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最新推荐文章于 2025-06-10 12:46:44 发布
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本文提供了四个来自实习僧网站的具体实习岗位链接，这些岗位涵盖了不同领域的实践机会，对于寻求实习的学生来说是宝贵的资源。
【实战ES】实战 Elasticsearch：快速上手与深度实践-4.2.1Prometheus + Grafana监控指标（JVM、线程池、磁盘IO）
kngines
03-08 1920
【实战ES】实战 Elasticsearch：快速上手与深度实践-4.2.1Prometheus + Grafana监控指标（JVM、线程池、磁盘IO）
XXL-JOB完全开发手册（一篇学会XXL-JOB所有知识点）
hao_kkkkk的专栏
03-19 2561
如果任务类型为 “GLUE模式”，将会加载 GLue 代码，实例化 Java 对象，注入依赖的 Spring 服务（注意：Glue代码中注入的Spring服务，必须存在与该“执行器”项目的Spring容器中），然后调用execute方法，执行任务逻辑。使用于业务复杂，业务量大，服务器多。​ 调度中心和执行器两个模块分开部署，相互分离，两者之间通过RPC进行通信，其中调度中心主要是提供一个平台，管理调度信息，发送调度请求，自己不承担业务代码，而执行器接受调度中心的调度执行业务逻辑。
datax 定时执行多个job_Datax数据抽取同步利器
weixin_39815943的博客
11-29 1817
一 Datax概览 DataX 是一个异构数据源离线同步工具，致力于实现包括关系型数据库(MySQL、Oracle等)、HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能。为了解决异构数据源同步问题，DataX将复杂的网状的同步链路变成了星型数据链路，DataX作为中间传输载体负责连接各种数据源。当需要接入一个新的数据源的时候，只需要将此数据源对...
datax 定时执行多个job_Datax-数据抽取同步利器
weixin_39826080的博客
11-30 1098
一 Datax概览DataX 是一个异构数据源离线同步工具，致力于实现包括关系型数据库(MySQL、Oracle等)、HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能。为了解决异构数据源同步问题，DataX将复杂的网状的同步链路变成了星型数据链路，DataX作为中间传输载体负责连接各种数据源。当需要接入一个新的数据源的时候，只需要将此数据源对接到DataX...
使用elasticsearch_exporter监控elasticsearch集群的状态
习惯了想你的博客
12-21 4282
https://github.com/justwatchcom/elasticsearch_exporter https://github.com/justwatchcom/elasticsearch_exporter/releases/download/v1.1.0/elasticsearch_exporter-1.1.0.linux-amd64.tar.gz -------- 启动参数 [root@cygs-09-10.168-jiaogou.cn es-exporter]# ./elasticsear
01.elasticsearch-security_es鉴权机制
寒夜
06-27 8720
1.概述   es 官方有security开启的操作流程，这篇文章的主要是为了搞清楚这些流程中的每一步是否必要，有什么含义。 先总结官方步骤如下 检查使用license,因为不同的license能够使用的权限验证方式也是不一样的。 检查集群，保证每一个node都进行了设置 xpack.security.enabled: true 这个会开启security设置，也就开启了node之间使用ssl和基于用户的访问模式 想要跑在专用的jvm上（这个一般用不到） 开启node之间的transport层面的ssl/
Elasticsearch：Multi-match (multi_match) 及 Disjunction max 查询
Elastic 中国社区官方博客
02-08 2357
多重匹配（）查询，顾名思义就是跨多个字段搜索查询。例如，如果我们想在 title、synopsis 和 tags 三个字段中搜索 Java 一词，那么 multi_match query 就是答案。另外，很多开发者还不是很清楚 multi-match 及的区别和联系。在今天的文章中，我将详述这两个查询。
Elasticsearch集群监控指标学习
weixin_30319153的博客
12-29 470
学习Elasticsearch有一段时间了，参考网上的一些资料，对于Elasticsearch集群状态一些重要监控指标数据在此进行小结，以加深理解。 Elasticsearch集群监控状态指标分三个级别- 集群级别：集群级别的监控主要是针对整个Elasticsearch集群来说，包括集群的健康状况、集群的状态等。- 节点级别：节点级别的监控主要是针对每个Elasticsearch...
