随着 Elastic 扩展我们的 Elasticsearch Service Cloud 产品和自动上线，我们已经将 Elastic Stack 的受众范围从完整的运营团队扩展到了数据工程师，安全团队和顾问。作为 Elastic 支持团队的代表，我喜欢与更多用户背景甚至更广泛的用例进行交互。
在更广泛的听众中，我看到了更多有关管理资源分配的问题，尤其是神秘的 shard 堆比率和避免使用熔断器（circuit breaker）的问题。我完全理解！当我开始使用 Elastic Stack 时，我遇到了同样的问题。这是我关于 Java 堆和时间序列数据库分片以及扩展自己的基础结构的第一个介绍。
当我加入 Elastic 团队时，我很喜欢文档之外的内容，我们有博客和教程，因此我可以很快上手。但是后来我在第一个月就非常费劲地使我的理论知识与用户通过我的问题队列发送的错误相关联。最终，我发现像其他支持团队成员一样，许多报告的错误仅是分配问题的征兆，而相同的七个链接（在下面的理论部分可以看到）会带给用户加快成功管理其资源分配的速度。
作为支持团队的代表，在以下各节中，我将遍历我们向用户发送的最重要的分配管理理论链接，我们看到的最重要的症状以及我们指导用户更新其配置以解决其资源分配问题的地方。
https://elasticstack.blog.csdn ... 74695
在更广泛的听众中，我看到了更多有关管理资源分配的问题，尤其是神秘的 shard 堆比率和避免使用熔断器（circuit breaker）的问题。我完全理解！当我开始使用 Elastic Stack 时，我遇到了同样的问题。这是我关于 Java 堆和时间序列数据库分片以及扩展自己的基础结构的第一个介绍。
当我加入 Elastic 团队时，我很喜欢文档之外的内容，我们有博客和教程，因此我可以很快上手。但是后来我在第一个月就非常费劲地使我的理论知识与用户通过我的问题队列发送的错误相关联。最终，我发现像其他支持团队成员一样，许多报告的错误仅是分配问题的征兆，而相同的七个链接（在下面的理论部分可以看到）会带给用户加快成功管理其资源分配的速度。
作为支持团队的代表，在以下各节中，我将遍历我们向用户发送的最重要的分配管理理论链接，我们看到的最重要的症状以及我们指导用户更新其配置以解决其资源分配问题的地方。
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本文地址：http://elasticsearch.cn/article/14314
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