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1.es Դ?源码?
2.ElasticSearch客户端源码：RestClient初始化
3.ElasticSearch进阶：一文全览各种ES查询在Java中的实现
4.冲击波病毒反汇编源码
5.Elasticsearch7.8.0集成IK分词器改源码实现MySql5.7.2实现动态词库实时更新
6.ElasticSearch系列连载1. ES版本与开源简介

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       Eslint 实现原理详解

       Eslint 是一款流行的代码检查工具，它能够帮助开发者在编写代码的源码过程中发现并修复潜在的错误和不规范的代码风格。本文将深入探讨 Eslint 的源码实现原理，帮助你更好地理解其工作方式。源码

       Eslint 的源码核心是 Linter 类，它提供了主要的源码分时t副图指标源码 API，包括 SourceCode、源码Parser 和 Rule。源码SourceCode 代表抽象语法树（AST），源码Parser 是源码将源代码解析为 AST 的工具，Rule 则是源码用于检查和修复 AST 的规则。

       Linter 的源码主要功能在 verify 和 verifyAndFix 方法中实现。当调用 --fix 或者配置文件设置 fix: true 时，源码会执行 verifyAndFix，源码用于检查并修复代码。源码否则，执行 verify 进行代码检查。

       理解 Linter 的实现关键在于解析器（Parser）的选择与使用。默认使用 Eslint 自带的 espree，但也可以通过配置切换为其他解析器，如 @eslint/babel-parser 或 @typescript/eslint-parser。

       在解析器确定后，源代码被解析为 AST，然后通过 SourceCode 封装。接下来，通过调用 runRules 方法，使用注册的规则对 AST 进行检查。runRules 遍历 AST，触发相应的事件，规则监听这些事件以执行检查逻辑。

       规则注册与监听机制使得 Eslint 能够在遍历 AST 的过程中，执行各种检查任务。通过上下文（Context）传递信息，如 scope 和 settings，规则可以根据需要获取额外的细节。

       检查结果以 lintingProblems 形式呈现，包括问题的起始和结束位置，以及相应的修复建议。修复实现为字符串替换操作，针对 AST 的范围进行替换，以自动修复代码问题。

       此外，Eslint 支持预处理（Preprocess）和后处理（Postprocess），用于在检查前或后进行额外处理。整站源码搭建这些功能通过配置文件中的注释指令（Comment Directives）实现，允许开发者自定义过滤规则。

       为了在命令行环境下使用 Eslint，还引入了 CLIEngine 类，它负责解析命令行参数、文件读写等操作。最终，Eslint 提供了一个简洁的门面（EsLint 类），隐藏了不必要的细节，使得用户能够方便地使用 Eslint。

       总结，Eslint 的实现原理基于 AST 的代码检查和字符串替换实现自动修复。通过解析器、规则注册、事件监听、问题收集与修复，以及预处理与后处理，Eslint 提供了一个高效、灵活的代码检查框架。掌握这些原理有助于开发者更深入地理解 Eslint 的工作机制，从而更好地利用它提高代码质量和开发效率。

ElasticSearch客户端源码：RestClient初始化

       RestClient初始化详解

       在ElasticSearch 7.5.2版本中，推荐使用的客户端是RestHighLevelClient，它提供了丰富的API支持，包括同步和异步访问。然而，其底层的运作依赖于RestClient，后者是负载均衡、重试策略和集群发现等功能的基石。

       RestClient是基于Apache HttpClient，所有的HTTP请求都通过HttpClient处理，包括连接池管理和HTTP协议实现。尽管ES服务器端使用Netty处理客户端的请求，但客户端并未采用Netty封装。

       初始化RestClient时，会存储节点主机信息和安全认证实例。同步的performRequest方法可以阻塞等待直到响应或遇到异常，而异步的performRequestAsync则通过ResponseListener处理返回结果，支持取消请求，但仅能取消客户端层面的处理。

