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极限压榨elasticsearch写入速度

日志属于写多读少的业务场景，对写入速度要求很高。拿我们其中一个集群来说，单集群日志量达到百TB，每秒钟日志写入量达到10W条。...既然能很容易发现系统的瓶颈，那就着力去优化这个资源，极限压榨一下ES的写入速度。 本次优化的示例版本是7.9.2。ES的版本升的是真快，已经完全脱离了5的时代了。 ?...但记录不会直接写入段，而是先写入一个缓冲区。 当缓冲区满了，或者在缓冲区呆的够久，达到了刷新时间（划重点），会一次性将缓冲区的内容写进段中。...xjjdog这里调整到了120s，减少了这些落到segment的频率，速度自然会快。..."index.refresh_interval" : "120s" }' merge merge其实是lucene的机制，它主要是合并小的segment块，生成更大的segment，来提高检索的速度

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wordpress速度优化-静态页写入内存

图片 昨天博客加了WP Super Cache缓存插件，速度提升明显。...动态页面在首次访问时生成html静态页面并存储在硬盘中，当其他访客再次访问时直接读取该静态页面，这样不需要再次通过PHP生成动态页面也不需要再从数据库中读取数据，大幅降低系统资源消耗，且大幅提升了页面打开速度...如果不考虑服务器带宽，那最大的瓶颈就是硬盘了，因为这些生成的静态页面都存储在硬盘上，访问量大时，硬盘的读写速度低会导致网站访问缓慢，如何在较大的访问量下依然保持页面的迅速打开呢？...（在应用商店-系统工具-Linux工具箱-内存盘） 图片 内存盘具有物理磁盘无法比拟的读写速度，但只能用于保存临时数据!...硬盘缓存和内存缓存前后打开速度对比图（带缓存） 硬盘：2.93s 图片 内存：1.64s 图片 文章源自：钻芒博客 www.zuanmang.net

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    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
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    简易磁盘写入速度测试工具（GO）

    最近遇到一个MySQL数据写入异常的问题, 由于之前踩过磁盘IO速度的坑, 所以这次也优先排查磁盘写入速度是否有问题, 废话少说, 上代码: package main import ( "os...SSD还是HDD, 都是1s不到, 这不符合预期, 想了一下, 应该是磁盘缓存的原因, 相当于并没有实际写入到磁盘,而是缓存在内存中 那么怎么办呢, 磁盘缓存肯定是有一个极限的, 可能几百M或者1/2G..., 不能再多了,这块没具体去研究, 想到这里就优化了一下测试方案, 改单次写入为持续写入, 修改后: // 4M for k:=0; k<4*1024;k++{ str...然后运行, 效果就出来了, 本机Win10测试, 上面黑色的是固态, 下面的蓝色部分是机械 然后到Ubuntu上测试, 发现上面挂载的 Samsung SSD 960 EVO 250GB 没有问题,持续写入...4G内容, 速度全程都是在 2-5ms/4M, 对磁盘写入速度的怀疑消除~~!

    1.8K40

    写入速度居然快了30倍！OceanBase Oracle 性能优化实测

    把数据同步到OceanBaseOracle模式时，常会遇到一种诡异的慢：JDBCbatch开了、并发也拉满了，监控里增量RPS长期在10上下，单次写入耗时冲到二十多万毫秒，写入队列一路堆积。...OceanBaseOracle模式实测：执行写入耗时从25万ms压到约8600ms，快了约30倍，RPS从约10提到700+。本文剖析根因以及StagingMerge的实现方式。...batch开了，为什么写入还是慢？拖慢OceanBaseOracle写入的，通常是两个场景。...表现到监控上（优化前）：增量RPS长期在10上下，几乎没有有效吞吐执行写入耗时峰值25.4万ms写入队列等待时间超10亿ns，数据基本堵在队列里场景二：高频INSERT/UPDATE/DELETE把batch...倍写入队列等待时间同步回落，数据不再堆积高频I/U/D混合场景第二个问题也被同一条路径解决。

