当前位置：首页 > article >正文

大数据新视界 --大数据大厂之探索ES：大数据时代的高效搜索引擎实战攻略

article 2024/11/12 23:12:03

💖💖💖亲爱的朋友们，热烈欢迎你们来到 青云交的博客！能与你们在此邂逅，我满心欢喜，深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代，我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而 我的博客，正是这样一个温暖美好的所在。在这里，你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识，还可以毫无拘束地畅所欲言，尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来，愿我们能在这片小小的天地里共同成长，共同进步。💖💖💖

在这里插入图片描述

本博客的精华专栏：

大数据新视界专栏系列：聚焦大数据，展技术应用，推动进步拓展新视野。
Java 大厂面试专栏系列：提供大厂面试的相关技巧和经验，助力求职。
Python 魅力之旅：探索数据与智能的奥秘专栏系列：走进 Python 的精彩天地，感受数据处理与智能应用的独特魅力。
Java 性能优化传奇之旅：铸就编程巅峰之路：如一把神奇钥匙，深度开启 JVM 等关键领域之门。丰富案例似璀璨繁星，引领你踏上编程巅峰的壮丽征程。
Java 虚拟机（JVM）专栏系列：深入剖析 JVM 的工作原理和优化方法。
Java 技术栈专栏系列：全面涵盖 Java 相关的各种技术。
Java 学习路线专栏系列：为不同阶段的学习者规划清晰的学习路径。
JVM万亿性能密码：在数字世界的浩瀚星海中，JVM 如神秘宝藏，其万亿性能密码即将开启奇幻之旅。
AI（人工智能）专栏系列：紧跟科技潮流，介绍人工智能的应用和发展趋势。
数据库核心宝典：构建强大数据体系专栏系列：专栏涵盖关系与非关系数据库及相关技术，助力构建强大数据体系。
工具秘籍专栏系列：工具助力，开发如有神。
       展望未来，我将持续深入钻研前沿技术，及时推出如人工智能和大数据等相关专题内容。同时，我会努力打造更加活跃的社区氛围，举办技术挑战活动和代码分享会，激发大家的学习热情与创造力。我也会加强与读者的互动，依据大家的反馈不断优化博客的内容和功能。此外，我还会积极拓展合作渠道，与优秀的博主和技术机构携手合作，为大家带来更为丰富的学习资源和机会。
       我热切期待能与你们一同在这个小小的网络世界里探索、学习、成长。你们的每一次点赞、关注、评论、打赏和订阅专栏，都是对我最大的支持。让我们一起在知识的海洋中尽情遨游，共同打造一个充满活力与智慧的博客社区。✨✨✨
       衷心地感谢每一位为我点赞、给予关注、留下真诚留言以及慷慨打赏的朋友，还有那些满怀热忱订阅我专栏的坚定支持者。你们的每一次互动，都犹如强劲的动力，推动着我不断向前迈进。倘若大家对更多精彩内容充满期待，欢迎加入【青云交社区】或加微信：【QingYunJiao】【备注：分享交流】。让我们携手并肩，一同踏上知识的广袤天地，去尽情探索。此刻，请立即访问我的主页吧，那里有更多的惊喜在等待着你。相信通过我们齐心协力的共同努力，这里必将化身为一座知识的璀璨宝库，吸引更多热爱学习、渴望进步的伙伴们纷纷加入，共同开启这一趟意义非凡的探索之旅，驶向知识的浩瀚海洋。让我们众志成城，在未来必定能够汇聚更多志同道合之人，携手共创知识领域的辉煌篇章

大数据新视界 --大数据大厂之探索 ES：大数据时代的高效搜索引擎实战攻略

引言：
正文：
- 一、ES 的强大功能
- - 1.1 高效搜索性能
  - 1.2 灵活数据分析
  - 1.3 卓越可扩展性
- 二、ES 在大数据中的应用场景
- - 2.1 电商平台商品搜索
  - 2.2 新闻媒体内容搜索
  - 2.3 企业内部知识库搜索
  - 2.4 日志分析与监控
- 三、ES 的实战攻略
- - 3.1 数据建模
  - 3.2 索引优化
  - 3.3 查询优化
结束语：

