运维
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日志数据存储与索引：Elasticsearch、Splunk及性能优化
你有没有想过，每天电脑、手机、服务器产生的那些看似不起眼的日志，其实是个巨大的宝藏？ 没错，就是那些记录着系统运行、用户行为、错误警告等等信息的文本文件。 它们就像一本本详细的“日记”，忠实地记录着发生的一切。 但问题来了，这些“日记...
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Elasticsearch可搜索快照深度解析：原理、影响与实践
随着数据量的爆炸式增长，如何在 Elasticsearch (ES) 中经济高效地存储和管理海量数据，同时保留必要的可搜索性，成为了许多架构师和开发者面临的核心挑战。传统的快照（Snapshot）和恢复（Restore）机制虽然能实现数据...
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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-...
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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...
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Elasticsearch段合并深度解析：策略、影响与优化调优
1. 背景：为什么需要段合并？ 在深入探讨段合并（Segment Merging）之前，我们得先理解Elasticsearch（底层是Lucene）是如何存储和处理数据的。当你向Elasticsearch索引文档时，数据并不会立即直接...
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Elasticsearch副本分片深度解析：高可用与查询性能的双刃剑
你好，我是ES老司机。如果你正在管理或规划Elasticsearch集群，那么你一定绕不开“副本分片”（Replica Shard）这个概念。它就像一把双刃剑，一方面是保障数据安全和提升查询能力的关键，另一方面也带来了写入开销和资源消耗。...
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如何基于 Redis Stream 构建高可靠死信队列（DLQ）机制
在构建基于消息队列的分布式系统时，处理失败的消息是一个绕不开的问题。反复失败的消息如果不能被妥善处理，可能会阻塞正常消息的处理流程，甚至耗尽系统资源。死信队列（Dead Letter Queue, DLQ）是一种常见的解决方案，用于隔离和...
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如何评估资深工程师的“战略脑”：超越代码量的绩效考核
在软件开发团队中，我们常常遇到这样的情况：那些经验丰富的“老”工程师，他们可能不再像初级工程师那样产出大量代码，但在关键时刻，他们的“一语点醒梦中人”总能化解系统瓶颈，或指明架构演进的正确方向。他们的价值如同定海神针，却难以用简单的代码量...
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底层技术优化的价值如何被看见：从代码到商业影响的沟通策略
看到你花大量时间在底层技术和核心算法优化上，却感觉努力不被认可，甚至影响到晋升和薪资，这种心情我太理解了。很多深耕技术的同学都会遇到类似的困境。毕竟，我们面对的往往是那些非技术背景，或者只关注“可见”业务功能的评定者。 底层技术和核心...
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后端新人：消息队列真有那么神？核心价值远不止解耦！
你好啊，后端新人！你这个问题提得特别好，也特别普遍。很多刚接触分布式系统的同学都会有类似的困惑：本来服务间直接调用多简单，为什么非要加个“中间商”——消息队列（Message Queue，简称 MQ）呢？这不是自找麻烦，增加系统复杂性吗？...
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服务器网络瓶颈诊断：当CPU利用率不高，传输速度却很慢时该怎么办？
当服务器CPU利用率不高，但网络传输速度却明显缓慢时，这确实是一个令人头疼的问题。这表明瓶颈不在于计算资源本身，而是出在数据传输的某个环节。要诊断这类问题，我们需要采取一个系统性的方法，从多个层面进行排查。 一、排查思路概览 解决...
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微服务分布式事务：2PC、TCC与Saga模式深度解析
在微服务架构下，由于业务被拆分成多个独立的服务，每个服务管理自己的数据源，传统单体应用中的本地事务（ACID特性）已经无法满足跨服务之间的数据一致性要求。这时，分布式事务就成了微服务架构中的一个“老大难”问题。我们都知道，数据一致性至关重...
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微服务拆分：业务领域与技术能力，我该如何选择？
在微服务架构的实践中，如何合理地划分服务边界，无疑是让许多开发者和架构师“纠结”的焦点问题。我们经常会陷入这样的两难境地：究竟是应该更侧重于按 业务领域 （Business Domain）来拆分，还是根据 技术能力 （Technical ...
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微服务跨云通信：告别VPN，探索轻量级传输层安全策略
在现代云原生架构中，微服务部署在不同的VPC（虚拟私有云）乃至不同的云账号下已是常态。当这些微服务需要调用远程数据库、消息队列或其他服务时，数据在网络中的传输安全就成了亟待解决的核心问题。你提到传统的VPN或专线方案成本高昂且管理复杂，确...
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利用物联网构建实时环境监测网络：精准溯源与成本控制策略
物联网（IoT）技术为我们带来了前所未有的环境监测能力，尤其是在污染源的精准定位与追踪方面。传统监测往往依赖固定站点或人工采样，数据滞后且覆盖有限。而一个基于物联网的实时环境监测网络，能有效弥补这些不足，实现更智能、高效的污染防治。 ...
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如何构建一个“事故免疫”的标准化、自动化CI/CD流水线？
从工程视角来看，设计一套高标准化、高自动化、能无缝集成测试与监控、并在生产事故时能快速定位并回滚的CI/CD流水线，是现代DevOps实践的核心。这不仅仅是工具的堆砌，更是流程、文化与技术的深度融合。 一、流水线设计核心原则 ...
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CI/CD工具链怎么选？除了主流，云原生还有哪些“宝藏”方案？
哈喽，各位技术同仁！我是技术老兵小张。今天咱们聊个老生常谈但又让人挠头的问题：CI/CD工具链到底该怎么选？市面上工具五花八门，Jenkins、GitLab CI/CD、GitHub Actions这些主流选手我们都熟悉，但面对越来越复杂...
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非生产环境下的混沌工程：如何确保实验影响范围可控又安全？
各位同行，大家好！我是“稳稳当当李工”。最近有朋友问到，在非生产环境里做混沌工程实验时，怎么才能避免“玩脱了”，不小心影响到其他关键服务或数据？这个问题问得特别好，因为即使是非生产环境，咱们也得对系统和数据负责。今天就来聊聊我的心得体会。...
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混沌工程实验收尾：怎么科学评估效果和量化韧性提升？
嘿，大家好！搞完一轮混沌工程实验，是不是感觉像是做了一场精彩的“破坏性测试”？但实验之后最关键的一步，就是怎么“科学地”评估和量化我们到底提升了多少韧性，或者有没有发现新的“地雷”。我来分享一些自己的经验和心得。 为什么科学评估这么...
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生产环境搞混沌工程？别怕，这些“安全绳”帮你稳稳落地！
实施混沌工程（Chaos Engineering）的目的，是为了主动发现系统在面对异常时的弱点，从而提升系统的韧性。然而，许多团队，特别是对服务中断零容忍的系统，最大的顾虑就是实验失控，反而引发真实的生产事故。这个担忧非常真实且有道理。要...
