ES优化总结(特别是在bulk大量数据到ES的时候) https://blog.csdn.net/chenxun_2010/article/details/78602795 将 ELASTICSEARCH 写入速度优化到极限 https://blog.csdn.net/jiao_fuyou/article/details/78518209…

1.内存优化 在bin/elasticsearch.in.sh中进行配置 修改配置项为尽量大的内存: 1 2 ES_MIN_MEM=8g ES_MAX_MEM=8g 两者最好改成一样的,否则容易引发长时间GC(stop-the-world) elasticsearch默认使用的GC是CMS GC,如果你的内存大小超过6G,CMS是不给力的,容易出现stop-the-world,建议使用G1 GC 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 JAVA_OPTS=”$JAVA_OPTS -XX:+Us…

1.优化聚合查询示例 假设我们现在有一些关于电影的数据集,每条数据里面会有一个数组类型的字段存储表演该电影的所有演员的名字. { "actors" : [ "Fred Jones", "Mary Jane", "Elizabeth Worthing" ] } 如果我们想要查询出演影片最多的十个演员以及与他们合作最多的演员,使用聚合是非常简单的: { "aggs" : { "actors"…

1,避免同步和Flushing操作 OpenGL ES的命令执行通常是在command buffer中积累一定量的命令后,再做批处理执行,这样效率会更高:但是一些OpenGL ES命令必须flush command buffer,也有需要同时flush和阻塞直到命令执行完毕,过度调用这类函数会严重影响性能. glFlush 发送命令buffer到图形硬件,一直阻塞直到提交到图形硬件,但是不用等到命令执行,提交完成即可. glFinish,glReadPixels 不仅flush命令到图形硬件,而…

Elasticsearch常用优化 https://www.cnblogs.com/zlslch/p/6478773.html Elasticsearch 基础理论 & 配置调优 http://www.mamicode.com/info-detail-1570228.html…

1. 经常使用优化工具 watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvTXlBcnJvdw==/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast" alt="" style="border: none; max-width: 100%;" /> 2. 经常使用优化方案 OpenGL ES优化的主要工作是在图形…

(1)TOP 显示当前进程状态,结合 ps -aux 可以看是哪一个服务.mpstat 可以看是cpu的负载 (2)TOP -H -u 用户名 显示该用户下 所有的线程. 还有pstree (3)jstat -gc pid 1000 100 查看当前程序的GC问题 (4)jstack pid 看 有哪些进程是 RUNNING WAITING (5)jmap -histo:live 24715 | less 查看java中内存的分配情况 jmap -heap pid 当前堆内存中分配情况 (6)c…

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…

ES系列一.CentOS7安装ES 6.3.1 ES系列二.CentOS7安装ES head6.3.1 ES系列三.基本知识准备 ES系列四.ES6.3常用api之文档类api ES系列五.ES6.3常用api之搜索类api ES系列六.ES字段类型 ES系列七.ES-倒排索引基础知识 ES系列八.正排索Doc Values和Field Data ES系列九.ES优化聚合查询之深度优先和广度优先 ES系列十.ES常用查询API ES系列十一.ES的index.store._source.copy…

1:es中的分页 一般搜索引擎中的分页都不会提供很大的页面查询,因为查询的页码越大,查询效率越低. 例子: 我们就先预想一下我们在搜索一个拥有5个主分片的索引.当我们请求第一页搜索的时 候,每个分片产生自己前十名,然后将它们返回给请求节点,然后这个节点会将50条 结果重新排序以产生最终的前十名. 现在想想一下我们想获得第1,000页,也就是第10,001到第10,010条结果,与之前同理, 每一个分片都会先产生自己的前10,010名,然后请求节点统一处理这50,050条结果 ,然后再丢弃掉其中的…