下载 elasticsearch-head cd /usr/local git clone https://github.com/mobz/elasticsearch-head 安装 npm 国内的 npm 很慢, 推荐使用 taobao 的镜像
使用 npm 别名方式
# 默认 bash vim ~/.bashrc # 如果你使用的是 zsh 的话 vim ~/.zshrc # 最后一行添加 alias cnpm="npm --registry=https://registry.npm.taobao.org \ --cache=$HOME/.npm/.cache/cnpm \ --disturl=https://npm.taobao.org/dist \ --userconfig=$HOME/.cnpmrc" # 验证一下 cnpm -v 修改 Gruntfile.js 修改 elasticsearch-head 对外提供服务的配置
cd /usr/local/elasticsearch-head vim Gruntfile.js # 大约96行, connect.server.options 节点 修改连接 es 服务的配置 cd /usr/local/elasticsearch-head vim _site/app.js # 大约 4374 行 修改 elasticsearch.yml 文件 使用 head 助手需要 es 允许跨域访问Elasticsearch 是什么 Elasticsearch(ES) 是一个 Lucene 构建的开源,分布式,RESTful 接口全文搜索引擎.
还是一个分布式文档数据库, 其中每个字段均是被索引的数据且可被搜索,它能够扩展至数以百计的服务器存储以及处理PB级的数据.它可以在很短的时间内存储, 搜索和分析大量的数据.
Elasticsearch就是为高可用和可扩展(水平扩展)而生
优点 横向可扩展性: 只需要增加一台服务器, 调整一点儿配置,启动一下Elasticsearch进程就可以并入集群. 分片机制提供更好的分布性: 同一个索引分成多个分片(sharding), 这点类似于HDFS的块机制,分而治之的方式可提升处理效率. 高可用:提供复制(replica)机制,一个分片可以设置多个复制,使得某台服务器在宕机的情况下,集群仍可以照常运行,并会把服务器宕机丢失的数据信息复制恢复到其它可用节点上. 使用简单:解压即可使用. 无需安装(bin/elasticsearch). 相关产品 Beats 它是一个代理, 将不同类型的数据发送到Elasticsearch中.
Filebeat: 主要用于转发和集中日志数据。 Metricbeat: 定期收集操作系统、软件或服务的指标数据 Metricbeat支持收集的module非常多，常用的有docker、kafka、mysql、nginx、redis、zookeeper等等 Packetbeat: 是一款轻量型网络数据包分析器，Packetbeat的工作原理是捕获应用程序服务器之间的网络流量，解码应用程序层协议（HTTP，MySQL，Redis等） Winlogbeat: Windows 事件日志 Auditbeat: Auditbeat 允许您在 Linux、macOS 和 Windows 平台上仔细监控任何您感兴趣的文件目录,主要用来记录安全信息，用于对系统安全事件的追溯 Heartbeat: 主要是检测服务或主机是否正常运行或存活，Heartbeat 能够通过 ICMP、TCP 和 HTTP 进行 ping 检测。 Functionbeat: 是在无服务器环境中部署的Elastic Beat，用于收集由云服务生成的事件并将事件发送到Elasticsearch。 Lucene 倒排索引 倒排索引与之相对是正向索引. 正向索引是通过 key 找 value, 倒排索引是对关键字建立倒排索引
正排索引: 文档ID到文档内容和单词的关联
倒排索引: 单词到文档ID的关系
例如, 假设我们有两个文档, 每个文档的内容如下:
我是一名程序员 我是一名高级程序员 为了创建倒排索引, 我们首先将每个文档的content域拆分成单独的词(称词条),创建一个包含所有不重复词条的排序列表，然后列出每个词条出现在哪个文档。结果如下所示：概要 Elasticsearch对外提供的API遵循REST原则
GET POST PUT DELETE 简介 _index 索引, 文档在哪儿存放 _type 类型, 7.x以后都使用 _doc类型 _id 文档唯一标识, 不指定则自动生成. 一个文档的 _index 、 _type 和 _id 唯一标识一个文档
基本RESTful操作 新增记录 create 二种操作. PUT, POST
PUT方法, /{_index}/_create/{id} 如果文档存在,操作失败
还可以使用 /{_index}/_doc/{id}?op_type=create
# 创建一个文档, 如果文档存在,操作失败 # 使用_create PUT /student/_create/1 { "name": "张三", "age":19, "sex":1 } # 使用 _doc指定操作类型 PUT /student/_doc/3?op_type=create { "name": "张三丰", "age":600, "sex":1 } # 自动生成ID PUT /student/_doc/ { "name": "张三元", "age":600, "sex":1 } POST方法 {index}/_doc/{id} 如果文档不存在则创建新文档, 文档存在则旧文档删除, 新的文档被索引, 版本信息+1配置文件目录 以上是常见的redis存放目录
vim /etc/redis.conf
vim /etc/redis/6379.conf 启动配置 # 后台运行: yes 是, no 不是
daemonize yes # 提供服务的端口
port 6379
# 对外提供的ip地址
bind 127.0.0.1 # 只允许本地连接,如果没有其它服务访问, 推荐这种.
