修理男爵的博客

使用 elasticsearch 时，有一个很常见的需求是，能在页面上将搜索出的结果中属于关键字的文字，进行高亮显示。elasticsearch 对这个做了一定的支持，它能查询结果的基础上，额外返回需要高亮显示关键字的整个文本，至于具体你想怎么用它，需要根据业务自行实现。http 请求体方式在查询的时候，增加参数highlight,pre_tags,post_tags。highlight 中添加需要进行高亮展示关键字的字段。GET /data_collect/_search{ ...

ES 的默认分词器(standard)不支持中文分词，满足不了平时的需求，所以需要用能够支持中文分词的 IK 分词器。而且 IK 分词器也是支持英文分词的。本文介绍下IK分词器的安装、基本使用方法；专有名词、同义词的使用；英文驼峰分词的实现。下载与安装中文IK分词器下载地址：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases选择一个版本下载，然后解压。 在 elasticsearch 的 plugins 目录中新建文件夹

上一篇文件通过docker部署了mysql主从数据库：docker方式部署mysql主从架构_修理男爵的博客-优快云博客本文介绍下java代码中如何连接并使用mysql主从数据库，实现读写分离。mybatis-plus 持久层框架 sharding-jdbc shardingsphere核心三套件之一，定位为在客户端使用的插件。 可以实现读写分离，分库分表等功能。 shardingsphere简介shardingsphere核心三套件

本文通过docker来部署mysql一主一从(M-S)架构。拉取镜像直接去dockerhub上找一个最新的mysql5.7版本的镜像，然后拉取下来docker pull mysql:5.7.37在宿主机上创建好目录mkdir -p /usr/local/mysql/master/datamkdir -p /usr/local/mysql/master/confmkdir -p /usr/local/mysql/slave/datamkdir -p /usr/local/mys

拉取镜像docker pull mysql创建Mysql容器

Dubbo 是一款微服务开发框架，它提供了【RPC通信】与【微服务治理】两大关键能力。Dubbo 可以实现负载均衡、流量调度等服务治理等功能。RPC远程过程调用dubbo接口调用基本原理基本原理服务注册服务提供者(provider)在启动时，会往注册中心(registry)进行注册。服务订阅&通知服务消费者(consumer)启动时，会自动去注册中心获取所有已注册的服务信息，并缓存在本地。当服务提供者发生改变时，注册中心会通知消费者。服务调用D

初始化数据CREATE TABLE `employees` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(24) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '姓名', `age` int(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '年龄', `position` varchar(20) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '职位', `hire_time` ti...

当前读 & 快照读 当前读 读取的是记录的最新版本，读取时还要保证其他并发事务不能修改当前记录，会对读取的记录进行加锁； select lock in share mode (共享锁)、select for update、update、insert、delete (排他锁)； 快照读 不加锁的 select 操作就是快照读，即不加锁的非阻塞读； 快照读的实现是基于多版本并发控制，即 MVCC ,可以认为 MVCC 是行锁的一个变种，但它在很多情况下，避免了加锁操作，降

explain关键字可以模拟优化器执行SQL语句，分析你的查询语句。idid列值越大，执行的优先级越高！如果相同，则从小到下依次执行。select_typesimple 简单查询，不包含子查询和union primary 复杂查询中最外层的select subquery 子查询（不在from子句中） derived 包含在from子句中的子查询。Mysql会将结果放在一个临时表中，也称为派生表 union 在union中第二个和随后的s.

索引是帮助mysql高效获取数据的排好序的数据结构。二叉树、红黑树、Hash表、B树等都可以作为索引。红黑树：插入慢，自旋；数据量大时，高度高不可控，搜索慢Mysql的索引使用B+树来实现。B树我们希望在大数据量的时候，依然只需要访问很少次数就能查找到想要的元素每个节点存储更多的元素，对红黑树进行横向扩容，就形成了B树缺点：一个节点的data数据量可能很大，innodb引擎，data里存储的是其他列的数据，占用的存储空间就比较大，Mysql推荐一个大节点总容量固定是16.

涉及工具名称 作用 kubernetes 容器编排 docker 容器 prometheus 监控 node_exporter grafana 展示指标

基本操作基础查询主键查询查询全部分页查询带条件查询带排序聚合查询

Elasticsearch 是一个搜索引擎，我们用它来存储海量数据，并且在非常短的时间内查询到我们想要的信息。基本角色集群架构JVM配置

rocketmqrocketmq和kafka对比基本角色

kafka 是常用的消息中间件，常用于大数据。基本角色角色名称 角色描述 broker 一个broker就是一个kafka节点 producer 消息的生产者 consumer 消息的消费者 consumerGroup 消费者组。多个消费者组成一个消费者组，一条消息只能被消费者组中的一个消费者消费 topic 一个topic就是一个消息队列，用topic来区分不同种类的消息 partition 分区。将一个topic拆分成多个分区，用

数据类型