ElasticSearch

版本对应 springboot和elasticsearch的版本对应 我用的spring boot版本是1.5.6.RELEASE，默认内部的Es的版本是2.4.5（可做参考） 如果依旧有冲突，可以参考下图 还有一点注意的是：当前Spring Boot更新到2.x版本， 默认spring-boot-starter-data-elasticsearch 默认的ES版本为5.6.9；如果你仍然使用Spring Boot 1.x版本，那么默认的Elastisearch版本为2.x Ik分词器与elasticsearch的版本对应 jar包 <!-- ES --> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId> </dependency> <!-- idea构建时缺失 --> <dependency> <groupId>com.sun.jna</groupId> <artifactId>jna</artifactId> <version>3.0.9</version> </dependency> 第二个包是解决构建时这个报错：java.lang.ClassNotFoundException: com

本文根据石鹏老师在〖deeplus直播第227期〗线上分享演讲内容整理而成。 （文末有获取本期PPT&回放的方式，不要错过） 我们都知道SRE是一个体系化的工程，SRE体系的建设涉及的内容繁多，比如日常需求处理、容量规划、资源部署、监控告警、预案梳理、灾备演练、OnCall值班、应急事件响应、故障处理、运维自动化建设等等；其中「故障」可以算作是这众多事项的一个交汇点。 故障处理是一个特别符合“台上一分钟，台下十年功”这句俗语的场景，一次故障就是一次考试。SRE团队的响应速度、对服务的掌控能力、监控告警的覆盖是否完整、配置是否合理，灾备预案的体系是否完善、是否做了充分的灾备演练、应急预案是否有效....这些都是用于考核SRE体系建设水平的一些指标，都会在「故障处理」的过程中得到淋漓尽致的体现。不管你是研发、测试、运维，或其他“工种”，只要你身处IT行业，「故障」怕都是大家避之唯恐不及却无法绕开的一个梦魇和话题。 我将围绕「故障管理」这个点跟大家聊一聊SRE的工作范畴，跟大家共同探讨SRE体系的建设。希望可以通过分享让大家对故障管理有一个宏观的框架，可以更从容淡定、有章可循地做服务稳定性建设。 本次分享将按照如下的顺序展开： 先聊一聊SRE的工作职责，聊一下我所理解的SRE的核心目标； 初步看一下稳定性建设的工作范畴，看一看从宏观上如何划分我们的工作内容； 然后我们由此进入今天的主题

原文: NET Core微服务之路：SkyWalking+SkyApm-dotnet分布式链路追踪系统的分享 对于普通系统或者服务来说，一般通过打日志来进行埋点，然后再通过elk或splunk进行定位及分析问题，更有甚者直接远程服务器，直接操作查看日志，那么，随着业务越来越复杂，企业应用也进入了分布式服务化的阶段，传统的日志监控等方式无法很好达到跟踪调用、排查问题等需求，可以想象，如果你的服务节点达到有很多很多（两位数以上吧），而没有一个自动跟踪系统，那查找一个问题将成为噩梦。 那么，服务之间调用的问题是： 如何快速发现问题？ 如何判断故障影响范围？ 如何梳理服务依赖以及依赖的合理性？ 如何分析链路性能问题以及实时容量规划？ 如何在分布式服务进行日志监控呢？ 首先大家会想到分布式链路追踪系统，说到这，就得讲 OpenTracing 规范，OpenTracing 是一个轻量级的标准化层，它位于应用程序/类库和追踪或日志分析程序之间。详细介绍见 《 opentracing文档中文版 》。在谷歌论文《 Dapper, 大规模分布式系统的跟踪系统 》的指导下，许多优秀的APM应运而生，分布式追踪系统发展很快，种类繁多，给我们带来很大的方便。虽然目前市面许多优秀的APM系统，但是作为我们.NET程序员的选择却就少之又少了（甚至没得选），几乎各大分布式追踪系统均提供java版的支持，而

既然是开发篇，主要以代码为主，辅助一些说明。所有的内容都是代码实际应该验证过的。 引入的头文件： import static org.elasticsearch.node.NodeBuilder.nodeBuilder; import java.io.IOException; import java.net.InetAddress; import java.util.Date; import java.util.Map; import java.util.Set; import org.elasticsearch.action.admin.cluster.health.ClusterHealthResponse; import org.elasticsearch.action.admin.indices.create.CreateIndexRequestBuilder; import org.elasticsearch.action.admin.indices.create.CreateIndexResponse; import org.elasticsearch.action.index.IndexResponse; import org.elasticsearch.client.Client; import org.elasticsearch.client

import org.elasticsearch.action.bulk.BulkRequestBuilder; import org.elasticsearch.action.bulk.BulkResponse; import org.elasticsearch.action.delete.DeleteRequestBuilder; import org.elasticsearch.action.get.GetRequestBuilder; import org.elasticsearch.action.index.IndexRequestBuilder; import org.elasticsearch.action.index.IndexResponse; import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse; import org.elasticsearch.action.update.UpdateRequestBuilder; import org.elasticsearch.client.transport.TransportClient; import org.elasticsearch.common.settings.Settings; import org.elasticsearch.common

