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…

ElasticSearch性能优化主要分为4个方面的优化. 一.服务器部署 二.服务器配置 三.数据结构优化 四.运行期优化 一.服务器部署 1.增加1-2台服务器,用于负载均衡节点 elasticSearch的配置文件中有2个参数:node.master和node.data.这两个参 数搭配使用时,能够帮助提供服务器性能. 1.1> node.master: false    node.data: true 该node服务器只作为一个数据节点,只用于存储索引数据.使该node服务器功能 单一,…

前言 最近一年使用 Elasticsearch 完成亿级别日志搜索平台「ELK」,亿级别的分布式跟踪系统.在设计这些系统的过程中,底层都是采用 Elasticsearch 来做数据的存储,并且数据量都超过亿级别,甚至达到百亿级别. 所以趁着有空,就花点时间整理一下具体怎么做 Elasticsearch 性能优化,希望能对 Elasticsearch 感兴趣的同学有所帮助. 背景 Elasticsearch 是一个基于 Lucene 的搜索服务器.它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于…

原文:让Elasticsearch飞起来!--性能优化实践干货 版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/wojiushiwo987/article/details/85109769 0.题记 Elasticsearch性能优化的最终目的:用户体验爽. 关于爽的定义--著名产品人梁宁曾经说过"人在满足时候的状态叫做愉悦,人不被满足就会难受,就会开始寻求.如果这个人在寻求中,能立刻得到…

​一.引言 随着腾讯云 Elasticsearch 云产品功能越来越丰富,ES 用户越来越多,云上的集群规模也越来越大.我们在日常运维工作中也经常会遇到一些由于前期集群规划不到位,导致后期业务增长集群规模大了之后带来的各种各样的集群可用性及稳定性问题. 这里列举下其中比较典型的几种集群规划问题: 节点规格规划问题:集群数量很大,但是每个节点的配置很低: 索引分片规划问题:索引很小,但是设置了几十个分片,或者索引很大,只设置了两三个分片: 分片数量规划问题:集群中包含 10万+ 的分片. 正所谓磨…

一.MySQL的主要适用场景 1.Web网站系统 2.日志记录系统 3.数据仓库系统 4.嵌入式系统 二.MySQL架构图: 三.MySQL存储引擎概述 1)MyISAM存储引擎 MyISAM存储引擎的表在数据库中,每一个表都被存放为三个以表名命名的物理文件.首先肯定会有任何存储引擎都不可缺少的存放表结构定义信息的.frm文件,另外还有.MYD和.MYI文件,分别存放了表的数据(.MYD)和索引数据(.MYI).每个表都有且仅有这样三个文件做为MyISAM存储类型的表的存储,也就是说不管这个表有…

摘要: 一.MySQL的主要适用场景 1.Web网站系统 2.日志记录系统 3.数据仓库系统 4.嵌入式系统 二.MySQL架构图:   三.MySQL存储引擎概述 1)MyISAM存储引擎 MyISAM存储引擎的表在数据库中,每一个表都被存放为三个以表名命名的物理文件.首先肯定会有任何存储引擎都不可缺... 一.MySQL的主要适用场景 1.Web网站系统 2.日志记录系统 3.数据仓库系统 4.嵌入式系统 二.MySQL架构图: 三.MySQL存储引擎概述 1)MyISAM存储引擎 MyIS…

一.MySQL的主要适用场景 1.Web网站系统 2.日志记录系统 3.数据仓库系统 4.嵌入式系统 二.MySQL架构图: 三.MySQL存储引擎概述 1)MyISAM存储引擎 MyISAM存储引擎的表在数据库中,每一个表都被存放为三个以表名命名的物理文件.首先肯定会有任何存储引擎都不可缺少的存放表结构定义信息的.frm文件,另外还有.MYD和.MYI文件,分别存放了表的数据(.MYD)和索引数据(.MYI).每个表都有且仅有这样三个文件做为MyISAM存储类型的表的存储,也就是说不管这个表有…

在生产环境中,我们为了更好的服务于业务,通常会通过优化的手段来实现服务对外的性能最大化,节省系统性能开支:关注我的朋友们都知道,前段时间一直在搞ELK,同时也记录在了个人的博客篇章中,从部署到各个服务应用的采集都做了详细的介绍,但是并没有关于ELK方面的优化,那么,我们对于这些日志分析平台,我们如何去优化呢?优化的手段又有哪些呢?下面请听我娓娓道来~ [ES优化] ES在前面的部署环节(https://www.cnblogs.com/bixiaoyu/p/9460554.html)已经简单了提到…

目录 场景假设 调优步骤和方法 Storm 的部分特性 Storm 并行度 Storm 消息机制 Storm UI 解析 性能优化 场景假设 在介绍 Storm 的性能调优方法之前,假设一个场景:项目组部署了3台机器,计划运行且仅运行 Storm(1.0.1) + Kafka(0.9.0.1) + Redis(3.2.1) 的小规模实验集群,集群的配置情况如下表: 主机名 硬件配置 角色描述 hd01 2CPUs, 4G RAM, 2TB 机械硬盘 nimbus, supervisor, ui,…