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ES中nest join

nested 类型是一个特殊object数据类型，允许数组的object的字段可以被独立的查询出来。

数据类型是如何被封装的

在lucene中没有嵌套object的概念，所以ES的用一个简单的数据数据列表来表示一个复杂的层次数据实体，例如一个博客和评论的实体：

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PUT  nesttest/_doc
{
    "blog_title": "开篇-es的nest的使用",
    "blog_content": "从本篇文章开始，我会分享给大家canvas绘制的各种基础图形和酷炫的图形",
    "tags": [
        "Java",
        "es"
    ],
    "hit_count": 5,
    "commet": [
        {
            "commet_user": "tom",
            "commet_content": "good Job",
            "commet_time": "2019-02-26",
             "commet_location": "beijing"
        },
        {
            "commet_user": "john",
            "commet_content": "clearly,tks",
            "commet_time": "2019-02-23"
            ,
             "commet_location": "shanghai"
        },
        {
            "commet_user": "lily",
            "commet_content": "it's too hard ",
            "commet_time": "2019-02-22"
           ,
             "commet_location": "shenzhen"
        }
    ],
    "create_time": "2019-02-26"
}

其中commet类型会被转化成一个数组的形式如下： 

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{
  ... 
  "commet.commet_user":["tom","john","lily"],
  ...
   "commet.commet_location":["beijing","shanghai","shenzhen"],
}

而当执行查询的时候： 

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GET nesttest/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        { "match": { "commet.commet_user": "john" }},
        { "match": { "commet.commet_location":  "shenzhen" }}
      ]
    }
  }
}

发现查询结果如下：

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{
...
 
    "hits" : [
      {
        "_index" : "nest",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "pe0iKWkBulkJdQfMSgyV",
        "_score" : 0.5753642,
        "_source" : {
          "blog_title" : "2019-01-05",
          "blog_content" : "从本篇文章开始，我会分享给大家canvas绘制的各种基础图形和酷炫的图形",
          "tags" : [
            "Java",
            "es"
          ],
          "hit_count" : 5,
          "commet" : [
            {
              "commet_user" : "tom",
              "commet_content" : "good Job",
              "commet_time" : "2019-02-26",
              "commet_location" : "beijing"
            },
            {
              "commet_user" : "john",
              "commet_content" : "clearly,tks",
              "commet_time" : "2019-02-23",
              "commet_location" : "shanghai"
            },
            {
              "commet_user" : "lily",
              "commet_content" : "it's too hard ",
              "commet_time" : "2019-02-22",
              "commet_location" : "shenzhen"
            }
          ],
          "create_time" : "2019-02-26"
        }
      }
    ]
  }
}

上面把所有的结果都列出来了， 但是 john的不在shenzhen啊？所以需要把commet定义为nested 类型。

定义nested类型

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PUT nest_new/_mapping/_doc
{
    "properties": {
        "blog_title": {
            "type": "text"
        },
        "blog_content": {
            "type": "text"
        },
        "tags": {
            "type": "keyword"
        },
        "hit_count": {
            "type": "keyword"
        },
        "commet": {
            "type": "nested",//这里
            "properties": {
                "commet_user": {
                    "type": "text"
                },
                "commet_content": {
                    "type": "text"
                },
                "commet_time": {
                    "type": "date"
                },
                "commet_location": {
                    "type": "keyword"
                }
            }
        },
        "create_time": {
            "type": "date"
        },
        "datachange_lasttime": {
            "format": "strict_date_optional_time||epoch_millis",
            "type": "date"
        }
    }
}

ES嵌套深度被限制在50层

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ES 中join的使用

引出问题

在mysql中，可以使用join来实现表与表之间的数据连接，在es中如何实现这个问题？

相对于mysql来说，es有几个不同的地方

  1. 不支持跨index的join
  2. 一个index只能包含一个类型
  3. 分布式的存储方式，对于数据的搜寻造成障碍

对于上面的几个问题，es的解决方案是**在一个索引下，借助父子关系，实现类似Mysql中多表关联的操作**

定义类型和join索引

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PUT myorder
{
"mappings": {
  "_doc": {
    "properties": {
      "order_join": { 
        "type": "join",
        "relations": {
          "order": "suborder" 
          }
        }
      }
    }
  }
}

