es 开启slowlog

在 Elasticsearch 中,slowlog(慢日志)是用来记录查询和索引操作的性能数据,帮助你诊断性能瓶颈。你可以为查询 (search slowlog) 和索引 (index slowlog) 配置慢日志。

数据准备
POST /products/_doc/1
{
  "product_name": "Apple iPhone 15",
  "price": 999.99,
  "category": "Smartphones",
  "rating": 4.5,
  "discount": 0.1,
  "availability": true,
  "stock": 50,
  "release_date": "2023-09-01"
}

POST /products/_doc/2
{
  "product_name": "Samsung Galaxy S24",
  "price": 899.99,
  "category": "Smartphones",
  "rating": 4.3,
  "discount": 0.05,
  "availability": true,
  "stock": 30,
  "release_date": "2023-10-10"
}

POST /products/_doc/3
{
  "product_name": "Dell XPS 13",
  "price": 1199.99,
  "category": "Laptops",
  "rating": 4.8,
  "discount": 0.15,
  "availability": true,
  "stock": 20,
  "release_date": "2023-08-20"
}

POST /products/_doc/4
{
  "product_name": "Sony WH-1000XM5",
  "price": 349.99,
  "category": "Headphones",
  "rating": 4.7,
  "discount": 0.2,
  "availability": false,
  "stock": 0,
  "release_date": "2023-06-15"
}

POST /products/_doc/5
{
  "product_name": "Apple MacBook Air",
  "price": 999.00,
  "category": "Laptops",
  "rating": 4.6,
  "discount": 0.1,
  "availability": true,
  "stock": 15,
  "release_date": "2023-11-01"
}
检索请求实现流程

在这里插入图片描述

其中,query阶段的核心步骤如下。

❑客户端发送请求到协调节点。
❑协调节点转发请求到索引的每个主或副本分片。
❑分片本地查询完成后,将结果添加到本地的优先队列。
❑每个分片将本地结果返回给协调节点,协调节点合并完成后,形成全局排序列表。

fetch阶段的核心步骤如下。

❑协调节点接收到客户端请求后,将GET请求(query阶段形成的全局排序列表结果数据)转发给相关节点。
❑接收到请求的节点向协调节点返回结果数据。
❑待全部结果数据都返回后,协调节点将结果返回给客户端。

修改现有索引的慢日志配置 (动态配置)

你也可以通过 Elasticsearch 的 动态设置 API 来为已存在的索引启用慢日志配置,而不需要重启 Elasticsearch。

示例:动态配置查询慢日志
PUT /products/_settings
{
  "settings": {
    "index.search.slowlog.threshold.query.warn": "10s",  
    "index.search.slowlog.threshold.query.info": "5s",   
    "index.search.slowlog.threshold.query.debug": "0s",  
    "index.search.slowlog.threshold.query.trace": "500ms", 
    "index.search.slowlog.threshold.fetch.warn": "1s",   
    "index.search.slowlog.threshold.fetch.info": "500ms",
    "index.search.slowlog.threshold.fetch.debug": "0s",
    "index.indexing.slowlog.level": "debug"  
  }
}

GET /products/_search

在这里插入图片描述

示例:动态配置索引慢日志
PUT /products/_settings
{
  "settings": {
    "index.indexing.slowlog.threshold.index.warn": "10s",
    "index.indexing.slowlog.threshold.index.info": "5s",
    "index.indexing.slowlog.threshold.index.debug": "0s",
    "index.indexing.slowlog.level": "trace"
  }
}

在这里插入图片描述

总结

  1. 启用查询慢日志:可以通过设置查询慢日志阈值来启用,通常记录执行时间较长的查询。
  2. 启用索引慢日志:记录索引、删除等操作的耗时,帮助定位性能瓶颈。

使用慢日志能够帮助你监控和调优 Elasticsearch 的性能,发现并优化长时间运行的查询和索引操作。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:/a/939115.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

CANape使用之新建工程

基本概念 CANape有两个基本概念:“工程”和“配置”,控制着CANape中进行的所有工作。 “工程”是指硬件设置,可能是连接到ECU或车辆总线上的Vector网络接口卡,或者连接到ECU或ADAS传感器(如雷达)上的高速ECU内存接口(VX1000)&am…

Spring Cloud Sleuth 分布式链路追踪入门

您好,我是今夜写代码,今天学习下分布式链路组件Spring Cloud Sleuth。 本文内容 介绍了分布式链路的思想 Sleuth 和 Zipkin 简单集成Demo,并不涉及 Sleuth原理。 为什么要用链路追踪? 微服务架构下,一个复杂的电商应用,完成下…

Chrome 132 版本开发者工具(DevTools)更新内容

Chrome 132 版本开发者工具(DevTools)更新内容 一、使用 Gemini 调试 Network、Source 和 Performance Chrome 131 可以使用 Gemini 调试 CSS,现在可以调试更多模块了 与元素面板中的右键菜单类似,要打开 AI 辅助面板并开始与 …

[白月黑羽]关于风机协议工具的解答

架构 python3.8pyqt5 先来看下原题: 视频中软件的效果 先来看下程序的效果如何,看上去大概相似 对应代码已经上传到了gitcode https://gitcode.com/m0_37662818/fan_protocol_tool/overview 实现中的难点是双悬浮可视化,同时要高亮悬浮对…

使用C#在目录层次结构中搜索文件以查找目标字符串

例程以递归方式搜索目录层次结构中的文件以查找目标字符串。它可以搜索几乎任何类型的文件,即使它不包含 Windows 理解的文本。例如,它可以搜索 DLL 和可执行文件以查看它们是否恰好包含字符串。 下面的代码中显示的ListFiles 方法完成了大部分工作。 …

