注: 本文主要针对ES 2.x. “该给ES分配多少内存?”  “JVM参数如何优化?“ “为何我的Heap占用这么高?” “为何经常有某个field的数据量超出内存限制的异常?“ “为何感觉上没多少数据,也会经常Out Of Memory?” 以上问题,显然没有一个统一的数学公式能够给出答案. 和数据库类似,ES对于内存的消耗,和很多因素相关,诸如数据总量.mapping设置.查询方式.查询频度等等.默认的设置虽开箱即用,但不能适用每一种使用场景.作为ES的开发.运维人员,如果不了解ES对内存

ES索引文件瘦身总结如下: 原始数据:(1)学习splunk,原始data存big string(2)原始文件还可以再度压缩倒排索引:(1)去掉不必要的倒排索引信息:例如文件位置倒排._source和field store选择之一(2)合并倒排文件,去掉一些冗余的小文件(3)原始数据big string存储后负责ES聚合功能的doc_values去掉(4)其他方面:倒排列表数据结构是skiplist本质是空间换时间,可考虑用有序数组存储. Strange that I haven't recei

原文:关于Android中图片大小.内存占用与drawable文件夹关系的研究与分析 相关: Android drawable微技巧,你所不知道的drawable的那些细节 经常会有朋友问我这个问题:“能不能一个App只提供一套切图适应所有的分辨率呢?”我觉得有必要写一篇文章来研究一下这个问题,所以就有了这篇文章. 研究内容 研究方法 测试环境 研究过程 结果分析 结论 另外一个难以解释的问题 研究内容 本篇内容主要探讨以下场景:同一张图片,放置在不同的drawable文件夹,在同一设备上运行,

LinuxSWAP交换分区大小与内存的关系SWAP(交换分区)[Windows虚拟内存]我们机房中一台Linux服务器运行缓慢,系统服务出现间歇性停止响应,让我过去处理一下这一问题,登录到服务器之后,发现此服务器的物理内存是16G,而最初装机的时候,系统管理人员却只分配了4G的虚拟内存.查看内存的使用状况,物理内存并没有完全耗尽,但虚拟内存已经耗尽,整个系统CPU负载和磁盘IO都非常高.交换分区并不是等到物理内存用尽了才使用的,是否尽量的使用或不使用swap,在内核空间有 Linux SWAP

文章版权由作者李晓晖和博客园共有,若转载请于明显处标明出处:http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/ 1.背景 在之前的博客中,我分别介绍了基于网格的空间索引(http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/p/5148185.html)以及四叉树和网格结合的联合索引(http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/p/6641449.html),要解决的问题均是判断一个点落在了面图层中的哪个面要素中.单从算法层面上分析,以上两种索引

理想的索引,高效的索引建立考虑: :查询频繁度(哪几个字段经常查询就加上索引) :区分度要高 :索引长度要小 : 索引尽量能覆盖常用查询字段(如果把所有的列都加上索引,那么索引就会变得很大) : 索引长度直接影响索引文件的大小,影响增删改的速度,并间接影响查询速度(占用内存多). 针对列中的值,从左往右截取部分,来建索引 : 截的越短, 重复度越高,区分度越小, 索引效果越不好 : 截的越长, 重复度越低,区分度越高, 索引效果越好,但带来的影响也越大--增删改变慢,并间影响查询速度. 所以,

对于日志或指标(metric)类时序性强的ES索引,因为数据量大,并且写入和查询大多都是近期时间内的数据.我们可以采用hot-warm-cold架构将索引数据切分成hot/warm/cold的索引.hot索引负责最新数据的读写,可使用内存存储:warm索引负责较旧数据的读取,可使用内存或SSD存储:cold索引很少被读取,可使用大容量磁盘存储.随着时间的推移,数据不断从hot索引->warm索引->cold索引迁移.针对不同阶段的索引我们还可以调整索引的主分片数,副本数,单分片的segment