MongoDB 数据自动同步到 ElasticSearch Elasticsearch日志分析 我们产品中需要全文检索的功能，后端数据存储主要使用了 MySQL + MongoDB，而其中需要检索的内容是在 MongoDB 中的。 MongoDB 本身是自带文本索引功能的，但是，不支持中文。 术业有专攻 ，MongoDB 是数据存储应用，那么全文检索就使用专业的全文搜索引擎吧。 预选的几个选手有：Solr、ElasticSearch、Xapian、Sphinx、XunSearch。由于我们的数据量比较大，觉得现在单机已经有些力不从心了，MongoDB 也开始计划做分片，那么全文搜索如果自带分布式技能那就最合适不过了。经过一系列的考量，最后，我们就决定用 ElasticSearch 了。 现在后端程序是直接将数据写到 MongoDB 中，我不想修改程序代码，不想在增删改 MongoDB 中数据的同时去增删改 ElasticSearch 中的数据。希望 MongoDB 中数据发送变化时自动同步到 ElasticSearch 中，这样就可以最快地用上 ElasticSearch 了。 刚开始我找到的方案是利用 ElasticSearch 的 River 来同步数据，并在 GitHub 上到了 MongoDB River 插件：elasticsearch-river-mongodb。但是

前言 作为一名程序员，尽早确定自己的发展方向和路线是非常重要的，架构师则是其中的方向之一。很多程序员，奋斗大半辈子，是为了让自己成为一名合格且优秀的架构师，但是成为架构师并非一件易事，它对于技术方面的要求也是非常高的。 当然，大厂架构师更为值钱，那么想要进大厂做架构师，需要学习哪些技术呢？可能现在的你还比较迷茫，但实际上现在市面上有不少现成的架构技术路线，跟着路线学习起来则是非常容易的！今天要分享的，是看着一般，但读过之后会觉得真香的“架构技术攻略”，这套攻略由阿里技术官亲自推荐，从基础到源码，让你在大厂一站到底！ 这套“Java架构技术攻略”包含A、B、C三个主题： A：性能直线提升架构技术 B：高效存储让项目起飞 C：设计思想解读开源框架 文章内容有限，不可能将这套攻略全部写出来，完整pdf版的架构攻略，扫下方二维码或添加下助理vx：YDT737 即可免费领取。 A.性能直线提升架构技术 1.Zookeeper 基础（入门+安装及应用+指令速解） 进阶（原生客户端解析+zkclient应用+curtor快速开发） 实战（集群选举+分布式） zk高级技能（底层+拜占庭将军问题+Paxos+解读Raft算法） 2.Nginx 基础（安装及使用+实现Nginx分流） 进阶（Nginx进程模型及配置详解+location规则+rewrite解析） 实战（动静分离，反向代理及跨域

Elasticsearch集群状态健康值处于red状态问题分析与解决（图文详解） 参考文章： （1）Elasticsearch集群状态健康值处于red状态问题分析与解决（图文详解） （2）https://www.cnblogs.com/zlslch/p/7124199.html 备忘一下。 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/3797416/blog/4732524

每天早上 七点三十 ，准时推送干货 Hello 大家好，我是鸭血粉丝，大家都叫我阿粉，搜索引擎想必大家一定不会默认，我们项目中经常使用的 ElasticSearch 就是一种搜索引擎，在我们的日志系统中必不可少，ELK 作为一个整体，基本上是运维标配了，另外目前的搜索引擎底层都是基于 Lucene 来实现的。 阿粉最近遇到一个需求，因为数据量没有达到需要使用 ElasticSearch 的级别，也不想单独部署一套集群，所以准备自己基于 Lucene 实现一个简易的搜索服务。下面我们一起来看一下吧。 背景 **Lucene **是一套用于全文检索和搜索的开放源码程序库，由 Apache 软件基金会支持和提供。Lucene 提供了一个简单却强大的应用程序接口，能够做全文索引和搜索。Lucene 是现在最受欢迎的免费 Java 信息检索程序库。 上面的解释是来自维基百科，我们只需要知道 Lucene 可以进行全文索引和搜索就行了，这里的索引是动词，意思是我们可以将文档或者文章或者文件等数据进行索引记录下来，索引过后，我们查询起来就会很快。 索引这个词有的时候是动词，表示我们要索引数据，有的时候是名词，我们需要根据上下文场景来判断。新华字典前面的字母表或者书籍前面的目录本质上都是索引。 接入 引入依赖 首先我们创建一个 SpringBoot 项目，然后在 pom 文件中加入如下内容

图形数据库，用于查找犯罪或者啥的很好用：反欺诈 win安装neo4j使用查询 https://www.cnblogs.com/rubinorth/p/5853204.html linux下安装neo4j使用查询 https://blog.csdn.net/u013946356/article/details/81736232 倒数 https://blog.csdn.net/graphway/article/details/80797134 Elasticsearch搜索引擎 kibana可视化工具 logstah 管道工具,还有分词器ik https://www.cnblogs.com/dreamroute/p/8484457.html https://blog.csdn.net/makang110/article/details/80596017 https://blog.csdn.net/qq_28799479/article/details/82425751 https://www.cnblogs.com/Jxwz/p/4147425.html kettle 开源etl工具 https://www.cnblogs.com/wingsless/p/3187436.html https://blog.csdn.net/qq_36743482/article/details