同步异步的理解

最新推荐文章于 2025-12-03 09:43:51 发布

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本文深入探讨了同步和异步的概念。同步意味着调用一个方法后必须等待其返回结果才能继续执行后续任务，而异步则允许在方法执行期间进行其他操作，提高程序的响应性和效率。理解这两者对于优化应用程序性能至关重要。

如何理解同步异步?

举例:同步就是你调用一个方法你需要等待方法返回后再干别的事

异步就是我调完一个方法后我就不用管了

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【Elasticsearch】 Intervals Query
risc123456: 在Elasticsearch中，`intervals`查询允许基于词项顺序和邻近度的精确匹配。以下是结合多个规则匹配精确顺序的方法及优化查询性能的策略： --- ### **一、使用 `intervals` 查询实现多规则顺序匹配** #### 1. **基础语法结构** ```json GET /your_index/_search { "query": { "intervals": { "your_text_field": { "all_of": { // 必须满足所有子规则 "ordered": true, // 强制按顺序匹配 "intervals": [ // 定义多个子规则 { "match": { "query": "term1 term2", "max_gaps": 0 } }, { "match": { "query": "term3 term4", "max_gaps": 1 } } ], "max_gaps": 5 // 允许子规则之间的最大间隔 } } } } } ``` #### 2. **关键参数解释** - **`all_of` / `any_of`**: - `all_of`: 所有子规则必须匹配。 - `any_of`: 任意子规则匹配即可。 - **`ordered`**: - `true`: 子规则必须按顺序出现。 - `false`（默认）: 允许无序。 - **`max_gaps`**: - 控制词项之间的最大间隔（默认为`-1`，无限制）。 - **`filter`**: - 附加过滤条件（如词项必须包含特定字段）。 #### 3. **示例：多规则顺序匹配** 匹配文本中 **必须依次出现** "quick brown fox" 和 "lazy dog"，且两者间隔不超过5个词： ```json { "query": { "intervals": { "content": { "all_of": { "ordered": true, "intervals": [ { "match": { "query": "quick brown fox", "ordered": true, "max_gaps": 0 // 三个词必须连续 } }, { "match": { "query": "lazy dog", "ordered": true, "max_gaps": 0 } } ], "max_gaps": 5 // 两个短语之间最多间隔5个词 } } } } } ``` --- ### **二、性能优化策略** #### 1. **索引设计优化** - **字段映射**: - 对需要高精度匹配的字段，启用 `position` 和 `offset`（默认启用）： ```json { "mappings": { "properties": { "content": { "type": "text", "index_options": "offsets" // 记录词项位置信息 } } } } ``` - **避免嵌套过多规则**: - 减少 `all_of`/`any_of` 的子规则数量，复杂逻辑可拆分为多个查询。 #### 2. **查询优化** - **限制匹配范围**: - 结合 `filter` 上下文缩小文档集： ```json { "query": { "bool": { "filter": [ { "range": { "timestamp": { "gte": "now-7d/d" } } } ], "must": [ { "intervals": { ... } } ] } } } ``` - **使用 `max_gaps` 控制扫描范围**: - 设置合理的 `max_gaps` 值，避免扫描过多无关词项。 - **分页与结果截断**: - 若不需要完整结果，使用 `size` 限制返回文档数： ```json { "size": 100, "query": { ... } } ``` #### 3. **硬件与集群优化** - **分片策略**: - 根据数据量合理设置分片数（建议单个分片不超过50GB）。 - 避免跨分片查询，使用 `preference` 参数路由查询到特定分片。 - **缓存利用**: - 对频繁使用的过滤条件启用查询缓存： ```json { "query": { "bool": { "filter": [ { "term": { "category": "news" } } // 可缓存 ] } } } ``` #### 4. **监控与分析** - **Profile API**: 分析查询执行细节，定位性能瓶颈： ```json { "profile": true, "query": { ... } } ``` - **慢日志（Slow Log）**: 启用索引慢日志监控耗时操作： ```json PUT /your_index/_settings { "index.search.slowlog.threshold.query.warn": "10s", "index.search.slowlog.threshold.query.info": "5s" } ``` --- ### **三、高级场景示例** #### 场景：匹配“error”或“warning”后紧跟数字ID（如“error 500”） ```json { "query": { "intervals": { "log_message": { "any_of": { "intervals": [ { "match": { "query": "error", "filter": { "after": { "span_containing": { "little": { "match": { "query": "error" } }, "big": { "match": { "query": "[0-9]+", "use_field": "numeric_id" } } } } } } }, { "match": { "query": "warning", "filter": { ... } // 类似逻辑 } } ] } } } } } ``` --- ### **四、总结** - **精确顺序匹配**：通过 `ordered: true` 和 `max_gaps` 控制词项顺序及间隔。 - **性能优化核心**： 1. 合理设计索引映射和分片策略。 2. 限制查询范围和复杂度。 3. 利用缓存和路由减少计算量。 4. 监控查询性能并针对性调优。建议在真实数据集上通过 `Profile API` 验证优化效果，并根据实际场景调整参数。

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