目录前言关系梳理段（segment）提交不可变性近实时搜索RefreshFlushTranslog完整流程合并段前言了解分片的基本原理，对Elasticsearch性能调优有帮助。关系梳理ES底层使用的是Lucene库，ES的分片（shard）是Lucene的索引，ES的索引是分片的集合，Lucene的索引是由多个段（segment）组成。段（segment）Per-segmentsearch，也即按段搜索，是Lucene中的概念。每个段本身就是一个倒排索引，Lucene中的索引除了表示段的集合外，还增加了提交点的概念，一个提交点就是一个列出了所有已知段的文件。Per-segmentsearc

随着分布式数据库日渐成熟，在推广使用上开始步入深水区。在这一过程中，对企业的架构、运维、开发都带来不小的冲击，如何快速掌握这一新技术，尽快落地成为大家关注的焦点。本文从开发者的视角出发，讨论使用分布式数据库所面临的难点之一：数据分片策略，这也是阻碍很多企业上到分布式数据库的核心问题。1.数据分片策略是什么分布式数据库的核心能力之一，就是通过数据分片存储，来承载更大的数据规模和计算负载。数据分片，是把数据库横向扩展到多个物理节点上的一种分布式技术。可以理解为将表数据按照特定的分片规则水平切分成若干片段(shard)，使这些数据片段分布在不同物理节点上。数据分片从大类可分为垂直分片和水平分片，前者

参考：ElasticSearch——详细介绍集群节点定义、索引与分片的关系，以及分片与副本集群一个运行中的Elasticsearch实例称为一个节点，而集群是由一个或者多个拥有相同cluster.name配置的节点组成，它们共同承担数据和负载的压力。当有节点加入集群中或者从集群中移除节点时，集群将会重新平均分布所有的数据。主节点主节点负责集群层面的相关操作，管理集群变更。通过配置node.master:true(默认)使节点具有被选举为Master的资格。主节点是全局唯一的，将从有资格成为Master的节点中进行选举。主节点也可以作为数据节点，但尽可能做少量的工作，因此生产环境应尽量分离主节点

Nginx学习：安全链接、范围分片以及请求分流模块又迎来新的模块了，今天的内容不多，但我们都进行了详细的测试，所以可能看起来会多一点哦。这三个模块之前也从来都没用过，但是通过学习之后发现，貌似还都挺有用。当然，还是要根据具体业务情况来看，如果你的业务中有用到，那么就可以尝试一下哦。安全链接是实现请求URL的验证模块，通过签名密钥来判断请求是否可以返回相应的数据。范围分片一般用于分段下载，主要用于代理时请求后端的Range头的设置。最后的请求分流不太好说清楚，咱们到文章中详细再说明吧。今天的内容大部分可以在http、server、location下配置，仅有两个只能在http或location下

本文使用springboot结合minio文件服务做的大文件分片上传，思路：①：初始化文件调用后端接口，后端再调用minio把文件分片成几份，生成每个分片的minio上传url②：把提起分片好的文件依次调用上一把返回的url③：调用合并分片文件接口，完成上传PS：文件并未经过后端服务器，而是直接上传到minio文件服务的文章目录第一步：pom引入minio第二步：配置minio第三步：自定义minio客户端与工具类1.自定义客户端2.封装minio配置3.上传工具类4.service5.service实现6.接口控制器第四步：文件切片第五步：示例截图第一步：pom引入minio!--minio

UDP分片与丢包，UDP真的比TCP高效吗？UDP（用户数据报协议）和TCP（传输控制协议）在很多方面都有显著的区别。总体来说，TCP更适合需要可靠传输的应用，例如网页浏览、电子邮件等，而UDP则更适合对速度有高要求，但对数据完整性要求较低的应用，例如实时视频流或游戏。在多数网络环境下，TCP比UDP更高效，主要原因如下：TCP的可靠性和顺序性：TCP提供可靠的数据传输，通过握手、确认机制和重传机制来保证数据的完整性和顺序。相反，UDP是无连接的协议，不保证数据的可靠性和顺序。TCP的流量控制和拥塞控制：TCP具有复杂的流量控制和拥塞控制机制，可以根据网络状况动态调整数据传输的速率，以防止网络

目录4-1MongoDB复制集&分片第一关：MongoDB架构复制集分片复制集与分片的区别：第二关：MongoDB复制集搭建配置文件设置1、数据存放位置；2、日志文件；3、配置文件4、配置文件启动命令（在命令行中输入）：配置主从节点1、进入端口号为27018的进行配置，连接数据库：2、选择数据库admin；3、输入配置要求如下：4、使用rs.initiate（config）进行初始化：5、使用rs.status()查看状态。验证复制集同步1、连接主数据库：2、连接从数据库：切换Primary节点到指定的节点1、先进入主节点中进行操作：2、查看目前的节点状态：编程测试代码：第三关：配置文件设置c

Sharding（分片）是一种将数据和负载分布到多个独立的数据库实例的技术。这种方法通过将原始数据集分割为分片来利用水平可扩展性，然后将这些分片分布到多个数据库实例中。1*yg3PV8O2RO4YegyiYeiItA.png但是，尽管"分布"一词出现在分片的定义中，但分片数据库并不是分布式数据库。分片解决方案每个分片解决方案在其架构中都有一个关键组件。该组件可以有各种名称，包括协调器、路由器或导演：1*kp39_8mQ0E9bIO0Lw3PGFw.png协调器是唯一一个知道数据分布的组件。它将客户端请求映射到特定的分片，然后转发到相应的数据库实例。这就是为什么客户端必须始终通过协调器路由其请求

开发环境：基于若依开源框架的前后端分离版本的实践，后端java的springboot，前端若依的vue2，做一个分片上传视频并分段播放的功能，因为是小项目，并没有专门准备文件服务器和CDN服务，后端也是套用的若依的上传功能实现思路：前端根据视频文件计算出文件md5值前端按照指定大小截取视频，执行分片上传（可优化，先使用文件MD5检查文件是否已上传）后端实现接收分片的接口，当已上传分片数等于总分片数时执行合并分片，得到原视频文件后端使用ffmpeg按照时间进行视频分割，切割时间根据视频清晰度不同而不同，得到m3u8文件和ts文件列表后端保存视频信息和文件实际保存地址，并提供查询接口前端使用流播放

MongoDB分片策略MongoDB分片功能可以在多个服务器上分散存储数据集，实现水平扩展。本文档将介绍MongoDB的分片策略以及如何设置分片环境。目录分片概述分片结构分片策略部署分片集群分片原理及其使用场景分片键选择与分片策略优化分片数据库的操作和管理1.分片概述分片是将一个数据集划分为多个部分（分片）并分布在不同服务器上，通过将数据分布在多个服务器上的策略，以实现水平扩展。分片解决了数据量大、单个节点无法承载的问题。在分片架构中，数据被分成多个片段（shard），每个片段存储在一个独立的服务器或服务器集群上。通过将数据分布在多个服务器上，可以在多个节点（分片）上分散读写负载，提供更大规模