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摘要: 1、删除和更新也都是写操作,但是 Elasticsearch 中的文档是不可变的,因此不能被删除或者改动以展示其变更;2、磁盘上的每个段都有一个相应的.del 文件。当删除请求发送后,文档并没有真的被删除,而是在.del 文件中被标记为删除。该文档依然能匹配查询,但是会在结果中被过滤掉。当段合并时, 阅读全文
posted @ 2022-07-26 18:53 开源遗迹 阅读(241) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 1、当集群 master 候选数量不小于 3 个时,可以通过设置最少投票通过数量(discovery.zen.minimum_master_nodes)超过所有候选节点一半以上来解决脑裂问题;2、当候选数量为两个时,只能修改为唯一的一个 master 候选,其他作为 data节点,避免脑裂问题 阅读全文
posted @ 2022-07-26 18:21 开源遗迹 阅读(61) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 1、关闭缓存 swap;2、堆内存设置为:Min(节点内存/2, 32GB);3、设置最大文件句柄数;4、线程池+队列大小根据业务需要做调整;5、磁盘存储 raid 方式——存储有条件使用 RAID10,增加单节点性能以及避免单节点存储故障。 1、64 GB 内存的机器是非常理想的,但是 32 GB 阅读全文
posted @ 2022-07-26 18:07 开源遗迹 阅读(220) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 搜索拆解为“query then fetch” 两个阶段。query 阶段的目的:定位到位置,但不取。步骤拆解如下:1、假设一个索引数据有 5 主+1 副本 共 10 分片,一次请求会命中(主或者副本分片中)的一个。2、每个分片在本地进行查询,结果返回到本地有序的优先队列中。3、第 2步骤的结果发送 阅读全文
posted @ 2022-07-26 18:04 开源遗迹 阅读(112) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 这里的索引文档应该理解为文档写入 ES,创建索引的过程。文档写入包含:单文档写入和批量 bulk 写入,这里只解释一下:单文档写入流程。 1、当分片所在的节点接收到来自协调节点的请求后,会将请求写入到 Memory Buffer,然后定时(默认是每隔 1 秒)写入到 Filesystem Cache 阅读全文
posted @ 2022-07-26 17:13 开源遗迹 阅读(117) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 前置前提 1、只有候选主节点(master:true)的节点才能成为主节点。2、最小主节点数(min_master_nodes)的目的是防止脑裂。 核对了一下代码,核心入口为 findMaster,选择主节点成功返回对应 Master,否则返回 null。选举流程大致描述如下: 第一步:确认候选主节 阅读全文
posted @ 2022-07-26 17:01 开源遗迹 阅读(279) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 动态索引层面基于模板+时间+rollover api 滚动创建索引,举例:设计阶段定义:blog 索引的模板格式为:blog_index_时间戳的形式,每天递增数据。这样做的好处:不至于数据量激增导致单个索引数据量非常大,接近于上线 2 的32 次幂-1,索引存储达到了 TB+甚至更大。一旦单个索引 阅读全文
posted @ 2022-07-26 16:56 开源遗迹 阅读(159) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 传统的我们的检索是通过文章,逐个遍历找到对应关键词的位置。而倒排索引,是通过分词策略,形成了词和文章的映射关系表,这种词典+映射表即为倒排索引。有了倒排索引,就能实现 o(1)时间复杂度的效率检索文章了,极大的提高了检索效率 倒排索引,相反于一篇文章包含了哪些词,它从词出发,记载了这个词在哪些文档中 阅读全文
posted @ 2022-07-26 16:32 开源遗迹 阅读(154) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 面试官:想了解应聘者之前公司接触的 ES 使用场景、规模,有没有做过比较大规模的索引设计、规划、调优。 ES 集群架构 13 个节点,索引根据通道不同共 20+索引,根据日期,每日递增 20+,索引:10 分片,每日递增 1 亿+数据,每个通道每天索引大小控制:150GB 之内。 仅索引层面调优手段 阅读全文
posted @ 2022-07-26 16:27 开源遗迹 阅读(544) 评论(0) 推荐(0)
摘要: RSA 加密算法是一种典型的非对称加密算法,它基于大数的因式分解数学难题,它也是应用最广泛的非对称加密算法。非对称加密是通过两个密钥(公钥-私钥)来实现对数据的加密和解密的。公钥用于加密,私钥用于解密。 阅读全文
posted @ 2022-07-26 12:37 开源遗迹 阅读(157) 评论(0) 推荐(0)
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