以下分别解读几个我知道的内存消耗大户: Segment Memory Segment不是file吗?segment memory又是什么?前面提到过,一个segment是一个完备的lucene倒排索引,而倒排索引是通过词典(Term Dictionary)到文档列表(Postings List)的映射关系,快速做查询的.由于词典的size会很大,全部装载到heap里不现实,因此Lucene为词典做了一层前缀索引(Term Index),这个索引在Lucene4.0以后采用的数据结构是FST (F

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

摘录自:http://blog.csdn.net/yangwenbo214/article/details/74000458 内存使用和GC指标 在运行Elasticsearch时,内存是您要密切监控的关键资源之一. Elasticsearch和Lucene以两种方式利用节点上的所有可用RAM:JVM heap和文件系统缓存. Elasticsearch运行在Java虚拟机(JVM)中,这意味着JVM垃圾回收的持续时间和频率将成为其他重要的监控领域. JVM heap: A Goldilocks

对6.3: 修改Elasticsearch中JVM配置文件jvm.options: Dlog4j2.enable.threadlocals=false 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

在Ubuntu 14.04 上安装单机版ELK 2.*(脚本化) 1.判断是否为root权限 if [ "${UID}" -ne 0 ]; then echo "You must be root to run this program." >&2 exit 3 fi 2.记录脚本运行日志(可以在ubuntu日志中找到对应的运行信息) log() { echo "$1" logger "$1" } 3.设置脚本运行

自Java5.0版本引入注解之后,它就成为了Java平台中非常重要的一部分.开发过程中,我们也时常在应用代码中会看到诸如@Override,@Deprecated这样的注解.这篇文章中,我将向大家讲述到底什么是注解,为什么要引入注解,注解是如何工作的,如何编写自定义的注解(通过例子),什么情况下可以使用注解以及最新注解和ADF(应用开发框架).这会花点儿时间,所以为自己准备一杯咖啡,让我们来进入注解的世界吧. 什么是注解? 用一个词就可以描述注解,那就是元数据,即一种描述数据的数据.所以,可以说

硬件选择 Elasticsearch(后文简称 ES)的基础是 Lucene,所有的索引和文档数据是存储在本地的磁盘中,具体的路径可在 ES 的配置文件../config/elasticsearch.yml中配置,如下: # ----------------------------------- Paths ------------------------------------ # # Path to directory where to store the data (separate mu

本文的来源是我翻译国外的一篇技术博客,感谢原作者Emily Chang,原文地址通过如下的知识,我们能大致学到关于ES的一些基本知识,进而对elasticsearch的性能进行监控和调优 注意elasticsearch的版本不同,此处的描述可能会有稍许偏差 一.Elasticsearch 是什么 Elasticsearch是一款用Java编写的开源分布式文档存储和搜索引擎,可以用于near real-time存储和数据检索. 1. Elasticsearch简要组成 在开始探索性能指标之前,让我

“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对内存使用的一些基本原理,就很难针对特有的应用场

一.Elasticsearch 是什么 Elasticsearch是一款用Java编写的开源分布式文档存储和搜索引擎,可以用于near real-time存储和数据检索. 1.Elasticsearch简要组成 在开始探索性能指标之前,让我们来看看Elasticsearch的工作原理,在elasticsearch中,集群由一个或者更多的节点组成,如下图:  每个节点是Elasticsearch的单个运行实例,其“elasticsearch.yml”配置文件指定其所属的集群(“cluster.na

Elastic Search 安装和配置 1.下载 wget https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-6.5.3.tar.gz 2.解压 tar -vxf elasticsearch-6.5.3.tar.gz 3.启动 cd /usr/elasticsearch-6.5.3/ 4.开启端口 firewall-cmd --permanent --add-port=9200/tcp sudo firewal

Es官方文档整理-3.Doc Values和FieldData 1.Doc Values 聚合使用一个叫Doc Values的数据结构.Doc Values使聚合更快.更高效且内存友好. Doc Values的存在是因为倒排索引只对某些操作是高效的.倒排索引的优势在于查找包含某个项的文档,而反过来确定哪些项在单个文档里并不高效.   结构类似如下: Doc      Terms -----------------------------------------------------------