定义join关系为order_join,其中order是父文档，suborder是子文档。

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put  myorder/_mapping/_doc
{
    "properties": {
    "orderId": {
        "type": "keyword"
    },
    "shortTime": {
        "type": "date"
    },
    "name": {
        "type": "keyword"
    },
    "amount": {
        "type": "double"
    },
    "desc": {
        "type": "text"
    }
  }
}

插入主单数据

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PUT myorder/_doc/10001
{
  "shortTime": "2019-01-05",
  "orderId": "10001",
  "name": "user2",
  "amount": 123.09,
  "desc": "其他收入",
  "order_join": "order"
}

order_join定义为order类型

插入子单数据

使用自定义ID用PUT方法 

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POST myorder/_doc?routing=1
{
  "shortTime": "2019-01-05",
  "orderId": "10001",
  "name": "user2",
  "amount": 12.09,
  "desc": "收入",
  "order_join": {
     "name": "suborder",
     "parent":"10001"
   }
}
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POST myorder/_doc?routing=1
{
  "shortTime": "2019-01-05",
  "orderId": "10002",
  "name": "user2",
  "amount": 122.09,
  "desc": "收入",
  "order_join": {
      "name": "suborder",
     "parent":"10001"
   }
}

建立父子关系索引，routing 参数是必须的，因为父子文档必须在同一个分片上

查询主单

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GET myorder/_search
{
    "query": {
        "has_child" : {
            "type" : "suborder",
            "query" : {
                "match_all" : {
                    
                }
            }
        }
    }
}

查询子单

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GET myorder/_search
{
    "query": {
        "has_parent" : {
            "parent_type" : "order",
            "query" : {
                "match_all" : {
                    
                }
            }
        }
    }
}

聚合查询

  • 主单聚合 

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    GET myorder/_search
    {
      "query": {
        "parent_id": {
          "type": "suborder",
          "id": "10001"
        }
      },
      "aggs": {
        "parents12312": {
          "terms": {
            "field": "order_join#order"
          },
          "aggs": {
            "sumAmount": {
              "stats": {
                "field": "amount"
              }
            }
          }
        }
      }
    }

  • 子单聚合 

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    GET myorder/_search
    {
      "size": 0, 
      "aggs": {
        "parent": {
          "children": {
            "type": "suborder"
          },
          "aggs": {
            "sumAmount": {
              "stats": {
                "field": "amount"
              }
            }
          }
        }
      }
    }

  • 聚合加筛选：

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    GET myorder/_search
    {
          "query": {
            "has_child" : {
                "type" : "suborder",
                "query" : {
                    "match_all" : {
                        
                    }
                }
            }
        },
      "aggs": {
        "parent": {
          "children": {
            "type": "suborder"
          },
          "aggs": {
            "fields": {
              "terms": {
                "field": "orderId"
              },
              "aggs": {
                "sumAmount": {
                  "sum": {
                    "field": "amount"
                  }
                },
                "having": {
                  "bucket_selector": {
                    "buckets_path": {
                      "orderCount": "_count",
                      "sumAmount": "sumAmount"
                    },
                    "script": {
                      "source": "params.sumAmount >= 100 && params.orderCount >=0"
                    }
                  }
                }
              }
            }
          }
        }
      }
    }

定义一对多的索引

一对一的索引模型很难满足日常业务的数据处理，es也支持一对多的join 

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PUT myorder
{
 "mappings": {
   "_doc": {
     "properties": {
       "order_join": { 
         "type": "join",
         "relations": {
           "order": ["suborder1", "suborder2"],   
           "suborder2":"suborder3"
          }
        }
      }
    }
  }
}

上面的索引的关联的关系如下： 

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      order
      /   \
suborder1  suborder2  
             \ 
             suborder3
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newFixedThreadPool线程池导致线程泄漏

现象问题

最近看到线上的项目线程数过大的报警，开始还是不知道什么原因，因为很多项目都使用同样的线程池管理代码，认为那个项目是偶然的因素造成的，后来经过分析，发现线程数每天都在增加。其他的项目由于发布导致线程会从零开始计算，所以没有那么快达到报警值。 触发报警的代码大概如下： 

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boolean start=true;
public void doSomeThing(){
    ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(nThreads);
    Thread thread = new Thread(() -> {
        while (start) {
            try {
                if(.//判断能否执行){
                    Thread.sleep(100);
                    return;
                }
                executorService.execute(() -> {
                    try {
                        //....your code
                    } catch (Exception e) {

