go-stash 是一个高效的从 Kafka 获取，根据配置的规则进行处理，然后发送到 ElasticSearch 集群的工具。
go-stash 有大概 logstash 5 倍的吞吐性能，并且部署简单，一个可执行文件即可。
安装
cd stash && go build stash.go
Quick Start
- 可执行文件方式
./stash -f etc/config.yaml
- docker 方式，确保配置文件路径正确
docker run -d -v `pwd`/etc:/app/etc kevinwan/go-stash
config.yaml示例如下:
Clusters: - Input: Kafka: Name: go-stash Log: Mode: file Brokers: - "172.16.48.41:9092" - "172.16.48.42:9092" - "172.16.48.43:9092" Topic: ngapplog Group: stash Conns: 3 Consumers: 10 Processors: 60 MinBytes: 1048576 MaxBytes: 10485760 Offset: first Filters: - Action: drop Conditions: - Key: status Value: 503 Type: contains - Key: type Value: "app" Type: match Op: and - Action: remove_field Fields: - message - source - beat - fields - input_type - offset - "@version" - _score - _type - clientip - http_host - request_time Output: ElasticSearch: Hosts: - "http://172.16.188.73:9200" - "http://172.16.188.74:9200" - "http://172.16.188.75:9200" Index: "go-stash-{{yyyy.MM.dd}}" MaxChunkBytes: 5242880 GracePeriod: 10s Compress: false TimeZone: UTC
ES性能写入测试
测试环境
- stash服务器：3台 4核 8G
- es服务器： 15台 16核 64G
关键配置
- Input: Conns: 3 Consumers: 10 Processors: 60 MinBytes: 1048576 MaxBytes: 10485760 Filters: - Action: remove_field Fields: - message - source - beat - fields - input_type - offset - request_time Output: Index: "nginx_pro-{{yyyy.MM.d}}" Compress: false MaxChunkBytes: 5242880 TimeZone: UTC
写入速度平均在15W/S以上
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git stash命令：保存现场、恢复现场 功能：将git 工作区中的数据暂存起来，保存现场，以及后续的恢复现场，类似于函数调用的保存现场、恢复现场 使用场景：正在开发一个代码，编写到一半，需要将代码恢复到某个版本修复某个bug上，但已经编写的工作又想保留 用法 git stash # 保存当前现场。 git stash list # 查看当前stash缓存的内容 ## 编辑其他内容，编辑完毕
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本文翻译自：Difference between git stash pop and git stash apply I've been using git stash pop for quite some time. 我一直在使用git stash pop一段时间了。 I recently found out about the git stash apply command. 我最近发现了gi
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标题Go操作ElasticSearch常用接口 刚学了es,记录一下常用的接口，包括基础增删改查 index 类似sql中的 库 type 类似sql中的 表 id 类似sql中的主 键 代码如下： package main import ( "context" "encoding/json" "fmt" "github.com/olivere/elastic" log "github
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一开始没有什么工具，慢慢的有了一些工具（轮子），工具的复制目标就是 java 或者流行的开源工具了。 总的目标就是快速的搭建项目，完成任务了。
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问题内容： 我目前有一个电子表格类型程序，该程序将其数据保存在HashMaps的ArrayList中。当我告诉您这还不理想时，您无疑会感到震惊。开销似乎使用的内存比数据本身多5倍。 这个问题询问有效的馆藏库，答案是使用Google馆藏。 我的跟进是“ 哪一部分？ ” 。我一直在阅读文档，但感觉不像是哪种类最适合。（我也向其他图书馆或建议开放）。 因此，我正在寻找可以使我以最小的内存开销存储密集电子
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问题内容： 是否可以使用Golang以类似的方式工作，例如函数重载或C＃中的可选参数？还是另一种方式？ 问题答案： 直接支持函数重载和可选参数。您可以解决它们，建立自己的参数结构。我的意思是这样（未经测试，可能无法使用…）编辑：现在已测试…
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问题内容： 我知道这个话题已经解决了上千次。但是我找不到解决办法。 我正在尝试计算列表（df2.list2）的列中出现列表（df1.list1的每一行）的频率。所有列表仅包含唯一值。List1包含约300.000行，list2包含30.000行。 我有一个有效的代码，但是它的运行速度非常慢（因为我使用的是迭代程序）。我也尝试过itertuples（），但它给了我一个错误（“要解压缩的值太多（预期2
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允许我填充包含复选框和单选按钮的HTML表单的替代方法。 我已经设法使用eclipse中的HtmlUnit库将数据发送到html表单并检索页面（我已经发布了下面的Java代码）。 然而，当我将这些代码复制到我的Android项目中时，我发现Android不支持HtmlUnit库。 对于Android来说，HtmlUnit还有其他替代方案吗？另一种方法应该能够将文本、复选框、单选按钮填写到Html表
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本文向大家介绍盘点提高 Python 代码效率的方法，包括了盘点提高 Python 代码效率的方法的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 第一招：蛇打七寸：定位瓶颈 首先，第一步是定位瓶颈。举个简单的栗子，一个函数可以从1秒优化到到0.9秒，另一个函数可以从1分钟优化到30秒，如果要花的代价相同，而且时间限制只能搞定一个，搞哪个？根据短板原理，当然选第二个啦。 一个有经验的程序员在这里一定会迟疑