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索引库基本操作ES 通过 Restful 请求操作索引库、文档，本文介绍如何使用 DSL 来操作索引库 创建索引库示例模版 12345678910111213141516171819202122232425PUT /索引库名称{ "mappings":{ "properties":{ "字段1":{ "type":"text", "analyzer":"ik_smart" }, "字段2":{ "type":"keyword", "index":"false" }, "字段3":{ "properties" ...

索引库-mapping写在前面的话： 在 Elasticsearch 6.x 及之前，每个索引中可以包含多个“类型”（类似于 SQL 中的表），通过类型区分不同文档结构。 从 Elasticsearch 7.x 开始，移除了类型的概念，所有文档在一个索引中共享相同的映射（mapping）。也就是说，不能再通过 type 区分不同文档，而是直接使用索引级别的映射。 Elasticsearch 8.x 彻底移除了类型字段，即 _type 字段完全不存在。 在 Elasticsearch 7.x 及以上版本中，索引结构的基础已经从原来的“类型（type）”转变为纯粹基于文档和字段（document and field）。 mapping 是对索引库中 document 的约束，本文介绍常见的mapping属性 常见的mapping属性 type(字段类型) index(是否创建索引，默认true) analyzer(分词器) properties(该字段有哪些子字段) type 类型详解核心数据类型文本类型 text文本类型默认会被分词，可以指定 index:"fal ...

IK分词器的扩展与停用词典什么是扩展词典/停用词典可以通过编辑扩展词典和停用词典来改变分词规则 扩展词典：有些词并不是关键词,但是也希望被ES用来作为检索的关键词,可以将这些词加入扩展词典。 停用词典 有些词是关键词,但是出于业务场景不想使用这些关键词被检索到，可以将这些词放入停用词典。 如何添加扩展词典和停用词典？所在目录： 编辑 IKAnalyzer.cfg.xml 文件 1234567891011121314<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><!DOCTYPE properties SYSTEM "http://java.sun.com/dtd/properties.dtd"><properties> <comment>IK Analyzer 扩展配置</comment> <!--用户可以在这里配置自己的扩展字典 --> <entry key="ext_dict" ...

docker安装ES kibana ikStep 1. 创建 Docker 网络1docker network create elastic-network Step 2. 创建Docker Compose 文件在一个目录下创建一个名为 docker-compose.yml 的文件，内容如下： 12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940version: '3'services: elasticsearch: image: elasticsearch:7.17.0 container_name: elasticsearch environment: - discovery.type=single-node - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m" - cluster.name=docker-cluster - node.name=node-1 - ne ...

什么是ES了解ES 一款强大的开源搜索引擎 elasticsearch结合了kibana、Logstash、Beats，即elastic stack(ELK)，ELK技术栈的核心是ES 广泛应用于搜索、日志分析、实时监控领域(数据可视化) 前身是Lucene，提供搜索引擎的API，记住这个人：Shay Banon 认识ES传统的数据库一般使用正向索引，ES使用倒排索引，倒排索引是term到document的索引结构(正向索引是document到term) ducument可以理解成数据，term是数据的分词，ES面向文档(document)存储，文档以json序列化的格式存储在ES中 相同类型的json的集合(document的集合)，作为索引(Index) 建立term到document的映射表，基于term来查询document编号；查询过程如图： MySQL和ES各自的优势领域： MySQL: 事务类型操作，数据安全性，一致性 ES：海量数据搜索、分析、计算 二者可以互补，如下图架构：

限流（Rate Limiting）详解定义限流（Rate Limiting）是指在单位时间内限制某个操作的最大执行次数，以防止系统过载、资源枯竭或拒绝服务攻击（DDoS）。 通过限流，可以确保系统在高并发访问时仍能保持稳定性和高可用性。 使用场景限流在各种场景中都能发挥重要作用，主要包括但不限于以下几种： API网关：限制客户端对后端服务的请求频率，防止恶意请求导致服务不可用。 用户操作：防止单个用户频繁操作，如频繁登录尝试、评论、点赞等。 分布式系统：在分布式系统中控制对某些共享资源的访问频率，防止资源竞争导致系统性能下降。 消息队列：控制消息的生产或消费速率，防止消息队列积压或系统过载。 如何使用限流限流的实现可以通过多种方式进行，常见的方法有以下几种： 客户端限流：在客户端对请求频率进行控制，防止过多请求发送到服务器。 服务器端限流：在服务器端对接收到的请求进行控制，常见的做法是在API网关或服务层实现限流逻辑。 中间件限流：使用第三方中间件或库实现限流，如Redis、Nginx等。 以下是一些具体的实现示例： 基于Redis的限流Redis是一个高性能的内存数据库，可以 ...

