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。
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。
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。
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
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
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。
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。
PathSeq 是一个 GATK 管道，用于检测取自宿主生物体（例如人类）的短读长深度测序样本中的微生物。比如人类肿瘤测序数据，就可以使用它看看是否有微生物序列！ 下图总结了它的工作原理。该管道先对r
数据库索引是存储在磁盘上的，当数据量大时，就不能把整个索引全部加载到内存了，只能逐一加载每一个磁盘块（对应索引树的节点），索引树越低，越矮胖，磁盘IO次数就少
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。
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
每当Consumer需要从topic分区的某位置开始读消息时，Kafka就会用OffsetIndex直接定位物理文件位置，避免从头读取消息的I/O性能开销。
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。
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。
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。
在实际使用过程中，发现有时候rabbitmq启动后，很快就能提供服务（在指定端口上侦听，客户端能正常连接到rabbitmq）；而有时候则需要过一段时间才能提供服务，尤其是启动前有许多持久化的消息未被消费掉的时候。在这种情况下，日志文件中可以看到如下类似的日志信息：
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
2. indexCreatedVersionMajor 该字段描述的是创建该segments_N文件时的lucene的版本，在读取阶段，索引文件可能被不同的版本的lucene读取，该值用来判断兼容性
从控制台监控来看，可以看出时间戳、通过QPS、拒绝的QPS、响应时间以及相应的波动曲线，接下来分析这些数据怎么来的？
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。
搜索引擎实现起来，技术难度非常大，技术的好坏直接决定了产品的核心竞争力。 搜索引擎的设计与实现中，会用到大量的算法。百度、Google 这样的搜索引擎公司，面试时，会格外重视考察候选人的算法能力。
在资料中的文章文件夹中，有很多的文本文件。这里面包含了一些非常有趣的软文。而我们想要做的事情是，通过搜索一个关键字就能够找到哪些文章包含了这些关键字。例如：搜索「hadoop」，就能找到hadoop相关的文章。
上次的 Kafka 重启失败事件，对为什么重启失败的原因似乎并没有解释清楚，那么我就在这里按照我对 Kafka 的认识，从源码和日志文件结构去尝试寻找原因。
mysql索引: 是一种帮助mysql高效的获取数据的数据结构，这些数据结构以某种方式引用数据，这种结构就是索引。可简单理解为排好序的快速查找数据结构。如果要查“mysql”这个单词，我们肯定需要定位到m字母，然后从下往下找到y字母，再找到剩下的sql。
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？
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。
Kafka 是一款性能非常优秀的消息队列，每秒处理的消息体量可以达到千万级别。今天来聊一聊 Kafka 高性能背后的技术原理。
导读：经过不断地迭代，如今Git的功能越来越完善和强大。然而Git的第一个提交源码仅约1000行，当时的Git实现了哪些功能？本文将从源码开始，分析其核心思想，挖掘背后优秀的设计原理。
从操作系统的角度, page cache也称为disk cache, 是操作系统对硬盘(HDD or SSD)的缓存. OS 使用当前空闲的RAM来保存page cache, 用来加速对硬盘的访问. page cache在内核实现, 对应用程序几乎是透明的.
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+-----+---------+------+------+----------+-------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+-------+
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”…
如上图可见，Kafka日志对象由多个日志段对象组成，而每个日志段对象会在磁盘上创建一组文件，包括不止如下：
Kafka中的Message是以topic为基本单位组织的，不同的topic之间是相互独立的。每个topic又可以分成几个不同的partition(每个topic有几个partition是在创建topic时指定的)，每个partition存储一部分Message。借用官方的一张图，可以直观地看到topic和partition的关系。
不必多说，数据当然需要存储；存储了还不够，显然需要提供程序对存储的操作进行封装，对外提供增删改查的API，即实例。
Kafka中的Message是以topic为基本单位组织的，不同的topic之间是相互独立的。每个topic又可以分成几个不同的partition(每个topic有几个partition是在创建top
前篇文章对LSM的基本原理，算法流程做了简单的介绍，这篇文章将实现一个简单的基于LSM算法的迷你Key-Value数据库，结合上篇文章的理论与本篇文章的实践使之对LSM算法有更好的理解，当然此版本还有很大问题只是Demo模型，后面也会指出；
首先学习一下 lucene 的索引文件结构。本文介绍 Field 相关信息的存储文件格式。
上篇文章简单的填了一个坑基于LSM数据库的实现了WAL，在该版本中如数据写入到内存表的同时将未持久化的数据写入到WAL文件，在未将数据持久化时程序崩溃，可通过WAL文件将数据还原恢复从而避免了数据的丢失。
经过前 5 篇文章的介绍，估么着小伙伴们已经对消息生产和消费的流程应该有一个比较清晰的认识了。当然小伙伴们肯定也比较好奇，Kafka 能够处理千万级消息，那它的消息是如何在 Partition 上存储的呢？今天这篇文章就来为大家揭秘消息是如何存储的。本文主要从消息的逻辑存储和物理存储两个角度来介绍其实现原理。
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。
任意节点，它的左子树如果不为空,那么左子树上所有节点的值都小于根节点的值； 任意节点，他的右子树如果不为空，那么右子树上的所有节点的值大于根节点的值。
综上所述，在ClickHouse的MergeTree中，一级索引主要用于数据的物理排序和数据切分，支持范围查询和按顺序读取数据；二级索引主要用于查询优化，提供额外的查询功能和过滤条件。
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，
前一段时间客户反馈复制报错 1236 ，根据报错提示该报错为从库读取到了主库不存在的 binlog 日志，导致复制中断，报错截图如下，需要帮忙分析为什么会报错 Could not open log file 原因。
首先学习一下lucene的索引文件结构. 本文介绍 Field 相关信息的存储文件格式.
import java.io.BufferedReader; import java.io.File; import java.io.FileReader; import java.io.IOException;
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