bind 10.11.12.9 # 只允许局域网连接, 还有其它服务访问, [推荐]
bind 0.0.0.0 # 允许任意连接 # 设置客户端连接后进行任何其他指定前需要使用的密码。
requirepass mypass 限制配置 内存设置 默认redis没有内存上限, 如果超时物理内存就会实例挂掉. 所以勿必设置内存大小, 然后配合淘汰策略使用.
# 连接数限制 如果设置 maxclients 0，表示不作限制。
# 注意 2g 和 2gb 是有区别的. 见下面, 大小写不区分.
maxclients 1024 maxmemory 2gb 设置完后可以在: info memory看到
maxmemory:2147483648
maxmemory_human:2.00G 配置内存大小参考 # 1k => 1000 bytes
# 1kb => 1024 bytes
# 1m => 1000000 bytes
# 1mb => 1024*1024 bytes
# 1g => 1000000000 bytes
# 1gb => 1024*1024*1024 bytes 淘汰策略设置 # volatile-lru -> 利用LRU算法移除设置过过期时间的key (LRU:最近使用 Least Recently Used )
# allkeys-lru -> 利用LRU算法移除任何key
# volatile-random -> 移除设置过过期时间的随机key
# allkeys->random -> remove a random key, any key
# volatile-ttl -> 移除即将过期的key(minor TTL)
# noeviction -> 不移除任何可以，只是返回一个写错误 maxmemory-policy volatile-lru 快照配置 # save 900 1 900秒内至少有1个key被改变
# save 300 10 300秒内至少有300个key被改变
# save 60 10000 60秒内至少有10000个key被改变
save 900 1
save 300 10
save 60 10000
# 存储至本地数据库时（持久化到rdb文件）是否压缩数据，默认为yes
rdbcompression yes
# 本地持久化数据库文件名，默认值为dump.1. 什么是TCP/IPP 1.1. 什么网络协议 网络协议是一组用于网络上的计算机(或其他设备)之间通信的规则和数据格式的集合.
1.2. TCP/IP 在internel和很多其他网络上使用的网络协议族.
1.3. 端口 端口是用来将数据路由到适当网络应用程序的逻辑通道
1.4. DNS 负责将域名映射为IP地址
1.5. 路由器 通过逻辑地址来转发数据的一种网络设备,并且也可以将大型网络分为几个较小的子网.也可以 将一个局域子网从较大的网络中分离出来.
2. TCP/IP如何工作 2.1. tcp/ip四层模型 应用层: 提供网络排错设施,文件传输,远程控制和其他基于网络的工具,此外它还提供应用程序用来访问网络的API 传输层: 提供错误检测,流量控制,确认服务 网际层: 为数据报提供逻辑寻址和路由 网络访问层: 提供物理硬件的接口. 2.2. OSI七层模型 应用层: 为应用程序提供网络接口,支持文件传输,通信等功能的网络应用 表示层:把数据转换为标准格式,管理数据加密与压缩 会话层: 在计算机通信应用程序之间建立会话 传输层: 为网络提供错误控制和数据流控制 网络层: 支持逻辑寻址与路由选择. 数据链路层: 提供与网络适配器相连的接口,维护子网的逻辑链接 物理层:将数据转换为传输介质上的电子流或模拟脉冲,并且监视数据的传输 2.3. 哪一层处理帧 网络访问层.
2.4. 每一层封装数据的真实含义? 在发送端. 数据向下传输到下一层之前,会先在数据中附加一个特定层的报头.
