前段时间出差去成都，交接了搜索系统，还专门发了个朋友圈，吐槽在成都不吃辣的人的痛苦，赚了不少评论。
谁成想，节后上班还没坐稳，系统就出了问题。
搜索系统的索引会在每天凌晨全量更新，白天会接收各系统的MQ增量更新，以满足数据准确、一致和实时的目的，问题就出在了白天的增量MQ上。
过几天要大促，市场和运营的同志们拼了命的创建活动，导致MQ大面积积压，短信都要把手机震烂了。。。也让项目代码还没看完的我连轴转了。。。
虽然现在问题还在等待解决，也想抽空记录，顺便和大家分享下:
1. 接收MQ的目的是实时更新索引，但是，写ES的索引时，最好不要实时刷新，一般搜索的场景应该也不需要这么实时，只要运用ES本身的定时刷新，实现准实时，就完全可以了，写ES并实时刷新是非常耗时且占资源的。
2.对于线程池的使用。因为我们用的是自己的MQ本来就是异步线程处理的，个人认为对接收多个MQ来说，完全可以直接创建多个class类来单独处理每一个MQ，而原来的代码却又把这多个MQ任务 放进了一个线程池，启动线程处理，导致某一个MQ卡住时，其他MQ也全部不能正常消费。虽然代码结构看起来各种继承，各种抽象，然而并么有啥好效果。所以，线程池的运用要适当，讲究场景，不可滥用。
3.系统之间的调用。对于一些固定不变的数据，比如字典、黑白名单，不需要实时调接口的，我们应该尽量不去调，因为接口调用涉及到的系统间交互和网络开销还是很大的，再加上我们调的后端系统的缓存设计有些不合理，以至于我们扩容以后直接击穿了他们的数据库，这个等待结果返回的耗时就更加不可估量了，基本上就是你设多长时间超时，那就得等多长时间。所以调用方和接口方的处理方式都要合理、严谨才能避免事故的发生。
关于缓存。我所涉及到的缓存大致有三个层次，
【本机缓存 --> 快速存储 --> 数据库】。
快速存储 有大家熟悉的redis memrecache等 ，数据库有MySQL 等。
往往让大家忽略的是本地缓存。其实，现在已经有很多优秀的缓存框架开源出来，在尽量不影响GC的前提下，有效利用机器内存的同时，提高程序处理的效率，我最常用的是Google 的cahce 框架 guava ，当然还有ehcache等等优秀的缓存框架。
因为 现在的机器硬件都非常优秀，即使是docker ，也是多核大内存，而JVM 能有效运用的内存大小其实是有限的。在一般情况下，我的机器都会空闲出很可观的一部分内存空间，我们可以叫它堆外内存，代码就不在这贴了，
github上写了个guava的demo，大家看有什么意见可以一起交流学习下O(∩_∩)O
https://github.com/jinhuicheng/heap-outside-cache.git