Elasticsearch——配置详解
smart_an的专栏
07-26 4040
作者简介：大家好，我是哥，前中兴通讯、美团架构师，现某互联网公司联系qq：184480602，加我进群，大家一起学习，一起进步，一起对抗互联网寒冬学习必须往深处挖，挖的越深，基础越扎实！
Elasticsearch实操案例
cui_hao_nan的博客
05-24 1008
Elastic‏search 生态系统非常؜丰富，包含了一系列工具和功​能，帮助用户处理、分析和可‌视化数据，Elastic ‏Stack 是其核心组成部分。Elasticsearch：核心搜索引擎，负责存储、索引和搜索数据。Kibana：可视化平台，用于查询、分析和展示Elasticsearch 中的数据。Logstash：数据处理管道，负责数据收集、过滤、增强和传输到 Elasticsearch。
Elasticsearch 常用命令 持续更新
勿忘初心
02-05 3998
_reindex curl --location --request POST 'http://10.138.25.214:9200/_reindex' \ --header 'Content-Type: application/json' \ --data-raw '{ "source": { "index": "deploy-log" }, "dest": { "index": "deploy-log-2018.12.24" } }' 创建index curl .
Elasticsearch知识汇总之ElasticSearch监控方案
lijunwusino的博客
05-06 970
elasticsearch JVM GC 垃圾搜集数。elasticsearch线程池中被拒绝的线程数。elasticsearch集群健康数据节点数。elasticsearch线程池活跃的线程数。elasticsearch线程池完成的线程数。elasticsearch的jvm内存使用。elasticsearch集群阻塞的任务数。elasticsearch集群健康节点数。elasticsearch的CPU使用率。elasticsearch集群健康状态。elasticsearch的负载。
5、elasticsearch监控告警
xuebo1129927648的博客
06-10 177
通过监控上述指标，可全面掌握 Elasticsearch 集群的健康状态、资源利用情况和性能瓶颈。建议结合。
基于Python3开发的插件化可扩展网络安全漏洞自动化扫描与检测框架_集成多种常见服务未授权访问漏洞检测如MongoDB_Redis_Memcached_Zookeeper以及高危.zip
01-05
基于Python3开发的插件化可扩展网络安全漏洞自动化扫描与检测框架_集成多种常见服务未授权访问漏洞检测如MongoDB_Redis_Memcached_Zookeeper以及高危.zip
WIFI热点连接搜索-下载即用.zip
最新发布
01-05
下载方式：https://pan.quark.cn/s/e2e4dfd55716 该安卓应用源码旨在实现搜索并扫描周边WIFI网络，进而获取热点信息并支持直接连接至WIFI热点的功能。 用户可通过该应用直接在界面中开启WIFI功能，无需进入系统设置菜单进行操作。 该项目包含一个util类，该类提供了对安卓设备连接包括WEP、WPA、WEP2及无密码等不同类型热点的功能支持。 代码已附带详尽的注释说明，并经过必要的修正，确保整个项目能够稳定且无误地运行。 项目采用GBK编码，默认编译环境为版本4.1.2，最低系统兼容版本为4.0及以上。
基于Scrapy网络爬虫框架实时抓取各大招聘网站与行业数据平台信息的毕业生人才需求分析系统_结合Flask轻量级Web框架构建后端API接口与数据处理逻辑_集成Echarts数据可.zip
01-05
基于Scrapy网络爬虫框架实时抓取各大招聘网站与行业数据平台信息的毕业生人才需求分析系统_结合Flask轻量级Web框架构建后端API接口与数据处理逻辑_集成Echarts数据可.zip
JPMorgan-Chase-Co-量化研究职位模拟项目_通过参与摩根大通量化研究项目深入了解量化研究团队工作流程与内容运用时间序列分析与机器学习算法结合Python进行数据清.zip
01-05
JPMorgan-Chase-Co-量化研究职位模拟项目_通过参与摩根大通量化研究项目深入了解量化研究团队工作流程与内容运用时间序列分析与机器学习算法结合Python进行数据清.zip
MATLAB中处理心电图和加速度计信号，以可视化心率和呼吸次数随时间的变化。.zip
01-05
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
NeoScan是一个基于分布式Master-Agent架构的综合性自动化网络安全扫描与信息收集平台_它采用无状态的ThinAgent设计理念和基于HTTP与WebSocket的轻.zip
01-05