                    } finally {
                    
                    }
                });
            } catch (Exception e) {
            }
        }
    });
    thread.start();
}

public int getMaxThreadCount(){
    return ....;
}
public void stop(){
    this.start=false;
}

上面的代码存在两个问题：

  1. start是个主线程的变量，在主线程修改值，子线程的while循环不会停止

    上述代码能够停止，因为在内部调用`Thread.sleep方法，导致线程内的变量刷新

  2. newFixedThreadPool 线程池没有调用shutdown方法，导致线程不会被回收。

改正方法：

  1. start 设置成线程共享变量volatile类型

  2. 在最后调用停止的时候，让线程池进行回收

修改后代码如下： 

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volatile boolean start=true;
ExecutorService executorService;
Thread thread ;
public void doSomeThing(){
    executorService = Executors.newFixedThreadPool(nThreads);
    thread = new Thread(() -> {
        while (start) {
            try {
                 if(.//判断能否执行){
                    Thread.sleep(100);
                    return;
                }
                executorService.execute(() -> {
                    try {
                        //....your code
                    } catch (Exception e) {

                    } finally {
                    
                    }
                });
            } catch (Exception e) {
            }
        }
    });
    thread.start();
}

public int getMaxThreadCount(){
    return ....;
}
public void stop(){
    this.start=false;
    if (executorService != null) {
        executorService.shutdown();
        executorService.awaitTermination(MaxConcurrency() * 3, TimeUnit.SECONDS);
        for (int i = 0; i < 10 && !executorService.isTerminated(); i++) {
            Thread.sleep(1000);
        }
    }
    if (thread != null && thread.isAlive()) {
        thread.interrupt();
        thread.join(2000);
    }
}

最后的疑问

线程池在最后不使用后，为什么线程没有被释放？GC为什么没有把线程池对象回收？是怎么做到的？

目前还没有找到问题的答案，等找到后回来更新。

发表更新 付威 几秒读完 (大约29个字)

python安装tesnorflow

  1. 安装和升级pip工具 python.exe -m pip install --upgrade pip

  2. 安装tensorflow pip install --upgrade tensorflow

  3. 安装openvc: pip install opencv-python

发表更新 付威 几秒读完 (大约106个字)

python多线程threading的使用

在python3中多线程出现了很多变化，原来的thread 变成_thread,官方更推荐使用threading.

创建线程使用Thread方法，使用方法和传递参数如下：

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# coding: utf-8
import time
import threading

def print_str(i): 
    while(True):
        print ('thread',str(i),time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S',time.localtime(time.time())))
        time.sleep(1)

ths=[];
for x in range(0,10):  
    th=threading.Thread(target=print_str,args=(x,))
    th.start()
    ths.append(th)

for t in ths:
    t.join()

发表更新 付威 几秒读完 (大约67个字)

es反向索引

传统对比

在传统的DB中，存储的数据都是一种树的结构,es使用的反向索引，简单的对比如下：

传统DB:

id name
1 user
2 user1
3 user3
4 user
5 user1
6 user2

ES存储格式:

key doc
user 1,4
user1 2,5
user2 6
user3 3

分词功能

发表更新 付威 3 分钟读完 (大约430个字)

cmd实现循环调用

cmd是windows的命令，可以辅助我们做很多事情，今天实现一个调用一个程序n次的实例：

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@echo off
taskkill /f /im xxxx.exe # 删除某个进程
set n=0
:run
set /a n=%n%+1
echo 第%n%调用
timeout 1
if %n% equ 5 exit
goto run

基础知识

if的几种格式

  1. 判断两个字符串是否相等，if “字符串1”==”字符串2” command 语句;
  2. 判断两个数值是否相等，if 数值1 equ 数值2 command 语句；
  3. 判断判断驱动器，文件或文件夹是否存在，if exist filename command 语句;
  4. 判断变量是否已经定义，if defined 变量 command 语句；
  5. 判断上个命令的返回值，if errorlevel 数值 command 语句。

set的使用

在上面的代码中set n=0 是代表定义一个变量n,值为0 ，在引用的时候直接使用%n%

set /a n=%n%+1 /a 参数会把等号右边当成一个表达式，常用的表达式都支持。

set 还有一个/p的参数，是让用户来输入对应的值。例如： 

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@echo off
请输入变量的值：
set /p v=
echo %v%
pause

goto的使用

goto分成两个地方，一个地方是定义要执行的代码块，如例子中的:run

goto run 代表是从run后面开始执行。

for循环的使用

for是cmd的循环命令，常用的参数有/l ，例如： 

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for /l %x in (1, 1, 100) do echo hello%x

