Reasons for unassigned shard: These are the possible reasons for a shard to be in a unassigned state: 1. INDEX_CREATED    Unassigned as a result of an API creation of an index.    索引创建  由于API创建索引而未分配的 2. CLUSTER_RECOVERED    Unassigned as a result of

前阵子,我写了一篇博客"ORACLE中能否找到未提交事务的SQL语句", 那么在MySQL数据库中,我们能否找出未提交事务执行的SQL语句或未提交事务的相关信息呢? 实验验证了一下,如果一个会话(连接)里面有一个未提交事务,然后不做任何操作,那么这个线程处于Sleep状态 mysql> select connection_id() from dual; +-----------------+ | connection_id() | +-----------------+ |   

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. 看一下分片的状态.可以看到有一些分片处于未分配状态. curl http://10.93.21.21:8049/_cat/shards 我们这里是node-client09节点挂掉了,重启这个节点之后,通过下面的脚本,可以将分片重新分派到node-client09. NODE="node-client09&qu

一.精确定位到有问题的shards 1.查看哪些分片未被分配 curl -XGET localhost:9200/_cat/shards?h=index,shard,prirep,state,unassigned.reason| grep UNASSIGNED 2.如果您运行的是Elasticsearch的5+版本,您还可以使用群集分配说明API来尝试获取有关分片分配问题的更多信息: curl -XGET localhost:9200/_cluster/allocation/explain?pr

/** * 找出未出现的最小正整数 * @param A * @param n * @date 2016-10-7 * @author shaobn */ public static int findArrayMex(int[] a,int n){ int count = n; int temp = 0; int dir = 1; int num = 0; for(int i = 0;i<count-1;i++){ if(a[i]>a[i+1]){ temp = a[i]; a[i]= a[i

指標要點: Cluster status: 如果集群狀態為黃色,則至少有一個副本分片未分配或丟失. 搜索結果仍將完成,但如果更多的分片消失,您可能會丟失數據. 紅色的群集狀態表示至少有一個主分片丟失,並且您缺少數據,這意味著搜索將返回部分結果. 您也將被阻止索引到該分片. Consider setting up an alert to trigger if status has been yellow for more than 5 min or if the status has been r

分片未分配的原因主要有: 1)INDEX_CREATED:由于创建索引的API导致未分配.2)CLUSTER_RECOVERED :由于完全集群恢复导致未分配.3)INDEX_REOPENED :由于打开open或关闭close一个索引导致未分配.4)DANGLING_INDEX_IMPORTED :由于导入dangling索引的结果导致未分配.5)NEW_INDEX_RESTORED :由于恢复到新索引导致未分配.6)EXISTING_INDEX_RESTORED :由于恢复到已关闭的索引导致

不得不说 idea 真的很强大,认真花一些时间,好好研究研究 idea 可以让你编写代码更加的高效,并且 idea 时不时会给你一些惊喜的,比如今天要分享的这个,就非常的惊喜: 背景 前几天,忽然又一个朋友问了一个问题: idea 里面怎么找出全部未被使用的代码??? 我的第一反应是 idea 应该没有这个功能吧,但是我还是 Google 了下,的确发现有这个功能: 不得不说,stackoverflow 是一个神奇的网站: idea 具体操作 stackoverflow 具体地址如下: http

大多数ElasticSearch用户在创建索引时通用会问的一个重要问题是:我需要创建多少个分片? 在本文中, 我将介绍在分片分配时的一些权衡以及不同设置带来的性能影响. 如果想搞清晰你的分片策略以及如何优化,请继续往下阅读. 为什么要考虑分片数 分片分配是个很重要的概念, 很多用户对如何分片都有所疑惑, 当然是为了让分配更合理. 在生产环境中, 随着数据集的增长, 不合理的分配策略可能会给系统的扩展带来严重的问题. 同时, 这方面的文档介绍也非常少. 很多用户只想要明确的答案而不仅仅一个数字范围

c#封装DBHelper类   public enum EffentNextType { /// <summary> /// 对其他语句无任何影响 /// </summary> None, /// <summary> /// 当前语句必须为"select count(1) from .."格式,如果存在则继续执行,不存在回滚事务 /// </summary> WhenHaveContine, /// <summary> ///

在二叉树中找出和为某一值的所有路径请写一个程序创建一棵二叉树,并按照一定规则,输出二叉树根节点到叶子节点的路径.规则如下:1.从最顶端的根结点,到最下面的叶子节点,计算路径通过的所有节点的和,如果与设置的某一值的相同,那么输出这条路径上的所有节点.2.从根节点遍历树时,请请按照左到右遍历,即优先访问左子树的节点.二叉树创建规则:从上到下一层一层的,按照从左到右的顺序进行构造输入"10,5,12,4,7"值,构造的树如下:1) 102) 10      /    5 3) 10     

