摘要：
在面试中，如果你被问到：“Elasticsearch（ES）在数据量很大的情况下（数十亿级别）如何提高查询效率？” 那么面试官其实是在测试你是否有实际使用 ES 的经验。为什么这么说？ 因为很多人以为 ES 性能非常强大，但实际上，在数据量达到几亿甚至数十亿条时，你可能会惊讶地发现，搜索一次需要 5 阅读全文
posted @ 2025-06-10 16:38
大数据从业者FelixZh
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摘要：
在开发中遇到一个业务诉求，需要在千万量级的底池数据中筛选出不超过 10W 的数据，并根据配置的权重规则进行排序、打散（如同一个类目下的商品数据不能连续出现 3 次）。下面对该业务诉求的实现，设计思路和方案优化进行介绍。 对“千万量级数据中查询 10W 量级的数据”设计了如下方案： 多线程+CK 翻页 阅读全文
posted @ 2025-06-10 15:59
大数据从业者FelixZh
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摘要：
1. 硬件优化1.1 内存分配Elasticsearch 对内存的需求较高，建议分配足够的堆内存。默认情况下，Elasticsearch 会使用系统内存的 50% 作为堆内存，但不要超过 32GB（因为 JVM 的指针压缩机制在 32GB 以下更高效）。 修改 JVM 堆内存：编辑 elastics 阅读全文
posted @ 2025-06-10 14:02
大数据从业者FelixZh
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