概述 穿透、回种、熔断 缓存中间件对比 Mencache和Redis区别 主从：mysql复制备份 分片：将大数据打碎，分配到不同物理机节点的分区方案 redis3.0之后支持分片 选型：普
除了搜索，结合Kibana、Logstash、Beats开源产品，Elastic Stack（简称ELK）还被广泛运用在大数据近实时分析领域，包括：日志分析、指标监控、信息安全等。它可以帮助你探索海量结构化、非结构化数据，按需创建可视化报表，对监控数据设置报警阈值，通过使用机器学习，自动识别异常状况。
集群内节点负载过高，频繁脱离集群，引起健康状态变化，节点分片未分配，影响集群业务。
【导读】今天向大家介绍下ElasticSearch在专知搜索中的使用。ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器，是当前流行的企业级搜索引擎。设计用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。我们利用ES对专知的AI内容库进行了索引，用户可以快速找到所需AI知识资源。下面由我们专知团队后台支柱李泳锡同学向大家分享下。 ElasticSearch简介 Elasticsearch（以下简称ES）是一个基于Apache Lucene的实时分布式搜索分析引擎，它能够让你以极低的
很多认为Elasticsearch(以下简称ES)，同一个分片的主分片和副本分片文档数量肯定是样的，数据大小也是一样的。
知识点：当节点加入和离开集群时，主节点会自动重新分配分片，以确保分片的多个副本不会分配给同一个节点。换句话说，主节点不会将主分片分配给与其副本相同的节点，也不会将同一分片的两个副本分配给同一个节点。 如果没有足够的节点相应地分配分片，则分片可能会处于未分配状态。 由于我的集群就一个节点，即Ｎ＝１；所以Ｒ＝０，才能满足公式。
在Elasticsearch中，健康的群集是一个平衡的群集：主分片和副本分布在所有节点上，以保证有节点故障时的持久可靠性。
当我们的文件特别大的时候，上传是不是需要很长的时间啊，这么长时间的长连接，如果网络波动了呢？中间网络断开了呢？在这么长时间的过程中如果出现不稳定的情况，本次上传的所有内容就全部失败了，又要重新上传。
对于分别部署在 Windows、Linux、UNIX 系统上的 MongoDB，集合的命名方式与数据库命名方式一致
master的一个主要角色是决定分配哪些分片给哪些节点，以及何时在节点之间移动分片以重新平衡集群。
大多数操作系统都尽可能多地为文件系统缓存使用内存，并切换出未使用的应用程序内存。这可能导致部分JVM堆被交换到磁盘上。
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Sharding-JDBC定位为轻量级Java框架，在Java的JDBC层提供的额外服务。它使用客户端直连数据库，以jar包形式提供服务，无需额外部署和依赖，可理解为增强版的JDBC驱动，完全兼容JDBC和各种ORM框架。
通过我们前面的ELK学习，我们已经深入了解了ELK的相关知识以及腾讯云Elasticsearch 的操作与维护，那么，在实际生产应用中，我们如何根据企业自身业务的数据存量需求去选择合适配置的腾讯云ES集群进而保证企业应用的高效持续安全呢？那么今天我们就来讲讲这个问题：
转一篇文章，原文来自：总结一下：运维工程师面试的经历及面试相关问题（会持续更新）-DevOps(甘兵)-51CTO博客。面经很好，建议最近有求职需求的小伙伴仔细看看。
（2）不指定文档ID 添加文档时可以不指定文档id，则文档id是自动生成的字符串。注意，需要使用POST方法，而不是PUT方法。
上语文课，不小心睡着了，坐在边上的同桌突然叫醒了我，并小声说道：“读课文第三段”。我立马起身大声读了起来。正在黑板写字的老师吓了一跳，老师郁闷的看着我，问道：“同学有什么问题吗？”，我貌似知道了什么，蛋定的说了一句：“这段写的真好！我给大伙念念！”，老师还较真了：“你说说看，好在哪里？”，顿时我就无语了，脸黑着望向了同桌了，心想着：“这是个畜生啊！”
结果显示分片大都是因为 node_left 导致未分配，然后通过 explain API 查看分片 myindex[3] 不自动分配的具体原因：
近期MongoDB在Hack News上是频繁中枪。许多人更是声称恨上了MongoDB，David mytton就在他的博客中揭露了MongoDB许多现存问题。然而恨的人有之偏爱的也同样很多，作为回击：Russell Smith带来了多年工作经验的总结。Russell Smith曾担任Ops和大型网站缩放顾问并且帮助过Guardian、Experian等多家公司，MongoDB London User Group的联合创始人。作为MongoDB Master（MongoDB官方认可的MongoDB核心贡献者
本文列出了 10 个基础的每个 Linux 用户都应该知道的网络和监控命令。网络和监控命令类似于这些： hostname, ping, ifconfig, iwconfig, netstat, nslookup, traceroute, finger, telnet, ethtool 用于查看 linux 服务器 ip 地址，管理服务器网络配置，通过 telnet 和 ethernet 建立与 linux 之间的网络链接，查看 linux 的服务器信息等。下面让我们看看在 Linux 下的网络和监控命令的使
由于公司zabbix的历史数据存储在elasticsearch中，有个需求是尽可能地把监控的历史数 据存储的长一点，最好是一年，目前的情况是三台ES节点，每天监控历史数据量有5G，目前最多可存储一个月的数据，超过30天的会被定时删除，每台内存分了8G，且全部使用机械硬盘，主分片为5，副本分片为1，查询需求一般只获取一周的历史数据，偶尔会有查一 个月到两个月历史数据的需求。