JAVA爬虫获取1688关键词接口

以下是使用Java爬虫获取1688关键词接口的详细步骤和示例代码: 一、获取API接口访问权限 要使用1688关键词接口,首先需要获取API的使用权限,并了解接口规范。以下是获取API接口的详细步骤: 注册账号:在1688平台注册一…

微服务SpringCloud链路追踪之Micrometer+Zipkin

视频教程: https://www.bilibili.com/video/BV12LBFYjEvR 效果演示 当我们发送一个请求给 Gateway 的时候,由 Micrometer trace 进行链路追踪和数据收集,由 Zipkin 进行数据展示。可以清楚的看到微服务的调用过程,以及每个微服务…

Leetcode 插入区间

class Solution {public int[][] insert(int[][] intervals, int[] newInterval) {List<int[]> result new ArrayList<>();int i 0;// Step 1: 添加所有在 newInterval 之前的区间while(i < intervals.length && intervals[i][1] < newInterval[0]…

CSS|07 标准文档流

标准文档流 一、什么是标准文档流 在制作的 HTML 网页和 PS 画图软件画图时有本质上面的区别: HTML 网页在制作的时候都得遵循一个“流的规则:从左至右、从上至下。 使用 Ps 软件画图时可以在任意地方画图。 <!DOCTYPE html> <html lang"en"> <hea…

redis 缓存使用

工具类 package org.springblade.questionnaire.redis;import com.fasterxml.jackson.core.JsonProcessingException; import com.fasterxml.jackson.core.type.TypeReference; import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper; import org.springframework.beans.factor…

【排序算法】——选择排序

前言 排序(Sorting) 是计算机程序设计中的一种重要操作&#xff0c;它的功能是将一个数据元素&#xff08;或记录&#xff09;的任意序列&#xff0c;重新排列成一个关键字有序的序列。所谓排序&#xff0c;就是使一串记录&#xff0c;按照其中的某个或某些关键字的大小&#x…

递归实现指数型枚举(递归)

92. 递归实现指数型枚举 - AcWing题库 每个数有选和不选两种情况 我们把每个数看成每层&#xff0c;可以画出一个递归搜索树 叶子节点就是我们的答案 很容易写出每dfs函数 dfs传入一个u表示层数 当层数大于我们n时&#xff0c;去判断每个数字的选择情况&#xff0c;输出被选…

无限次使用 cursor pro

github地址 cursor-vip 使用方式 在 MacOS/Linux 中&#xff0c;请打开终端&#xff1b; 在 Windows 中&#xff0c;请打开 Git Bash。 然后执行以下命令来安装&#xff1a; 部分电脑可能会误报毒&#xff0c;需要关闭杀毒软件/电脑管家/安全防护再进行 方式1&#xff1a;通过…

【AI热点】小型语言模型(SLM)的崛起:如何在AI时代中找到你的“左膀右臂”?

人工智能模型的演变 多年来&#xff0c;谷歌等科技巨头和OpenAI等初创公司&#xff0c;一直在不遗余力地利用海量在线数据&#xff0c;打造更大、更昂贵的人工智能&#xff08;AI&#xff09;模型。这些大型语言模型&#xff08;LLM&#xff09;被广泛应用于ChatGPT等聊天机器…

解决Nginx + Vue.js (ruoyi-vue) 单页应用(SPA) 404问题的指南

问题描述 在使用Vue.js构建的单页应用&#xff08;SPA&#xff09;中&#xff0c;特别是像ruoyi-vue这样的框架&#xff0c;如果启用了HTML5历史记录模式进行路由管理&#xff0c;那么用户直接访问子路径或刷新页面时可能会遇到404错误。这是因为当用户尝试访问一个非根路径时…

Ubuntu22.04配置3D gaussian splatting

这篇博客提供了3D gaussian splatting在新安装Ubuntu上的配置过程。 1.拉仓库 2.安装显卡驱动和cuda版本 3.安装Pytorch 4.安装Pycharm和配置Python 5.安装附加依赖项&#xff08;方法一&#xff09; 6.安装Anaconda&#xff08;方法二&#xff09; 7.测试 1.拉仓库 # HT…

在 Visual Studio Code 中编译、调试和执行 Makefile 工程 llama2.c

在 Visual Studio Code 中编译、调试和执行 Makefile 工程 llama2.c 1. Installing the extension (在 Visual Studio Code 中安装插件)1.1. Extensions for Visual Studio Code1.2. C/C1.2.1. Pre-requisites 1.3. Makefile Tools 2. Configuring your project (配置项目)2.1.…

深度解析:推荐系统的进化之路与深度学习革命

目录 前深度学习时代一推荐系统的进化之路 浪潮之巅一深度学习在推荐系统中的应用 Embedding 技术在推荐系统中的应用 Embedding的原理 Embedding的分类 Word2vec Item2vec Embedding 与深度学习推荐系统的结合 YouTube 推荐系统召回层 局部敏感哈希 多角度审视推…

MAPTR:在线矢量化高精地图构建的结构化建模与学习(2208)

MAPTR: STRUCTURED MODELING AND LEARNING FOR ONLINE VECTORIZED HD MAP CONSTRUCTION MAPTR&#xff1a;在线矢量化高精地图构建的结构化建模与学习 ABSTRACT High-definition (HD) map provides abundant and precise environmental information of the driving scene, se…

SpringBoot集成Canal实现MySQL实时同步数据到Redis

MySQL增量数据同步利器Canal环境搭建流程 软件环境 JDK17.0.12 canal-server1.1.7 canal-client1.1.7 MySQL5.7 IDEA2024.2.0.2 我们先看Canal1.1.7源码对应的项目结构 1、基于源码编译打包 # 源码下载地址 https://github.com/alibaba/canal # 执行以下命令&#xff0…