点:8C32G+4T SSD 4个温节点: 8C32G+5T高性能云盘。 再也不担心两天后的促销活动的消息堆积问题。优化后的消能力问题解答:1、这个客户为什么冷热分离的架构呢? 答:因为该客户对数据的保存时间有严格要求,即数据至少要保存两个月的时间,但是对es的热节点ssd架构比较敏感,因此我们推荐了客户使腾讯云es的冷热分离的架构,即新索引在热节点上创建,数据保存一周后,通过 es提供的索引生命周期管理,自动将热节点上的数据迁移到冷节点中,冷节点使腾讯云高性能云盘,价格相对ssd更加便宜。 ----最新活动包含文章发布时段最新活动,前往ES产品介绍页,可查找ES当前活动统一入口Elasticsearch Service自建迁移特惠政策>>Elasticsearch Service 新户特惠狂欢

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    原创|ES广告倒排索引架构演进与优化

    ES倒排索引演进采 canal 监听 binlog 变更原有架构是在代码中写 MQ 消息,然后 index_builder 消消息,写入到两个索引中。 同时因为这两个 builder 都要消 Kafka 的消息,但我们知道 Kafka 处于同一个消组的消者只有一个能消消息,所以要把两个 builder 放到不同的消组中,即设置不同的 group_id 最后没有办法只能在入口处把流量暂停,然后重启 ES,很尴尬的是,我们没有准备批量重启 ES 集群的脚本,只能挨个节点登录重启,也浪了一些时间。 33 个节点的请求压力,所以最后撑爆了整个集群 反思这次线上问题后,我们做了反思,也需要采一些对策来避免类似的情况发生 主备索引部署在同一个 ES 集群上,存在单点问题,所以需要再部署一个 ES 集群 ES双集群上线后效果 mapping 优化我们对 ES 的读取还是有待优化的地方,在 kibana 中通过观察 Search Profiler 发现 build_scorer 占了大部分时间,接近 80%

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    Elasticsearch集群的身份验证、户鉴权操作

    特别是针对ES低版本基础版、开源版;2,安装免的security插件,比如Search Guard、ReadOnly REST3,ES的商业包 x-pack的Basic版 ,从ES6.8基础版开始免使一些基础的安全功能 ,比如身份验证、户鉴权三、Authentication - 身份认证认证体系的几种类型:提供户名、密码提供秘钥、kerberos票据在ES中提供的这种认证服务我们称之为 Realms,它分为两种,一种收 、一种免内置的Realms(免)在这种情况下,户名和密码都保存在Elasticsearch 的索引中外部的Realms(收)如果ES的安全机制需要与企业内的其它服务器应安全集成的话,比如ADLDAPPKIkerberos .需要购买专ES 安全服务四、RBAC - 户鉴权什么是RBAC? 然后通过将角色分配给户,使得户拥有这些权限。在ES中定义的这些权限有哪些呢?

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    ES明明还没到瓶颈,可为啥kafka中有大量消息堆积呢?

    背景说明:深夜接到客户紧急电话,反馈腾讯云kafka中有大量消息堆积未及时消。每分钟堆积近100w条数据。但是查看es监控,各项指标都远还没到性能瓶颈。 客户es集群基本信息如下:集群使场景:使腾讯云es集群存储业务日志数据。集群架构:冷热架构。集群规模:3个热节点:8C32G+4T SSD 4个温节点: 8C32G+5T高性能云盘。 再也不担心两天后的促销活动的消息堆积问题。image.png问题解答:1、这个客户为什么冷热分离的架构呢? 答:因为该客户对数据的保存时间有严格要求,即数据至少要保存两个月的时间,但是对es的热节点ssd架构比较敏感,因此我们推荐了客户使腾讯云es的冷热分离的架构,即新索引在热节点上创建,数据保存一周后,通过 es提供的索引生命周期管理,自动将热节点上的数据迁移到冷节点中,冷节点使腾讯云高性能云盘,价格相对ssd更加便宜。

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    有赞亿级订单同步的探索与实践

    2.1.3 ES 同步ES 同步针对单表场景可以通过 index 的操作来进行写入,index 可以采 exteneral 版本也称作外部版本号来进行控制,同样适上述的 SeqNo 来做乐观锁去解决该问题 顺序队列无非就是保证有序,因为 ES 没有 HBase 的字段级别版本号,目前订单采的是 HBase 做一层中间处理层,解决该问题,如图所示:? 此方案会有好处:HBase 协助管理内部字段版本,同时根据内部操作,协助 ES 拿到对应的版本,且数据能拿到最新数据;去掉了顺序队列,HBase 具有良好的吞吐,相对于顺序队列拥有更大的吞吐量;横向拓展增大消速率 ;ES 可以采 index 操作,性能更好。 四、TipsTip-1:为什么采 ES + HBase 处理搜索和详情?

