文章

本文深入探讨了 Elasticsearch 在大数据量和多索引场景下，传统 from/size 分页方式导致查询性能极差的问题，并成功将其查询耗时从 10 分钟降低到秒级。作者从深分页缺陷、数据范围过大、多索引通配符查询以及双字段排序开销等多个角度，详尽剖析了性能瓶颈的根源。针对这些问题，文章提出并实施了四大优化策略：通过调整返回数据量和查询时间范围进行初步优化，进而采用 search_after 彻底解决深分页问题，并利用索引别名机制优化多索引查询。文中提供了详细的 DSL 示例和实现步骤，清晰展示了如何实现性能的显著提升。文章不仅解决了实际痛点，还提供了实用的最佳实践建议，对处理 Elasticsearch 性能问题的技术人员具有极高的参考价值。

本文以一次双十一大促的惨痛经历为引子，深入探讨了高质量日志对于软件开发和故障排查的重要性，并将日志编写比作医生写病历。文章详细介绍了 10 条打印优质日志的“军规”，包括：统一日志格式以方便问题定位；异常日志必须带堆栈信息以避免“吃掉”异常；合理设置日志级别以区分不同严重程度的事件；打印完整参数以提供足够的上下文信息；对敏感数据进行脱敏处理以保护用户隐私；采用异步日志写入以避免高并发下的 IO 阻塞；通过链路追踪实现跨服务日志关联；提供动态调整日志级别的能力以方便线上调试；采用结构化存储日志以提高查询效率；以及通过 ELK 等方案实现日志的智能监控和告警。文章通过正反例对比、代码示例和流程图，清晰地展示了每条军规的实践方法和价值，最后总结了研发人员在日志管理上的三大境界，强调了日志在故障排查中的核心作用。

文章深入探讨了在大多数 Web 应用场景中，SQLite 如何超越 MySQL 的性能表现。作者通过对比两者的架构差异，特别是网络开销和单文件设计，揭示了 SQLite 在本地、读密集型工作负载下的巨大优势，其查询速度可达 MySQL 的 20 倍。文章还通过具体查询示例和实际应用场景分析，论证了 90%的应用程序更适合使用 SQLite。同时，文章也客观指出了 MySQL 在高并发写入、多服务器部署等场景的优势。最后，作者强调了 SQLite 在部署上的极大简便性及其近年来的技术进步（如 WAL、JSONB 支持），并给出了从 MySQL 迁移到 SQLite 的实用方案，鼓励开发者重新审视数据库选型，避免不必要的复杂性。

文章从当前 CMDB 模型面临的深度不足、无应用视角、动态性差、场景过度设计、技术限制和欠缺 IT 架构思考力等六大问题入手，指出传统 CMDB 的不足。进而提出新一代 CMDB 应具备新思维、新方法、新模型和新技术，并强调其应能支撑 ITPM。文章详细阐述了两层 CMDB（基础资源层和应用资源层）的建设原则，特别是应用 CMDB 应以应用生命周期管理为核心。最后，提出了 IaaS、PaaS 和应用层的结构化资源模型框架，并以一个真实应用架构为例，展示了如何通过新模型构建完整的应用系统视图。文章呼吁突破传统关系型数据库的限制，采用结构化模型定义方法，为 CMDB 的未来发展指明了方向。