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elasticsearch 索引搜索和索引性能优化配置——思路:去掉不必要的数据,减小数据的磁盘空间占用,同时提升性能

压缩配置: index.codec: best_compression 合并索引: curl –XPOST localhost:9200/hec_test3/_forcemerge’ 配置mapping: curl -XPUT 'http://localhost:9200/hec_test3' -d ' { "mappings": { "hec_type3": { "_source": { "enabled": false }, "_all": { "enabled": false }, "properties": { “fieldxxx": { "type": "string", “norms”: {“enabled”: false}, “store”: false, "doc_values": false, "index_options": "docs" }, …. } } } } ' 注意:同时将原始数据放在DB里,ES里通过doc id去DB里获取。_all搜索时候使用cross_fields。.tim文件较大,可以采用降低shard个数来瘦身。 总之,上述设置后可以将es的索引数据磁盘占用降低为原始数据的50%以内。 本文转自张昺华-sky博客园博客,原文链接:http://www.cnblogs.com/bonelee/p/6934125.html,如需转载请自行联系原作者

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关于” 记一次logback传输日志到logstash根据自定义设置动态创建ElasticSearch索引” 这篇博客相关的优化采坑记录

之前写过一篇博客是关于记录日志的简单方式的 主要就是 应用->redis->logstash->elasticsearch 整个流程的配置方法和过程的 https://www.cnblogs.com/zhyg/p/6994314.html 记一次logback传输日志到logstash根据自定义设置动态创建ElasticSearch索引 虽然我们部分线上应用使用 redis单节点 logstash 也是使用单节点基本稳定流畅并且几乎不丢日志(单节点问题就不说了肯定有单点故障之后在分析) 上面的两个单节点 一天承受1-3亿条日志是没有问题的前提是并发量不要太大 可是 可是 tmd我今天就遇到了 主要分享一下解决方案 本方案同样是两个单节点 先说下今天发生的北京情况 我们的业务服务有些挤压这个时候我们把处理节点线程加多 来处理

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Mario

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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。

Spring

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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。

Rocky Linux

Rocky Linux

Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

WebStorm

WebStorm

WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源,继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

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