---toc: truetitle: 一周一个中间件-ES搜索引擎date: 2019-09-19 18:43:36tags: - 中间件 - 搜索引擎--- ## 前言 > 在众多搜索引擎中,solr,es是我所知道其他公司最为广泛使用的中间件.他可以解决你复杂的搜索需求.当你需要在大量数据的情况下搜索一下关键字,使用mysql的like查询是非常缓慢的,而es可以做到近实时的搜索. ## 背景> 我们公司最近对我们的fungo的游戏,用户,文章提出了更加复杂的搜索要求,要求对指定的关键字进

toc: true title: 一周一个中间件-ES搜索引擎 date: 2019-09-19 18:43:36 tags: - 中间件 - 搜索引擎 前言 在众多搜索引擎中,solr,es是我所知道其他公司最为广泛使用的中间件.他可以解决你复杂的搜索需求.当你需要在大量数据的情况下搜索一下关键字,使用mysql的like查询是非常缓慢的,而es可以做到近实时的搜索. 背景 我们公司最近对我们的fungo的游戏,用户,文章提出了更加复杂的搜索要求,要求对指定的关键字进行相似度匹配. 例如 搜索

Elasticsearch在db_ranking 的排名又(双叒叕)上升了一位,如图1-1所示;由此可见es在存储领域已经蔚然成风且占有非常重要的地位. 随着Elasticsearch越来越受欢迎,企业花费在ES建设上的成本自然也不少.那如何减少ES的成本呢?今天我们就特地来聊聊ES降本增效的常见方法: 弹性伸缩 分级存储 其他:(1)数据压缩(2)off heap 图 1-1 Elasticsearch db_ranking 1 弹性伸缩 所谓弹性伸缩翻译成大白话就是随时快速瘦身与增肥,并且是

堆(heap),是一种特殊的数据结构.之所以特殊,因为堆的形象化是一个棵完全二叉树,并且满足任意节点始终不大于(或者不小于)左右子节点(有别于二叉搜索树Binary Search Tree).其中,前者称为小顶堆(最小堆,堆顶为最小值),后者为大顶堆(最大堆,堆顶为最大值).然而更加特殊的是,通常使用数组去存储堆,而不是二叉树.关于完全二叉树,可以参见另一篇博文http://www.cnblogs.com/eudiwffe/p/6207196.html // Heap is a sepcial

(转自:http://my.oschina.net/u/436879/blog/85478) 在JVM中,内存分为两个部分,Stack(栈)和Heap(堆),这里,我们从JVM的内存管理原理的角度来认识Stack和Heap,并通过这些原理认清Java中静态方法和静态属性的问题. 一般,JVM的内存分为两部分:Stack和Heap. Stack(栈)是JVM的内存指令区.Stack管理很简单,push一定长度字节的数据或者指令,Stack指针压栈相应的字节位移:pop一定字节长度数据或者指令,St

一.字典序法 1) 从序列P的右端开始向左扫描,直至找到第一个比其右边数字小的数字,即. 2) 从右边找出所有比大的数中最小的数字,即. 3) 交换与. 4) 将右边的序列翻转,即可得到字典序的下一个排列. 5) 重复上面的步骤,直至得到字典序最大的排列,即左边数字比右边的大的降序排列. //字典序法 void dictionary(int length){ int * data = (int *)malloc(sizeof(int) * length); int index; for (ind

STL的堆操作 STL里面的堆操作一般用到的只有4个:make_heap();.pop_heap();.push_heap();.sort_heap(); 他们的头文件函数是#include <algorithm> 首先是make_heap(); 函数原型是:void make_heap(first_pointer,end_pointer,compare_function); 一个参数是数组或向量的头指针,第二个向量是尾指针.第三个参数是比较函数的名字.在缺省的时候,默认是大跟堆.(下面的参数

为了将最小费用最大流的spfa优化,决定将spfa换成heap优化的Dijkstra.(dijkstra不能处理负边权) 所以还得现学... 白点表示已经确定最短路径的点. 蓝点表示还未确定最短路径的点. 因为普通的dijkstra是每次从蓝点中找到一个距离起点的距离最小的点,然后把这个点变成白点,随后枚举这个点相连的所有蓝点,若以此白点为中转点到达相连蓝点的路径更短的话就更新蓝点到起点的最短距离. 这个时间复杂度是O(n^2)的. 显然,枚举在枚举到起点最小距离的蓝点时,可以运用heap优化.