本章讨论搜索速度优化:搜索速度与系统资源.数据索引方式.查询方式等多方面 1.为文件系统cache预留足够的内存 1)应用程序一般情况下,读写都会被操作系统“cache” 2)cache保存在物理内存中,命中cache可以降低对磁盘的读写频率 3)搜索对系统cache很依赖,如果搜索从磁盘读取数据,则一定会产生相对较高的延迟 4)应该至少为系统cache预留一般的可用内存,更大内存可以有更高的cache命中率 5)线上应禁用swap 2.使用更快的硬件 1)写入对CPU更敏感.而搜索对IO能力需

本篇源自InfoQ —— <百度搜索速度优化> 好多名词不了解... 相关文档下载链接 背景 许霞,毕业于浙江大学.08年加入百度运维部. 本篇讲座主要讲述百度关于速度的优化,包括PC端和无线端. 速度的监测 如果是新开发的系统,考虑到未来的数据分析和监测,肯定是JS埋点比较好.但是如果是老系统,采用埋点的方式,改造的工作可能会很大.有点像应用监控的探针,具有一定的改造复杂性. 客户端监测 JS埋点 第三方监测 页面的速度与PV有很直接的影响,因为用户的体验可能导致用户放弃使用. 优化 接入质

使用Bulk请求进行Index Bulk请求将产生比单文档index请求有更好的性能.至于Bulk请求中文档数量的大小,建议使用单一节点单一分片进行测试,先试试看100个,然后200个,然后400这样,每次进行翻倍测试,只要速度稳定了,也就是最合适的大小了.但是要注意一下,并不是速度最合适了就OK,因为每次请求总的大小要进行一下控制.并发发送的时候,ES内存压力会很大,一定要避免每次请求超过几十兆,即便是这样插入的性能更好(这个我踩过坑,我这测试超过10M,ES就不接受请求,直接拒绝了). 使用

一次 ElasticSearch 搜索优化 1. 环境 ES6.3.2,索引名称 user_v1,5个主分片,每个分片一个副本.分片基本都在11GB左右,GET _cat/shards/user 一共有3.4亿文档,主分片总共57GB. Segment信息:curl -X GET "221.228.105.140:9200/_cat/segments/user_v1?v" >> user_v1_segment user_v1索引一共有404个段: cat user_v1_s

一.内存文件系统足够的缓存 Elasticsearch严重依赖于文件系统缓存,以加快搜索速度.通常,您应确保至少有一半的可用内存分配给文件系统缓存,以便Elasticsearch可以将索引的热区保留在物理内存中. 二.使用更快的硬件 如果搜索是受CPU限制的,那就加大CPU.ES对CPU的要求,使用多核CPU优于单核CPU. 如果搜索是在I/O上受限制的话,就需要提供更多的内存和更快的硬盘.SSD硬盘性能优于机械硬盘,本地硬盘性能优于远程虚拟硬盘. 三.文档建模设计 文档应该建模设计,是搜索尽可

* Be sure you really need to speed things up. Many of the ideas here are simple to try, but others will necessarily add some complexity to your application. So be sure your searching speed is indeed too slow and the slowness is indeed within Lucene.

ElasticSearch搜索 最基础的搜索: curl -XGET http://localhost:9200/_search 返回的结果为: { "took": 2, "timed_out": false, "_shards": { "total": 16, "successful": 16, "failed": 0 }, "hits": { "tota

半个月前,我们用cosos creator做了一个简单的小游戏,也许算不上小游戏吧..一边学cocos,一边做,几经波折后终于上线了.然鹅,功能是实现了,但是加载速度十分感人(毕竟没经验嘛,无辜脸).1.8M的资源需要10秒钟左右才能全部加载完.于是被老大一有机会就拿出同类产品跟我们的比较,然后一顿吐槽.痛定思痛,决定把能优化的地方全都优化一下. 分析加载瀑布图 首先肯定要找出问题出在那里,下面是加载的network截图: 从图中可以看出,整个加载过程被红线分割为两部分,前面为HTML加载,后面

本文首发于 vivo互联网技术 微信公众号 https://mp.weixin.qq.com/s/AAkVdzmkgdBisuQZldsnvg 英文原文:https://qbox.io/blog/elasticsearch-search-tuning-part-2 作者:Adam Vanderbush 译者:杨振涛 目录 预索引数据 映射 避免使用脚本 强制合并只读索引 Elasticsearch搜索调优权威指南,是QBOX在其博客上发布的系列文章之一,本文是该系列的第二篇,主要介绍了索引预处理

本文首发于 vivo互联网技术 微信公众号 https://mp.weixin.qq.com/s/qwkZKLb_ghmlwrqMkqlb7Q英文原文:https://qbox.io/blog/elasticsearch-search-tuning-5-0-ultimate-guide作者:Adam Vanderbush译者:杨振涛 目录 文档建模 全局序列号和延迟 多代关系 为文件系统缓存分配内存 Elasticsearch搜索调优权威指南,是QBOX在其博客上发布的系列文章之一,本文是该系列

