1.Elasticsearch Stateless 架构介绍
https://www.elastic.co/cn/blog ... earch
2.使用 Elastic Stack 监控 Kubernetes 集群（需要梯子）
https://medium.com/nerd-for-te ... a3e7c
3.使用 Elastic Stack 监控 ETL 管道（需要梯子）
https://medium.com/quantyca/mo ... 8e6d1

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1.ES6.x默认store为mmapfs（Linux 64位），mmap性能相关分析
https://blog.csdn.net/qq_33999 ... 04291
2.记一次Elasticsearch OOM（内存溢出）的优化过程—基于segments force merge 和 store type 转为 hybridfs
https://cloud.tencent.com/deve ... 10170
3.Logstash： Grok 模式示例
https://elasticstack.blog.csdn ... 37670

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1. 没想到吧，ES还能拿来监控KPI（需要梯子）
https://medium.com/%40stavsofe ... 7bbdf
2. 从 EQL 到 VQL（需要梯子）
https://velociraptor.velocidex ... 40624
3. ES的冻结层（Frozen tier）还有人不懂嘛？（需要梯子）
https://joshua-robinson.medium ... 9dfc4
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1. 携程搜索基于 CNN 的新词发现算法
   https://www.6aiq.com/article/1665662220461

2. kibana如何制作出好看酷炫的图表
   https://zhuanlan.zhihu.com/p/86703607

3. 百亿级实时计算系统性能优化–—Elasticsearch篇
   https://zhuanlan.zhihu.com/p/3 ... ao.io

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1.Elasticsearch杀手神器，让es操作更简单
https://mp.weixin.qq.com/s/oFHPhUzoittNyhIOJ8dm0Q
2.Elasticsearch LDAP 认证（需要梯子）
https://medium.com/%40surangaj ... fcdbf
3.使用 Elasticsearch 预测数据（需要梯子）
https://medium.com/%40surangaj ... 82a1a

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1.Elasticsearch：运用 Pinned query 来提升特定的结果
https://blog.csdn.net/UbuntuTo ... 45555

2.Elasticsearch DSL 语法中 queries/filters 执行顺序探秘
https://www.6aiq.com/article/1597589414980

3.Elasticsearch常见的报错处理#yyds干货盘点#
https://blog.51cto.com/liqingbiao/4918018



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1. 在k8s上搭企业级ELKB（需要梯子）
https://medium.com/%40siddhart ... 677bb
2. Es8 新功能，NER（需要梯子）
https://medium.com/%40psajan10 ... 6c5e8
3. 还在这样对待ES，他要哭了（需要梯子）
https://medium.com/trendyol-te ... 85746
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1. 知识图谱在美团搜索酒旅场景认知中的应用
   https://www.6aiq.com/article/1664520291651

2. 详解闲鱼搜索系统
   https://www.6aiq.com/article/1664281210765

3. 探究 | kafka-connector 同步 Elasticsearch速度慢根因分析
   https://blog.csdn.net/laoyang3 ... 50717

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背景

1.ES PAAS管理的集群升级了100+，从7.5升级到7.17 （保证每个大版本最终仅维护一个小版本集群）

2.由于业务使用差异大，也出了不少问题，前面的文章也有提到过Integer类型字段使用terms查询效率低的情况

3.这里再分析一个CPU、IO飙升的场景

现象

1.用户报障：“ES集群写入吞吐量变小了”

2.观察下来发现确实CPU高了，IO也有明显抖动

排查与分析

1.发现YoungGC频率变高了一些，猜测可能是G1GC的问题（我们使用JDK11重新打了ES镜像），经过版本替换，没有明显变化。

参考issue：https://github.com/elastic/ela ... 46169

这可能是另一个场景的case，经过测试，不属于我们的场景。

2.多次执行hot_threads API观察， 发现时不时会出现 update相关函数 消耗的 CPU多。

3.继续使用arthas抓取一段时间的数据，发现是 FST、DocID 读取慢

从图中可以看到Bulk请求执行过程中的getDocID方法占有大量CPU。

4.集群写多读少，使用的是niofs。可知，7.5版本的FST是在堆外，但是_id字段是在堆内。升级到7.17版本后，FST在堆外，该字段也放到了堆外（官方版本应该是7.9就开始放到堆外了）。数据放到堆外，其实也就是文件放到磁盘，读一次之后放到pagecache。

这样也就可以解释了，在upsert类请求多的时候会频繁查询docId，此时如果_id字段没有进入pageCache或者被踢出pageCache，那么就会出现响应慢，并且CPU高、IO高的情况。

5.mmapfs、hybridfs实测是什么情况暂时不明确，目前没有收到搜索类集群CPU、IO方面的报障。

测试验证

将FST、BKD等全部改成放到堆内（开源版需要改造）

可以看到，CPU有显著下降，也相对均衡。（之前蓝色线高，是因为该节点有大量的主分片）

结论

1.update、upsert、get等请求如果十分频繁，_id使用offheap将不会是个好的选择，除非给足够的堆外内存，并且保证尽可能常驻内存。

2.不同的业务场景下使用ES的同一版本也会有不一样的效果。

3.mmapfs、hybridfs在频繁update情况下，实测是什么情况暂时不明确，目前没有收到搜索类集群CPU、IO方面的报障，可能不会有这么明显的差距。（官方描述写入速度仅降低了1.8%）

4.最后吐槽一下，写入不停的情况下，translog的恢复实在是太慢了，由于大分片恢复/rebalance时，translog不会被清理，导致恢复/迁移速度急剧下降...目前各个版本也没什么好的解决方式。