NeoScan是一个基于分布式Master-Agent架构的综合性自动化网络安全扫描与信息收集平台_它采用无状态的ThinAgent设计理念和基于HTTP与WebSocket的轻.zip
node_name name active queue rejected node-2 analyze 0 0 0 node-2 auto_complete 0 0 0 node-2 ccr 0 0 0 node-2 fetch_shard_started 0 0 0 node-2 fetch_shard_store 0 0 0 node-2 flush 0 0 0 node-2 force_merge 0 0 0 node-2 generic 0 0 0 node-2 get 0 0 0 node-2 listener 0 0 0 node-2 management 1 0 0 node-2 ml_datafeed 0 0 0 node-2 ml_job_comms 0 0 0 node-2 ml_utility 0 0 0 node-2 refresh 0 0 0 node-2 rollup_indexing 0 0 0 node-2 search 0 0 0 node-2 search_coordination 0 0 0 node-2 search_throttled 0 0 0 node-2 searchable_snapshots_cache_fetch_async 0 0 0 node-2 searchable_snapshots_cache_prewarming 0 0 0 node-2 security-crypto 0 0 0 node-2 security-token-key 0 0 0 node-2 snapshot 0 0 0 node-2 snapshot_meta 0 0 0 node-2 system_critical_read 0 0 0 node-2 system_critical_write 0 0 0 node-2 system_read 0 0 0 node-2 system_write 0 0 0 node-2 vector_tile_generation 0 0 0 node-2 warmer 0 0 0 node-2 watcher 0 0 0 node-2 write 0 0 0 node-1 analyze 0 0 0 node-1 auto_complete 0 0 0 node-1 ccr 0 0 0 node-1 fetch_shard_started 0 0 0 node-1 fetch_shard_store 0 0 0 node-1 flush 0 0 0 node-1 force_merge 0 0 0 node-1 generic 0 0 0 node-1 get 0 0 0 node-1 listener 0 0 0 node-1 management 1 0 0 node-1 ml_datafeed 0 0 0 node-1 ml_job_comms 0 0 0 node-1 ml_utility 0 0 0 node-1 refresh 0 0 0 node-1 rollup_indexing 0 0 0 node-1 search 0 0 0 node-1 search_coordination 0 0 0 node-1 search_throttled 0 0 0 node-1 searchable_snapshots_cache_fetch_async 0 0 0 node-1 searchable_snapshots_cache_prewarming 0 0 0 node-1 security-crypto 0 0 0 node-1 security-token-key 0 0 0 node-1 snapshot 0 0 0 node-1 snapshot_meta 0 0 0 node-1 system_critical_read 0 0 0 node-1 system_critical_write 0 0 0 node-1 system_read 0 0 0 node-1 system_write 0 0 0 node-1 vector_tile_generation 0 0 0 node-1 warmer 0 0 0 node-1 watcher 0 0 0 node-1 write 0 0 0 这个呢
11-04