为什么需要不可变类？不可变类一旦创建，其状态就不能被修改，这带来了多个方面的好处 包括： 线程安全性 简化代码 提高性能 … 不可变类不代表类内变量不可变，而是状态(字段值)不可变 线程安全性多线程环境中的安全性：由于不可变对象一旦创建就不能改变状态，它们天生是线程安全的。 多个线程可以安全地共享和访问同一个不可变对象，而不需要同步机制来避免并发修改的问题。 简化代码减少复杂性：不可变对象的状态不会改变，因此在处理它们时，不需要考虑对象状态的变化。这简化了代码，减少了错误的可能性。 安全性：不可变对象可以安全地传递给方法、存储在集合中或返回给调用者，而不需要担心它们会在其他地方被修改。 提高性能缓存：不可变对象可以被缓存和重用。一个典型的例子是字符串池（String Pool），其中相同的字符串字面量被缓存，以减少内存使用和提高性能。 哈希码缓存：由于不可变对象的状态不变，它们的哈希码也不会变化。因此，可以在创建对象时计算并缓存哈希码，以提高集合（如哈希表和哈希集）的性能。 易于维护和调试更容易理解和维护：由于不可变对象的状态一旦创建就不变，理解和维护这些对象的代码变得更加 ...

为什么Java不支持多继承第一，降低类关系复杂度 第二，避免菱形继承问题：A->B , A->C, B&C->D ，现在，D调用A的方法，B，C都有重写，产生冲突

接口与抽象类的区别总览 特性 接口 抽象类 方法实现 只能包含抽象方法（Java 8 之后支持默认方法和静态方法） 可以包含抽象方法和具体方法 成员变量 只能包含常量（默认 public static final） 可以包含实例变量、静态变量和常量 多重继承 一个类可以实现多个接口 一个类只能继承一个抽象类 访问修饰符 方法默认是 public 方法可以是 public、protected 或 default 构造器 没有构造器 可以有构造器 适用场景 定义一组不相关类的共同行为 定义一组相关类的共同行为和属性 实现和继承 implements extends 版本要求 Java 8 之前只能包含抽象方法 任意版本支持 区别 接口使用 interface ，抽象类使用 abstract 一个类可以实现多个接口，但只能继承一个抽象类 接口成员变量一定是public static final，抽象类成员变量没有约束 接口没有构造函数，抽象类可有可无 接口的方法一般是public abstract (Java8 后有default和stati ...

ForkJoinPool详解是什么ForkJoinPool 是 Java 并发包（java.util.concurrent）中的一种特殊线程池，用于执行分治任务。 ForkJoinPool 使用了一种工作窃取（work-stealing）算法，允许线程动态获取其他线程队列中的任务，以最大化 CPU 利用率和任务处理效率。 使用场景ForkJoinPool 特别适合以下场景(CPU密集型)： 递归分治算法：如快速排序、归并排序等，需要将问题分解成更小子问题的算法。 大规模数据处理：需要并行处理大数据集，如数组、集合的并行操作。 核心组件ForkJoinTask：这是 ForkJoinPool 中执行的任务的基本类型，有两个主要子类： RecursiveTask：有返回结果的任务。 RecursiveAction：没有返回结果的任务。 工作窃取算法：每个工作线程都有自己的双端队列（deque），线程可以从自己的队列头部获取任务执行。当一个线程完成自己的任务时，它会从其他线程的队列尾部窃取任务，以减少空闲时间，提高并行性。 示例代码下面是一个使用 ForkJoinPool 计算 ...