数据库的储存同步、多点写，还有消息。这些东西其实平时同学们都在用，但架构师不仅在用，架构师真的是要去把玩，彻底了解透彻这些东西，这是关键点。
如果你是一个认真负责的代码评审者，阿里云云效代码智能语法服务一定是帮助你充分理解代码变更，超越眼口，到达“心到”境界的功能。心既到矣，眼口岂不到乎？
援引官方示例来简单介绍下LSIF，如下方代码：
1、// this is a sample class
2、public class Sample {
3、}
针对阿里巴巴内部主要的Java语言，我们利用开源Java代码解析工具Spoon将Java源代码分析为AST（抽象语法树），然后捕捉定义和引用、定义与注释之间的关联，将坐标信息、注释内容，文本类型，所属文件等信息聚合，输出为统一的LSIF的Json格式。
语法服务的索引大小约是代码文件内容的数倍，比较消耗存储资源。所以针对用户通常的使用习惯和场景，制定了一系列索引清理任务来避免资源过度的损耗。
当代码评审合并或删除时，当分支删除时，系统会开始执行索引清理任务，释放索引资源。
对于广大 Elasticsearch 使用者而言，在面对系统资源分配、问题请求排查时是否曾遇到以下问题：
• 只知道需要预留许多内存资源给 lucene（一般为系统资源的一半），但是分配的这些是否够用，以及这些内存资源被什么文件所占用，往往都不得而知；
lucene 文件类型
ES 的一个分片就是一个 lucene 实例，实例由一个或多个 segment 构成。lucene 每次 flush 操作都会对一个 segment 进行持久化操作（会将内存中的 segment 写到文件，但不执行 FileChannel::force，即存在数据丢失的可能），其内容为期间有变更的文档，同一个段涉及到的文件前缀都是相同的 generation（36进制的一个数字，每次 flush 会加一），每个段可能涉及到的文件如下表所示。
ES 进程的 JVM 堆内存主要包括以下几部分内容（不详细展开）
• Indexing Buffer：索引缓冲区，用于存储新索引的文档，当其达到阈值时，会触发 ES flush 将段落到磁盘上；
ES 的一个分片就是一个 lucene 实例，实例由一个或多个 segment 构成。lucene 每次 flush 操作都会对一个 segment 进行持久化操作（会将内存中的 segment 写到文件，但不执行 FileChannel::force，即存在数据丢失的可能），其内容为期间有变更的文档，同一个段涉及到的文件前缀都是相同的 generation（36进制的一个数字，每次 flush 会加一），每个段可能涉及到的文件如下表所示。
功能点
采集目标：ES索引下各类 lucene 文件的 page cache 占用，单位MB，默认采集全部索引，支持配置采集的索引前缀。