根据您提供的线程池状态数据，所有线程池的 `active`（活跃线程数）、`queue`（排队请求数）和 `rejected`（拒绝请求数）均为 **0**（除了 `management` 线程池有 1 个活跃线程，这是正常后台管理操作）。这表明 **线程池不是触发 503 错误的原因**。以下是进一步排查的方向和解决方案： --- ### **1. 排除线程池问题后的可能原因** #### **(1) 瞬时网络中断** - **表现**：协调节点（接收请求的节点）与数据节点之间出现短暂网络抖动。 - **验证方法**： ```bash # 检查节点间的网络延迟和丢包（在 Elasticsearch 服务器上执行） ping node-1 traceroute node-1 # 查看 Elasticsearch 日志中的网络错误 grep "Connection refused\|Timeout" /var/log/elasticsearch/elasticsearch.log ``` #### **(2) JVM 垃圾回收（GC）停顿** - **表现**：GC 导致节点短暂无响应（即使线程池空闲）。 - **验证方法**： ```bash # 检查最近 GC 情况 GET /_nodes/stats/jvm?pretty ``` - **关键指标**：`jvm.gc.collectors.old.collection_time_in_millis`（老年代 GC 耗时）。 #### **(3) 索引级限流或阻塞** - **表现**：索引可能因写入压力触发自动限流。 - **验证方法**： ```bash # 检查索引的写入限制状态 GET /_cluster/settings?include_defaults=true&filter_path=*.max_bytes_per_sec GET /wf8/_stats/indexing?pretty ``` #### **(4) 文件描述符或内存限制** - **表现**：操作系统资源不足导致 Elasticsearch 拒绝请求。 - **验证方法**： ```bash # 检查文件描述符使用情况 GET /_nodes/stats/process?pretty # 检查系统内存（在服务器执行） free -h ulimit -n ``` --- ### **2. 针对性解决方案** #### **(1) 网络问题修复** - **短期**：重启受影响节点的 Elasticsearch 服务。 - **长期**： - 检查交换机/防火墙配置。 - 启用 Elasticsearch 节点的 TCP Keepalive： ```yaml # config/elasticsearch.yml transport.tcp.keep_alive: true ``` #### **(2) JVM 优化** 调整 `config/jvm.options`： ```ini - 将堆内存设置为不超过物理内存的 50%（例如 16GB 机器设为 8GB）： -Xms8g -Xmx8g - 使用 G1 GC 替代默认的 CMS： -XX:+UseG1GC -XX:MaxGCPauseMillis=500 ``` #### **(3) 索引写入限流调整** 如果索引写入压力大： ```bash # 临时提高索引写入速率限制 PUT /_cluster/settings { "transient": { "indices.store.throttle.max_bytes_per_sec": "100mb" } } ``` #### **(4) 系统资源扩容** - **文件描述符**： ```bash # 临时生效 ulimit -n 65535 # 永久生效（需修改 /etc/security/limits.conf） elasticsearch - nofile 65535 ``` - **内存**：确保 `vm.max_map_count` 足够（建议 262144）。 --- ### **3. 监控与预防措施** | **监控项** | **工具/命令** | **阈值参考** | |--------------------|-------------------------------------------------------------------------------|----------------------------------| | **GC 时间** | `GET /_nodes/stats/jvm` | Old GC 单次 > 5s 需告警 | | **网络延迟** | `ping`/`traceroute` | 节点间延迟 > 100ms 需排查 | | **索引写入速率** | `GET /_nodes/stats/indices/indexing` | 持续 > 10k docs/sec 考虑分片扩容 | | **文件描述符** | `GET /_nodes/stats/process` + `cat /proc/<ES_PID>/limits` | 使用率 > 80% 需扩容 | --- ### **4. 检查清单** 1. [ ] 检查 Elasticsearch 日志中是否有 `ERROR` 或 `WARN` 级别的网络/JVM 相关错误。 2. [ ] 确认 `max_bytes_per_sec` 是否限制过低。 3. [ ] 对比 503 发生时间点与系统监控（如 GC、CPU、网络中断）。 4. [ ] 测试从客户端到 Elasticsearch 节点的网络稳定性（如 `telnet 172.20.110.137 9200`）。 ---
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