引言：

在当今大数据如洪流般汹涌的时代，数据的增长速度令人惊叹。据统计，全球数据量每两年就会翻一番，企业和开发者面临着前所未有的搜索挑战。正如在昨日文章《大数据新视界 – 大数据大厂之数据驱动决策：如何利用大数据提升企业竞争力》中所提到的，大数据蕴含着无尽机遇与挑战。而在众多大数据技术中，Redis 在缓存与分布式系统中发挥着重要作用，如昨日文章《大数据新视界 – 大数据大厂之 Redis 在缓存与分布式系统中的神奇应用》所示。此时，Elasticsearch（ES）恰似一艘坚固的航船，在这茫茫的数据海洋中为我们开辟出高效搜索的航道。它以强大的搜索功能、灵活的数据分析能力和卓越的可扩展性，成为了大数据时代高效搜索引擎的中流砥柱。本文将深入探索 ES，为大家呈现大数据时代的高效搜索引擎实战攻略。
在这里插入图片描述

正文：

大数据的时代背景下，数据的体量庞大且种类繁多。传统的搜索方式在面对如此海量的数据时，往往显得力不从心。而 ES 的出现，为解决这一难题带来了新的希望。

一、ES 的强大功能

1.1 高效搜索性能

ES 基于先进的倒排索引技术，这一技术犹如一把神奇的钥匙，能够快速打开数据宝库的大门。倒排索引将文本内容分解为一个个独立的词语，并记录每个词语在哪些文档中出现过。当用户进行搜索时，ES 可以迅速定位到包含关键词的文档，从而实现毫秒级的搜索速度。例如，在大型电商平台中，用户输入关键词后，ES 能够在毫秒级的时间内返回相关商品。比如用户搜索 “红色连衣裙”，ES 会迅速从海量商品数据中找出标题、描述或标签中包含这些关键词的商品。

以下是一个 ES 的搜索功能的Java代码示例：

import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse;
import org.elasticsearch.client.transport.TransportClient;
import org.elasticsearch.common.settings.Settings;
import org.elasticsearch.common.transport.TransportAddress;
import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders;
import org.elasticsearch.transport.client.PreBuiltTransportClient;

import java.net.InetAddress;

public class ElasticsearchExample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 创建客户端连接
        Settings settings = Settings.builder()
               .put("cluster.name", "your_cluster_name")
               .build();
        TransportClient client = new PreBuiltTransportClient(settings)
               .addTransportAddress(new TransportAddress(InetAddress.getByName("localhost"), 9300));

        // 执行搜索
        SearchResponse response = client.prepareSearch("your_index_name")
               .setQuery(QueryBuilders.matchQuery("field_name", "search_keyword"))
               .get();

        // 输出搜索结果
        System.out.println("搜索结果数量：" + response.getHits().getTotalHits());
        for (int i = 0; i < response.getHits().getHits().length; i++) {
            System.out.println(response.getHits().getAt(i).getSourceAsString());
        }

        // 关闭客户端连接
        client.close();
    }
}

1.2 灵活数据分析

ES 不仅是一个强大的搜索引擎，还是一个出色的数据分析工具。它支持多种数据分析操作，如聚合、过滤、排序等。

聚合分析可以让用户对数据进行统计和汇总。例如，在电商平台上，商家可以通过 ES 的聚合功能了解不同品类商品的销售情况，以便更好地调整库存和营销策略。过滤分析则可以帮助用户快速筛选出符合特定条件的数据。比如在新闻媒体网站中，用户可以通过过滤功能只查看特定时间段内的新闻文章。排序功能可以根据用户的需求对搜索结果进行个性化排序。比如在企业内部知识库搜索中，可以根据文档的重要性或更新时间进行排序。