代表从1开始，每次增加1，直到100为止。

for循环后面需要用do 来表示循环体内的动作，括号用() 

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@echo off
for /l %%x in (1, 1, 5) do (
timeout 1
start test.bat
)
pause
发表更新 付威 6 分钟读完 (大约855个字)

ES高级查询

高级查询

范围查询

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{ 
    "query": {
        "range": {
             "amount": {
                  "gte" :1,
                  "lte":100
              }
        }
    }
}

相当于 amount>=1 and amount<=100

短语查询

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{
    "query": {
        "match_phrase": {
            "desc": "收入"
        }
    }
}

script查询

script查询 可以对查询出的字段进行再次计算。

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GET order/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "script_fields": {
    "test1": {
      "script": {
        "lang": "painless",
        "source": "doc['amount'].value * 2"
      }
    },
    "test2": {
      "script": {
        "lang": "painless",
        "params": {
          "factor": 2
        },
        "source": "doc['amount'].value + params.factor"
      }
    }
  }
}

过滤和查询

区别:

Filter：在查询过程中，Filter只判断该文档是否满足条件，只有YES或者NO。
ES会对它的结果进行缓存，所以相较于Query而言Filter的速度会更快一些。

Query： 除了问YES或NO，还会问匹配的程度。

过滤查询已被弃用，并在ES 5.0中删除。现在使用bool查询代替。

bool 查询是一个组合查询，返回一个bool值。 包含must,should,filter等查询

must:相当于and,必须满足

should:相当于or,代表或者意思　　

filter：是一个bool表达式。　 　　

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{
  "query": {
    "bool": {
      "must": {
        "match":{"desc": "收入"}
      },
       "should": {
        "match":{"name": "user"}
      },
      "filter":{
         "range":{
           "amount":{
              "gte" :10,
              "lte":50
           }
         }
      } 
    }
  }
}

相当于mysql中的 1=1 and ((desc like ‘%收入%’ and amount>=10 and amount<=50>) or name =’user’)

聚合

在mysql中，聚合用group by，对于聚合后的计算用sum，avg等聚合函数计算，在es中，groupby 后面的字段称为桶，sum等聚合函数称为指标。
如： 

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select sex,sum(age) from user group by sex

上面的sql中,sex和sum都是查询的指标，sex是桶。

聚合的写法：

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{
    "size": 0, //不显示原来数据
    "aggs": {
        "buckets": {
            "terms": {
                "field": "orderId", //需要聚合的字段，桶
                "order":{"sumAmount" : "asc" }//按查询结果排序
            },
            "aggs": { //聚合后需要怎么处理字段,成为指标
                "sumAmount": { // 字段
                    "sum": {
                        "field": "amount"
                    }
                }
            }
        }
    }
}

对于聚合来说，es中的聚合函数有，sum,avg,stats,max,min等，聚合方式可以归为以下几类：

  1. 单字段单指标聚合
  2. 单字段多指标聚合
  3. 多字段单指标聚合
  4. 聚合后筛选

单字段单指标聚合

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{
    "size": 0, 
    "aggs": {
        "buckets": {
            "terms": {
                "field": "orderId", 
                "order":{"sumAmount.avg" : "asc" } 
            },
            "aggs": {  
                "sumAmount" : { 
                  "stats" : { "field" : "amount" } 
                  }
            }
        }
    }
}

单字段多指标聚合

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{
    "size": 0,  
    "aggs": {
        "bucket1": {
            "terms": {
                "field": "orderId", 
                "order":{"sumAmount" : "asc" } 
            },
            "aggs": {  
                "sumAmount": {  
                    "sum": {
                        "field": "amount"
                    }
                },
                "avgAmount":{
                	 "avg": {
                        "field": "amount"
                    }
                }
            }
        } 
    }
}

多字段单指标聚合

对索引中的两个字段一起聚合,相当于group by xxx,yyy

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{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "bulket1": {
      "terms": {
        "field": "orderId"
      },
      "aggs": {
        "bulket2": {
          "terms": {
            "field": "name"
          },
          "aggs": {
            "sumAmount": {
              "sum": {
                "field": "amount"
              }
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

