elasticsearch6操作教程 Java程序员如何应对面试问题？
Java程序员如何应对面试问题？
Java易学难精。Java开发啊,设计到的知识点极为多，以下形态各异的奇石几个前提是学会什么的知识点：
1:SpringBoot当红炸子鸡；
2:SpringCloud微服务不可缺少；
3:NoSQL系Redis、MongoDB没法不学；
4:MQ系RabbitMQ、Kafka高并发必备；
5:搜索引擎：ElasticSearch；
6:DevOps：Docker、Kubernetes；
7:Java内功：JVM、并发编程；
8:Dubbo、Zookeeper等；
Java面试广度深度也有，但肯定要坚强去面，要不准备的问题也不当然都问，没打算的问题不肯定会会问。
Elasticsearch怎么这么慢？
优点：
1.高并发。实测es单机分配10g内存单实例，写入能力1200qps，60g内存、12核CPU起3个实例预计2020年可达到6000qps。
2.同机房单条数据写入总平均3ms（比mysql慢，mg不清楚）3.容错能力比mg强。比如说1主多从，主片挂了从片会自动启动顶上4.行最简形矩阵大数据下实时动态读写需求，不必分库（不必然库的概念）。5.易扩展。实例间做下配置表就行储存并发性和容积，不自动未分配的写入机制，不必费心比较传统db中多主网络同步的诟病6.接受较奇怪的条件查询，group by、排序都不是问题7.具高肯定会的关系性，但不需要害怕大字段的问题缺点：1.不允许事务2.读写有是有延时（真不知道其他大牛有无遇到了这个问题），我是写入两分钟后再做读操作3.无权限管理也最近结束用，说下我的应用场景，利用存储线上日志做实时分析（相似淘宝鹰眼，不过彻底实时自动），存储结构化的日志及原文，也调研后过很多db，mg也有决定过，相比之下实现和运营成本mg都要高不少我的场景追加：1.高并发，设计日志并发80wqps（实际存储会用一些策略突然缩小规模，约万级别）2.单条数据体积大，不能大20k3.特别要求支持条件查询4.实时性高，目前从日志存储又开始到出分析什么结果3分钟，真包含前面说过的读写显示延迟（求解决方案）目前就看到这么说多，感谢打交道
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