JVM 内存为什么要分新生代、老年代、元空间？

JVM之所以将内存划分为新生代、老年代和元空间，是为了实现更有效的垃圾回收和提高Java应用程序的性能。这种内存分代的策略基于以下考虑：对象生命周期不同：大多数对象在被创建后不久就会变得不可达，因此它们的生命周期很短。但也有一些对象具有较长的生命周期，它们可能在应用程序的整个生命周期内存在。

作者：詹学伟发布时间：2024-04-23

分类： Java

标签： #jvm

MyBatis一二级缓存的区别？

首先，咱们说说一级缓存。在同一个会话里，MyBatis 会自动开启一级缓存。这个缓存就是为了优化查询操作的速度。一旦你执行了一个查询，MyBatis 会把结果先存起来，这样下次再查询相同的数据的时候，它就可以直接从缓存里拿，不用再去数据库查询了。只要会话不结束，这个缓存就一直有效，只在这一个会话里起

作者：zhanxuewei 发布时间：2024-04-23

分类： Java

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说下ConcurrentHashMap和Hashtable的异同点

ConcurrentHashMap 和 Hashtable 都是用于在多线程环境中存储和操作键值对的数据结构，但它们在实现和性能方面存在一些重要的异同点：相似点

作者：zhanxuewei 发布时间：2024-04-23

分类： Java

标签： #java

ES分词与倒排索引的原理

分词是自然语言处理中的一种预处理步骤，旨在将句子拆分为一个个独立的词或短语，以便于后续的分析和处理。在中文语境中，分词尤为重要，因为与英语等语言不同，中文的词语之间没有明显的分隔符，需要通过算法进行自动切分。倒排索引是一种索引方法，常用于信息检索系统。它与正排索引相反，正排索引是根据文档的ID获取

作者：zhanxuewei 发布时间：2024-04-23

分类： Java

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elasticsearch 索引数据多了怎么办，如何调优，部署

当Elasticsearch索引数据量过多时，可以采取以下措施进行优化和部署：调整索引分片数量：根据数据量和集群规模，重新分配索引的分片数量。较小的索引分片可以提高查询性能，但过多的分片也会增加管理开销。因此，需要根据具体情况进行权衡。调整副本数量：根据数据量和查询负载，适当调整索引的副本数量。

作者：zhanxuewei 发布时间：2024-04-23

分类： Java

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了解ElasticSearch 深翻页的问题及解决吗

是的，我了解ElasticSearch的深翻页问题及其解决方法。 ElasticSearch的深翻页问题主要与分页查询有关。在分页查询时，每次都需要对所有数据进行排序，然后取出指定范围的文档，这会导致查询效率低下和资源浪费。对于数据量较小（from+size在10000条内）的情况，或者只需要关注

作者：zhanxuewei 发布时间：2024-04-23

分类： Java

标签： #elasticsearch

ElasticSearch 如何做性能优化

ElasticSearch可以采取以下性能优化措施：防止脑裂：设置discovery.zen.minimum_master_nodes参数，确保选举出的Master节点的稳定性。设置memory_lock：将JVM的物理内存地址锁定，防止操作系统进行交换出去，提高查询速度。设置分片数：根据实际

作者：zhanxuewei 发布时间：2024-04-23

分类： Java

标签： #elasticsearch

如何在高并发环境下保证Elasticsearch的数据安全和稳定性

在高并发环境下保证Elasticsearch的数据安全和稳定性，可以采取以下措施：备份和恢复策略：定期备份数据，并制定恢复策略，以防止数据丢失或损坏。分散负载：通过合理分配索引和分片，避免所有请求都指向同一个节点。使用复制分片：将数据复制到多个分片中，以提高数据的可靠性和可用性。监控和警报：

作者：zhanxuewei 发布时间：2024-04-23

分类： Java

标签： #elasticsearch

熟悉ElasticSearch 集群中搜索数据的过程吗

是的，我熟悉ElasticSearch集群中搜索数据的过程。 ElasticSearch是一个基于Lucene的分布式搜索和分析引擎，它可以将数据存储在集群中的多个节点上，并能够高效地进行分布式搜索和数据分析。在ElasticSearch集群中搜索数据的过程可以分为以下几个步骤：接受请求：Ela

作者：zhanxuewei 发布时间：2024-04-23

分类： Java

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在大规模数据场景下，如何优化Elasticsearch的查询性能

在大规模数据场景下，优化Elasticsearch的查询性能需要考虑多个方面。以下是一些优化方法：索引设计：选择合适的分片数量和副本数量，以平衡查询性能和数据冗余需求。使用适当的字段类型和映射设置，减少存储空间和提高查询效率。查询优化：编写高效的查询语句，避免使用复杂的正则表达式、通配符查询等。

作者：zhanxuewei 发布时间：2024-04-23

分类： Java

标签： #elasticsearch