作者:战斗民族就是干  转载请注明地址:http://www.cnblogs.com/prayers/p/8982141.html 本篇文章我们来了解一下solr的性能方面的调优,分为Schema优化.索引更新与提交调优.索引合并性能调优.Solr缓存.Solr查询性能优化 Schema优化 1.index=true比index=false在索引时占用更多的内存.索引合并和优化时间更长,索引体积也响应变的更大,如果你不需要针对该域进行检索,可以设置为index=false 2.如果不关心Term

译者著:其实本文的中心意思非常简单,没有耐心的读者建议直接拉到最后看结论部分,有兴趣的读者可以详细阅读一下. 原文发表于Linkedin Engineering,作者 Zhenyun Zhuang是Linkedin的一名Staff Software Engineer,联合作者Cuong Tran是Linkedin的一名Sr. Staff Engineer. 在我们的生产环境中,我们不断发现一些运行在JVM上的应用程序,偶尔会因为记录JVM的GC日志,而被后台的IO操作(例如OS的页缓存回写)阻塞

已知Solr 的Commit策略: 服务器端: 1)AutoCommit 2)AutoSoftCommit 客户端 Commit 本次我测试了客户端关闭Commit的情况下,服务器端Commit策略的调整,对搜索的效果 首先,关闭了客户端的Commit,使用以下命令提交: curl 'http://localhost:8983/solr/core0/update?commit=false' -H 'Content-type:text/json' -d '[{"id":"2&q

[本人原创],欢迎交流和分享技术,转载请附上如下内容: 作者:itshare [转自]http://www.cnblogs.com/itshare/ 通常我们知道,当一个日志借口被外部程序多个线程请求后,如果没有使用Buffer和异步写入IO的处理.CPU就会一直处于加锁和解锁的频繁切换,这样加上等待每次线程锁中的IO处理完毕的时间,高并发调用日志接口的整个过程中响应和处理速度就会严重变慢,并且让CPU一直居高不下. 这里,Coding First,先看对比结果,最后我再附上LogBufferP

方法1:使用iotop工具这是一个python脚本工具,使用方法如:iotop -o方法2:使用工具dmesg使用dmesg之前,需要先开启内核的IO监控:echo 1 >/proc/sys/vm/block_dump或sysctl vm.block_dump=1然后可以使用如下命令查看IO最重的前10个进程:dmesg |awk -F: '{print $1}'|sort|uniq -c|sort -rn|head -n 10方法3:使用命令"iostat -x 1"确定哪个设

由于早期的storm版本心跳信息严重依赖zookeeper,心跳风暴会导致zookeeper的事务日志频繁的写磁盘,带来的问题首当其冲的是磁盘IO会爆掉. 优化思路 将zookeeper事务的日志放入内存中,降低对磁盘的依赖,受内存空间容量限制,需要控制事务日志大小. 这个方案的风险就是一旦机房断电会导致zookeeper中的部分数据丢失,所以特别重要的数据不建议这样做,SSD会是个不错的选择. 方案步骤 事务日志指向内存文件系统dataLogDir=/dev/shm 关闭自动事务日志的管理#a

一个应用占用CPU很高,除了确实是计算密集型应用之外,通常原因都是出现了死循环. (友情提示:本博文章欢迎转载,但请注明出处:hankchen,http://www.blogjava.net/hankchen) 以我们最近出现的一个实际故障为例,介绍怎么定位和解决这类问题. 根据top命令,发现PID为28555的Java进程占用CPU高达200%,出现故障. 通过ps aux | grep PID命令,可以进一步确定是tomcat进程出现了问题.但是,怎么定位到具体线程或者代码呢? 首先显示线

输出: 使用: * <pre> * public class TestStdOut { * public static void main(String[] args) { * int a = 17; * int b = 23; * int sum = a + b; * StdOut.println("Hello, World"); * StdOut.printf("%d + %d = %d\n", a, b, sum); * } * } * </

前言: 在一般运维工作中经常会遇到这么一个场景,服务器的IO负载很高(iostat中的util),但是无法快速的定位到IO负载的来源进程和来源文件导致无法进行相应的策略来解决问题. 这个现象在MySQL上更为常见,在5.6(performance_schema提供io instrument)之前,我们通常只能猜到是MySQL导致的高IO,但是没法定位具体是哪个文件带来的负载. 例如是ibdata的刷写?还是冷门ibd的随机读取? 本文就将介绍一个比较简单的定位IO高负载的流程. 工具准备: io

http://www.cnblogs.com/cenalulu/archive/2013/04/12/3016714.html 前言: 在一般运维工作中经常会遇到这么一个场景,服务器的IO负载很高(iostat中的util),但是无法快速的定位到IO负载的来源进程和来源文件导致无法进行相应的策略来解决问题. 这个现象在MySQL上更为常见,在5.6(performance_schema提供io instrument)之前,我们通常只能猜到是MySQL导致的高IO,但是没法定位具体是哪个文件带来的

http://elf8848.iteye.com/category/281637 前言: 在一般运维工作中经常会遇到这么一个场景,服务器的IO负载很高(iostat中的util),但是无法快速的定位到IO负载的来源进程和来源文件导致无法进行相应的策略来解决问题. 这个现象在MySQL上更为常见,在5.6(performance_schema提供io instrument)之前,我们通常只能猜到是MySQL导致的高IO,但是没法定位具体是哪个文件带来的负载. 例如是ibdata的刷写?还是冷门ib