以下是一个使用 Java 进行聚合分析的示例代码：

import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse;
import org.elasticsearch.client.transport.TransportClient;
import org.elasticsearch.common.settings.Settings;
import org.elasticsearch.common.transport.TransportAddress;
import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders;
import org.elasticsearch.search.aggregations.AggregationBuilders;
import org.elasticsearch.search.aggregations.bucket.terms.Terms;
import org.elasticsearch.transport.client.PreBuiltTransportClient;

import java.net.InetAddress;

public class ElasticsearchAggregationExample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 创建客户端连接
        Settings settings = Settings.builder()
               .put("cluster.name", "your_cluster_name")
               .build();
        TransportClient client = new PreBuiltTransportClient(settings)
               .addTransportAddress(new TransportAddress(InetAddress.getByName("localhost"), 9300));

        // 执行聚合搜索
        SearchResponse response = client.prepareSearch("your_index_name")
               .setQuery(QueryBuilders.matchAllQuery())
               .addAggregation(AggregationBuilders.terms("category_aggregation").field("category_field"))
               .get();

        // 获取聚合结果
        Terms categoryAggregation = response.getAggregations().get("category_aggregation");
        for (Terms.Bucket bucket : categoryAggregation.getBuckets()) {
            System.out.println("Category: " + bucket.getKey() + ", Count: " + bucket.getDocCount());
        }

        // 关闭客户端连接
        client.close();
    }
}

1.3 卓越可扩展性

ES 具有强大的可扩展性，可以轻松应对不断增长的数据量和用户需求。它的分布式架构使得数据可以分布在多个节点上，提高了系统的可靠性和性能。当数据量增加时，只需简单地增加节点即可实现系统的扩展。

例如，一家快速发展的电商企业，随着业务的不断扩张，商品数据和用户搜索量不断增加。通过使用 ES 的分布式架构，企业可以轻松地增加节点来处理更多的数据和搜索请求，确保系统始终保持高效运行。

二、ES 在大数据中的应用场景

2.1 电商平台商品搜索

在一个大型电商平台中，商品数量众多，用户需要能够快速找到符合自己需求的商品。通过使用 ES，可以实现快速搜索、智能排序和属性过滤。用户输入关键词后，ES 迅速返回相关商品，还能根据用户的搜索历史和行为数据进行个性化排序。同时，用户可以通过选择商品的属性，如颜色、尺寸、价格范围等，进一步缩小搜索结果。

此外，ES 还可以在电商领域的商品推荐和库存管理方面发挥重要作用。通过分析用户的搜索和购买历史，ES 可以为用户提供个性化的商品推荐，提高用户的购买转化率。在库存管理方面，ES 可以实时监控库存变化，当库存不足时及时提醒商家补货。

2.2 新闻媒体内容搜索

对于新闻媒体网站，ES 可以帮助用户快速找到感兴趣的新闻文章。实现全文搜索，用户输入关键词对新闻文章的标题、正文、作者等进行全面搜索。还能按分类搜索，方便用户快速找到特定领域的新闻。此外，根据用户的搜索趋势和热门话题，在搜索页面展示热门搜索关键词，引导用户发现更多感兴趣的内容。

ES 还可以帮助媒体进行内容管理和个性化推送。通过对新闻文章的分类和标签化，媒体可以更好地组织和管理内容。同时，根据用户的兴趣偏好，ES 可以为用户推送个性化的新闻内容，提高用户的阅读体验。

2.3 企业内部知识库搜索

在企业内部，有大量的文档、报告、技术资料等知识资源。使用 ES 可以实现高效的内部知识库搜索。员工可以通过输入关键词搜索企业内部的各种文档，如 Word、PDF、Excel 等格式的文件。ES 会对文档内容进行索引，确保搜索结果的准确性。

例如，一家科技企业在使用 ES 进行知识库搜索后，员工能够快速找到所需的技术资料和项目文档，工作效率提高了 30%。对于正在进行的项目，员工可以快速搜索到与项目相关的资料，包括项目计划、会议记录、技术方案等。这有助于提高项目团队的协作效率，同时也促进了企业内部的知识共享和创新。

2.4 日志分析与监控

在大型系统的运维中，日志分析是非常重要的环节。ES 可以用于日志搜索和监控。当系统出现问题时，运维人员可以通过 ES 快速搜索相关的日志信息，定位问题所在。例如，搜索特定时间段内的错误日志，或者搜索与某个用户操作相关的日志。

