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关于PrometheusPrometheus是一个根据应用的metrics来进行监控的开源工具。相信很多工程都在使用它来进行监控，有关详细介绍可以查看官网：https://prometheus.io/docs/introduction/overview/。SpringBoot使用Prometheus

存储实现使用的是Lucene做索引的ElasticSearch，和磁盘的交互就是通过Lucene的store模块来进行的，ElasticSearch的Store使用的是Lucene的Directory类对应。Lucene的Directory类声明了 对目标源的写入删除，读取，同步，重命名等功能。Ba

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rust入坑之旅-枚举和模式匹配

之前介绍了一个分片即一个Lucene 索引 ，一个Elasticsearch索引即一系列Lucene分片的集合。 你的应用程序与索引进行交互Elasticsearch 帮助你将请求路由至相应的分片。为啥需要扩容呢当我们设置某个索引的分片数量的时候使用这样的api来设定,代表有一个主分片，0套副本分片。也就是说当这一个分片宕机，意味着检索的不可用。PUT /index{ "settings": { "number_of_shards": 1, "number_of_replicas": 0 }}当每天的数据量随着日志文件的堆积，es中的数据变得越来越庞大，一个节点再也承受不了我们的流量。 我们需要添加一个节点，水平扩展来提升我们的负载。然而只有一个主分片的话，就算是新加入节点也不会自动平移到第二个节点上，解决方案只有重建索引；这就是事后应对方案了。所以我们在事前就应该作出预分配，这样来应对未来的调整，虽然在单节点一个索引多个分片 代理了存储的消耗还有检索的消耗，但是对于扩容有着天然的优势，如果我们在建立索引的时候预分配了2个主分片，这样呢当新加入节点的时候，就会把其中一个分片自动平移到另一个节点上。在 Elasticsearch 中新添加的索引默认被指定了五个主分片。 这意味着我们最多可以将那个索引分散到五个节点上，每个节点一个分片。 它具有很高的处理能力，还未等你去思考这一切就已经做到了！不过这里就提出了一个脑裂的问题，可能会出现多个小集群。这样数据完整性就无法得到保证。所以ES规定了当一个集群能够对外提供访问的前提是，可以提供访问的节点的数目超过集群总数的半数+1；discovery.zen.minium_master_nodes=6对于集群而言，是否是分片越多越好呢，这一点肯定不是越多越好，为什么讲呢，一个分片并不是没有代价的。首先一个分片的底层即为一个 Lucene 索引，会消耗一定文件句柄、内存、以及 CPU 运转。还有就是多分片来讲对于检索也是限制，需要扫描所有的分片。如何选择容量呢一个太少10000个有太多，需要多少分片呢？ 一般情况下这是一个无法回答的问题。因为实在有太多相关的因素了：你使用的硬件、文档的大小和复杂度、文档的索引分析方式、运行的查询类型、执行的聚合以及你的数据模型等等，说特么一堆废话，还得是根据实际的使用场景来进行计算基于你准备用于生产环境的硬件创建一个拥有单个节点的集群。创建一个和你准备用于生产环境相同配置和分析器的索引，只有一个主分片无副本分片。索引实际的文档（或者尽可能接近实际）。运行实际的查询和聚合（或者尽可能接近实际）这样就得到了单个分片的数据容量，用需要索引的数据总数加上一部分预期的增长，除以单个分片的容量，结果就是你需要的主分片个数，这是在所有节点机器配置以及网络环境一致的理想估算值。副本什么是副本，在分布式系统中，副本就是为了提神系统吞吐量和数据完整性上提出的一种产物，而且在es当中，这个副本策略是通过API动态设置的，然后集群内部平滑伸缩。如下图所示的集群中有3个节点一个索引具有3个主节点的和一套副本。PUT /blogs/_settings{ "number_of_replicas" : 2}这样集群对外提供检索能力的节点就伸缩到9个，在光主分片的效果上提神了3倍。在索引写入时，副本分片做着与主分片相同的工作。新文档首先被索引进主分片然后再同步到其它所有的副本分片。增加副本数并不会增加索引容量。在索引检索时，如果你的索引也如常见的那样是偏向查询使用的，那你可以通过增加副本的数目来提升查询性能，但也要为此 增加额外的硬件资源。主分片和副本分片如何交互写操作新建、索引和删除 请求都是 写 操作， 必须在主分片上面完成之后才能被复制到相关的副本分片。客户端向 Node 1 发送新建、索引或者删除请求。节点使用文档的 _id 确定文档属于分片 0 。请求会被转发到 Node 3，因为分片 0 的主分片目前被分配在 Node 3 上。Node 3 在主分片上面执行请求。如果成功了，它将请求并行转发到 Node 1 和 Node 2 的副本分片上。一旦所有的副本分片都报告成功, Node 3 将向Master节点报告成功，Master节点向客户端报告成功。在客户端收到成功响应时，文档变更已经在主分片和所有副本分片执行完成，变更是安全的。检索操作可以从主分片或者从其它任意副本分片检索文档，在处理读取请求时，Master在每次请求的时候都会通过轮询所有的副本分片来达到负载均衡。1、客户端向 Node 1 发送获取请求。2、节点使用文档的 _id 来确定文档属于分片 0 。分片 0 的副本分片存在于所有的三个节点上。 在这种情况下，它将请求转发到 Node 23、Node 2 将文档返回给 Node 1 ，然后将文档返回给客户端。

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新生代之前叙述了G1的分区和Rset，这一次来关注一下G1新生代在发生GC的主要处理方式。G1的新生代的分区个数受之前动态计算出得分区的大小影响，如果设置了(MaxNewSize和NewSize)。除以G1推断的分区大小，可以得到新生代的最大分区数和最小分区数。如果同时设置(MaxNewSize和N

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Rust 中的闭包（closure），也叫做 lambda 表达式 是这样式的|val| val + x。Java中的lambda 表达式 是这样的 x -> !x.equals("") 是一类输入和输出可以自动推导，而捕获周围作用域中变量必须声明的函数。