问题一：传统grep上云场景面临哪些挑战？SLS日志存储方案如何解决这些挑战？
传统grep上云场景面临哪些挑战？SLS日志存储方案如何解决这些挑战？
参考回答：
传统grep上云场景面临的挑战包括日志文件的存储、管理和查询效率问题。企业通常将日志文件进行logrotate并压缩存储在云盘上，查询时需要在云盘上找到对应的目录和文件，然后执行grep/zgrep命令进行单机查找，这种方式效率低下且不易管理。
SLS日志存储方案通过高性能采集器（Logtail）将日志实时采集到日志库存储，支持冷热分层存储，按TTL自动删除旧数据，并支持数据转储OSS长周期存储。同时，SLS Scan支持对存储的热、冷分层数据进行硬扫描搜索，查找延迟大大低于单机形式的解压缩后grep，从而解决了传统grep上云场景的挑战。
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问题二：写多查少的降本场景是什么样的？
写多查少的降本场景是什么样的？
参考回答：
写多查少的降本场景指的是在程序日志查询、Debug场景下，日志写入量很大但查询频率较低的情况。例如，当前开启了SLS 100%数量的索引字段，但经过业务判断发现只有20%的字段被经常使用，希望通过合理使用降低日志的IT支出。
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问题三：在写多查少的降本场景下，如何通过SLS Scan方案降低成本？
在写多查少的降本场景下，如何通过SLS Scan方案降低成本？
参考回答：
在写多查少的降本场景下，可以通过SLS Scan方案降低成本。具体做法是，对业务上明确规划的日志字段和高频使用的日志字段设置索引，明确类型，基于索引和列存进行查询和分析。对于低频日志字段或不明确的字段，不配置索引，查询需求通过SLS Scan在运行时完成计算，从而降低了存储和计算成本。
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问题四：不定schema场景对日志查询和分析提出了哪些挑战？SLS Scan提供了哪些解决方案？
不定schema场景对日志查询和分析提出了哪些挑战？SLS Scan提供了哪些解决方案？
参考回答：
不定schema场景对日志查询和分析提出了挑战，因为日志库的数据字段频繁变化，可能包括K8s微服务多个应用的容器日志收集到一个日志库里、业务升级后程序日志字段发生变更等情况。这种情况下，通过固定schema方式查询、分析较为困难，需要频繁变更索引schema，整体协调成本高且容易遗漏。
对于不定schema场景，SLS Scan提供了灵活的解决方案。业务上明确规划的日志字段和高频使用的日志字段可以设置索引并明确类型，基于索引和列存进行查询和分析。对于低频日志字段或不明确的字段，不配置索引，查询需求通过SLS Scan在运行时完成计算。这样，即使在数据字段频繁变化的情况下，也能保证日志查询和分析的灵活性和效率。
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问题五：在Java 8的Lambda表达式中，ArrayList.stream()方法是如何生成Stream对象的？
在Java 8的Lambda表达式中，ArrayList.stream()方法是如何生成Stream对象的？
参考回答：
ArrayList.stream()方法实际上调用的是StreamSupport.stream(spliterator(), false)。这里，spliterator()方法生成了一个IteratorSpliterator对象，然后StreamSupport.stream方法使用这个Spliterator对象和一个指示是否为并行的布尔值（在这个例子中为false）来创建一个ReferencePipeline.Head对象，这个对象就是Stream对象的开始。
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