一.含义 是异步编程的一种解决方案,es 6 将其变成了标准. 简单的说是一个容器,里面保存了某个未来才会结束的事件(通常是一个异步操作)的结果.语法上, Promise 是一个对象,从它可以获取异步操作的消息. Promise 对象有两个特点: 1.状态,Promise 对象的状态不受外界影响.一个 Promise 对象代表一个异步操作,只会有三种状态:pending(进行中).fulfilled(已成功).rejected(已失败).这三种状态只会受到异步操作的结果影响,其他都不能影响状态.

本篇和大家分享的是自定义log4j的appender,用es来记录日志并且通过kibana浏览es记录:就目前互联网或者一些中大型公司通常会用到第三方组合elk,其主要用写数据到es中,然后通过可视化工具kibana来做直观数据查看和统计:本篇内容节点如下: docker快速搭建es,es header,kibana 环境 封装写es工具类 自定义log4j的appender kibana基础使用 docker快速搭建es,kibana,es header 环境 对于爱研究第三方服务的程序员来说

一道面试题的引入: 如果面试的时候碰到这样一个面试题:ElasticSearch(以下简称ES) 在数据量很大的情况下(数十亿级别)如何提高查询效率? 这个问题说白了,就是看你有没有实际用过 ES,因为啥?其实 ES 性能并没有你想象中那么好的. 很多时候数据量大了,特别是有几亿条数据的时候,可能你会懵逼的发现,跑个搜索怎么一下 5~10s,坑爹了. 第一次搜索的时候,是 5~10s,后面反而就快了,可能就几百毫秒. 然后你就很懵,每个用户第一次访问都会比较慢,比较卡么?所以你要是没玩儿过 ES

1.es在数据量很大的情况下(数十亿级别)如何提高查询性能啊? 2.es生产集群的部署架构是什么?每个索引的数据量大概有多少?每个索引大概有多少个分片? 3.es的分布式架构原理能说一下么(es是如何实现分布式的啊)? 4.es写入数据的工作原理是什么啊?es查询数据的工作原理是什么啊? 一.es在数据量很大的情况下(数十亿级别)如何提高查询性能啊? 在这个海量数据的场景下,如何提升es搜索的性能,也是我们之前生产环境实践经验所得 (1)性能优化的杀手锏——filesystem cacheos

,es性能优化是没有什么银弹的,啥意思呢?就是不要期待着随手调一个参数,就可以万能的应对所有的性能慢的场景.也许有的场景是你换个参数,或者调整一下语法,就可以搞定,但是绝对不是所有场景都可以这样. 一块一块来分析吧 在这个海量数据的场景下,如何提升es搜索的性能,也是我们之前生产环境实践经验所得 (1)性能优化的杀手锏——filesystem cache os cache,操作系统的缓存 你往es里写的数据,实际上都写到磁盘文件里去了,磁盘文件里的数据操作系统会自动将里面的数据缓存到os cac

js=es+dom+bom,dom和bom前面已经讲完了 es是js的本体,是指数据类型,和对于数据的操作手段,他的版本更新得很快 这些功能不是html文件提供的,也不是浏览器提供的,即使脱离了dom和bom,在nodejs服务器端,es照常使用,照样运行,他是最底层的操作方式,所有的js框架都是基于es的api封装的,包括前端的三大框架,vue,react,anglues:所以框架可以不学,es的更新一定要跟上,跟不上es的更新就真的落伍了,而且es学得好,框架什么的上手特别的快 数据类型在所

简述ES的写流程,GET读取数据流程和Search搜索数据流程. ES的读写流程主要是协调节点,主分片节点.副分片节点间的相互协调. ES的读取分为GET和Search两种操作.GET根据文档id从正排索引中获取内容:Search不指定id,根据关键字从倒排索引中获取内容. 写单个文档的流程 客户端向集群中的某个节点发送写请求,该节点就作为本次请求的协调节点: 协调节点使用文档ID来确定文档属于某个分片,再通过集群状态中的内容路由表信息获知该分片的主分片位置,将请求转发到主分片所在节点: 主分片

目录 一.导读 二.彩蛋福利:账号借用 三.ES的Index.Shard及扩容机制 四.ES支持的核心数据类型 4.1.数字类型 4.2.日期类型 4.3.boolean类型 4.4.二进制类型 4.5.范围 4.6.复杂数据类型 4.7.Geo-type 五.精确匹配与全文检索 5.1.精确匹配:exact value 5.2.全文检索:full text 六.倒排索引 & 正排索引 6.1.倒排索引 inverted index 6.2.正排索引 doc value 6.3.禁用doc va

目录 前言 什么是es? es数据组织类比 应用场景 核心概念 集群 节点(node) 索引(Index) 文档类型(Type) 文档(Document) Mapping 核心简单域类型 分片(shard) 架构图 写入\读取原理 es读工作流程 查询 搜索 es的写流程 注意点 删除更新的原理 问题 Es删除原理 Es更新原理 问题 总结 运用 官方文档 gas油站加油汇总重构 碰到的问题 聚合之后不能分页码 whereIn 个数不能超过1024(默认) group by之后,limit不好用

