核心定位 Elasticsearch 是 Elastic Stack（原 ELK） 的核心，用作面向海量数据的分布式搜索与分析引擎，支持对结构化、非结构化、文本、数字、地理空间等数据提供近乎实时的检
优化Elasticsearch索引性能可以从多个方面入手，以下是一些关键的优化策略： 1. 硬件优化 增加内存：Elasticsearch主要依赖内存来缓存索引数据，增加JVM堆内存可以显著提高性能
Elasticsearch是一个基于Lucene的高性能、可扩展的分布式搜索和分析引擎。在实际项目中，Elasticsearch可以应用于多个场景，以下是一些常见的应用： 全文搜索： Elast
Redis缓存穿透治理 问题定义与识别 定义：指查询的键在缓存与数据库中都不存在，导致请求每次都直达数据库，在高并发下容易压垮数据库。常见成因包括恶意构造不存在的key、业务删除或尚未生成的数据、以
Redis（Remote Dictionary Server）是一个开源的高性能键值对存储系统，广泛应用于各种实际项目中。以下是一些常见的Redis应用案例： 缓存：Redis具有高性能和低延迟的
Redis 是一个高性能的键值存储数据库，它支持多种数据结构，包括字符串、列表、集合、有序集合等。由于 Redis 的高性能和丰富的数据结构，它可以被用作消息队列系统。以下是使用 Redis 实现消息
Redis 支持 Lua 脚本编程，这允许你在服务器端执行复杂的操作，从而减少网络往返次数并提高性能。要在 Redis 中使用 Lua 脚本，你需要遵循以下步骤： 编写 Lua 脚本：首先，你需要编
Redis可以与其他数据库协同工作，以实现更高效、灵活的数据存储和处理。以下是一些常见的协同工作方式： 1. 作为缓存层 作用：Redis的高性能读写能力使其成为理想的缓存解决方案。 实现方式：
Redis（Remote Dictionary Server）是一个开源的高性能键值对存储系统，它支持多种数据结构，如字符串、哈希表、列表、集合和有序集合等。在分布式系统中，Redis的应用非常广泛，
Redis缓存雪崩的成因与总体思路 缓存雪崩通常由两类问题触发：一是大量缓存在同一时刻集中过期，二是Redis 服务不可用（宕机、网络分区等）。其结果是大量请求直接打到数据库，引发级联故障。应对思路是
