主要知识点 多shard场景下relevence score可能不准确的原因 多shard场景下relevence score可能不准确解决方式     一.多shard场景下relevance score不准确的原因 如果你个index有多个shard的话,可能搜索结果的排序会不准确.主要原因是TF/IDF的算法,es在计算IDF值时,默认只会计算当前shard的IDF值,而不会把整个index作为基数来计算,这样做的目的当前是为了性能,这也是多shard场景下relevance score不…

承接之前的博:亿级流量场景下,大型缓存架构设计实现 续写本博客: ****************** start: 接下来,我们是要讲解商品详情页缓存架构,缓存预热和解决方案,缓存预热可能导致整个系统崩溃的问题以及解决方案: 缓存--->热: 预热:热数据 解决方案中和架构设计中,会引入大数据的实时计算技术---> storm: 为什么引入这storm,必须是storm吗,我们后面面去讲解那个解决方案的时候再说: 为什么引入storm: 因为一些热点数据相关的一些实时处理方案,比如快速预热,…

背景 主键(Primary Key),用于唯一标识表中的每一条数据.所以,一个合格的主键的最基本要求应该是唯一性. 那怎么保证唯一呢?相信绝大部分开发者在刚入行的时候选择的都是数据库的自增id,因为这是一种非常简单的方式,数据库里配置下就行了.但自增主键优缺点都很明显. 优点如下: 无需编码,数据库自动生成,速度快,按序存放. 数字格式,占用空间小. 缺点如下: 有数量限制.存在用完的风险. 导入旧数据时,可能会存在id重复,或id被重置的问题. 分库分表场景处理过于麻烦. GUID GUID,…

http://docs.ceph.com/docs/master/radosgw/s3/objectops/#initiate-multi-part-upload 根据分片上传的API描述,因为对同一个文件需要多个upload的HTTP请求.那么很显然,存在多个RGW负载均衡的场景下,不同的HTTP请求会被负载均衡到不同的RGW上. 那么这是否会导致RGW不能把文件分片正确的合并为一个大文件的问题呢(也就是说 文件分片是否必须被上传到同一个RGW)? 验证步骤: 1. 使用 s3 java sd…

Entity Framework:如果允许模型处于非法状态,在某些场景下,记得清空DbContext 背景 之前写过两篇文章介绍模型的合法性: DDD:关于模型的合法性,Entity.IsValid()合理吗? .NET:关于数据模型.领域模型和视图模型的一些思考 今天讨论的问题其实是关于“主键映射”的,只是其中还涉及一种决策:“允许模型处于非常状态”. 测试代码 1 public static void Do() 2 { 3 Database.SetInitializer<MyDbContex…

又一周过去了,最近我们的工程师正在搞一个"大事情" --「[flow.ci](http://flow.ci/?utm_source=bokeyuan&utm_medium=passage&utm_content=ciweekly170110) 配置文件」,稍微剧透一下,这个功能预计会在春节前上线.详情请大家关注 [flow.ci Changelog](http://changelog.flow.ci/) 或其他官方通知:) 本期 CI Weekly 收录了的CI/CD实…

背景 在电商购物的场景下,当我们点击购物时,后端服务就会对相应的商品进行减库存操作.在单实例部署的情况,我们可以简单地使用JVM提供的锁机制对减库存操作进行加锁,防止多个用户同时点击购买后导致的库存不一致问题. 但在实践中,为了提高系统的可用性,我们一般都会进行多实例部署.而不同实例有各自的JVM,被负载均衡到不同实例上的用户请求不能通过JVM的锁机制实现互斥. 因此,为了保证在分布式场景下的数据一致性,我们一般有两种实践方式:一.使用MySQL乐观锁:二.使用分布式锁. 本文主要介绍MySQL…

1.Elasticsearch的基础分布式架构: 1.Elasticsearch对复杂分布式机制的透明隐藏特性2.Elasticsearch的垂直扩容与水平扩容3.增减或减少节点时的数据rebalance4.master节点5.节点对等的分布式架构 -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 1.Elasti…

*****************开篇介绍**************** ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 三个重要的标准: ---大型缓存架构中需要首先说一下: 海量数据:支持海量数据缓存,支持大规模数据: 高并发:在亿级QPS的场景下,可以做到满足业务需求: 高可用:表示redis可以做…

最近遇到一例,HBase 指定大量列集合的场景下,并发拉取数据,应用卡住不响应的情形.记录一下. 问题背景 退款导出中,为了获取商品规格编码,需要从 HBase 表 T 里拉取对应的数据. T 对商品数据的存储采用了 表名:字段名:id 的列存储方式.由于这个表很大,且为详情公用,因此不方便使用 scanByPrefixFilter 的方式,担心引起这个表访问的不稳定,进而影响详情和导出的整体稳定性. 要用 multiGet 的方式来获取多个订单的指定列字段的数据,需要动态生成相应的列名集合,然…