    12910

    AAAI 2020 | 第四范式提出优化NAS算法，速度提高10倍！

    通过这种方式，NASP不仅比现有的可微分的搜索方法速度快，而且还可以找到更好的体系结构并平衡模型复杂度。...这种思想的优点在于可微空间可以计算梯度信息，从而加快优化算法的收敛速度。...我们给出了一个新的NAS问题的公式和优化算法，它允许在可微空间中搜索，同时保持离散的结构。这样，NASP就不再需要训练一个超级网，从而加快搜索速度，从而产生更优的网络结构。...该工作的贡献在于： 1、除了以往NAS普遍讨论的搜索空间、完备性和模型复杂度之外，该工作确定了一个全新且重要的一个因素，即NAS对体系结构的约束； 2、我们将NAS描述为一个约束优化问题，保持空间可微，...与最先进的方法相比，提出的NASP不仅速度快（比DARTS快10倍以上），而且可以发现更好的模型结构。实验结果表明，NASP在测试精度和计算效率上均能获得更好的性能。

    95820

    《Elasticsearch 源码解析与优化实战》第18章：写入速度优化

    简介 基于版本: 2.x – 5.x 在 Es 的默认设置，是综合考虑数据可靠性，搜索实时性，写入速度等因素的，当你离开默认设置，追求极致的写入速度时，很多是以牺牲可靠性和搜索实时性为代价的。...有时候，业务上对两者要求并不高，反而对写入速度要求很高。...，即使整个 doc 字节数没增加多少，写入速度也会降低一倍。...这样可以降低 io 的压力，不过实际场景大多数情况不会禁用 _source，而即使过滤掉某些字段，对于写入速度的提示效果也不大，满负荷写入情况下，基本是CPU 先跑满了，瓶颈在于 CPU。...(2) 可以使用更好的CPU，或者使用SSD，对写入性能提升明显。在我们的测试中，在相同条件下，E5 2650V4比E5 2430v2的写入速度高60%左右。

    1.9K11

    MongoDB线上案例：一个参数提升16倍写入速度

    问题描述：接到业务反馈线上的一个MongoDB副本集环境写入很慢，存在很多超时报警。...设定的报警阈值是2s，一旦查询或者写入超过2s，就会触发报警，而本次报警的内容基本上都是写入报警，查询上面的报警较少。...这里给出我的排查思路 1、分析响应慢的问题 那么我们目前面临的问题是写入慢，而读取速度正常，通常情况下，跟网络关系就不太明显，因为网络如果慢，那么读写都会慢，看起来，更像是数据库服务器端的问题，...首先，写入比较慢，我们可以通过查看mongodb的log，来查看写入慢的那些语句的具体执行时间，通常情况下，MongoDB默认会记录所有的查询语句，如果你想要的记录的内容更加丰富，可以使用db.setLogLevel...conn2006023287] command fs.xxx command: insert {xxx} protocol:op_query 1114ms 可以看到，从一开始的16s，降低到目前的1s左右，insert速度提升了将近

    11.7K71

    CVPR | Facebook提出FP-NAS：搜索速度更快、分类精度更高、性能更好

    早期 NAS 的方法基于进化和强化学习，搜索速度极慢。最近，可微分神经架构搜索方法(DNAS) 通过共享架构模型参数和计算架构参数梯度来加速搜索。...另一方面，概率性神经架构搜索方法 PARSEC 每次只需要采样一个架构，能极大减小内存开销，但是因为每次参数更新需要采样许多架构，搜索的速度较慢。 为了解决上述问题，严志程团队提出两个新的技巧。...样本的数量 K 是一个超参，通常需要手动调节来权衡搜索速度和最终架构的性能矛盾。在新提出的自适应采样中，样本的数量根据架构概率分布的熵进行自适应改变。...但是在搜索后期，分解概率分布降低架构分布概率熵的速度却较慢，并不能精确地区分一小部分高概率的架构。因此，我们提出混合架构分布概率调度(MD)。...跟 EfficientNet 相比，FP-NAS-L0 模型和 EfficientNet-B0 模型的复杂度都是 0.4G FLOPS 左右，但是 FP-NAS 的搜索速度快了 132 倍，并且最终的模型分类精度提高了

