配置
-
Elasticsearch 索引生命周期管理 (ILM) 详解 优化你的数据存储和性能
嘿,哥们儿,最近在玩 Elasticsearch 吗?是不是觉得数据越来越多,索引越来越大,查询越来越慢?别担心,今天咱们就来聊聊 Elasticsearch 的一个超级好用的功能——索引生命周期管理 (ILM)。这玩意儿就像给你的索引上...
-
Force Merge 对 Elasticsearch 快照性能是优化还是噩梦?深度解析段合并背后的影响
Force Merge 与快照:一场关于性能和效率的博弈 在 Elasticsearch (ES) 的日常运维中, force merge (强制合并)是一个我们既爱又恨的操作。爱它能显著减少 Lucene 段(segment)的数量...
-
Elasticsearch Keyword字段精确匹配:Term还是Match?性能差异深度解析
在使用 Elasticsearch (ES) 时,我们经常需要在 keyword 类型的字段上进行精确匹配。比如,根据商品 SKU、用户 ID、订单状态等进行筛选。这时候, term 查询和 match 查询似乎都能完成任务。但...
-
Elasticsearch按天索引查询:指定具体索引列表对比通配符(`*`)性能提升多少?原因何在?
引言:日志查询的“速度与激情” 嘿,各位奋战在一线的运维和开发老铁们!处理海量的滚动日志数据,尤其是用Elasticsearch(简称ES)来存储和查询,是不是家常便饭?我们经常会按天创建索引,比如 applogs-2023-10-...
-
Elasticsearch通配符查询 vs 精确索引列表:数据节点资源消耗差异深度解析
Elasticsearch查询:通配符( applogs-* ) vs 精确列表( applogs-yyyy-mm-dd, ... ),数据节点资源消耗大比拼 你好!作为一名关心Elasticsearch集群资源消耗的开发者或运维同学...
-
Elasticsearch查询性能揭秘:Term、Match、Range、Bool底层执行差异与优化之道
Elasticsearch查询性能:不只是搜到,更要搜得快! 嘿,各位在Elasticsearch(简称ES)世界里摸爬滚打的兄弟姐妹们!我们天天都在用ES写查询,什么 term 、 match 、 range 、 bool 信手拈来...
-
Elasticsearch Filter缓存解密:为什么相同的逻辑查询无法命中缓存?
你好!作为一名Elasticsearch开发者,你一定希望榨干系统的每一分性能,而Filter缓存(现在更准确地称为Node Query Cache)是其中至关重要的环节。它能显著加速那些重复执行的过滤查询。但你是否遇到过这样的困境:明明...
-
Elasticsearch同集群Reindex数据流揭秘:节点内拷贝还是网络传输?
Elasticsearch 同集群 Reindex:数据流向的深度解析 当我们聊到 Elasticsearch (ES) 的 reindex 操作时,一个常见的场景是将数据从一个索引迁移到同一集群内的另一个索引。比如,你可能需要修...
-
iptables CONNMARK 标记不生效?网络老司机带你一步步排查到底
兄弟们,搞过 iptables 的,估计不少人都踩过 CONNMARK 的坑。明明规则写上去了,信心满满,结果策略路由、QoS 啥的该不生效还是不生效,连接标记(CONNMARK)就像消失了一样。别急,这玩意儿确实有点绕,但只要思路清晰,...
-
iptables TRACE日志太难读?教你写个脚本自动分析数据包路径
iptables 的 TRACE 功能简直是调试复杂防火墙规则的瑞士军刀,它能告诉你每一个数据包在 Netfilter 框架中穿梭的完整路径,经过了哪些表(table)、哪些链(chain)、匹配了哪些规则(rule),最终命运如...
-
告别手动捞消息 - 如何用Python自动化处理死信队列难题
你好,我是码农老司机。如果你和消息队列打交道,那么“死信队列”(Dead Letter Queue, DLQ)这个名字你一定不陌生。它就像是消息处理流程中的“急诊室”,专门收治那些因为各种原因无法被正常消费的消息。手动处理DLQ里的消息?...
-
死信队列(DLQ)消息元数据规范指南 为自动化处理铺平道路
在分布式系统和微服务架构中,消息队列(MQ)扮演着至关重要的角色,用于服务间的解耦和异步通信。然而,消息处理并非总是一帆风顺。当消费者处理消息失败,并且重试次数耗尽后,这些“无法处理”的消息通常会被发送到 死信队列(Dead Letter...
-
MQ消费幂等性保障 Redis分布式锁Watchdog续期机制如何优雅运作
搞分布式系统的兄弟们,肯定都遇到过一个经典场景:用消息队列(MQ)处理任务,为了防止消息被重复消费导致业务错乱,需要保证消费端的幂等性。而实现幂等性,分布式锁是个常用的手段。用Redis做分布式锁,简单高效, SET key value ...
-
Redis Stream 对比 Kafka 实现延迟队列 哪个更胜一筹
在需要处理“过一段时间再做某事”的场景下,延迟队列就派上用场了。比如,订单创建后30分钟未支付自动取消,或者用户预约提醒等等。技术选型时,Redis 和 Kafka 作为常见的消息处理组件,经常被纳入考虑范围。那么,使用 Redis St...
-
智能家居防跌倒燃气报警真能安心养老?别急,真相没那么简单
科技发展日新月异,曾经只在科幻电影中出现的智能家居,如今已悄然走进千家万户。尤其对于家有老人的家庭来说,智能家居似乎成了提升居家安全、安心养老的新选择。各种智能设备宣传得天花乱坠,防跌倒系统、燃气泄漏报警器……听起来 যেন 拥有了它们,...
-
办公室绿植,租赁划算还是直接买更省心?不同公司规模怎么选
作为公司的行政或采购负责人,给办公室添置绿植这事儿,常常让人纠结。是每个月花钱租,有人管;还是索性一次性买了,自己找人打理?这看似小事一桩,背后却牵扯到不少成本核算、管理效率以及最终呈现的效果。尤其对于预算有限或者人力资源不充裕的公司来说...
-
农业物联网平台传感器数据整合攻略:多源数据融合的秘密
农业物联网(IoT)平台的核心价值在于能够收集、处理和分析来自各种传感器的数据,为农业生产提供精准、实时的决策支持。然而,整合来自不同厂商、不同类型的传感器数据,却是一项充满挑战的任务。今天,咱们就来聊聊如何攻克这一难题,让你的农业物联网...
-
告别广告烦恼!教你用抓包分析智能电视背后的秘密
智能电视越来越普及,给我们带来丰富娱乐生活的同时,也带来了不少困扰——开机广告、应用推荐广告、内容植入广告……简直防不胜防!想知道这些广告到底从哪里来?今天,我就教你一招,通过抓包分析,揪出智能电视广告请求的域名,让你对广告来源一目了然!...
-
Selenium抓取动态网页数据的实战技巧,如何应对Ajax加载内容
当普通爬虫遇到动态加载的网页时,往往只能获取到空壳HTML。Selenium通过模拟真实浏览器环境,能完整渲染JavaScript生成的内容。2019年W3Techs统计显示,全球前1000万网站中87.6%使用JavaScript,其中...
-
Playwright与Selenium分布式爬虫实战:架构师如何平衡扩展性、稳定性与成本
当我们需要抓取动态渲染的网页时,传统爬虫束手无策。作为架构师,我经历过这样的技术选型痛苦: 某电商项目需要实时监控5000+商品页面 反爬机制导致普通请求失效率高达60% 动态加载内容让XPath选择器集体失灵 这...