ES使用Completion Suggest 做关键字自动补全时，实际应用中搜索性能更加高效，建议多开一个子字段，如下示例，假设要根据title字段做关键字自动补全，不要改原字段的类型，多开一个子字段title.suggest，类型设置为completion，然后之后的suggest针对title.suggest字段做操作
搜素关键字自动补全(suggest)，分词全文搜索 系统初始化，ElasticSearch ES 创建索引（EsIndexTest.createIndexTest） 模拟后台管理员，在添加文章时，将要检查的字段内容，同步到ES中（EsIndexTest.addArticleTest） 模拟用户搜索，在搜索框中查关键词“人工”（EsIndexTest.earchTest）
Java SpringBoot 通过javax.validation.constraints下的注解，实现入参数据自动验证 如果碰到 `@NotEmpty` 否则不生效，注意看下 `@RequestBody` 前面是否加上了`@Valid`
strimzi是个CNCF项目，功能是用于在kubernetes环境下部署和配置kafka，并提供了丰富的扩展功能，《strimzi实战》是欣宸新的系列原创，旨在与大家一起通过实战学习和掌握strimzi，并且深入源码
快速部署strimzi，然后体验基本功能：发送和接收消息
金融社区优惠文章是基于京东商城优惠商品批量化自动生成的，每日通过不同的渠道获取到待生成的SKU列表，并根据条件生成优惠文章。 但是，生成优惠文章之后续衍生问题：该商品无优惠了，对应文章需要做取消推荐或下架处理，怎样能更快的知道该商品无优惠了呢？
云计算被定义为计算资源的共享池，已经在不同的应用领域广泛部署和使用。在云计算中，数据治理在提高整体性能和确保数据安全方面发挥着至关重要的作用。本研究从管理和技术应用两方面探讨如何实现云数据治理中的数据
竞速榜是大促期间各采销群提供的基于京东实时销售数据的排行榜，同样应对大促流量洪峰场景，通过榜单撬动品牌在京东增加资源投入。竞速榜基于用户配置规则进行实时数据计算，榜单排名在大促期间实时变化，相关排名数据在微博、朋友圈广泛传播，相关计算以及排名的准确性至关重要。
在实际开发过程中，我们可能会遇到并发写文件的场景，如果处理不当很可能出现文件内容乱序问题。下面我们通过一个示例程序描述这一过程并给出解决该问题的方法。
> ringbuffer因为它能复用缓冲空间，通常用于网络通信连接的读写，虽然市面上已经有了go写的诸多版本的ringbuffer组件，虽然诸多版本，实现ringbuffer的核心逻辑却是不变的。但发现其内部提供的方法并不能满足我当下的需求，所以还是自己造一个吧。 源码已经上传到github ```
> 大家好，我是蓝胖子，做开发的同学应该经常听到过负载均衡的概念，今天我们就来实现一个乞丐版的四层负载均衡，并用它对mysql进行负载均衡测试，通过本篇你可以了解到零拷贝的应用，四层负载均衡的本质以及实践。 本文代码已经上传到github ```shell https://github.com/Ho
远程过程调用（RPC），比较朴素的说法就是，从某台机器调用另一台机器的一段代码，并获取返回结果。 实现了rpc的通信过程，完成度比较高。 针对大流量的服务端还有优化空间，比如NIO的使用来管理长连接会更加有效。
《MongoDB实战》笔记 第一章 为现代Web而生的数据库 特性 mongodb适合做水平扩展的数据库。 mongodb把文档组织成集合，无schema。 索引 mongodb的二级索引是B树实现。 每个集合最多可以创建64个索引， 副本集 mongodb通过副本集（replication set
本文分享自华为云社区《【安全攻防】深入浅出实战系列专题-XXE攻击》，作者： MDKing。 1 基本概念 XML基础：XML 指可扩展标记语言（Extensible Markup Language)，是一种与HTML类似的纯文本的标记语言，设计宗旨是为了传输数据，而非显示数据。是W3C的推荐标准。
最近公司又来一批小伙伴，对git的使用非常陌生，我就安排给大家讲了下git的基本使用，今天也总结下发到博客园上和大家分享 一、git安装 由于公司都是用windows，本屌丝也是用windows，所有这里就只讲windows的安装 windows的安装非常简单 1、下载git：https://git
百分比堆叠式柱状图是一种特殊的柱状图，它的每根柱子是等长的，总额为100%。柱子内部被分割为多个部分，高度由该部分占总体的百分比决定。 百分比堆叠式柱状图不显示数据的“绝对数值”，而是显示“相对比例”。但同时，它也仍然具有柱状图的固有功能，即“比较”——我们可以通过比较多个柱子的构成，分析数值之间的
结合我们的生产需求，本次详细整理了最新版本 MonogoDB 7.0 集群的规划及部署过程，具有较大的参考价值，基本可照搬使用。 适应数据规模为T级的场景，由于设计了分片支撑，后续如有大数据量需求，可分片横向扩展。 ■■■ 分片集群规划 ■ Configure hostname、hosts file
堆叠柱状图，是一种用来分解整体、比较各部分的图。与柱状图类似，堆叠柱状图常被用于比较不同类别的数值。而且，它的每一类数值内部，又被划分为多个子类别，这些子类别一般用不同的颜色来指代。 柱状图帮助我们观察“总量”，堆叠柱状图则可以同时反映“总量”与“结构”。也就是说，堆叠柱状图不仅可以反映总量是多少？
前言 C# 编码规范中，类和属性都是大写驼峰命名风格（PascalCase / UpperCamelCase），而在数据库中我们往往使用小写蛇形命名（snake_case），在默认情况下，EFCore会把原始的类名和属性名直接映射到数据库，这不符合数据库的命名规范。 为了符合命名规范，而且也为了看起
首先说一下这个3节点MongoDB集群各个维度的数据规模： 1、dataSize: 1.9T 2、storageSize: 600G 3、全量备份-加压缩开关：186G，耗时 8h 4、全量备份-不加压缩开关：1.8T，耗时 4h27m 具体导出的语法比较简单，此处不再赘述，本文重点描述导入的优化过