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    中间件PaaS层组件容灾方案及实践

    换修改客户侧应,生产者将数据同时写入到自建kafka及云Ckafka实例。同时启动应。原有消者无需做配置,持续消自建 Kafka 集群的数据。 在某一个时间点内,同步启新的消者组进行消,同时停止老的消者消。新消者持续消 CKafka 集群中的数据,迁移完毕。 修改kafka客户侧,根据某个时间点启动新的消ES跨可区容灾 ES的容灾部署模式可以分为:大集群节点跨区部署、跨区复制CCR 2种模式。 image.png跨区部署说明:ES跨可区集群:实例采4个数据节点组成,其中:4区2个,6区2个节点。 高可说明:VIP实现跨可区(AZ)访问能力,ES具有故障跨可区漂移能力。当4区与6区网络出现中断,部署在4区的应可访问6区ES点。

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    深耕零售场景,腾讯云 ES 提升微盟云端商业服务价值

    搜索场景 日志运维分析场景 二、从自建 ES 集群到腾讯云 ES 为了实现上述场景中的搜索和分析功能,最初微盟采了自建 ES 集群,但随着业务的快速增长,集群数量和业务数据规模暴增,线上服务面对的挑战也越来越多 求助于搜索常会踩坑,力,对故障处理也不友好。 三、腾讯云 ES 助力业务高效稳定交付 从自建环境到腾讯云 ES,微盟的业务交付效率显著提升,在安全及可性方面,也获得了更强力的保障。 此外,云上对机器之间的网络联通性有天然的保障,因此使腾讯云ES,整体的服务的可性得到了大幅提升。 ,消者体验更佳。

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    白话Elasticsearch67-不随意调节jvm和thread pool的原因&jvm和服务器内存分配的最佳实践

    所以jvm了一种技术,叫做compressed oops来解决object pointer耗过大空间的问题。 但是32位的pointer比64位的pointer可以耗更少的内存耗。 此时pointer就会退回到传统的object pointer引对象的二进制地址的模式,此时object pinter的大小会急剧增长,更多的cpu到内存的带宽会被占据,更多的内存被耗。 综上所述,如果你给jvm heap分配超过32G的内存,实际上是没有什么意义的,因为64位的pointer,13的内存都给object pointer给占据了,这段内存空间就浪掉了。 首先es官方是建议避免这种超级服务器来部署es集群的,但是如果我们只有这种机器可以的话,我们要考虑以下几点:(1)我们是否在做大量的全文检索?

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    腾讯云 Elasticsearch 实战篇(二十二) ES6.8权限使配置

    我们今天就来简单聊聊这个问题:一、在ElasticSearch6.8及以上版本开启安全认证功能 ElasticSearch的商业插件X-pack 在ES6.x版本以前一直都是收,不对外免开放的。 在ES6.8及以后版本ES又将部分安全性功能免开放了,包含安全认证功能,之后版本又开放一些基础认证功能,对于普通户来说是够的。 然后启动ES,注意需要普通户启动ES,注意一定要先启动ES,才能进行后续安全设置image.png第三步:binelasticsearch-setup-passwords interactive 启 ES默认的内置户image.png显示下面的图示:输入“y”image.png下面的这些户都是ES默认的户,需要设置密码,一定要记住,可以暂时设置相同的。 因为尽管是默认户,但是没有配置它在服务中使,所以,它无效!! 三、总结: 本节从实际角度去部署了一下ES、Kibana的安全访问功能。是一个非常实际可的功能,建议大家多试试!

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    Filebeat+Kafka+Logstash+Elasticsearch+Kibana 构建日志分析系统

    在实际应场景中,为了满足大数据实时检索的需求,一般可以使 Filebeat 采集日志数据,将 Kafka 作为 Filebeat 的输出端。 配置 Logstash 管道:配置 Logstash 管道的 input 为 Kafka,output 为ES,使 Logstash 消 Topic 中的数据并传输到ES 中。 查看日志消状态:在消息队列 Kafka 中查看日志数据的消的状态,验证日志数据是否采集成功。 output 参数说明:「参数」「说明」「hosts」ES的访问地址,取值为「http::9200」。「user」访问 ES户名,默认为 elastic。「password」访问 ES 的密码。 es,进入首页后,点击“connect to your Elasticsearch index”填入 es 中的索引名,支持正则匹配,输入 Index pattern(本文使 logs-*),单击

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    ES-使springData来操作es

    1 Es 的配置文件 elasticsearch.ymlhttp.cors.enabled: truehttp.cors.allow-origin: * network.host: 127.0.0.12 org.springframework.data.elasticsearch.repository.ElasticsearchRepository; ** * @author shihaifeng * @date 2019-08-29 14:47 * @desc (书接口 - 来直接操作

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    es 7.2 生产集群 index 无数据写入故障定位

    zabbix 对 es 集群进行监控没有发现告警,例行检查 es 集群状态无异常。 怀疑是kafkazookeeper 集群出现问题,测试消数据无异常,最后检查 logstash 发现异常日志 定位故障。 Zabbix 事件告警 ?es 集群 index 数据写入异常? 检查 es 集群状态,无异常GET _clusterhealth? topic.binkafka-topics.sh --list --zookeeper 192.168.99.232:2181,192.168.99.233:2181,192.168.99.221:2181 消数据测试 集群默认有分片限制最大 4000 ,导致 logstash 写入 es 的 index 数据异常调整 es 集群默认分片限制 index写入恢复正常PUT _clustersettings{ transient