聚合后的筛选：

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{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "groupUserId": {
      "terms": {
        "field": "shortTime"
      },
      "aggs": {
        "sumAmount": {
          "sum": {
            "field": "amount"
          }
        },
        "having": {
          "bucket_selector": {
            "buckets_path": {
              "orderCount": "_count",
              "sumAmount": "sumAmount"
            },
            "script": {
              "source": "params.sumAmount >= 100 && params.orderCount >=2"
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

ES中有一个区别于传统DB的聚合方式，对索引中的两个字段分别聚合，相当于mysql中group by 'xxx', group by 'yyy'，统计后的结果分布在各个桶里面

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{
    "size": 0, 
    "aggs": {
        "bulket1": {
            "terms": {
                "field": "shortTime"
            }
        },
         "bulket2": {
            "terms": {
                "field": "name"
            }
        }
    }
}

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"aggregations" : {
    "bulket2" : {
      "doc_count_error_upper_bound" : 0,
      "sum_other_doc_count" : 0,
      "buckets" : [
        {
          "key" : "user",
          "doc_count" : 4
        },
        {
          "key" : "user1",
          "doc_count" : 2
        }
      ]
    },
    "bulket1" : {
      "doc_count_error_upper_bound" : 0,
      "sum_other_doc_count" : 0,
      "buckets" : [
        {
          "key" : 1546905600000,
          "key_as_string" : "2019-01-08T00:00:00.000Z",
          "doc_count" : 3
        },
        {
          "key" : 1546646400000,
          "key_as_string" : "2019-01-05T00:00:00.000Z",
          "doc_count" : 2
        },
        {
          "key" : 1546992000000,
          "key_as_string" : "2019-01-09T00:00:00.000Z",
          "doc_count" : 1
        }
      ]
    }
  }

也可以多个字段各自统计

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{
    "size": 0,  
    "aggs": {
        "bucket1": {
            "terms": {
                "field": "orderId", 
                "order":{"sumAmount" : "asc" } 
            },
            "aggs": {  
                "sumAmount": {  
                    "sum": {
                        "field": "amount"
                    }
                }
            }
        },
        "bucket2": {
            "terms": {
                "field": "name", 
                "order":{"avgAmount" : "asc" } 
            },
            "aggs": {  
                "avgAmount": {  
                    "sum": {
                        "field": "amount"
                    }
                }
            }
        }
    }
}

聚合后结果如下：

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"aggregations" : {
    "bucket2" : {
      "doc_count_error_upper_bound" : 0,
      "sum_other_doc_count" : 0,
      "buckets" : [
        {
          "key" : "user1",
          "doc_count" : 2,
          "avgAmount" : {
            "value" : 137.07
          }
        },
        {
          "key" : "user",
          "doc_count" : 4,
          "avgAmount" : {
            "value" : 246.18
          }
        }
      ]
    },
    "bucket1" : {
      "doc_count_error_upper_bound" : 0,
      "sum_other_doc_count" : 0,
      "buckets" : [
        {
          "key" : "10000",
          "doc_count" : 3,
          "sumAmount" : {
            "value" : 51.16
          }
        },
        {
          "key" : "10001",
          "doc_count" : 3,
          "sumAmount" : {
            "value" : 332.09000000000003
          }
        }
      ]
    }
  }

发表更新 付威 21 分钟读完 (大约3103个字)

ES配置详解和主从搭建

配置详细

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##################### Elasticsearch Configuration Example ##################### 
#
# 只是挑些重要的配置选项进行注释,其实自带的已经有非常细致的英文注释了!
# https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/modules.html
#
################################### Cluster ################################### 
# 代表一个集群,集群中有多个节点,其中有一个为主节点,这个主节点是可以通过选举产生的,主从节点是对于集群内部来说的. 
# es的一个概念就是去中心化,字面上理解就是无中心节点,这是对于集群外部来说的,因为从外部来看es集群,在逻辑上是个整体,你与任何一个节点的通信和与整个es集群通信是等价的。 
# cluster.name可以确定你的集群名称,当你的elasticsearch集群在同一个网段中elasticsearch会自动的找到具有相同cluster.name的elasticsearch服务. 
# 所以当同一个网段具有多个elasticsearch集群时cluster.name就成为同一个集群的标识. 

