Elasticsearch常用优化 https://www.cnblogs.com/zlslch/p/6478773.html Elasticsearch 基础理论 & 配置调优 http://www.mamicode.com/info-detail-1570228.html…

ES优化总结(特别是在bulk大量数据到ES的时候) https://blog.csdn.net/chenxun_2010/article/details/78602795 将 ELASTICSEARCH 写入速度优化到极限 https://blog.csdn.net/jiao_fuyou/article/details/78518209…

1.内存优化 在bin/elasticsearch.in.sh中进行配置 修改配置项为尽量大的内存: 1 2 ES_MIN_MEM=8g ES_MAX_MEM=8g 两者最好改成一样的,否则容易引发长时间GC(stop-the-world) elasticsearch默认使用的GC是CMS GC,如果你的内存大小超过6G,CMS是不给力的,容易出现stop-the-world,建议使用G1 GC 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 JAVA_OPTS=”$JAVA_OPTS -XX:+Us…

如何让你的SQL运行得更快(转贴) ---- 人们在使用SQL时往往会陷入一个误区,即太关注于所得的结果是否正确,而忽略了不同的实现方法之间可能存在的性能差异,这种性能差异在大型的或是复杂的数据库环境中(如联机事务处理OLTP或决策支持系统DSS)中表现得尤为明显.笔者在工作实践中发现,不良的SQL往往来自于不恰当的索引设计.不充份的连接条件和不可优化的where子句.在对它们进行适当的优化后,其运行速度有了明显地提高!下面我将从这三个方面分别进行总结:---- 为了更直观地说明问题,所有实例中…

1.优化聚合查询示例 假设我们现在有一些关于电影的数据集,每条数据里面会有一个数组类型的字段存储表演该电影的所有演员的名字. { "actors" : [ "Fred Jones", "Mary Jane", "Elizabeth Worthing" ] } 如果我们想要查询出演影片最多的十个演员以及与他们合作最多的演员,使用聚合是非常简单的: { "aggs" : { "actors"…

1,避免同步和Flushing操作 OpenGL ES的命令执行通常是在command buffer中积累一定量的命令后,再做批处理执行,这样效率会更高:但是一些OpenGL ES命令必须flush command buffer,也有需要同时flush和阻塞直到命令执行完毕,过度调用这类函数会严重影响性能. glFlush 发送命令buffer到图形硬件,一直阻塞直到提交到图形硬件,但是不用等到命令执行,提交完成即可. glFinish,glReadPixels 不仅flush命令到图形硬件,而…

1. 经常使用优化工具 watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvTXlBcnJvdw==/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast" alt="" style="border: none; max-width: 100%;" /> 2. 经常使用优化方案 OpenGL ES优化的主要工作是在图形…

(1)TOP 显示当前进程状态,结合 ps -aux 可以看是哪一个服务.mpstat 可以看是cpu的负载 (2)TOP -H -u 用户名 显示该用户下 所有的线程. 还有pstree (3)jstat -gc pid 1000 100 查看当前程序的GC问题 (4)jstack pid 看 有哪些进程是 RUNNING WAITING (5)jmap -histo:live 24715 | less 查看java中内存的分配情况 jmap -heap pid 当前堆内存中分配情况 (6)c…

es的每个shard下的文件都可以看做一个完整的lucene文件,shard数据目录下的segment文件包含了索引的分片数量,副本数量.es shard可以恢复,就是因为每个shard都包含了一份数据,而且包含了索引的分片数量,副本数量等信息. 有这样一种情形,es集群中的某一个节点坏掉了,接着又删除了集群中的某个索引.坏掉的节点恢复后,重新加入集群,该节点上的shard还是完整的,最终的结果就是,删除的索引又被重新的恢复了.这并不是所期望的结果. es 5.x中该问题已经被解决,es会记录已…

在生产环境中,我们为了更好的服务于业务,通常会通过优化的手段来实现服务对外的性能最大化,节省系统性能开支:关注我的朋友们都知道,前段时间一直在搞ELK,同时也记录在了个人的博客篇章中,从部署到各个服务应用的采集都做了详细的介绍,但是并没有关于ELK方面的优化,那么,我们对于这些日志分析平台,我们如何去优化呢?优化的手段又有哪些呢?下面请听我娓娓道来~ [ES优化] ES在前面的部署环节(https://www.cnblogs.com/bixiaoyu/p/9460554.html)已经简单了提到…