文章版权由作者李晓晖和博客园共有,若转载请于明显处标明出处:http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/. 1.背景 判断点面关系的算法有很多,在我之前的博文中有一篇专门对其进行了描述:判断点是否落在面中的Oracle存储过程描述.其中提到了三种常见判断点面关系的算法: a差乘判别法(只针对凸多边形) b.面积判别法(只针对凸多边形) c.角度和判别法等(任意多边形均可) 但是以上直接判断点面关系的算法,其时间复杂度是相对很高的.假设一个面有N个点,那么判断1个点与该面的关

在一些物理内存为8g的服务器上,主要运行一个Java服务,系统内存分配如下:Java服务的JVM堆大小设置为6g,一个监控进程占用大约 600m,Linux自身使用大约800m.从表面上,物理内存应该是足够使用的:但实际运行的情况是,会发生大量使用SWAP(说明物理内存不够使用 了),如下图所示.同时,由于SWAP和GC同时发生会致使JVM严重卡顿,所以我们要追问:内存究竟去哪儿了?要分析这个问题,理解JVM和操作系统之间的内存关系非常重要.接下来主要就Linux与JVM之间的内存关系进行一些分

转自: http://tech.meituan.com/linux-jvm-memory.html Linux与JVM的内存关系分析 葛吒2014-08-29 10:00 引言 在一些物理内存为8g的服务器上,主要运行一个Java服务,系统内存分配如下:Java服务的JVM堆大小设置为6g,一个监控进程占用大约600m,Linux自身使用大约800m.从表面上,物理内存应该是足够使用的:但实际运行的情况是,会发生大量使用SWAP(说明物理内存不够使用了),如下图所示.同时,由于SWAP和GC同时

引言 在一些物理内存为8g的server上,主要执行一个Java服务,系统内存分配例如以下:Java服务的JVM堆大小设置为6g,一个监控进程占用大约600m,Linux自身使用大约800m. 从表面上,物理内存应该是足够使用的:但实际执行的情况是,会发生大量使用SWAP(说明物理内存不够使用了),例如以下图所看到的.同一时候,因为SWAP和GC同一时候发生会致使JVM严重卡顿.所以我们要追问:内存到底去哪儿了? watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5u

引言 在一些物理内存为8g的服务器上,主要运行一个Java服务,系统内存分配如下:Java服务的JVM堆大小设置为6g,一个监控进程占用大约600m,Linux自身使用大约800m.从表面上,物理内存应该是足够使用的:但实际运行的情况是,会发生大量使用SWAP(说明物理内存不够使用了),如下图所示.同时,由于SWAP和GC同时发生会致使JVM严重卡顿,所以我们要追问:内存究竟去哪儿了? 要分析这个问题,理解JVM和操作系统之间的内存关系非常重要.接下来主要就Linux与JVM之间的内存关系进行一

数据源.数据集.同步任务.数据仓库.元数据.数据目录.主题.来源系统.标签. 增量识别字段.修改同步.ES索引.HBase列族.元数据同步.DS.ODS.DW.DM.zk集群地址 == 数据源 数据源是指数据库应用程序所使用的数据库或者数据库服务器. 数据源(Data Source)顾名思义,数据的来源, 是提供某种所需要数据的器件或原始媒体. 在数据源中存储了所有建立数据库连接的信息.就像通过指定文件名称可以在文件系统中找到文件一样, 通过提供正确的数据源名称,你可以找到相应的数据库连接. 1

Linux与JVM的内存关系分析 引言 在一些物理内存为8g的服务器上,主要运行一个Java服务,系统内存分配如下:Java服务的JVM堆大小设置为6g,一个监控进程占用大约600m,Linux自身使用大约800m.从表面上,物理内存应该是足够使用的:但实际运行的情况是,会发生大量使用SWAP(说明物理内存不够使用了),如下图所示.同时,由于SWAP和GC同时发生会致使JVM严重卡顿,所以我们要追问:内存究竟去哪儿了? 要分析这个问题,理解JVM和操作系统之间的内存关系非常重要.接下来主要就Li