# cluster.name: elasticsearch 

#################################### Node ##################################### 
# https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/5.1/modules-node.html#master-node
# 节点名称同理,可自动生成也可手动配置. 
# node.name: node-1

# 允许一个节点是否可以成为一个master节点,es是默认集群中的第一台机器为master,如果这台机器停止就会重新选举master. 
# node.master: true 

# 允许该节点存储数据(默认开启) 
# node.data: true 

# 配置文件中给出了三种配置高性能集群拓扑结构的模式,如下： 
# 1. 如果你想让节点从不选举为主节点,只用来存储数据,可作为负载器 
# node.master: false 
# node.data: true 
# node.ingest: true  #默认true

# 2. 如果想让节点成为主节点,且不存储任何数据,并保有空闲资源,可作为协调器 
# node.master: true 
# node.data: false
# node.ingest: true

# 3. 如果想让节点既不称为主节点,又不成为数据节点,那么可将他作为搜索器,从节点中获取数据,生成搜索结果等 
# node.master: false 
# node.data: false 
# node.ingest: true
#

# 4. 仅作为协调器 
# node.master: false 
# node.data: false
# node.ingest: false

# 监控集群状态有一下插件和API可以使用: 
# Use the Cluster Health API [http://localhost:9200/_cluster/health], the 
# Node Info API [http://localhost:9200/_nodes] or GUI tools # such as <http://www.elasticsearch.org/overview/marvel/>, 


# A node can have generic attributes associated with it, which can later be used 
# for customized shard allocation filtering, or allocation awareness. An attribute 
# is a simple key value pair, similar to node.key: value, here is an example: 
# 每个节点都可以定义一些与之关联的通用属性，用于后期集群进行碎片分配时的过滤
# node.rack: rack314 

# 默认情况下，多个节点可以在同一个安装路径启动，如果你想让你的es只启动一个节点，可以进行如下设置
# node.max_local_storage_nodes: 1 

#################################### Index #################################### 
# 设置索引的分片数,默认为5 
#index.number_of_shards: 5 

# 设置索引的副本数,默认为1: 
#index.number_of_replicas: 1 

# 配置文件中提到的最佳实践是,如果服务器够多,可以将分片提高,尽量将数据平均分布到大集群中去
# 同时,如果增加副本数量可以有效的提高搜索性能 
# 需要注意的是,"number_of_shards" 是索引创建后一次生成的,后续不可更改设置 
# "number_of_replicas" 是可以通过API去实时修改设置的 

#################################### Paths #################################### 
# 配置文件存储位置 
# path.conf: /path/to/conf 

# 数据存储位置(单个目录设置) 
# path.data: /path/to/data 
# 多个数据存储位置,有利于性能提升 
# path.data: /path/to/data1,/path/to/data2 

# 临时文件的路径 
# path.work: /path/to/work 

# 日志文件的路径 
# path.logs: /path/to/logs 

# 插件安装路径 
# path.plugins: /path/to/plugins 

#################################### Plugin ################################### 
# 设置插件作为启动条件,如果一下插件没有安装,则该节点服务不会启动 
# plugin.mandatory: mapper-attachments,lang-groovy 

################################### Memory #################################### 
# 当JVM开始写入交换空间时（swapping）ElasticSearch性能会低下,你应该保证它不会写入交换空间 
# 设置这个属性为true来锁定内存,同时也要允许elasticsearch的进程可以锁住内存,linux下可以通过 `ulimit -l unlimited` 命令 
# bootstrap.mlockall: true 

# 确保 ES_MIN_MEM 和 ES_MAX_MEM 环境变量设置为相同的值,以及机器有足够的内存分配给Elasticsearch 
# 注意:内存也不是越大越好,一般64位机器,最大分配内存别才超过32G 

############################## Network And HTTP ############################### 
# 设置绑定的ip地址,可以是ipv4或ipv6的,默认为0.0.0.0 
# network.bind_host: 192.168.0.1   #只有本机可以访问http接口