       请求参数配置方面，HttpClient支持常见的请求头和请求体设置，如Socket超时、游戏支付源码连接时间和加密等。请求头示例展示了HttpAsyncResponseConsumerFactory的内存管理，而请求体则可以使用JSON格式传递数据。

       节点选择和负载均衡是通过轮询策略实现的，可以自定义NodeSelector来指定请求目标。节点失败后，会根据之前失败的次数决定重试策略，失败状态会被标记，重试间隔逐步增加。

       在实际开发中，建议使用bulk API替代并行执行多个异步请求，以减少网络请求次数和带宽消耗。对于生产问题，理解Elasticsearch的负载均衡算法和故障恢复机制也至关重要。

ElasticSearch进阶：一文全览各种ES查询在Java中的实现

       积极面对生活，拒绝成为“积极废人”。

       来源：blog.csdn.net/mu_wind/a...

       本文将深入探讨ElasticSearch的查询，并整理了各种查询场景，具体如下：

       本文基于elasticsearch 7..2版本。自7.0版本以来，Elasticsearch经历了重大更新。自7.3版本开始，不再推荐使用TransportClient客户端，而是推荐使用Java High Level REST Client。以下是一些测试使用的数据示例：

       以Mysql中的部分测试数据为例，一行数据在ES中以一个文档的形式存在：{ "_index" : "person", "_type" : "_doc", "_id" : "4", "_score" : 1.0, "_source" : { "address" : "峨眉山", "modifyTime" : "-- ::", "createTime" : "-- ::", "sect" : "峨嵋派", "sex" : "男", "skill" : "降龙十八掌", "name" : "宋青书", "id" : 4, "power" : , "age" : } }。

       此外，本文对ES JavaAPI的相关体系进行了简单梳理，感兴趣的朋友可以自行研读源码。

冲击波病毒反汇编源码

       以下是改写后的文章片段：

       反汇编源码中，指令执行了and操作：esi,esi，然后sbb指令减小bh寄存器的值。接着（）执行了xor指令，将eax与4DC9DD3进行异或操作。

       中使用wait指令暂停程序，cli则关闭中断，然后（）将ebp设置为FFD。A处的cmps指令用于比较ds:[esi]和es:[edi]的字节。

       后续的指令涉及到指令的跳转、数据移动、寄存器操作，如inc、dec、centos源码阅读out、jpe、jnb等，它们执行了条件判断、内存操作和循环控制。例如，的jpe（跳跃到短地址AsmFun_v.）和B的loopd循环控制。

       源码的末尾，可以看到retn指令用于返回，还有一些未知命令和数据移动操作。整个代码段似乎是一个操作系统级的恶意代码，执行了一系列复杂的指令来实现特定功能。

       这段改写后的文章更加直观地描述了冲击波病毒反汇编源码中的一部分操作，展示了指令的执行流程和功能。

扩展资料

       冲击波，是一种不连续峰在介质中的传播，这个峰导致介质的压强、温度、密度等物理性质的跳跃式改变。通常指核爆炸时，爆炸中心压力急剧升高，使周围空气猛烈震荡而形成的波动。冲击波以超音速的速度从爆炸中心向周围冲击，具有很大的破坏力，是核爆炸重要的杀伤破坏因素之一。亦作爆炸波。也可以指指由超音速运动产生的强烈压缩气流。比喻义为使某种事物受到影响的强大力量而受到冲击。另有同名电脑病毒和**等。

Elasticsearch7.8.0集成IK分词器改源码实现MySql5.7.2实现动态词库实时更新

       本文旨在探讨 Elasticsearch 7.8.0 集成 IK 分词器的改源码实现，配合 MySQl 5.7.2 实现动态词库实时更新的方法。

       IK 分词器源码通过 URL 请求文件或接口实现热更新，无需重启 ES 实例。然而，这种方式并不稳定，因此，采用更为推荐的方案，即修改源码实现轮询查询数据库，以实现实时更新。

