12、ElasticSearch 分片分配与查询执行偏好详解

ElasticSearch 分片分配与查询执行偏好详解

1. 调整分片分配

在 ElasticSearch 中,除了可以手动强制分片分配、取消分配以及使用单个 API 命令在集群中移动分片外,还能定义一套分片分配规则。

假设有一个四节点的集群,各节点信息如下:
| IP 地址 | node.tag | node.group | 节点标识 |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| 192.168.2.1 | node1 | groupA | 6GVd - ktcS2um4u4AAJQhQ M |
| 192.168.3.1 | node3 | groupB | wJq0kPSHCovjuCsVK0 - A TH |
| 192.168.2.2 | node2 | groupA | iW76Z_TaTfGRmbtCcPHF0Q |
| 192.168.3.2 | node4 | groupB | xKq1f - JJHD_voxussBB - x0 |

这些节点的 tag group 属性可自定义,只需在 elasticsearch.yml 文件中以 node. 为前缀添加即可,如 node.party: party1

2. 分配感知

分配感知允许我们使用通用参数来配置分片及其副本的分配。以示例集群为例,若要使用分配感知,需在 elasticsearch.yml 文件中添

内容概要:本文以一款电商类Android应用为案例,系统讲解了在Android Studio环境下进行性能优化的全过程。文章首先分析了常见的性能问题,如卡顿、内存泄漏和启动缓慢,并深入探讨其成因;随后介绍了Android Studio提供的三大性能分析工具——CPU Profiler、Memory Profiler和Network Profiler的使用方法;接着通过实际项目,详细展示了从代码、布局、内存到图片四个维度的具体优化措施,包括异步处理网络请求、算法优化、使用ConstraintLayout减少布局层级、修复内存泄漏、图片压缩缓存等;最后通过启动时间、帧率和内存占用的数据对比,验证了优化效果显著,应用启动时间缩短60%,帧率提升至接近60fps,内存占用明显下降并趋于稳定。; 适合人群:具备一定Android开发经验,熟悉基本组件和Java/Kotlin语言,工作1-3年的移动端研发人员。; 使用场景及目标:①学习如何使用Android Studio内置性能工具定位卡顿、内存泄漏和启动慢等问题;②掌握从代码、布局、内存、图片等方面进行综合性能优化的实战方法;③提升应用用户体验,增强应用稳定性竞争力。; 阅读建议:此资源以真实项目为背景,强调理论实践结合,建议读者边阅读边动手复现文中提到的工具使用和优化代码,并结合自身项目进行性能检测调优,深入理解每项优化背后的原理。
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