9-3. 找出Web API中发生了什么变化 问题 想通过基于REST的Web API服务对数据库进行插入,删除和修改对象图,而不必为每个实体类编写单独的更新方法. 此外, 用EF6的Code Frist实现数据访问管理. 本例,我们模拟一个N层场景,用单独的客户端(控制台应用)来调用单独的基于REST服务的Web网站(WEB API应用) . 注意:每层使用单独的Visual Studio 解决方案, 这样更方便配置.调试和模拟一个N层应用. 假设有一个如Figure 9-3所示的旅行社和预订

原文地址: http://www.cnblogs.com/Lawson/archive/2011/01/23/1942692.html 很早看到windbg+sos方面的知识,一直没仔细学习,也许因为自己做的系统还不够复杂,也没线上真实环境查看的权限,一直没学习这方面的知识,最近几天仔细找了这方面的资料,自己也写了个可能造成高CPU高内存的测试web页面,发现确实不错,即使一个生手,也可以用工具连蒙带骗的猜出哪里出了问题,当然对一些命令和内部标示更熟悉了后,可以更好的找出问题所在,非常值得学习.

确定是CPU过高 使用top观察是否存在CPU使用率过高现象 找出线程 对CPU使用率过高的进程的所有线程进行排序 ps H -e -o pid,tid,pcpu,cmd --sort=pcpu |grep xxx得到如下结果,其中线程2909使用了7.8%的CPU. 2907 2913 0.0 ./xxx 2907 2909 7.8 ./xxx也可以通过查看/proc中的信息来确定高CPU线程. 打印了4列,线程ID,线程名,用户时间和内核时间(排名未分先后) awk '{print $1,$

CharIndex 1:CharIndex语法: CharIndex(expression1,expression2[,start_location]) 2:参数 expression1 一个表达式,其中包含要查找的字符的序列.expression1是一个字符串数据类别的表达式. expression2 一个表达式,通常是一个为指定序列搜索的列.expression2属于字符串数据类别. start_location 开始在expression2中搜索expression1时的字符位置.如果st

使用 Visual Studio 分析器找出应用程序瓶颈 Hari Pulapaka and Boris Vidolov 本文讨论: 以性能瓶颈为目标 应用程序代码分析 比较分析数据 性能报告 本文使用了以下技术: Visual Studio 2008 在过去十年间,涌现了许多新的软件技术和平台.每种新技术都要求掌握专门的知识才能创建出性能良好的应用程序.现在,由于各种 Internet 技术(如博客)使失望的用户可轻松地否定您的应用程序,因此您确实需要将性能放到首要位置.在计划早期,就应添加响

•已知数组中的n个正数,找出其中最小的k个数. •例如(4.5.1.6.2.7.3.8),k=4,则最小的4个数是1,2,3,4 •要求: –高效: –分析时空效率 •扩展:能否设计出适合在海量数据中实现上述运算?       方法一: //利用最大根堆实现最小k个节点 //最大根堆特点:每个节点都比他左右孩子要大 //调整最大堆的时间复杂度为O(lnK),因此该算法(问题)时间复杂度为O(nlnK). //思路:通过数组建堆 //规律:第i个节点的左孩子为2i+1,右孩子为2i+2 #incl

例如找出令人信服的权威C++中间malloc与new 问题: 非常多人都知道malloc与new都是用来申请空间用的,开辟空间来源于堆中. 可是在C++中却非常少用malloc去申请空间,为什么? 以下小编会以一个非常有说服力的样例来说明.相信大家一看就能明确. C++程序的格局可分为4个区,注意是"格局", 1.全局数据区     //当中全局变量,静态变量是属于全局数据区 2.代码区     //全部的类和非成员函数的代码都存放在代码区 3.栈区    //为成员函数执行而分配的局

最近刚接触python,找点小任务来练练手,希望自己在实践中不断的锻炼自己解决问题的能力. 公司里会有这样的场景:有一张电子表格的内容由两三个部门或者更多的部门用到,这些员工会在维护这些表格中不定期的跟新一些自己部门的数据,时间久了,大家的数据就开始打架了,非常不利于管理.怎样快速找到两个或者多个电子表格中数据的差异呢? 解决办法: 1.Excel自带的方法(有兴趣的自行百度) 2.python 写一个小脚本 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -

问题描述: 数组a[n]中存放1-n中的n-1个数,给出算法找出重复的那一个数. 算法一: 对数组a[n]进行冒泡排序,如果冒泡所得的最值和前一个最值相等,则该最值为重复的数. 分析: 该算法时间复杂度最坏的情况为O(n的2次方),在空间开销上只需要一个额外的交换空间. 如何将时间开销减小呢?下面给出另外一种算法 算法二: 给定另外一个数组b[n],将a[n]中的数作为数组b的索引,然后遍历b[n],如果未访问过,则标记:如果已经访问过,则该索引就为重复的数. 分析: 该算法时间复杂度能够达到最