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基于Lucene查询原理分析Elasticsearch的性能

前言 Elasticsearch是一个很火的分布式搜索系统,提供了非常强大而且易用的查询和分析能力,包括全文索引、模糊查询、多条件组合查询、地理位置查询等等,而且具有一定的分析聚合能力。因为其查询场景非常丰富,所以如果泛泛的分析其查询性能是一个非常复杂的事情,而且除了场景之外,还有很多影响因素,包括机型、参数配置、集群规模等等。本文主要是针对几种主要的查询场景,从查询原理的角度分析这个场景下的查询开销,并给出一个大概的性能数字,供大家参考。 Lucene查询原理 本节主要是一些Lucene的背景知识,了解这些知识的同学可以略过。 Lucene的数据结构和查询原理 Elasticsearch的底层是Lucene,可以说Lucene的查询性能就决定了Elasticsearch的查询性能。关于Lucene的查询原理大家可以参考以下这篇文章: Lucene查询原理 Lucene中最重要的就是它的几种数据结构,这决定了数据是如何被检索的,本文再简单描述一下几种数据结构: FST:保存term字典,可以在FST上实现单Term、Term范围、Term前缀和通配符查询等。 倒排链:保存了每个term...

分布式锁方案论证与实现

概述 我们在实际的接口或者业务开发中,不管是服务器单点还是服务器集群,都会有分布式锁的使用场景。 比如最常见的接口重复提交(业务重复处理)、商品超卖等问题,通用的解决方案就是本文所使用的“分布式锁”, 在同一个业务中,其中一个请求获取到锁之后,其他请求只有在获取到锁的请求释放锁(或者锁失效)之后才能继续“争抢”锁, 没有获得锁的请求是没有执行业务的权限的。 方案论证 这里我们主要讨论两种方案:基于redis的分布式锁和基于zookeeper的分布式锁 基于redis的分布式锁 redis自身就提供了命令:SET key value NX PX expireTimeMs,专门用于处理分布式锁的场景,效率高且提供锁失效机制, 即使由于某种情况客户端没有发送解锁请求,也不会造成死锁。 但是如果redis跑在集群的情况下,由于redis集群之间采用异步的方式进行数据同步,因此在并发量大的情况下有可能遇到数据同步不及时造成多个请求同时获取到锁, 虽然业界有redlock算法以及redisson客户端实现能基本处理此类问题,也并不能完美解决这个问题,其算法逻辑实现还很复杂, 更有甚者有分布式的专家...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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