最近一年多开始“搞”ES(ElasticSearch)，遇到了很多“坑”，希望和大家也一起分享下，由于接触时间不长，如有问题麻烦联系我及时指出。本公众号后续将改名为“Redis&ElasticSearch开发运维实战”ElasticSearch除了在日志场景（监控、数据分析、debug）等场景大量使用以外，最近一年多在很多核心上的线上业务（譬如电商业务）大量使用，目前接近了5000个节点，目前在db-ranking（2020-11-24日），ElasticSearch在search-engine中常年第一：对于MySQL、Redis这类存储缓存许多开发同学多有很强的最佳实践，但对于ElasticSearch的使用经验相对模式。我个人经验是ElasticSearch非常便于开发（譬如支持dynamic

现在诚招ElasticSearch资深研发工程师，待遇福利优厚：基础16薪（以及期权）、三餐免费、下午茶、免费健身房、租房补贴、双倍加班费。

killer机制是指Linux操作系统发现可用内存不足时，强制杀死一些用户进程（非内核进程），来保证系统有足够的可用内存进行分配。从下表中可以看出，swappiness参数在Linux

注：KCC是公司Redis、Memcached、ElasticSearch、Pika管控平台，目前管理70w+Cache实例，3000+ElasticSearch实例的智能化运维。

yes)，就会存在阻塞Redis的可能性，而且这个过期删除不会从主节点的慢查询发现（因为这个删除不是客户端产生的，是内部循环事件，可以从latency命令中获取或者从slave节点慢查询发现）。

去年我写过一个《阿里云Redis开发规范》，在网上转载很多，但其实说心里话，我并不认为写的多好，受制一些客观因素和篇幅，有些不够细致和深入，所以想在公众号里详细解析下，希望对大家有帮助。