当你的应用的规模还很小时,你可能不会在乎Webpack的编译速度,无论使用3.X还是4.X版本,它都足够快,或者说至少没让你等得不耐烦.但随着业务的增多,嗖嗖嗖一下项目就有上百个组件了,也是件很简单的事情.这时候当你再独立编前端模块的生产包时,或者CI工具中编整个项目的包时,如果Webpackp配置没经过优化,那编译速度都会慢得一塌糊涂.编译耗时10多秒钟的和编译耗时一两分钟的体验是迥然不同的.出于开发时的心情的考虑,加上不能让我们前端的代码编译拖累整个CI的速度这两个出发点,迫使我们必须去加快

Elasticsearch 简介 Elasticsearch(ES)是一个基于Lucene 构建的开源分布式搜索分析引擎,可以近实时的索引.检索数据.具备高可靠.易使用.社区活跃等特点,在全文检索.日志分析.监控分析等场景具有广泛应用. lucene Lucene介绍与入门使用 Lucene.Net API Elasticsearch 中文社区:https://elasticsearch.cn/article/ Elasticsearch 官方文档:https://www.elastic.co/

Elasticsearch 集群优化-转载参考1 基本配置 基本配置,5台配置为 24C 125G 17T 的主机,每台主机上搭建了一个elasticsearch节点. 采用的elasticsearch集群版本为7.1.1.管理工具包括kibana和cerebro. 应用案例 数据来源为kafka的三个topic,主要用于实时日志数据的存储和检索,由于实时性要求,所以需要将数据快速的写入到es中. 这里就分别称它们为TopicA.TopicB.TopicC吧.由于是调优写入,所以对源数据的一些基

网站速度优化的一般方法 由于网站最重要的用户体验就是速度,特别是对于电子商务网站而言. 一般网站速度优化会涉及到几个方面: 1. 数据库优化 — 查询字段简历索引,使用数据库连接池和持久化,现在还有种趋势,就是选择使用No SQL作为补充: 2. 数据缓存 — 使用Memcached等; 3. 负载均衡 — 使用ngnix等 4. 页面缓存 — 将.aspx, .jsp等动态页面缓存或静态化为.html页面 5. 前端优化 — Yahoo 14条前端优化原则. 城江湖(Incity.me)针对

请求从发出到接收完成一共经历了DNS Lookup.Connecting.Blocking.Sending.Waiting和Receiving六个阶段,时间共计38ms.请求完成之后是DOM加载和页面加载.下面简单解释下这六个阶段: 1) DNS Lookup,DNS解析时间.如果页面存在多个请求主机,频繁DNS解析将消耗更多的时间. 2) Connecting,建立一个TCP连接所需要的时间,不同的浏览器使用不同的端口下载资源,因此更多的端口等于更多的并行性,并且更多的TCP连接时间开销. 3

办公室今天停电,幸好本本还有电,同事们好多都去打麻将去了,话说麻将这东西玩起来也还是有味的,不过我感觉我是输了不舒服,赢了替输的人不舒服,所以干脆拜别麻坛四五年了,在办公室一个人整理下好久前的一片论文的思想,和万千世界里有缘人共同分享下资源了. 论文的名字是<Adaptive Logarithmic Mapping For Displaying High Contrast Scenes>,相关的PDF文档可以在百度上下载到,翻译成中文的意思是一种显示高对比度场景的自适应对数映射算法,也是一篇很

Mysql数据库写入数据速度优化 1)innodb_flush_log_at_trx_commit 默认值为1:设置为0,可以提高写入速度.  值为0:提升写入速度,但是安全方面较差,mysql服务器宕机可能会造成数据丢失. 值为1:每一次事务提交或者事务外的指令都需要把日志写入硬盘,此过程消耗时间较长: 值为2:是每次操作不写入硬盘,而是写入系统缓存,日志仍然会每秒刷新硬盘: 2)innodb_autoextend_increment默认值为8M,调整为128M : 此配置项作用主要是当tab

本文来自网易云社区 作者:穆学锋 简介:传统的搜索个性化做法是定义个性化的标签,将用户和商品通过个性化标签关联起来,在搜索时进行匹配.传统做法的用户特征基本是离线计算获得,不够实时:个性化标签虽然具有一定的泛化能力,但是其准确性有所不足,不能很好的做精准个性化.本文提出两个创新优化,一是打通实时用户行为的获取流程,并在实时用户流下采用FTRL算法不断的更新用户特征的权重,将用户实时感兴趣的商品加权,达到online training:二是在保证相关性的前提下,采取推荐的思路,避开打个性化标签,结

网站速度优化技巧:Nginx设置js.css过期时间 原文:http://www.webkaka.com/blog/archives/Nginx-set-the-expiration-time-for-js-and-css.html 配置Nginx expires缓存实现性能优化 原文:https://blog.webfsd.com/post_pei-zhinginx-expires-huan-cun-shi-xian-xing-neng-you-hua.html 网站设置Js.css等文件的过

网站速度优化的一般方法 由于网站最重要的用户体验就是速度,特别是对于电子商务网站而言. 一般网站速度优化会涉及到几个方面: 1. 数据库优化 — 查询字段简历索引,使用数据库连接池和持久化,现在还有种趋势,就是选择使用No SQL作为补充: 2. 数据缓存 — 使用Memcached等; 3. 负载均衡 — 使用ngnix等 4. 页面缓存 — 将.aspx, .jsp等动态页面缓存或静态化为.html页面 5. 前端优化 — Yahoo 14条前端优化原则. 城江湖(Incity.me)针对