通过对日志数据的分析，还能监控系统的性能指标，如响应时间、吞吐量等。当性能指标出现异常时，及时发出警报，以便运维人员采取措施。此外，ES 还可以用于安全审计，搜索和分析系统的访问日志，检测异常的访问行为，如未经授权的访问、频繁的登录失败等。

例如，一家金融机构通过使用 ES 进行日志分析，能够及时发现系统中的安全漏洞和异常行为，有效保障了客户数据的安全。

三、ES 的实战攻略

3.1 数据建模

在使用 ES 之前，合理的数据建模至关重要。要根据数据的特点选择合适的字段类型、索引设置等。

对于文本数据，可以根据其内容和用途选择不同的分词器。比如，对于英文文本，可以使用标准的英文分词器；对于中文文本，可以选择适合中文的分词器，以便更好地进行搜索。对于数值数据，可以根据其范围和精度选择合适的数据类型，如整数、浮点数等。在索引设置方面，可以根据数据的更新频率和搜索需求，选择合适的索引策略，如实时索引、批量索引等。

常见的数据建模错误包括选择不合适的字段类型、分词器设置不当等。例如，如果将一个应该是整数类型的字段设置为字符串类型，可能会导致搜索性能下降。解决方案是在数据建模阶段仔细分析数据的特点和需求，选择合适的字段类型和索引设置。

3.2 索引优化

索引是 ES 提高搜索性能的关键。通过调整索引的刷新频率、选择合适的存储方式等，可以减少索引的大小，提高搜索速度。

可以根据实际的搜索需求和数据更新频率，调整索引的刷新频率。如果数据更新不频繁，可以降低刷新频率，以减少索引的维护成本。选择合适的存储方式也可以提高索引的性能。例如，可以选择压缩存储方式来减少索引的存储空间，从而提高搜索速度。

此外，还可以通过优化索引的结构来提高性能。比如，对于经常进行范围查询的字段，可以使用专门的范围索引类型，以提高查询速度。

3.3 查询优化

在进行搜索查询时，要设计合理的查询语句，避免不必要的查询结果。可以使用布尔查询、范围查询等高级查询功能，提高查询的准确性和效率。

设计查询语句时，要尽量明确查询条件，避免模糊查询和通配符查询，因为这些查询方式可能会导致大量的不必要的查询结果，从而降低查询性能。使用布尔查询可以组合多个查询条件，实现更复杂的查询逻辑。范围查询可以快速筛选出符合特定范围的数据。

例如，在电商平台的商品搜索中，可以使用布尔查询组合颜色、尺寸、价格等多个条件，快速找到符合用户需求的商品。在日志分析中，可以使用范围查询快速筛选出特定时间段内的日志记录。

结束语：

ES 作为大数据时代的高效搜索引擎，为我们在数据的海洋中提供了强大的工具和实战攻略。通过合理地运用 ES，我们可以快速、准确地找到所需信息，挖掘出数据中的潜在价值。在未来，随着大数据技术的不断发展，ES 必将继续发挥重要作用，推出更多强大的功能，如更智能的数据分析、更高效的索引技术等。它将在电商、新闻媒体、企业管理等各个领域持续发光发热，为我们开启更加精彩的大数据新视界。让我们一起积极探索和应用 ES，共同迎接大数据时代的挑战和机遇。

大家在实际应用 ES 的过程中，遇到了哪些独特的挑战和问题呢？对于 ES 的性能优化和功能拓展，你有哪些宝贵的经验和建议呢？欢迎大家在评论区或CSDN社区分享交流，共同推动 ES 在大数据时代的更好应用。