首先 .用top命令查看   1 2 3 4 5 top - 16:15:05 up 6 days,  6:25,  2 users,  load average: 1.45, 1.77, 2.14 Tasks: 147 total,   1 running, 146 sleeping,   0 stopped,   0 zombie Cpu(s):  0.2% us,  0.2% sy,  0.0% ni, 86.9% id, 12.6% wa,  0.0% hi,  0.0% si Mem:

1.日志产生的性能影响: 由于日志的记录带来的直接性能损耗就是数据库系统中最为昂贵的IO资源.MySQL的日志包括错误日志(ErrorLog),更新日志(UpdateLog),二进制日志(Binlog),查询日志(QueryLog),慢查询日志(SlowQueryLog)等.当然,更新日志是老版本的MySQL才有的,目前已经被二进制日志替代. 在默认情况下,系统仅仅打开错误日志,关闭了其他所有日志,以达到尽可能减少IO损耗提高系统性能的目的.但是在一般稍微重要一点的实际应用场景中,都至少需要打开

前几天公司clickhouse 有个查询很慢.经理一直追问为什么慢 是cpu 不够 还是IO 占用太高,还是其他的原因.于是有了以下的排查 执行该条,在不考虑优化sql 的情况下 进行性能排查 1.首先便是万能的 top第三行CPU信息统计数据: %Cpu(s): 0.3 us, 0.2 sy, 0.0 ni, 99.5 id, 0.0 wa, 0.0 hi, 0.0 si, 0.0 st ``` Cpu(s): 0.3% us: 用户空间占用CPU百分比 0.2% sy: 内核(系统)空间占用

一.背景简介 作为一个DBA难免不了会遇到性能问题,那么我们遇到性能问题该如何进行排查呢?例如我们在高并发的业务下,出现业务响应慢,处理时间长我们又该如何入手进行排查,本片文章将分析io高的情况下如何分析及定位. 二.环境复现 环境配置:本次测试使用128C_512G_4TSSD服务器配置,MySQL版本为8.0.27 场景模拟:使用sysbench创建5个表,每个表2亿条数据,执行产生笛卡尔积查询的sql语句,产生io,可以模拟业务压力. 首先使用sysbench进行数据压测 三.系统层面底层

环境搭建 1.到apache下载solr,地址:http://mirrors.hust.edu.cn/apache/lucene/solr/ 2.解压到某个目录 3.cd into D:\Solr\solr-4.10.3\example 4.Execute the server by “java -jar startup.jar”Solr会自动运行在自带的Jetty上 5.访问http://localhost:8983/solr/#/ PS:solr-5.0 以上默认对schema的管理是使用m

Solr 是一种可供企业使用的.基于 Lucene 的搜索服务器,它支持层面搜索.命中醒目显示和多种输出格式.在这篇分两部分的文章中,Lucene Java™ 的提交人 Grant Ingersoll 将介绍 Solr 并向您展示如何轻松地将其表现优异的全文本搜索功能加入到 Web 应用程序中. 一旦用户需要某种信息,就可以立即搜索到这些信息,这种要求再也不是可有可无的了.随着 Google 和类似的复杂搜索引擎的出现,用户希望得到高质量的搜索结果,帮助他们快速.轻易地找到所需的信息.经理对您的

1.添加pom.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/P

基础环境: (二)设置增量导入为定时执行的任务: 很多人利用Windows计划任务,或者Linux的Cron来定期访问增量导入的连接来完成定时增量导入的功能,这其实也是可以的,而且应该没什么问题. 但是更方便,更加与Solr本身集成度高的是利用其自身的定时增量导入功能. 1.下载apache-solr-dataimportscheduler-1.0.jar放到Tomcat的webapps的solr目录的WEB-INF的lib目录下: 下载地址:http://yunpan.cn/cdIpMthFd

大数据架构-使用HBase和Solr将存储与索引放在不同的机器上 摘要:HBase可以通过协处理器Coprocessor的方式向Solr发出请求,Solr对于接收到的数据可以做相关的同步:增.删.改索引的操作,这样就可以同时使用HBase存储量大和Solr检索性能高的优点了,更何况HBase和Solr都可以集群.这对海量数据存储.检索提供了一种方式,将存储与索引放在不同的机器上,是大数据架构的必须品. 关键词:HBase, Solr, Coprocessor, 大数据, 架构   正如我的之前的

最近项目组安排了一个任务,项目中用到了全文搜索,基于全文搜索 Solr,但是该 Solr 搜索云项目不稳定,经常查询不出来数据,需要手动全量同步,而且是其他团队在维护,依赖性太强,导致 Solr 服务一出问题,我们的项目也基本瘫痪,因为所有的依赖查询都无结果数据了.所以考虑开发一个适配层,如果 Solr 搜索出问题,自动切换到新的搜索--ES. 其实可以通过 Solr 集群或者服务容错等设计来解决该问题.但是先不考虑本身设计的合理性,领导需要开发,所以我开始踏上了搭建 ES 服务的道路,从零开始