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…

背景:HBase主集群在生产环境已稳定运行有1年半时间,最大的单表region数已达7200多个,每天新增入库量就有百亿条,对HBase的认识经历了懵懂到熟的过程.为了应对业务数据的压力,HBase入库也由最初的单机多线程升级为有容灾机制的分布式入库,为及早发现集群中的问题,还开发了一套对HBase集群服务和应用全面监控的报警系统.总结下HBase优化(针对0.94版本)方面的一些经验也算对这两年HBase工作的一个描述. 相关资源:<HBase企业应用开发实战>,HBase笔记(工作中自己总…

背景 hbase主集群在生产环境已稳定运行有1年半时间,最大的单表region数已达7200多个,每天新增入库量就有百亿条,对hbase的认识经历了懵懂到熟的过程.为了应对业务数据的压力,hbase入库也由最初的单机多线程升级为有容灾机制的分布式入库,为及早发现集群中的问题,还开发了一套对hbase集群服务和应用全面监控的报警系统.总结下hbase优化(针对0.94版本)方面的一些经验也算对这两年hbase工作的一个描述. 服务端 1.hbase.regionserver.handler.cou…

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,…

01 引言 随着用户的增长.业务的发展,大型企业用户的业务系统的数据量越来越大,超大数据表的性能问题成为阻碍业务功能实现的一大障碍.其中,流水表作为最常见的一类超大表,是企业级用户经常碰到的性能瓶颈. 本文就以流水类的超大表,探讨基于SequoiaDB巨杉数据库存储的超大表进行的性能调优.SequoiaDB 巨杉数据库,作为新一代 OLTP 的分布式数据库,被广泛使用于海量数据存储与高并发操作场景中.对于海量数据的存储和高并发操作,分布式数据库相较于传统数据库有着天然的优势,合理利用Sequoi…

自从16年之后,因为工作原因,项目中就没有再使用oracle了,最近最近支持一个项目,又要开始负责这块事情了.最近在跑性能测试,配置全部调好之后,不少sql还存在性能低下的问题,主要涉及执行计划的不合理,以及相关pga隐含参数的优化.可能因为几年不接触的原因,略微有些生疏需要review了.这里以最近优化过的某个比较典型的例子为例(这里只讲思路.因为涉及到敏感信息,不给出最终结果,16C E5620@2.40GHz/45GB内存/fio 85/15 iops 8500/1500 配置,优化前10…

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: 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 JAVA_OPTS=”$JAVA_OPTS -XX:+UseParNewGC” JAVA_OPTS=”$JA…

一.搜索效率优化 批量提交 当有大量数据提交的时候,建议采用批量提交. 比如在做 ELK 过程中 ,Logstash indexer 提交数据到 Elasticsearch 中 ,batch size 就可以作为一个优化功能点.但是优化 size 大小需要根据文档大小和服务器性能而定. 像 Logstash 中提交文档大小超过 20MB ,Logstash 会请一个批量请求切分为多个批量请求. 如果在提交过程中,遇到 EsRejectedExecutionException 异常的话,则说明集群…

ES 手册 如何提高ES的性能 不要返回较大的结果集 ES是设计成一个搜索引擎的,只擅长返回匹配查询较少文档,如果需要返回非常多的文档需要使用Scroll. 避免稀疏 因为ES是基于Lucene来索引和存储数据的,所以对稠密的数据更有效.Lucene能够有效的确定文档是通过一个整数的文档id,无论有没有数据都会话费一个字节存储id.稀疏主要影响norms和doc_values,一些可以避免稀疏的推荐: 避免将不相关的数据放到相同的索引中 规范的文档结构 使用相同的字段名来保存同样的数据. 避免类…

#系统默认的最大打开文件数的限制 vi /etc/security/limits.conf   *     -       nproc          50240    *     -       nofile          20480 #65535   *                -       npro            20480 *                -       nofile          65535 *                -       …