———— 精　选　文　章 ————

大数据新视界 --大数据大厂之Redis在缓存与分布式系统中的神奇应用(最新）
大数据新视界 --大数据大厂之数据驱动决策：如何利用大数据提升企业竞争力(最新）
大数据新视界 --大数据大厂之MongoDB与大数据：灵活文档数据库的应用场景(最新）
大数据新视界 --大数据大厂之数据科学项目实战：从问题定义到结果呈现的完整流程(最新）
大数据新视界 --大数据大厂之 Cassandra 分布式数据库：高可用数据存储的新选择(最新）
大数据新视界 --大数据大厂之数据安全策略：保护大数据资产的最佳实践(最新）
大数据新视界 --大数据大厂之Kafka消息队列实战：实现高吞吐量数据传输(最新）
大数据新视界 --大数据大厂之数据挖掘入门：用 R 语言开启数据宝藏的探索之旅(最新）
大数据新视界 --大数据大厂之HBase深度探寻：大规模数据存储与查询的卓越方案(最新）
IBM 中国研发部裁员风暴，IT 行业何去何从？(最新）
大数据新视界 --大数据大厂之数据治理之道：构建高效大数据治理体系的关键步骤(最新）
大数据新视界 --大数据大厂之Flink强势崛起：大数据新视界的璀璨明珠(最新）
大数据新视界 --大数据大厂之数据可视化之美：用 Python 打造炫酷大数据可视化报表(最新）
大数据新视界 --大数据大厂之 Spark 性能优化秘籍：从配置到代码实践(最新）
大数据新视界 --大数据大厂之揭秘大数据时代 Excel 魔法：大厂数据分析师进阶秘籍(最新）
大数据新视界 --大数据大厂之Hive与大数据融合：构建强大数据仓库实战指南(最新）
大数据新视界–大数据大厂之Java 与大数据携手：打造高效实时日志分析系统的奥秘(最新）
大数据新视界–面向数据分析师的大数据大厂之MySQL基础秘籍：轻松创建数据库与表，踏入大数据殿堂(最新）
全栈性能优化秘籍–Linux 系统性能调优全攻略：多维度优化技巧大揭秘(最新）
大数据新视界–大数据大厂之MySQL数据库课程设计：揭秘 MySQL 集群架构负载均衡核心算法：从理论到 Java 代码实战，让你的数据库性能飙升！(最新）
大数据新视界–大数据大厂之MySQL数据库课程设计：MySQL集群架构负载均衡故障排除与解决方案(最新）
解锁编程高效密码：四大工具助你一飞冲天！(最新）
大数据新视界–大数据大厂之MySQL数据库课程设计：MySQL数据库高可用性架构探索（2-1）(最新）
大数据新视界–大数据大厂之MySQL数据库课程设计：MySQL集群架构负载均衡方法选择全攻略（2-2）(最新）
大数据新视界–大数据大厂之MySQL数据库课程设计：MySQL 数据库 SQL 语句调优方法详解（2-1）(最新）
大数据新视界–大数据大厂之MySQL 数据库课程设计：MySQL 数据库 SQL 语句调优的进阶策略与实际案例（2-2）(最新）
大数据新视界–大数据大厂之MySQL 数据库课程设计：数据安全深度剖析与未来展望(最新）
大数据新视界–大数据大厂之MySQL 数据库课程设计：开启数据宇宙的传奇之旅(最新）
大数据新视界–大数据大厂之大数据时代的璀璨导航星：Eureka 原理与实践深度探秘(最新）
Java性能优化传奇之旅–Java万亿级性能优化之Java 性能优化逆袭：常见错误不再是阻碍(最新）
Java性能优化传奇之旅–Java万亿级性能优化之Java 性能优化传奇：热门技术点亮高效之路(最新）
Java性能优化传奇之旅–Java万亿级性能优化之电商平台高峰时段性能优化：多维度策略打造卓越体验(最新）
Java性能优化传奇之旅–Java万亿级性能优化之电商平台高峰时段性能大作战：策略与趋势洞察(最新）
JVM万亿性能密码–JVM性能优化之JVM 内存魔法：开启万亿级应用性能新纪元(最新）
十万流量耀前路，成长感悟谱新章(最新）
AI 模型：全能与专精之辩 —— 一场科技界的 “超级大比拼”(最新）
国产游戏技术：挑战与机遇(最新）
Java面试题–JVM大厂篇之JVM大厂面试题及答案解析（10）(最新）