# 设置其它节点和该节点交互的ip地址,如果不设置它会自动设置,值必须是个真实的ip地址 
# network.publish_host: 192.168.0.1 

# 同时设置bind_host和publish_host上面两个参数 
# network.host: 192.168.0.1    #绑定监听IP

# 设置节点间交互的tcp端口,默认是9300 
# transport.tcp.port: 9300 

# 设置是否压缩tcp传输时的数据，默认为false,不压缩
# transport.tcp.compress: true 

# 设置对外服务的http端口,默认为9200 
# http.port: 9200 

# 设置请求内容的最大容量,默认100mb 
# http.max_content_length: 100mb 

# 使用http协议对外提供服务,默认为true,开启 
# http.enabled: false 

###################### 使用head等插件监控集群信息，需要打开以下配置项 ###########
# http.cors.enabled: true
# http.cors.allow-origin: "*"
# http.cors.allow-credentials: true

################################### Gateway ################################### 
# gateway的类型,默认为local即为本地文件系统,可以设置为本地文件系统 
# gateway.type: local 

# 下面的配置控制怎样以及何时启动一整个集群重启的初始化恢复过程 
# (当使用shard gateway时,是为了尽可能的重用local data(本地数据)) 

# 一个集群中的N个节点启动后,才允许进行恢复处理 
# gateway.recover_after_nodes: 1 

# 设置初始化恢复过程的超时时间,超时时间从上一个配置中配置的N个节点启动后算起 
# gateway.recover_after_time: 5m 

# 设置这个集群中期望有多少个节点.一旦这N个节点启动(并且recover_after_nodes也符合), 
# 立即开始恢复过程(不等待recover_after_time超时) 
# gateway.expected_nodes: 2

 ############################# Recovery Throttling ############################# 
# 下面这些配置允许在初始化恢复,副本分配,再平衡,或者添加和删除节点时控制节点间的分片分配 
# 设置一个节点的并行恢复数 
# 1.初始化数据恢复时,并发恢复线程的个数,默认为4 
# cluster.routing.allocation.node_initial_primaries_recoveries: 4 

# 2.添加删除节点或负载均衡时并发恢复线程的个数,默认为2 
# cluster.routing.allocation.node_concurrent_recoveries: 2 

# 设置恢复时的吞吐量(例如:100mb,默认为0无限制.如果机器还有其他业务在跑的话还是限制一下的好) 
# indices.recovery.max_bytes_per_sec: 20mb 

# 设置来限制从其它分片恢复数据时最大同时打开并发流的个数,默认为5 
# indices.recovery.concurrent_streams: 5 
# 注意: 合理的设置以上参数能有效的提高集群节点的数据恢复以及初始化速度 

################################## Discovery ################################## 
# 设置这个参数来保证集群中的节点可以知道其它N个有master资格的节点.默认为1,对于大的集群来说,可以设置大一点的值(2-4) 
# discovery.zen.minimum_master_nodes: 1 
# 探查的超时时间,默认3秒,提高一点以应对网络不好的时候,防止脑裂 
# discovery.zen.ping.timeout: 3s 

# For more information, see 
# <http://elasticsearch.org/guide/en/elasticsearch/reference/current/modules-discovery-zen.html> 

# 设置是否打开多播发现节点.默认是true. 
# 当多播不可用或者集群跨网段的时候集群通信还是用单播吧 
# discovery.zen.ping.multicast.enabled: false 

# 这是一个集群中的主节点的初始列表,当节点(主节点或者数据节点)启动时使用这个列表进行探测 
# discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["host1", "host2:port"] 

# Slow Log部分与GC log部分略,不过可以通过相关日志优化搜索查询速度 

################  X-Pack ###########################################
# 官方插件 相关设置请查看此处
# https://www.elastic.co/guide/en/x-pack/current/xpack-settings.html
# 
############## Memory(重点需要调优的部分) ################ 
# Cache部分: 
# es有很多种方式来缓存其内部与索引有关的数据.其中包括filter cache 

# filter cache部分: 
# filter cache是用来缓存filters的结果的.默认的cache type是node type.node type的机制是所有的索引内部的分片共享filter cache.node type采用的方式是LRU方式.即:当缓存达到了某个临界值之后，es会将最近没有使用的数据清除出filter cache.使让新的数据进入es. 

# 这个临界值的设置方法如下：indices.cache.filter.size 值类型：eg.:512mb 20%。默认的值是10%。 

# out of memory错误避免过于频繁的查询时集群假死 
# 1.设置es的缓存类型为Soft Reference,它的主要特点是据有较强的引用功能.只有当内存不够的时候,才进行回收这类内存,因此在内存足够的时候,它们通常不被回收.另外,这些引用对象还能保证在Java抛出OutOfMemory异常之前,被设置为null.它可以用于实现一些常用图片的缓存,实现Cache的功能,保证最大限度的使用内存而不引起OutOfMemory.在es的配置文件加上index.cache.field.type: soft即可. 

