摘要：
性能优化理解 性能问题的复杂性增加了我们大家的学习难度，但这并不能成为我们进阶路上的“拦路虎”。 在我看来，大多数人对性能问题“投降”，原因可能只有两个。 1、一个是你没找到有效的方法学原理，一听到“系统”、“底层”这些词就发怵，觉得东西太难，自己一定学不会，自然也就无法深入学下去，从而不能建立起性 阅读全文
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对一个数组按照快速排序方式排序： public class Solution { public int[] sortArray(int[] nums) { int len = nums.length; quickSort(nums, 0, len - 1); return nums; } priva 阅读全文
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不分配大内存给 Elasticsearch，事实上 jvm 在内存 < 32G 的时候会采用一个：内存对象指针压缩技术。 需要明白：不一定是 32GB，一般 linux 系统上都是介于 (31, 32)，所以为了安全起见我们统一都可以设置为 31GB。 在 java 中，所有的对象都分配在堆上，然后 阅读全文
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1、为什么需要 3 次握手 目的：为了防止 已失效的连接请求报文段 突然又传送到了服务端，因而产生错误。主要防止资源的浪费。 额外补充：TCP作为一种可靠传输控制协议，其核心思想：既要保证数据可靠传输，又要提高传输的效率，而用三次恰恰可以满足以上两方面的需求！两次无法保证数据可靠，四次及以上无法保证 阅读全文
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1、后端服务 php 为什么迁移到 java？ 网上流传已久的 “世界上最好的语言是 php”，说实话，php 基本上什么都能做，每个领域都能找到一些库。但是在性能上确实有一定的问题。 1、性能及格的服务端 性能上，传统有 C++ 和 Java，现代有 Go 和 Node 还有 Rust，php 虽 阅读全文
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前言 搜索其实是一个很复杂的场景，且如何将搜索从 0 构建到 1 其实也蛮有挑战的，尤其要保证构建的整个闭环架构合理、服务稳定、性能高效，这是需要下功夫思考和实践才能想清楚的。 分层 数据源层 索引层 es 构建和调优 搜索业务层 搜索微服务架构 搜索必备配套服务 搜索体系监控和报警 详解 1、数据 阅读全文
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1、分词源码升级一段时间后异常 主要特点：其中几个数据节点 CPU 负载飙升，线程池阻塞 线上升级完分词后，线下测试与压测都没有什么问题，统一大规模上线一段时间后频繁的出现数据节点所在的服务器节点 CPU 飚的非常高，查看日志只看到： java.lang.OutOfMemoryError： unab 阅读全文
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背景 这里介绍的优化是基于 ik 分词源码的优化。首先，我们知道，ik 分词默认有两种分词模式，分别为：ik_max_word 和 ik_smart 这里针对这两种分词方式分别存在的问题有： ik_max_word ：最细粒度分词方式 分的太细了，召回率确实很高，但是会导致召回的内容存在语义问题。例 阅读全文
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1、避免深分页操作 es是一个搜索引擎，所以如果用这个搜索引擎对大量的数据进行搜索，并且返回搜索结果中排在最前面的少数结果，是非常合适的。 类似于后台下载功能，如果要做成类似数据库的东西，每次都进行大批量的查询，是很不合适的。如果真的要做大批量结果的查询，记得考虑用scroll api。 2、避免业 阅读全文
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1、尽量少的字段 elasticsearch 的搜索引擎严重依赖于底层的 filesystem cache，你如果给 filesystem cache 更多的内存，尽量让内存可以容纳所有的 indx segment file 索引数据文件，那么你搜索的时候就基本都是走内存的，性能会非常高。 比如说， 阅读全文
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1、使用 bulk 批量写入 你如果要往es里面灌入数据的话，那么根据你的业务场景来，如果你的业务场景可以支持让你将一批数据聚合起来，一次性写入es，那么就尽量采用bulk的方式，每次批量写个几千条这样子。 bulk批量写入的性能比你一条一条写入大量的 document 的性能要好很多。但是如果要知 阅读全文
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【申明】这里启动 elasticsearch 用户名为：elastic 1、设置启动 elasticsearch 用户所持有的文件句柄数 vim /etc/security/limits.conf # 在文件末尾增加以下内容 elastic soft memlock unlimited elasti 阅读全文
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没有多余的废话，直接上方案吧！ 方案一： 最笨的方案即：for * for，对应的时间复杂度为：O(n*n) 每个搜索词命中的网页是非常多的，O(n*n) 的复杂度是明显不能接受的。倒排索引是在创建之初可以进行排序预处理，问题转化成两个有序的list求交集，就方便多了。 画外音：比较笨的方法。 方案 阅读全文
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1、为什么需要倒排索引 倒排索引，也是索引。 索引，初衷都是为了快速检索到你要的数据。 每种数据库都有自己要解决的问题（或者说擅长的领域），对应的就有自己的数据结构，而不同的使用场景和数据结构，需要用不同的索引，才能起到最大化加快查询的目的。 对 Mysql 来说，是 B+ 树，对 Elastics 阅读全文
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CAP C（Consistency）：强一致性 A（Availability）：可用性 P（Parition tolerance）：分区容错性 这三个基本需求，最多只能同时满足其中的两项，在分布式环境下因为P是必须的，因此往往选择就在 CP 或者 AP 中。 各种组合的场景 CA - 这个比较特殊， 阅读全文