Java面试题–JVM大厂篇之JVM大厂面试题及答案解析（9）(最新）
Java面试题–JVM大厂篇之JVM大厂面试题及答案解析（8）(最新）
Java面试题–JVM大厂篇之JVM大厂面试题及答案解析（7）(最新）
Java面试题–JVM大厂篇之JVM大厂面试题及答案解析（6）(最新）
Java面试题–JVM大厂篇之JVM大厂面试题及答案解析（5）(最新）
Java面试题–JVM大厂篇之JVM大厂面试题及答案解析（4）(最新）
Java面试题–JVM大厂篇之JVM大厂面试题及答案解析（3）(最新）
Java面试题–JVM大厂篇之JVM大厂面试题及答案解析（2）(最新）
Java面试题–JVM大厂篇之JVM大厂面试题及答案解析（1）(最新）
Java 面试题 ——JVM 大厂篇之 Java 工程师必备：顶尖工具助你全面监控和分析 CMS GC 性能（2）(最新）
Java面试题–JVM大厂篇之Java工程师必备：顶尖工具助你全面监控和分析CMS GC性能（1）(最新）
Java面试题–JVM大厂篇之未来已来：为什么ZGC是大规模Java应用的终极武器？(最新）
AI 音乐风暴：创造与颠覆的交响(最新）
编程风暴：勇破挫折，铸就传奇(最新）
Java面试题–JVM大厂篇之低停顿、高性能：深入解析ZGC的优势(最新）
Java面试题–JVM大厂篇之解密ZGC：让你的Java应用高效飞驰(最新）
Java面试题–JVM大厂篇之掌控Java未来：深入剖析ZGC的低停顿垃圾回收机制(最新）
GPT-5 惊涛来袭：铸就智能新传奇(最新）
AI 时代风暴：程序员的核心竞争力大揭秘(最新）
Java面试题–JVM大厂篇之Java新神器ZGC：颠覆你的垃圾回收认知！(最新）
Java面试题–JVM大厂篇之揭秘：如何通过优化 CMS GC 提升各行业服务器响应速度(最新）
“低代码” 风暴：重塑软件开发新未来(最新）
程序员如何平衡日常编码工作与提升式学习？–编程之路：平衡与成长的艺术(最新）
编程学习笔记秘籍：开启高效学习之旅(最新）
Java面试题–JVM大厂篇之高并发Java应用的秘密武器：深入剖析GC优化实战案例(最新）
Java面试题–JVM大厂篇之实战解析：如何通过CMS GC优化大规模Java应用的响应时间(最新）
Java面试题–JVM大厂篇（1-10）
Java面试题–JVM大厂篇之Java虚拟机（JVM）面试题：涨知识，拿大厂Offer（11-20）
Java面试题–JVM大厂篇之JVM面试指南：掌握这10个问题，大厂Offer轻松拿
Java面试题–JVM大厂篇之Java程序员必学：JVM架构完全解读
Java面试题–JVM大厂篇之以JVM新特性看Java的进化之路：从Loom到Amber的技术篇章
Java面试题–JVM大厂篇之深入探索JVM：大厂面试官心中的那些秘密题库
Java面试题–JVM大厂篇之高级Java开发者的自我修养：深入剖析JVM垃圾回收机制及面试要点
Java面试题–JVM大厂篇之从新手到专家：深入探索JVM垃圾回收–开端篇
Java面试题–JVM大厂篇之Java性能优化：垃圾回收算法的神秘面纱揭开！
Java面试题–JVM大厂篇之揭秘Java世界的清洁工——JVM垃圾回收机制
Java面试题–JVM大厂篇之掌握JVM性能优化：选择合适的垃圾回收器
Java面试题–JVM大厂篇之深入了解Java虚拟机（JVM）：工作机制与优化策略
Java面试题–JVM大厂篇之深入解析JVM运行时数据区：Java开发者必读
Java面试题–JVM大厂篇之从零开始掌握JVM：解锁Java程序的强大潜力
Java面试题–JVM大厂篇之深入了解G1 GC：大型Java应用的性能优化利器
Java面试题–JVM大厂篇之深入了解G1 GC：高并发、响应时间敏感应用的最佳选择
Java面试题–JVM大厂篇之G1 GC的分区管理方式如何减少应用线程的影响
Java面试题–JVM大厂篇之深入解析G1 GC——革新Java垃圾回收机制
Java面试题–JVM大厂篇之深入探讨Serial GC的应用场景