在一次飞行途中，我司客户遭遇到了得物App在飞机上的WiFi网络访问异常的问题。这让我们意识到在特定场景下，用户可能面临无法使用得物App的困扰。经过SRE团队与无线团队、网络团队联合全力排查与优化，最终成功解决了这一问题，并同时挖掘出全网防火墙设备在各个C端用户工作生活场景访问不到得物App的问题。为得物er稳定访问得物提供保障，同时也输出类似疑难问题排查模板。
Elasticsearch是一个基于Apache Lucene的开源搜索引擎，通过简易的API来隐藏Lucene的复杂性。ES的基本结构包括，Cluster集群(由n个节点组成)，Node实例节点，Index索引(一系列documents的集合)，Shard分片(索引的数据是分配到各个分片的)，Replica备份节点(相应有Primay Shard主分片)
Wanger，Zabbix运维工程师，熟悉Zabbix开源监控系统的架构，乐于分享Zabbix运维经验，个人公众号“没有故事的陈师傅”
elasticsearch集群的健康状态是通过监控和评估集群中的主分片和副本分片的分配情况来确定的。通过查看健康状态能够直观的获取出集群当前的运行状态，分片状态等信息。
可以考虑用 filter “包裹一层”，如处理时间范围检索，Elasticsearch 能缓存部分结果。但，要说明的是更换时间窗口，换不同时间段检索，原有缓存不起作用。
https://docs.mongodb.com/manual/aggregation/
强制重置未分片的分片，这个问题源自于Elasticsearch维护中，Node意外退出的场景。 意外退出后Elasticsearch由于网络原因或者jvm性能压力，未能短时间内分配分片。 看一下分片的
在编译FFmpeg源代码时，如果系统中包含了SDL-1.2版本时，会默认将ffplay编译生成出来，如果不包含SDL-1.2或者版本不是SDL-1.2时，无法生成ffplay文件，所以，生成如果想使用ffplay进行流媒体播放测试，是需要安装SDL-1.2的。 通常使用ffplay作为播放器，其实ffplay不但可以做播放器，同样可以作为很多图像化音视频数据的分析根据，通过ffplay可以看到视频图像的运动估计方向，音频数据的波形等，在本节将会有更多的参数进行介绍并举例。
ES 底层(或者说内核)是基于 Lucene，本文从 ES 查询流程以及 Lucene 底层的一些存储结构设计设计， 来分析 ES 的一些查询优化方向
本文的主角是 etcd。名称 “etcd” 源自两个想法，即 unix “/etc” 文件夹 和 “d” 分布式系统。“/etc” 文件夹是用于存储单个系统的配置数据的位置，而 etcd 用于存储大规模分布式的配置信息。因此，分配了 “d” 的 “/etc” 就是 “etcd”。
普及IPV6喊了多少年了，连苹果的APP上架App Store也早已强制IPV6的支持，然并卵，因为历史遗留问题，即使在IPV4地址如果饥荒的情况下，所谓的普及还是遥遥无期。但不可否认的是，IPV6肯定是未来趋势，做为网络通信领域的程序员来说，详细学习和了解IPV6是很有必要的，所谓厚积薄发，谁知道哪天IPV6真的普及了呢？那么，我们开始看正文吧。
随着现代企业的不断发展，数据量呈现爆炸式增长，系统扩展性成为一个至关重要的课题。Elasticsearch 作为一个强大的分布式搜索和分析引擎，在应对大规模数据处理方面展现了其卓越的能力。然而，设计一个高效且可扩展的 Elasticsearch 集群并非易事，本文旨在通过分享一些扩展性设计原则和常见的反模式，帮助用户更好地构建和优化他们的 Elasticsearch 集群。
因为mycat本身对于数据库主从同步还是依赖的其本身机制，所以这里我们使用mysql的时候，也需要配好主从同步，另外需要建好从库的只读账号
主节点的主要作用之一是确定将哪些分片分配给哪些节点，以及何时在节点之间移动分片以重新平衡集群。
缓存命中率指的是流量命中率，可通过控制台实时监控指标查看，反映的是命中缓存的流量与整体流量的比率。对于静态文件加速来说，如果缓存命中率偏低，一方面会造成源站压力及成本较大，另一方面也会影响访问质量。我们可以通过一些合理的设置优化缓存命中率。
本文描述问题及解决方法同样适用于 腾讯云 Elasticsearch Service（ES）。
题记 Elasticsearch当清理缓存（ echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches ）的时候，出现 如下集群健康值：red，红色预警状态，同时部分分片都成为灰色。
MongoDB 是一个高性能、可扩展的 NoSQL 数据库，常用于存储非结构化数据。随着数据量的增加，单个 MongoDB 实例的性能和可用性可能会受到限制。为了解决这个问题，可以使用 MongoDB 集群来实现数据的分布和复制。
由于自动刷新过程每秒会创建一个新的段，这样会导致短时间内段数量暴增。段数目太多会带来比较大的麻烦。每一个段都会消耗文件句柄、内存和 CPU 运行周期。更重要的是，每个搜索请求都必须按顺序检查每个段。所以段越多，搜索也就越慢。
IP层叫分片，TCP/UDP层叫分段。网卡能做的事（TCP/UDP组包校验和分段，IP添加包头校验与分片）尽量往网卡做，网卡不能做的也尽量迟后分片（发送）或提前合并片（接收）来减少在网络栈中传输和处理的包数目，从而减少数据传输和上下文切换所需要的CPU计算时间。
按照上一节中《搭建高可用mongodb集群（三）—— 深入副本集》搭建后还有两个问题没有解决：
本文档回答了有关分片的常见问题。或者可以参考手册的分片章节，其提供了 分片的概述，包括如下细节：
通过分片算法将数据分片，支持通过=、BETWEEN和IN分片。分片算法需要应用方开发者自行实现，可实现的灵活度非常高。
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