       在进行配置时，需下载 IK 分词器源码，并确保 maven 依赖与 ES 版本号相匹配。引入 MySQl 驱动后，vb usb源码开始对源码进行修改。

       首先，创建一个名为 HotDictReloadThread 的新类，用于执行远程词库热更新。接着，修改 Dictionary 类的 initial 方法，以创建并启动 HotDictReloadThread 实例，执行字典热更新操作。

       在 Dictionary 类中，找到 reLoadMainDict 方法，针对扩展词库维护的逻辑，新增代码加载 MySQl 词库。为此，需预先在数据库中创建一张表，用于维护扩展词和停用词。同时，在项目根路径的 config 目录下创建 jdbc-reload.properties 配置文件，用于数据库连接配置。

       通过 jdbc-reload.properties 文件加载数据库连接，执行扩展词 SQL，将结果集添加到扩展词库中。类似地，实现同步 MySQl 停用词的逻辑，确保代码的清晰性和可维护性。

       完成基础配置后，打包插件并将 MySQl 驱动 mysql-connector-java.jar 与插件一同发布。将插件置于 ES 的 plugins 目录下，并确保有相应的目录结构。启动 ES，查看日志输出，以验证词库更新功能的运行状态。

       在此过程中，可能遇到如 Column 'word' not found、Could not create connection to database server、no suitable driver found for jdbc:mysql://...、AccessControlException: access denied 等异常。通过调整 SQL 字段别名、确认驱动版本匹配、确保正确配置环境以及修改 Java 政策文件，这些问题均可得到解决。

       本文通过具体步骤和代码示例，详细介绍了 Elasticsearch 7.8.0 集成 IK 分词器，配合 MySQl 5.7.2 实现动态词库实时更新的完整流程。读者可根据本文指南，完成相关配置和代码修改，以实现高效且稳定的词库管理。

ElasticSearch系列连载1. ES版本与开源简介

       诞生背景

       现有的技术在数据的结构化和存储方面已经做的很好了，但是在硬盘上的原始数据并不能充分发挥数据的价值，尤其是当你需要基于这些数据做一些实时的决策时，就更容易出现使用上的困难。

       ES是一个 分布式，可扩展，实时 的搜索与数据分析引擎，能够有效解决在全文搜索 或者 结构化数据的实时分析问题。

       不只是大型企业，如Wikipedia，Guardian，Stack Overflow，GitHub在使用。它也可以在你的笔记本上运行，或者扩展到几百台服务器，服务数PB的数据。

       ES带来了革命，但是ES并没有使用或者创造革命性的技术：全文搜索，数据分析和分布式数据存储都是已经有的技术概念。 ES是通过将这三个独立的部分进行了巧妙地融合成了一个独立的、实时的应用程序，这才是ES带来的革命。

       目前，大多数数据库在从数据中提取可操作的知识方面都出奇地无能。虽然他们可以通过时间戳进行筛选或者提取特定的字段，但是它们不能轻松的进行全文搜索，进行同义词搜索以及对数据进行相关性排序。

       更重要的是，面对具有一定规模的数据，如果不对数据做大量的离线预处理、批处理，大多数数据库是无法提供实时服务的。

ES简介

       ES是在Apache Lucene之上开发的。

       Apache Lucene是一个开源，先进，性能强劲，功能强大的搜索引擎。但它只是一个库，不仅需要使用Java代码才能使用，而且还需要理解Lucene内部逻辑和结构，整体用起来十分复杂。

       虽然ES也是JAVA编写的，内部也是使用了Lucene来进行索引和搜索，但是通过十分科学的设计将Lucene的复杂性屏蔽在了ES强大且简单的RESTful API之后。

