OctoberCMS不创建索引

OctoberCMS是一个基于PHP的开源内容管理系统（CMS），它提供了一个灵活且易于使用的平台，用于构建和管理网站。它使用Laravel框架作为基础，并提供了许多功能和扩展，使开发人员能够快速构建功能丰富的网站。

在OctoberCMS中，索引是用于加快数据库查询速度的一种机制。通过创建索引，数据库可以更快地定位和检索数据，从而提高查询性能。索引可以根据特定的列或列组合来创建，以便在查询中快速过滤和排序数据。

然而，OctoberCMS默认情况下不会自动创建索引。这是因为索引的创建需要根据具体的数据和查询需求进行评估，并且不正确的索引可能会导致性能下降。因此，开发人员需要根据实际情况手动创建索引来优化查询性能。

在创建索引时，可以考虑以下几个方面：

列选择：选择经常用于查询的列来创建索引，这样可以加快相关查询的速度。
索引类型：根据查询需求选择适当的索引类型，如普通索引、唯一索引、全文索引等。
多列索引：如果查询经常涉及多个列的组合条件，可以创建多列索引来提高查询性能。
索引更新：在数据更新频繁的情况下，需要权衡索引的更新成本和查询性能的提升。

对于OctoberCMS，腾讯云提供了一系列与之相关的产品和服务，例如云服务器、云数据库MySQL版、对象存储等。这些产品可以与OctoberCMS结合使用，提供稳定可靠的基础设施和数据存储支持。

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思路：现象是阻塞，通常是 CPU 彪高，导致业务线程分配不到 CPU 时间片，或者内存吃紧，频繁 GC 导致的 STW。登录到目标服务器，由于 ES 的用户不是 LZ，因此找运维要了 root 权限，登录到服务器。sudo -i 切到 root，使用 ps -ef | grep Elasticsearch 找到该用户，然后 su - es 切到 es 用户（不切是无法处理 es 用户的 Java 进程的，例如打印 jstack 日志）。 top 查看服务器状态，发现 pid 4335 进程的 CPU 占用达到 180%，查看 CPU 核数：cat /proc/cpuinfo| grep “processor”| wc -l，核数为 4，根据经验，通常是 C2 编译器，或者 GC 线程，最后是业务代码导致。因此需要定位该线程。使用 top -Hp 4335，得到线程号 30785，使用 printf "%x" 得到 16 进制数字 7841，方便在 jstack 日志查找线程。使用 jstack -l 4335 > jstacklog.txt 打印日志，然后找线程，vim jstacklog.txt, 开始查找，gg，/7841，enter，n，找到 "Concurrent Mark-Sweep GC Thread" os_prio=0 tid=0x00007fd380063800 nid=0x7841 runnable 这个 CMS GC 线程，看来是内存不够了。使用 jps -l 找到 es 启动类名称，然后使用 ps aux | grep Elasticsearch 找到启动详细信息，发现启动配置为 -Xmx2g -Xms2g, -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=50 ，这里为了防止串行 FGC，让 CMS 在 old 区达到 50% 时就开始 GC，所以 CMS 非常繁忙。为了验证此问题，使用 jstat -gcutil 4335 1000 查看 gc 状态，发现 fgc 频繁(5 秒一次)，ygc 正常（3 秒一次），这里说一下，CMS 的 fgc 此时和我们想象的不一样，CMS GC 只工作在老年代，每次 GC 会对 FGC 次数加 2，一次是 init mark，一次是 remark，这两个阶段会影响暂停应用，其他的清理阶段是并行清理的，对业务线程无影响，所以，当使用 CMS GC ，如果 jstat 看到 FGC 次数很多，不用在意。但当 CMS 出现 concurrent mode failure（CMS GC 的速度赶不上对象晋升到 old 区的速度），则会使用备用收集器 Serial，开始串行 GC，此时将会彻底 STW。因此，这个 ES 将 CMS 的阈值调的很低，就是为了防止出现 concurrent mode failure。

前面一节我们介绍了Threejs中常用的几何体，这些几何体都是基于BufferGeometry (opens new window)类构建的，Threejs官方文档中对BufferGeometry 的解释是：BufferGeometry 是面片、线或点几何体的有效表述。包括顶点位置，面片索引、法相量、颜色值、UV 坐标和自定义缓存属性值。官方解释太抽象，不要理解，简单点说就是BufferGeometry可以自定义任何几何形状比如点、线、面等； BufferGeometry 中的数据存储在BufferAttribute中，BufferAttribute这个类用于存储与BufferGeometry相关联的 attribute（例如顶点位置向量，面片索引，法向量，颜色值，UV坐标以及任何自定义 attribute ），BufferAttribute的构造函数如下，其接收三个参数： BufferAttribute( array : TypedArray, itemSize : Integer, normalized : Boolean ) array – 必须是 TypedArray. 类型，用于实例化缓存。该队列应该包含：itemSize * numVertices个元素，numVertices 是 BufferGeometry中的顶点数目； itemSize – 队列中与顶点相关的数据值的大小。比如，如果 attribute 存储的是三元组（例如顶点空间坐标、法向量或颜色值）则itemSize的值应该是3。 normalized – (可选) 指明缓存中的数据如何与GLSL代码中的数据对应。例如，如果array是 UInt16Array类型，且normalized的值是 true，则队列中的值将会从 0 - +65535 映射为 GLSL 中的 0.0f - +1.0f。若 normalized 的值为 false，则数据映射不会归一化，而会直接映射为 float 值，例如，32767 将会映射为 32767.0f. 说了这么多，估计你还是没停明白BufferGeometry具体如何使用，下面我们实际敲下代码来感受下BufferGeometry 1.首先，我们创建一个BufferGeometry

向量数据库是一种专门用于存储和查询向量数据的数据库。向量数据的典型结构是一个一维数组，其中的元素是数值（通常是浮点数）。这些数值表示对象或数据点在多维空间中的位置、特征或属性。例如：在自然语言处理中，一篇文章可以用一个词向量表示，每个词可以用一个数字表示其在词向量空间中的位置。在图像处理中，一张图片可以用一个像素向量表示，每个像素可以用三个数字表示其RGB值。在推荐系统中，一个用户可以用一个用户向量表示，每个维度可以表示不同的兴趣爱好或行为偏好。腾讯云向量数据库（Tencent Cloud VectorDB）是一款全托管的自研企业级分布式数据库服务，单索引支持 10 亿级向量规模，可支持百万级 QPS 及毫秒级查询延迟。不仅能提高大模型回答的准确性，还可广泛应用于推荐系统、自然语言处理等领域。

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