4. [推荐]在线上生产环境,JVM 的 Xms 和 Xmx 设置一样大小的内存容量,避免在 GC 后调整堆 大小带来的压力. 现在,我们知道了Elasticsearch所公开的缓存和缓冲区,可以尝试结合这些知识来配置一个高索引和查询吞吐量的集群.接下来的两个小节将讨论在设置集群时,什么可以在默认配置中更改,什么是要注意的.在讨论Elasticsearch特定配置相关的所有事情之前,应该记住,必须给予Elasticsearch足够的内存,而且是物理内存.一般来说,运行Elasticsearch的

Elasticsearch之重要核心概念如下: 1.cluster 代表一个集群,集群中有多个节点,其中有一个为主节点,这个主节点是可以通过选举产生的,主从节点是对于集群内部来说的.es的一个概念就是去中心化,字面上理解就是无中心节点,这是对于集群外部来说的,因为从外部来看es集群,在逻辑上是个整体,你与任何一个节点的通信和与整个es集群通信是等价的. 主节点的职责是负责管理集群状态,包括管理分片的状态和副本的状态,以及节点的发现和删除. 注意:主节点不负责对数据的增删改查请求进行处理,只负责维

ES是一个基于RESTful web接口并且构建在Apache Lucene之上的开源分布式搜索引擎. 同时ES还是一个分布式文档数据库,其中每个字段均可被索引,而且每个字段的数据均可被搜索,能够横向扩展至数以百计的服务器存储以及处理PB级的数据. 可以在极短的时间内存储.搜索和分析大量的数据.通常作为具有复杂搜索场景情况下的核心发动机. ES就是为高可用和可扩展而生的.一方面可以通过升级硬件来完成系统扩展,称为垂直或向上扩展(Vertical Scale/Scaling Up). 另一方面,增

来源:美团技术团队 在一些物理内存为8g的服务器上,主要运行一个Java服务,系统内存分配如下:Java服务的JVM堆大小设置为6g,一个监控进程占用大约 600m,Linux自身使用大约800m. 从表面上,物理内存应该是足够使用的:但实际运行的情况是,会发生大量使用SWAP(说明物理内存不够使用 了),如下图所示.由于SWAP和GC同时发生会致使JVM严重卡顿,所以我们要追问:内存究竟去哪儿了? 要分析这个问题,理解JVM和操作系统之间的内存关系非常重要.接下来主要就Linux与JVM之间的

EFK架构图 一.EFK简介 EFK不是一个软件,而是一套解决方案,并且都是开源软件,之间互相配合使用,完美衔接,高效的满足了很多场合的应用,是目前主流的一种日志系统. EFK是三个开源软件的缩写,分别表示:Elasticsearch , FileBeat, Kibana , 其中ELasticsearch负责日志保存和搜索,FileBeat负责收集日志,Kibana 负责界面 Elasticsearch:是个开源分布式搜索引擎,提供搜集.分析.存储数据三大功能. 特点:分布式,自动发现,索引自

版权声明:本文发布于http://www.cnblogs.com/yumiko/,版权由Yumiko_sunny所有,欢迎转载.转载时,请在文章明显位置注明原文链接.若在未经作者同意的情况下,将本文内容用于商业用途,将保留追究其法律责任的权利.如果有问题,请以邮箱方式联系作者(793113046@qq.com). Oracle唯一索引.普通索引及约束的关系 在总结索引扫描类型前(不同于前面总结的五大类索引类型,索引类型主要是索引类别的划分,而索引扫描类型是索引在进行索引扫描时的具体方法),需要了

select * from information_schema.TABLES where information_schema.TABLES.TABLE_SCHEMA='databasename' and information_schema.TABLES.TABLE_NAME='tablename'\G 返回结果: *************************** 1. row *************************** TABLE_CATALOG: def TABLE_S