       当然，ES不只是Lucene和全文搜索，它还是：

       支持文档分布式存储的全字段实时搜索引擎

       支持实时数据分析的分布式引擎

       支持数百节点和PB级别的结构化与非结构化数据

       同时，支持RESTful API，支持命令行，支持多种语言的SDK，使用Apache 2开源协议(已经经过多次调整)。

       关于ES诞生的小故事：

在谈及当年接触 Lucene 并开发 Elasticsearch 的初衷的时候， Shay Banon 认为自己参与 Lucene 完全是一种偶然，当年他还是一个待业工程师，跟随自己的新婚妻子来到伦敦，妻子想在伦敦学习做一名厨师，而自己则想为妻子开发一个方便搜索菜谱的应用，所以才接触到 Lucene。直接使用 Lucene 构建搜索有很多问题，包含大量重复性的工作，所以 Shay Banon 便在 Lucene 的基础上不断地进行抽象，让 Java 程序嵌入搜索变得更容易，经过一段时间的打磨便诞生了他的第一个开源作品“Compass”，中文即“指南针”的意思。之后，他找到了一份面对高性能分布式开发环境的新工作，在工作中他渐渐发现越来越需要一个易用的、高性能、实时、分布式搜索服务，于是决定重写 Compass，将它从一个库打造成了一个独立的 server，并创建了开源项目。第一个公开版本出现在 年 2 月，在那之后 Elasticsearch 已经成为 Github 上最受欢迎的项目之一。关于ES的各个版本版本发布日期内容1.0.年2月日聚合分析、API、备份恢复等特性2.0.年月日存储压缩可配置、API语法升级等特性5.0.年月日使用Lucene 6.x、SDK、API升级、Text/Keyword、存储与性能大幅提升6.0.年月日排序、滚动升级、数据可靠、性能提升等特性7.0.年4月日使用Lucene 8.x、Security免费、Zen2、稳定性等特性8.0.年2月日Security默认启用、NLP支持、KNN、API升级、存储与性能提升ES开源协议历史开源背景

       Apache 2.0开源协议是最开放的协议之一：你可以修改源码将其整合到自己的产品中，并且选择不再继续开源。不像GPL等开源协议，它们会有禁止Copyleft的声明：如果使用了开源软件，你的软件也必须开源。

       由于Apache 2.0协议的开放性，可能你自己开发的开源软件会被你的对手使用反过来和你进行竞争。

冲突产生

       这个事情就发生在了ES上，亚马逊于 年基于 Elasticsearch 推出自己的服务，将其称为 Amazon Elasticsearch Service。随后双方发生了激烈的争议。

协议变更

       在年1月，Elastic 在官网发文称将对Elasticsearch和Kibana在许可证方面进行了重大的更改，决定将 Elasticsearch 和 Kibana 的开源协议由 Apache 2.0 变更为 SSPL 与 Elastic License，主要原因为了阻止云厂商的「白嫖」。

       之后，Amazon表示完全不能接受，ES随后发布了对应声明Amazon：完全不能接受 — 为什么我们必须变更 Elastic 许可协议

达成和解

       就在最近的年2月日，软件公司 Elastic 和亚马逊就一起商标侵权诉讼达成了和解。亚马逊开始从网站的各个页面以及其服务和相关项目名称中删除“Elasticsearch”一词，并由 Elastic 销售的 Elastic Cloud 取而代之。这是 Elastic 的一次重大胜利，该公司曾多次与亚马逊发生冲突。

       “现在 AWS 和 AWS Marketplace 上唯一的 Elasticsearch 服务是 Elastic Cloud，我们认为这是消除市场混乱的重要一步。只有一个 Elasticsearch，而且它只来自 Elastic。”Elastic 创始人兼首席技术官 Shay Banon 说。亚马逊之前还将 Amazon Elasticsearch Service 重命名为 Amazon OpenSearch Service。从现在开始，如果你在 AWS、Azure、Google Cloud 中看到“Elasticsearch”，就会知道它肯定来自 Elastic。

