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本文是性能问题分析排查思路的展开内容之一，主要分为日志1期，机器4期、环境2期共7篇系列文章，本期是第一篇，讲日志的分析方法和经验。 系列文章传送门： 一图梳理性能问题分析排查思路（大数据版）

指定ID写入对性能的负面影响随着数据量增长而增大。数据显示在5000万级别性能已损失了63%。 这是虚拟机环境的模拟，具体计算指定ID对性能的影响是复杂的，因为它取决于上述多个因素以及你的软硬件环境

由于使用官方性能压测工具esrally并不能随心所欲地控制创建索引的内容、索引的结构和数据量，无法创建指定的测试数据集，或者直接投入生产使用。使用java或者spark则需编译使用，修改麻烦.....

性能相关问题及疑难杂症的摸排定位，技术人员不怕bug，怕的是有问题现象却找不到原因。性能问题往往就是没有变更、没有警告、没有报错的三无问题，本文即是一个性能问题的检查单式的性能问题分析方法（总体版）

索引拆分（split）操作虽然简单快捷，但是基于少量示例数据的测试还是无法还原事情的全貌。 使用自带的demo数据，仅仅几兆的大小完全看不出什么问题来，因此索引分片的拆分几乎是在瞬间就完成了，来不及

在 Elasticsearch（ES）中，随着数据量的增长，对索引进行扩展或调整分片设置可以通过以下三种方案实现： 写在前面的话 Elasticsearch 的设计原则之一是不可变性：一旦数据被写入，

ES的索引扩增操作指南 导言 众所周知，在Elasticsearch中，一旦索引的分片数（shard count）在创建索引时设定，就不能直接修改。这是因为ES的设计原则之一是不可变性：一旦数据被写入

GC日志在线分析神器 导言 Java虚拟机（JVM）的垃圾回收（GC）不仅关系到内存资源的有效管理，

介绍CPU技术的发展，包括最近几十年CPU性能提升和半导体工艺发展，当前技术发展方向。帮助软件开发者理解CPU指令集和组成运行原理、CPU性能提升的现状和瓶颈、CPU技术发展方向