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EFK教程(3) - ElasticSearch冷热数据分离

基于ElasticSearch多实例架构,实现资源合理分配、冷热数据分离 作者:“发颠的小狼”,欢迎转载与投稿 目录 ▪ 用途▪ 架构▪ 192.168.1.51 elasticsearch-data部署双实例▪ 192.168.1.52 elasticsearch-data部署双实例▪ 192.168.1.53 elasticsearch-data部署双实例▪ 测试 用途 前情提要: ▷ 在第一篇《EFK教程 - 快速入门指南》中,阐述了EFK的安装部署,其中ES的架构为三节点,即master、ingest、data角色同时部署在三台服务器上。▷ 在第二篇《EFK教程 - ElasticSearch高性能高可用架构》中,阐述了EFK的data/ingest/master角色的用途及分别部署三节点,在实现性能最大化的同时保障高可用 前两篇文章,ES集群中只存在一个实例,而在本文中,将在一个集群中部署多个ES实例,来实现资源合理分配。例如data服务器存在SSD与SAS硬盘,可以将热数据存放到SSD,而冷数据存放到SAS,实现数据冷热分离。 在本文中,将为data服务器创建2个实例,分别...

什么技能产品经理不会提,但技术人必须懂?

阿里妹导读:缓存是搭建高性能高并发系统的必备手段之一,通常用来解决性能瓶颈,是程序员的必备知识点,也是面试必备考点。 尽管,产品经理大概率不会关注系统性能,但程序员在实现需求的时候必须思考系统承载的并发量和用户量。缓存主要用来解决性能瓶颈的问题,一旦错误使用反而会令系统崩溃。今天,我们就通过4W的方式系统化地总结缓存相关的理论知识。 随着互联网业务的快速迭代以及用户量激增,应用架构需要不断调整甚至重构以适应这种业务的快速发展。当数据量迅速增长,业务逻辑越复杂,服务链路不断增加等等一系列问题,会导致RT过长,服务性能需要逐渐提升以满足更优的用户体验。在优化系统架构时通常的所用的两种方式scale up以及scale out,scale out就是通常所说的水平扩展,将应用服务设计成无状态性,可以方便水平扩展通过增加硬件的方式分解访问压力。而scale up则是将单个服务链路性能提升,以提升QPS以及系统的吞吐量。在追求更优的性能时,大多数业务场景是读多写少的情况,一般会通过引入缓存的方式解决。 1. What——什么是缓存? 从定义上可以看出所谓缓存一定是针对已有数据的一个副本存在,也可...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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