在接收端，数据的还原需要进行一个封装的反过程，从物理层向上直到应用层，随着数据逐层向上传递，协议数据单元的报头及报尾被一层层剥离。
最终实现了数据从发送端到接收端的传递。
2.5. TCP 传输控制协议 传输层中一个可靠的, 面向连接的协议. 面向连接的协议提供更复杂的流量控制和错误控制, 相比UDP更可靠.因额外需要错误检查,所以比UDP慢
2.6. UDP 用户数据报协议 传输层中一个不可靠的,无连接的协议.比TCP快, 它把错误控制的责任推给了应用.1. 文件类 1.1. 查看文件大小 # 加 h 查看可读性的文件大小 ll -h # 查看文件夹大小 # --max-depth=1 表示查看文件夹的一层 du -h --max-depth=1 /usr 1.2. 压缩 ZIP
-r 递归处理，将指定目录下的所有文件和子目录一并处理。 -y 直接保存符号连接，而非该连接所指向的文件，本参数仅在UNIX之类的系统下有效。 -v 显示指令执行过程或显示版本信息。 -j 只保存文件名称及其内容，而不存放任何目录名称。 -b 添加注释 -u 更新文件 # 压缩 # target.zip 是压缩后的文件名 # source-dir 要压缩的文件夹名 zip -r target.zip source-dir # 压缩保留软链, 只对类 unix 系统有效 # -y 保留软链 zip -ry target.zip source-dir # 压缩带注释 zip -ryb target.zip source-dir # 解压 unzip target.zip # 查看压缩文件, 不压缩 unzip -v target.分析过程 使用 pprof top分析 可见 json.Marshal占第一内存. 为什么呢? 我们进一步分析
使用 tree 分析 查看到 zerolog AppendInterface 方法占用 73.32%的内存量. 而 zerolog 是一个很优秀的日志库, 比 zap 还优秀. 为什么呢?我们需要查看源码
822.70MB 73.32% | github.com/rs/zerolog/internal/json.Encoder.AppendInterface 分析源码 找到 github.com/rs/zerolog/internal/json.Encoder.AppendInterface` 366 行
// AppendInterface marshals the input interface to a string and
// appends the encoded string to the input byte slice.
func (e Encoder) AppendInterface(dst []byte, i interface{}) []byte {
marshaled, err := json.Marshal(i)
if err != nil {
return e.查看 Clients 属性 127.0.0.1:6379>info clients # Clients
connected_clients:1 # 已连接客户端的数量（不包括通过从属服务器连接的客户端）
client_recent_max_input_buffer:2 # 当前连接的客户端当中，最长的输出列表
client_recent_max_output_buffer:0 # 当前连接的客户端当中，最大输入缓存
blocked_clients:0 # 正在等待阻塞命令（BLPOP、BRPOP、BRPOPLPUSH）的客户端的数量 查看 Memeory 属性 127.0.0.1:6379>info memory used_memory_human:1.92G # 用户数据所占用的内存，就是你缓存的数据的大小。
used_memory_rss_human:30.73M # 常驻内存, 与top占用内存一致
used_memory_peak_human:1.93G # 内存使用峰值
total_system_memory_human:1.78G # 整个系统的内存
mem_fragmentation_ratio:0.02 # 内存碎片比率. used_memory_rss/used_memory求的值. 如果小于1时,需要优化内存碎片. mem_fragmentation_ratio 查看内存碎片比率,
小于<1时,Redis实例可能会把部分数据交换到硬盘上，内存交换会严重影响Redis的性能，所以应该增加可用物理内存 大于>1时, 说明碎片占用 更多的内存, 需要整理, 在1~1.5 之间比较健康. 重启Redis服务；也能达到碎片整理目的
查看是否开启自动碎片整理: config get activedefrag
设置自动碎片整理: config set activedefrag yes
直接手动整理碎片: memory purge
redis.conf配置设置自动整理碎片
redis 4.0
# Enabled active defragmentation
# 碎片整理总开关
# activedefrag yes
# Minimum amount of fragmentation waste to start active defrag
# 当碎片达到 100mb 时，开启内存碎片整理
active-defrag-ignore-bytes 100mb
# Minimum percentage of fragmentation to start active defrag
# 当碎片超过 10% 时，开启内存碎片整理
active-defrag-threshold-lower 10
# Maximum percentage of fragmentation at which we use maximum effort
# #内存碎片超过 100%，则尽最大努力整理
active-defrag-threshold-upper 100
# Minimal effort for defrag in CPU percentage
# 内存自动整理占用资源最小百分比
active-defrag-cycle-min 25
# Maximal effort for defrag in CPU percentage
# 内存自动整理占用资源最大百分比
active-defrag-cycle-max 75 查看 Stats 属性 只列出部分属性.参考 Go 单元测试/性能测试
性能测试 go test -test.bench=. -test.benchmem 指定方法 go test -test.bench=MyFunc -test.benchmem cpu 性能分析 go test -test.bench=MyFunc -test.cpuprofile cpu.out 内存分析 go test -test.bench=MyFunc -test.memprofile mem.out goroutine 阻塞分析 go test -test.bench=MyFunc -test.blockprofile block.out ### 指定几个cpu分析
go test -test.bench=MyFunc -test.benchmem -test.cpu 1,2,4