ES开源状态总结

       从Elastic 7.版本开始，Elastic 将把 Apache 2.0 授权的 Elasticsearch 和 Kibana代码转为SSPL和Elastic License的双重授权，让用户可以选择使用哪个授权。SSPL是MongoDB创建的一个源码可用的许可证，以体现开源的原则，同时提供保护，防止公有云提供商将开源产品作为服务提供而不回馈。SSPL允许自由和不受限制的使用和修改，但如果你把产品作为服务提供给别人，你也必须在SSPL下公开发布任何修改以及管理层的源代码。

       关注持续更新：下一节 - ElasticSearch系列连载2. 如何本地安装与调试ES

原文：/post/

ElasticSearch源码：Shard Allocation与Rebalance(1)

       ElasticSearch源码版本 7.5.2

       遇到ES中未分配分片的情况时，特别是在大型集群中，处理起来会比较复杂。Master节点负责分片分配，通过调用allocationService.reroute方法执行分片分配，这是关键步骤。

       在分布式系统中，诸如Kafka和ElasticSearch，平衡集群内的数据和分片分配是至关重要的。Kafka的leader replica负责数据读写，而ElasticSearch的主分片负责写入，副分片承担读取。如果集群内节点间的负载不平衡，会严重降低系统的健壮性和性能。主分片和副分片集中在某个节点的情况，一旦该节点异常，分布式系统的高可用性将不复存在。因此，分片的再平衡（rebalance）是必要的。

       分片分配（Shard Allocation）是指将一个分片指定给集群中某个节点的过程。这一决策由主节点完成，涉及决定哪个分片分配到哪个节点，以及哪个分片为主分片或副分片。

       分片分配（Shard Allocation）

       重要参数包括：cluster.routing.allocation.enable，该参数可以动态调整，控制分片的恢复和分配。重新启动节点时，此设置不会影响本地主分片的恢复。如果重新启动的节点具有未分配的主分片副本，则会立即恢复该主分片。

       触发条件

       分片分配的触发条件通常与集群状态有关，具体细节在后续段落中展开。

       分片再平衡（Shard Rebalance）

       重要参数包括：cluster.routing.rebalance.enable，用于控制整个集群的分片再平衡。再平衡的触发条件与集群分片数的变化有关，操作需要在业务低峰期进行，以减少对集群的影响。

       再平衡策略的触发条件主要由以下几个参数控制：

       定义分配在节点的分片数的因子阈值。

       定义分配在节点某个索引的分片数的因子阈值。

       超出这个阈值时就会重新分配分片。

       从逻辑角度和磁盘存储角度考虑，再平衡可确保集群中每个节点的分片数均衡，避免单节点负担过重。同时，确保索引的分片均匀分布，避免集中在某一分片。

       再平衡决策

       再平衡决策涉及两个关键组件：分配器（allocator）和决策者（deciders）。

       分配器负责寻找最优节点进行分片分配，通过将拥有分片数量最少的节点列表按分片数量递增排序。对于新建索引，分配器的目标是以均衡方式将新索引的分片分配给集群节点。

       决策者依次遍历分配器提供的节点列表，判断是否分配分片，考虑分配过滤规则和是否超过节点磁盘容量阈值等因素。

       手动执行再平衡

       客户端可以通过发起POST请求到/_cluster/reroute来执行再平衡操作。此操作在服务端解析为两个命令，分别对应分片移动和副本分配。

       内部模块执行再平衡

       ES内部在触发分片分配时会调用AllocationService的reroute方法来执行再平衡。

       总结

       无论是手动执行再平衡命令还是ES内部自动执行，最终都会调用reroute方法来实现分片的再平衡。再平衡操作涉及两种主要分配器（GatewayAllocator和ShardsAllocator），每种分配器都有不同的实现策略，以优化分配过程。决策者（Deciders）在再平衡过程中起关键作用，确保决策符合集群状态和性能要求。再平衡策略和决策机制确保了ElasticSearch集群的高效和稳定运行。