1. 前言 大约在几个月之前,让我看完了<webkit技术内幕>这本书的时候,突然有了一个想法.想把整个web前端开发所需要的知识都之中在一个视图中,形成一个完整的web前端知识体系,目的是想要颠覆人们对于前端只有三大块(html.css.js)的认识——做web前端需要的比这三大块要多得多. 拖了好几个月了,但是由于近期将要参加的某一个活动,我不得不这两天把这个东西整出来.说干就干.上午我就开始在办公室画草图,乱七八糟的在那儿理思路. 大家不要害怕,其实下文中的这个知识框架要比草图中的好看的

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背景 上一篇介绍了在阿里云上部署ES,本文将主要介绍ELK的可视化工具Kibana的部署和使用.主要分为三个步骤来实现最终呈现: 1.导入数据到ES: 2.部署kibana并完成配置: 3.使用kibana生成可视化数据. 废话不多说下面直接上步骤了. 部署 1.下载配置kibana --下载kibana wget wget https://artifacts.elastic.co/downloads/kibana/kibana-5.1.2-linux-x86_64.tar.gz --解压tar

1. 前言 大约在几个月之前,让我看完了<webkit技术内幕>这本书的时候,突然有了一个想法.想把整个web前端开发所需要的知识都之中在一个视图中,形成一个完整的web前端知识体系,目的是想要颠覆人们对于前端只有三大块(html.css.js)的认识--做web前端需要的比这三大块要多得多. 拖了好几个月了,但是由于近期将要参加的某一个活动,我不得不这两天把这个东西整出来.说干就干.上午我就开始在办公室画草图,乱七八糟的在那儿理思路. 下面请跟随我本博客的内容,来看看web前端开发除了htm

ES6.3.2 副本失败处理 副本的失败处理对理解ES的数据副本模型很有帮助.在ES6.3.2 index操作源码流程的总结中提到:ES的写操作会先写主分片,然后主分片再将操作同步到副本分片.本文给出ES中的源码片断,分析副本执行操作失败时,ES是如何处理的. 副本执行源码:replicasProxy.performOn实现了副本操作,执行正常结束回调onResponse(),异常回调onFailure() replicasProxy.performOn(shard, replicaReques

ElasticSearch index 剖析 在看ElasticSearch权威指南基础入门中关于:分片内部原理这一小节内容后,大致对ElasticSearch的索引.搜索底层实现有了一个初步的认识.记录一下在看文档的过程中碰到的问题以及我的理解.此外,在文章的末尾,还讨论分布式系统中的主从复制原理,以及采用这种副本复制方案带来的数据一致性问题. ElasticSearch index 操作背后发生了什么? 更具体地,就是执行PUT操作向ElasticSearch添加一篇文档时,底层发生的一系列

一.概述 线上部署的k8s已经扛过了双11的洗礼,期间先是通过对网络和监控的优化顺利度过了双11并且表现良好.先简单介绍一下我们kubernetes的使用方式: 物理机系统:Ubuntu-16.04(kernel 升级到4.17) kuberneets-version:1.13.2 网络组件:calico(采用的是BGP模式+bgp reflector) kube-proxy:使用的是ipvs模式 监控:prometheus+grafana 日志: fluentd + ES metrics: m

一.Elasticsearch生产集群如何部署 (1)es生产集群部署5台机器,若每台机器是6核64G的,那么集群总内存是320G (2)假如我们es集群的日增量数据大概是2000万条,每天日增量数据大概是500MB,每月增量数据大概是6亿,15G.若系统已经运行了几个月,那么es集群里数据总量大概是100G左右. (3)建有5个索引(这个结合自己业务来,看看自己有哪些数据可以放es的),每个索引的数据量大概是20G,所以这个数据量之内,每个索引可以分配8个shard,比默认的5个shard多了

基于 elasticsearch 1.4.4 版本.安装方式为RPM安装.所有涉及路径需根据实际情况来设置判断. 0x01 内存调整 调整ES内存分配有多种方式,建议调整 /etc/sysconfig/elasticsearch 中的设置(还可以直接修改bin下的启动脚本). # Directory where the Elasticsearch binary distribution resides ES_HOME=/usr/share/elasticsearch # Heap Size (d

早期的时候,项目基于ES+echart写了一些仪表盘的展示页面,虽然ES配合这种char界面有着天然的优势,但实际写起代码来,还是很多重复的劳动,在一次偶然中发现Grafana,看到它提供了很多仪表盘式的图型,功能很强大,于是下载下来试了下效果不错.因为全部都是鼠标操作,都不用写代码,真正智能套件. 如题,应用Grafana之前,你需要对es聚合查询知识有一定了解 先看效果 因为网上这种图比较多,这里就不细看了,目前Grafana如何使用的文章不多,下面是我总结的一些经验,其中有一部份是从官网查