Java面试题–JVM大厂篇之Serial GC在JVM中有哪些优点和局限性
Java面试题–JVM大厂篇之深入解析JVM中的Serial GC：工作原理与代际区别
Java面试题–JVM大厂篇之通过参数配置来优化Serial GC的性能
Java面试题–JVM大厂篇之深入分析Parallel GC：从原理到优化
Java面试题–JVM大厂篇之破解Java性能瓶颈！深入理解Parallel GC并优化你的应用
Java面试题–JVM大厂篇之全面掌握Parallel GC参数配置：实战指南
Java面试题–JVM大厂篇之Parallel GC与其他垃圾回收器的对比与选择
Java面试题–JVM大厂篇之Java中Parallel GC的调优技巧与最佳实践
Java面试题–JVM大厂篇之JVM监控与GC日志分析：优化Parallel GC性能的重要工具
Java面试题–JVM大厂篇之针对频繁的Minor GC问题，有哪些优化对象创建与使用的技巧可以分享？
Java面试题–JVM大厂篇之JVM 内存管理深度探秘：原理与实战
Java面试题–JVM大厂篇之破解 JVM 性能瓶颈：实战优化策略大全
Java面试题–JVM大厂篇之JVM 垃圾回收器大比拼：谁是最佳选择
Java面试题–JVM大厂篇之从原理到实践：JVM 字节码优化秘籍
Java面试题–JVM大厂篇之揭开CMS GC的神秘面纱：从原理到应用，一文带你全面掌握
Java面试题–JVM大厂篇之JVM 调优实战：让你的应用飞起来
Java面试题–JVM大厂篇之CMS GC调优宝典：从默认配置到高级技巧，Java性能提升的终极指南
Java面试题–JVM大厂篇之CMS GC的前世今生：为什么它曾是Java的王者，又为何将被G1取代
Java就业-学习路线–突破性能瓶颈： Java 22 的性能提升之旅
Java就业-学习路线–透视Java发展：从 Java 19 至 Java 22 的飞跃
Java就业-学习路线–Java技术：2024年开发者必须了解的10个要点
Java就业-学习路线–Java技术栈前瞻：未来技术趋势与创新
Java就业-学习路线–Java技术栈模块化的七大优势，你了解多少？
Spring框架-Java学习路线课程第一课：Spring核心
Spring框架-Java学习路线课程：Spring的扩展配置
Springboot框架-Java学习路线课程：Springboot框架的搭建之maven的配置
Java进阶-Java学习路线课程第一课：Java集合框架-ArrayList和LinkedList的使用
Java进阶-Java学习路线课程第二课：Java集合框架-HashSet的使用及去重原理
JavaWEB-Java学习路线课程：使用MyEclipse工具新建第一个JavaWeb项目（一）
JavaWEB-Java学习路线课程：使用MyEclipse工具新建项目时配置Tomcat服务器的方式（二）
Java学习：在给学生演示用Myeclipse10.7.1工具生成War时，意外报错：SECURITY: INTEGRITY CHECK ERROR
使用Jquery发送Ajax请求的几种异步刷新方式
Idea Springboot启动时内嵌tomcat报错- An incompatible version [1.1.33] of the APR based Apache Tomcat Native
Java入门-Java学习路线课程第一课：初识JAVA
Java入门-Java学习路线课程第二课：变量与数据类型
Java入门-Java学习路线课程第三课：选择结构
Java入门-Java学习路线课程第四课：循环结构
Java入门-Java学习路线课程第五课：一维数组
Java入门-Java学习路线课程第六课：二维数组
Java入门-Java学习路线课程第七课：类和对象
Java入门-Java学习路线课程第八课：方法和方法重载
Java入门-Java学习路线扩展课程：equals的使用
Java入门-Java学习路线课程面试篇：取商　/　和取余(模)　%　符号的使用