# 2.设置es最大缓存数据条数和缓存失效时间,通过设置index.cache.field.max_size: 50000来把缓存field的最大值设置为50000,设置index.cache.field.expire: 10m把过期时间设置成10分钟. 
# index.cache.field.max_size: 50000 
# index.cache.field.expire: 10m 
# index.cache.field.type: soft 

# field data部分&&circuit breaker部分： 
# 用于fielddata缓存的内存数量,主要用于当使用排序,faceting操作时,elasticsearch会将一些热点数据加载到内存中来提供给客户端访问,但是这种缓存是比较珍贵的,所以对它进行合理的设置. 

# 可以使用值：eg:50mb 或者 30％(节点 node heap内存量),默认是：unbounded #indices.fielddata.cache.size： unbounded 
# field的超时时间.默认是-1,可以设置的值类型: 5m #indices.fielddata.cache.expire: -1 

# circuit breaker部分: 
# 断路器是elasticsearch为了防止内存溢出的一种操作,每一种circuit breaker都可以指定一个内存界限触发此操作,这种circuit breaker的设定有一个最高级别的设定:indices.breaker.total.limit 默认值是JVM heap的70%.当内存达到这个数量的时候会触发内存回收

# 另外还有两组子设置： 
#indices.breaker.fielddata.limit:当系统发现fielddata的数量达到一定数量时会触发内存回收.默认值是JVM heap的70% 
#indices.breaker.fielddata.overhead:在系统要加载fielddata时会进行预先估计,当系统发现要加载进内存的值超过limit * overhead时会进行进行内存回收.默认是1.03 
#indices.breaker.request.limit:这种断路器是elasticsearch为了防止OOM(内存溢出),在每次请求数据时设定了一个固定的内存数量.默认值是40% 
#indices.breaker.request.overhead:同上,也是elasticsearch在发送请求时设定的一个预估系数,用来防止内存溢出.默认值是1 

# Translog部分: 
# 每一个分片(shard)都有一个transaction log或者是与它有关的预写日志,(write log),在es进行索引(index)或者删除(delete)操作时会将没有提交的数据记录在translog之中,当进行flush 操作的时候会将tranlog中的数据发送给Lucene进行相关的操作.一次flush操作的发生基于如下的几个配置 
#index.translog.flush_threshold_ops:当发生多少次操作时进行一次flush.默认是 unlimited #index.translog.flush_threshold_size:当translog的大小达到此值时会进行一次flush操作.默认是512mb 
#index.translog.flush_threshold_period:在指定的时间间隔内如果没有进行flush操作,会进行一次强制flush操作.默认是30m #index.translog.interval:多少时间间隔内会检查一次translog,来进行一次flush操作.es会随机的在这个值到这个值的2倍大小之间进行一次操作,默认是5s 
#index.gateway.local.sync:多少时间进行一次的写磁盘操作,默认是5s 

# 以上的translog配置都可以通过API进行动态的设置 - See more at: http://bigbo.github.io/pages/2015/04/10/elasticsearch_config/#sthash.AvOSUcQ4.dpuf

主从搭建

发表更新 付威 1 分钟读完 (大约185个字)

Linux常用命令

  • 复制文件到指定目录　　　　　

    用法：

    1
    cp　[option] <sourcefile> <destfile>

    拷贝文件夹用-f参数：　　

    1
    cp -f Java /usr/Java

  • 文件重命名　　　

    文件重命名使用的命令是mv命令，就是移动文件的命令 ：　　　

    1
    mv　[option] <oldfilename> <newfilename> 　

  • 筛选grep

    • 筛选sm的文件：

      1
      ls|grep sm 　

    • 筛选es的进程：　　　

      1
      ps|grep es　

  • 增加环境变量

增加环境变量

1
export PATH=/usr/jdk:$PATH

使之生效： 

1
source .bashrc
  • linux生成公钥
1
ssh-keygen -t rsa -C xxxx@xxx.com

生成的目录在 /.ssh目录下

  • git去除原来的merge

您尚未完成合并（MERGE_HEAD存在） 

1
rm -rf .git/MERGE*
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