    68220

    我们如何在Elasticsearch 8.6, 8.7和8.8中提升写入速度

    一些用户已经注意到Elasticsearch 8.6、8.7 和 8.8 在很多不同类型数据写入时速度都获得了可观的提升，从简单的Keywords到复杂的KNN向量，再到一些负载比较重的写入处理管道都是这样...写入速度涉及到很多方面：运行写入处理管道、反转内存中的数据、刷新段、合并段，所有这些通常都需要花费不可忽略的时间。幸运的是，我们在所有这些领域都进行了改进，这为端到端的写入速度带来了很不错的提升。...例如，在我们的基准测试里面，8.8比8.6写入速度提升了13%，这个基准测试模拟了真实的日志写入场景，其中包含了多种数据集、写入处理管道等等。...这篇博客深入探讨了在 8.6、8.7 和 8.8中实现写入速度提升的一些关键优化。...这使得在HTTP日志数据集的基准测试中写入速度提高了12%，因为这个测试数据集会按@timestamp降序排列。

    2.4K20

    CVPR 2021 | Facebook提出FP-NAS：搜索速度更快、分类精度更高、性能更好

    早期 NAS 的方法基于进化和强化学习，搜索速度极慢。最近，可微分神经架构搜索方法(DNAS) 通过共享架构模型参数和计算架构参数梯度来加速搜索。...另一方面，概率性神经架构搜索方法 PARSEC 每次只需要采样一个架构，能极大减小内存开销，但是因为每次参数更新需要采样许多架构，搜索的速度较慢。 为了解决上述问题，严志程团队提出两个新的技巧。...样本的数量 K 是一个超参，通常需要手动调节来权衡搜索速度和最终架构的性能矛盾。在新提出的自适应采样中，样本的数量根据架构概率分布的熵进行自适应改变。...但是在搜索后期，分解概率分布降低架构分布概率熵的速度却较慢，并不能精确地区分一小部分高概率的架构。因此，我们提出混合架构分布概率调度(MD)。...跟 EfficientNet 相比，FP-NAS-L0 模型和 EfficientNet-B0 模型的复杂度都是 0.4G FLOPS 左右，但是 FP-NAS 的搜索速度快了 132 倍，并且最终的模型分类精度提高了

    69110

    Kafka如何保证百万级写入速度已经保证不丢失不重复消费

    一、如何保证百万级写入速度： 目录 1、页缓存技术 + 磁盘顺序写 2、零拷贝技术 3、最后的总结 “这篇文章来聊一下Kafka的一些架构设计原理，这也是互联网公司面试时非常高频的技术考点。...你在写入磁盘文件的时候，可以直接写入这个os cache里，也就是仅仅写入内存中，接下来由操作系统自己决定什么时候把os cache里的数据真的刷入磁盘文件中。...基于上面两点，kafka就实现了写入数据的超高性能。 那么大家想想，假如说kafka写入一条数据要耗费1毫秒的时间，那么是不是每秒就是可以写入1000条数据？...但是假如kafka的性能极高，写入一条数据仅仅耗费0.01毫秒呢？那么每秒是不是就可以写入10万条数？...所以要保证每秒写入几万甚至几十万条数据的核心点，就是尽最大可能提升每条数据写入的性能，这样就可以在单位时间内写入更多的数据量，提升吞吐量。 2、零拷贝技术 说完了写入这块，再来谈谈消费这块。

    4.3K41

    『NAS』获取绿联NAS默认壁纸

    点赞 + 关注 + 收藏 = 学会了 壁纸已经成为我们生活中必不可少的一部分了，大多数有界面的电子产品都有壁纸，绿联的NAS也不例外。...绿联NAS的壁纸只能设置在NAS的桌面，如果想拿出来其他地方用还得手动抓取。 首先在浏览器输入你的绿联IP地址。 然后按 F12 打开浏览器的控制台，切换到 Network，在筛选项里选择 Img。...想要获取其他默认壁纸的话，可以右键绿联NAS桌面空白处，点击“个性化设置 - 更改壁纸 - 默认壁纸”里修改。 在修改完壁纸后你会发现URL里有这个数字。...以下是绿联NAS的默认壁纸，一共18张，需要的自取～ 以上就是本文的全部内容啦，想了解更多NAS玩法可以关注《NAS邪修》 点赞 + 关注 + 收藏 = 学会了

