一、问题现象服务现象服务接口的TP99性能降低ES现象YGC：耗时极其不正常,峰值200+次，耗时7s+FULLGC：不正常,次数为1但是频繁，STW5s慢查询：存在慢查询5+二解决过程1、去除干扰因素从现象上看应用是由于某种原因导致JVM内存使用率不断增长，触发了频繁的YGC进而触发FGC（此时只是大胆的猜测）。此时ES的JVM配置是JVM内存40G，使用CMS垃圾回收器。40G的内存使用CMS垃圾回收器性能显然不如G1更合适找ES运维同学垃圾回收器由CMS修改为G1（tips:不是所有的ES都适合G1,针对很多大查询的G1的FullGC会导致GC模式退化为串行扫描整个堆，导致几十秒甚至是分
Mac系统使用Docker下载搭建和验证es+kibanaDocker下载安装es安装es验证kibana安装kibana验证Docker下载安装DockerDesktop官网安装下载地址说明一下为什么要安装desktop版本的docker，因为docker作为工具使用，我们需要的是开箱即用，没有必要非得整那种dockerserver什么的手动进行安装，一大堆配置很麻烦，这个desktop很适合新手使用，查看管理镜像和容器非常方便下载完之后打开docker.dmg文件，将docker的图标拖动至application打开application中的docker程序，不知道怎么打开的，快捷键com
偶然兴起，想做一个后台监控PLC状态的服务。功能如下：监控到PLC状态值异常后触发邮件推送，状态改变后只推送一次。开始使用的是.net6.0开发框架开发，一切都很顺利，邮件也能正常推送。但由于现场工控机系统不是WIN1020H2的最新版本，导致系统未安装.Net6.0Runtime。而我也没有再去安装的打算。我重新使用了.netFrameWork4.7框架进行开发。开发完成后，我以为能正常运行。但出现了不可预知的错误——服务器响应：5.7.1Clientwasnotauthenticated。下面分别是2个框架下发送邮件的代码：.Net6.0框架：点击查看代码publicboolSend(){
Elasticsearch是一款非常强大的开源搜索及分析引擎。除了搜索，结合Kibana、Logstash和Beats，Elasticsearch还被广泛运用在大数据近实时分析，包括日志分析、指标监控、信息安全等多个领域。在国内，阿里巴巴、腾讯、滴滴、字节跳动、饿了么、360安全、小米，vivo等诸多知名公司都在使用Elasticsearch。这份文档将带你全面掌握Elasticsearch在生产环境中的核心实战技能。学完后，你可以在工作中快速构建出符合自身业务的分布式搜索和数据分析系统。由浅入深：从基础概念到进阶用法，再到集群管理和大数据分析，学完即可应用到实际生产环境中；实战演练：通过两个
s_server和s_client（一）生成证书的三种方式（1）自签名根证书签发（2）自签名证书（3）只生成服务端证书（二）SSL通信过程（三）SSL认证方式（1）单向认证（2）双向认证（四）SSLdemo（1）ssl_client.c（2）ssl_server.c（五）wireshark抓包（一）生成证书的三种方式（1）自签名根证书签发1.生成自签名的根证书私钥（root.key）和自签名的根证书（root.crt）：opensslreq-newkeyrsa:2048-nodes-keyoutroot.key-x509-days365-outroot.crt2.生成服务器证书私钥（serve
es–基础–9.2–SpringBoot注解–Field–介绍内容@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)@Target(ElementType.FIELD)@Documented@Inheritedpublic@interfaceField{ @AliasFor("name") Stringvalue()default""; @AliasFor("value") Stringname()default""; #自动检测属性的类型，可以根据实际情况自己设置 FieldTypetype()defaultFieldType.Auto; #是否建立索引 boole
目录一、定义1.对象的状态不受外界影响。2.一旦状态改变了就不会在变，也就是说任何时候Promise都只有一种状态。二、基础用法(Proimse.prototype.then()、Promise.prototype.catch())Proimse.prototype.then()Promise.prototype.catch()三、json的使用（需要先了解）四、ajax的基础使用1.基本流程2.基本使用3.用promise封装一、定义Promise是异步编程的一种解决方案，可以替代传统的解决方案--回调函数和事件。ES6统一了用法，并原生提供了Promise对象。作为对象，Promise有一
为什么会出现机器配置一致的情况下，分配不平衡的情况呢？怎么样才能将较大的分片迁移出来呢,添加节点怎么避免这种情况呢?背景条件： 集群扩容，添加了20个hot节点，8个cold节点。hot均衡正常，cold节点在均衡时，新加的节点磁盘使用达到了cluster.routing.allocation.disk.watermark.low水位线，但分片数远远小于其他的cold节点，通过检查发现大分片数量远远大于其他节点（cold的服务器配置都是一致的，包含磁盘、内存等）均衡后cold和hot的磁盘使用 新cold节点分片数远远小于其他的cold节点hot节点分片数与磁盘使用cold节点分片数与磁盘使
【ES实战】学习使用Elasticsearch6开始的CCR本文涉及官网文章地址OverviewRequirementsforleaderindicesAutomaticallyfollowingindicesGettingstartedwithcross-clusterreplicationUpgradingclustersCCR=>Cross-clusterreplication文章目录【ES实战】学习使用Elasticsearch6开始的CCRCCR=>Cross-clusterreplication概述配置主从关系主从复制的机制检查复制的进度暂停、恢复数据的复制复制时的主索引保的留操作
介绍Prometheus支持4种指标类型，分别是Counter、Gauge、Histogram和Summary。Counter 指标类型，指标值是只能递增，不能递减的数值。需要注意的是，当Prometheusserver重启时，指标值会被重置为0。该指标类型可用于统计接口的请求数、错误数等使用场景。Gauge 指标类型，指标值是可增可减的数值。该指标类型可用于统计CPU、内存和硬盘的使用情况，goroutine的数量等使用场景。Histogram 指标类型，指标值基于桶分布。开发者可以自定义桶的区间。该指标类型可用于统计接口的延时请求数等使用场景。Summary 指标类型，与Histogram