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    ES写入性能优化实录

    背景:公司的各个微服务在逐步接入ES APM 这个监控体系,但是metrics写入量较大(每个metrics的长度很小,但是频率很高),通过logstash往ES写数据时候频繁报写入队列已满,写入拒绝, 运维侧需要对ES做写入优化。 -普通SSD磁盘调整后,ES写入性能有大幅提升。 日常消ES能力大约是110w每分钟。 极限测试:通过开12个logstash来消测试,索引ES的写入峰值能达到220w左右每分钟,此时logstash侧有bulk写入报错,提示ES write queue full。

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    test

    配置环境变量es_address=172.17.16.xx:9xx ES 端口地址es_index_name=tabor ES Index名es_password=xxxx ES 密码es_user=elastic ES 户名kafka_address=shanghai-kafka-0.xxxxntcs.com:32169 DTS 侧 Ckafka 地址kafka_group_name=consumer-gxxi6o2q6f-tabor group namekafka_group_password=xxxx DTS 侧 Ckafak 密码kafka_group_user=account-subsxxq6f-tabor DTS 侧消户名 kafka_topic_name=topic-subsxx2q6f-cdb-8rfubz5w DTS 侧消者Topicregion=ap-shanghai 云函数地域3.

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    前端“硬知识”,你要会啃!

    前端免交流裙213126486,邀请码糯米,欢迎共同探讨交流前端技术其实你不必去非常了解http的详细内容,但是你要了解web前端开发常的一些http的知识——就是上图中列出来的那些。 前端免交流裙213126486,邀请码糯米,欢迎共同探讨交流前端技术ECMAScript简称ES。 前端免交流裙213126486,邀请码糯米,欢迎共同探讨交流前端技术如上图中的这些概念,大家可能平时都在javascript中看到,其实他们是ES的内容。 只不过javascript继承了ES的这些特性,并且javascript的比较广泛,因此才会在js中讨论的多一些。还是那个“28原则”。其实ES中的内容也非常多,而且更新很快,现在都到ES6了。 如果你不懂原型、闭包和作域,那就说明你还不完全了解ES,也就是不完全会javascript。学习开发你要学会总结,当你的多了,归类之后其实就很简单。记住要学会多练多积累!

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    ELK Stack系列之基础篇(二) - ELK产品介绍

    开源的产品对于想快速入门了解的人员或者公司是非常有的。但是对于一些需要更高级的应的公司比如腾讯这种巨头公司,Elastic是提供定制开发服务的和提供更多扩展解决方案。 请看下面的链接:https:www.elastic.cocnsubscriptions image.png image.png image.png像基础级的功能原来都是收的。现在都免了。 黄金级、白金级、企业级软件的下载都是需要付的。同理,腾讯云ES套餐中也是首推ES 6.8.2白金版。因为它的安全、实时、多插件功能。后面我们将详细讲解腾讯云ES系列。这里大家先了解一下。 腾讯ES,开箱即。 腾讯在公司内部丰富的场景中大规模使 ES,同时联合 Elastic 公司在腾讯云上提供内核增强版的 ES 云服务,大规模、丰富多样的的使场景推动着腾讯对原生 ES 进行持续的高可、高性能、低成本优化

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    生产-消模型组件实现 Producer Consumer Solution using BlockingQueue

    ,较为繁琐和耗服务器资源;优化成通过kafka收集日志,consumer消并写入es,考虑到频繁的写入es会造成应资源、网络开销的浪,设计上为批量写入es。 该应场景比较通,考虑把该生产-消模型 抽成组件放入公共模块。 组件设计细节使方自定义业务属性;使方自定义写入阈值业务方实现具体消接口,建议使线程池消单线程轮询阻塞队列,线程池执行消,速度很快程序退出最大保证任务不丢失(钩子函数)本着易、可扩展性原则, 使方不关心内部实现,只需要关心消策略和业务实现即可。 ,也较为灵活,支持多业务的生产消,使方可指定具体的消阈值,实现具体的业务需求。

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    生产-消模型组件实现 Producer Consumer Solution using BlockingQueue

    ,较为繁琐和耗服务器资源; 优化成通过kafka收集日志,consumer消并写入es,考虑到频繁的写入es会造成应资源、网络开销的浪,设计上为批量写入es。 该应场景比较通,考虑把该生产-消模型 抽成组件放入公共模块。 组件设计细节 使方自定义业务属性; 使方自定义写入阈值 业务方实现具体消接口,建议使线程池消 单线程轮询阻塞队列,线程池执行消,速度很快 程序退出最大保证任务不丢失(钩子函数) 本着易、可扩展性原则 ,使方不关心内部实现,只需要关心消策略和业务实现即可。 ,也较为灵活,支持多业务的生产消,使方可指定具体的消阈值,实现具体的业务需求。

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      Elasticsearch Service

      腾讯云 Elasticsearch Service(ES)是云端全托管的ELK服务,包含 Kibana ,集成X-Pack。帮助您快速部署、轻松管理、按需扩展集群,简化复杂运维操作,快速构建日志分析、全文搜索、BI 分析等业务。     

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