    15910

    『NAS』用SSH的方式连上NAS

    点赞 + 关注 + 收藏 = 学会了 整理了一个NAS小专栏，有兴趣的工友可以关注一下 《NAS邪修》 有些非技术出身的工友入手NAS后，只用来存照片、存电影，却不知道开启SSH后，NAS能变得更强大...相当于给你的NAS装了一把“远程钥匙”，不用NAS客户端，不用浏览器也能让电脑操控NAS做一些事情。...本文聊聊如何在 NAS 开启 SSH，并且用电脑的终端连上去。至于连上去之后能做什么，以后的文章会讲到。 NAS 开启 SSH 不管你用的是什么品牌的 NAS，开启 SSH 的核心逻辑都都差不多。...ssh username@NAS_IP -p port ​ # 翻译过来就是 ssh 用户名@NAS的IP -p 端口（例如22） 我在内网使用，我的 NAS 的 IP 是 192.168.31.202...输入的密码正确的话，就能连上 NAS 了。 连上的标志是⬇️ 用户名@NAS主机名:~$ 接下来就可以在终端控制 NAS 了。

    21910

    最后写入胜利（丢弃并发写入）

    假定每个写请求都最终同步到所有副本，只要确定哪个写入是最新，则副本就能最终收敛到相同值。 但如何定义最新？...图-12中，当客户端向数据库节点发送写入请求时，客户端都不知道另一个客户端，因此不清楚哪个先发生。争辩哪个先发生其实没有大意义， 我们说支持写入并发，也就意味着它们的顺序不确定。...如为每个写请求附加一个时间戳，然后选择最新即最大的时间戳，丢弃较早时间戳的写入。这就是最后写入胜利（LWW, last write wins），Cassandra唯一支持的冲突解决方法。...LWW实现了最终收敛目标，但以牺牲持久性为代价：若同一K有多个并发写，即使它们都给客户端通知成功（因为完成了写入w个副本），但最好也只有一个写入能存活，其他的将被静默丢弃。...B是因果依赖于A 如下图中的两个写入是并发：每个客户端启动写操作时，并不知道另一个客户端是否也在执行操作同样的K。

    3.2K30

    『NAS』在NAS部署个抠图工具-SimpleImageMatting

    点赞 + 关注 + 收藏 = 学会了 整理了一个NAS小专栏，有兴趣的工友可以关注一下 《NAS邪修》 SimpleImageMatting 是一款简洁易用的 AI 图像抠图工具，支持一键背景移除和精细边缘处理...这次我在绿联NAS上部署这套工具，跟着我的操作步骤去做事能成功部署并运行的。本文仅供收藏～ 首先打开绿联NAS的“Docker”，没有这个软件的可以在“应用中心”下载。...抠图的速度取决于你的硬件配置，我用的这台NAS是绿联的DXP4800Plus，示例里的这张图片尺寸是 438 x 356，抠这张图大概用了2秒。...以上就是本文的全部内容啦，想了解更多NAS玩法可以关注《NAS邪修》 点赞 + 关注 + 收藏 = 学会了

    13410

    CVPR2021性能提升：Facebook提出FP-NAS——搜索速度更快、分类精度更高、性能更好

    早期 NAS 的方法基于进化和强化学习，搜索速度极慢。最近，可微分神经架构搜索方法(DNAS) 通过共享架构模型参数和计算架构参数梯度来加速搜索。...另一方面，概率性神经架构搜索方法 PARSEC 每次只需要采样一个架构，能极大减小内存开销，但是因为每次参数更新需要采样许多架构，搜索的速度较慢。 为了解决上述问题，严志程团队提出两个新的技巧。...样本的数量 K 是一个超参，通常需要手动调节来权衡搜索速度和最终架构的性能矛盾。在新提出的自适应采样中，样本的数量根据架构概率分布的熵进行自适应改变。...但是在搜索后期，分解概率分布降低架构分布概率熵的速度却较慢，并不能精确地区分一小部分高概率的架构。因此，我们提出混合架构分布概率调度(MD)。...跟 EfficientNet 相比，FP-NAS-L0 模型和 EfficientNet-B0 模型的复杂度都是 0.4G FLOPS 左右，但是 FP-NAS 的搜索速度快了 132 倍，并且最终的模型分类精度提高了

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