【技术派后端篇】ElasticSearch 实战指南：环境搭建、API 操作与集成实践

1 ES介绍及基本概念

ElasticSearch是一个基于Lucene 的分布式、高扩展、高实时的基于RESTful 风格API的搜索与数据分析引擎。

RESTful 风格API的特点：

接受HTTP协议的请求，返回HTTP响应；
请求的参数是JSON，返回响应的内容也是JSON格式；
请求的类型（GET、POST、PUT、DELETE）就代表对资源的操作类型。

1.1 基本概念

在Elasticsearch（ES）的体系中，各核心概念清晰且独特，支撑着其强大的搜索与数据分析能力：

字段（Field）：字段代表一种属性，类似于关系型数据库表中的列。在数据库里，每一行数据由多个属性值构成，比如员工表中，“姓名”“年龄”“职位”这些列就是字段，对应具体员工的数据，如“张三”“30”“工程师”就是字段值。在ES中，一个字段同样承载特定的属性信息，像一篇博客文章，“标题”“发布时间”“内容”等都可作为字段。
文档（Document）：ES的数据存储方式与传统关系型数据库截然不同，所有数据均以JSON格式的document形式存在。document作为ES索引与搜索的最小数据单元，类比于数据库中的一行数据。以电商平台为例，一条商品信息记录就是一个document，它由“商品名称”“价格”“库存”“描述”等多个字段值组成，可能像这样：

{"商品名称": "智能手表","价格": 1299,"库存": 50,"描述": "具备多种健康监测功能的智能手表"
}

映射（Mapping）：Mapping用于定义document中每个字段的类型、字段所采用的分词器等细节，其作用等同于关系型数据库中的表结构，为数据的存储与处理提供规范。例如，在一个新闻资讯索引中，“标题”字段可定义为字符串类型，并使用标准分词器，以便对标题进行合理切分用于搜索；“发布时间”字段定义为日期类型，方便按时间范围检索新闻。通过这样的映射定义，ES能更高效地管理和利用数据。
索引（Index）：Index是Elasticsearch存储数据的载体，可理解为关系型数据库中的数据库概念，用于存放一类相同或相似的document。假设运营一个在线图书馆系统，可能会有“小说类书籍索引”“学术文献索引”等。“小说类书籍索引”中存放的就是所有小说书籍相关的document，每个document包含书籍的名称、作者、出版社、内容简介等信息。
类型（Type）：Type属于逻辑层面的数据分类方式，一种Type类似于一张表，像常见的用户表、订单表等。在Elasticsearch 6.X版本中，默认Type为_doc ；而到了ES 7.x版本，Type这一概念已被移除。在早期的论坛系统ES应用中，可能会设置“用户类型”和“帖子类型”，“用户类型”的document存储用户的账号、密码、注册时间等信息；“帖子类型”的document存放帖子的标题、内容、发布者、发布时间等数据。但在7.x及之后版本，不再使用这种多类型区分方式，而是更强调数据的统一索引管理。

1.2 ES原理与倒排索引

1.2.1 ES整体原理概述

ES 是一个分布式的搜索与数据分析引擎，基于 Lucene 构建。它将数据存储在分布式的节点上，以实现高可用性、高扩展性和高性能。其核心工作流程围绕索引和搜索两个关键环节。在索引阶段，数据被处理并构建索引结构；搜索阶段则依据构建好的索引快速检索出符合条件的数据。

1.2.2 倒排索引的概念

传统数据库使用的是正向索引，即从文档 ID 到文档内容及单词位置的映射。而倒排索引恰恰相反，是从单词到包含该单词的文档 ID 列表的映射。简单来说，倒排索引就是将文档中的每个单词提取出来，记录每个单词在哪些文档中出现过以及出现的位置等信息。

例如，有以下两篇技术博客文章：
文章 1（ID=1）：“Elasticsearch 是强大的搜索工具，适用于大数据场景。”
文章 2（ID=2）：“学习技术博客写作，掌握搜索技巧很重要，比如使用 Elasticsearch。”
倒排索引构建过程如下：

单词	包含该单词的文档ID列表
Elasticsearch	1, 2
是	1
强大的	1
搜索	1, 2
工具	1
适用于	1
大数据	1
场景	1
学习	2
技术博客	2
写作	2
掌握	2
技巧	2
很重要	2
比如	2
使用	2

这样在搜索时，根据输入的关键词能快速定位到包含该关键词的文档，大大提高搜索效率。

1.2.3 以技术博客网站文章检索为例

假设一个技术博客网站有大量文章，存储在ES中。当用户在搜索框输入关键词“Elasticsearch”进行检索时，ES的工作流程如下：

用户输入：用户在博客网站搜索框输入“Elasticsearch”。
请求发送：网站将搜索请求发送给ES服务器。
倒排索引查询：ES在倒排索引中查找“Elasticsearch”这个单词，找到对应的文档ID列表，即[1, 2]。
文档获取：根据文档ID，从存储文档的地方获取对应的两篇文章内容。
结果返回：将这两篇文章的相关信息（如标题、摘要等）返回给用户展示。

在这里插入图片描述

通过这种基于倒排索引的机制，ES能够快速准确地从海量的技术博客文章中找到用户需要的内容，为用户提供高效的搜索体验。

2 ES环境搭建

2.1 Windows版安装步骤

2.1.1 ElasticSearch安装

安装Java环境：下载并安装JDK（Java Development Kit），并配置好Java环境变量。具体可参考相关Java安装教程。
下载安装包：从ElasticSearch官网下载适合Windows系统的zip安装包。

注意：不要下载最新版本，最好根据IK分词器的版本来下载，不然可能会没有对应的分词器版本

解压文件：将下载后的zip文件解压到指定目录，例如D:\elasticsearch 。
启动服务：进入解压目录下的bin目录，双击elasticsearch.bat文件启动ElasticSearch服务。启动后，在浏览器地址栏输入http://localhost:9200/ ，若能看到ElasticSearch相关信息，说明启动成功。
安装为Windows服务（可选） ：
- 设置环境变量：右键点击“此电脑”，选择“属性”，点击“高级系统设置”，在弹出窗口中点击“环境变量”。在系统变量中新建变量，变量名可设为ELASTICSEARCH_HOME ，变量值为ElasticSearch的安装目录（如D:\elasticsearch ）；然后在Path变量中添加%ELASTICSEARCH_HOME%\bin 。
- 安装服务：以管理员身份运行命令提示符，进入ElasticSearch的bin目录，执行elasticsearch-service.bat install命令安装服务。可使用elasticsearch-service.bat start启动服务、elasticsearch-service.bat stop停止服务、elasticsearch-service.bat remove移除服务。
修改 Elasticsearch 配置为 HTTP（不推荐用于生产环境）：如果发现启动ES后无法访问，打开 Elasticsearch 安装目录下的 config 文件夹，找到 elasticsearch.yml 文件，修改配置之后再重启ElasticSearch，即可正常访问。

2.1.2 Kibana安装

下载安装包：从Kibana官网下载与ElasticSearch版本匹配的Windows版.zip安装包。
解压文件：在D盘新建kibana目录，将下载的.zip文件解压到该目录下，解压后得到kibana-版本号-windows-x86_64文件夹（即$KIBANA_HOME ）。
配置文件：打开$KIBANA_HOME\config\kibana.yml配置文件，设置elasticsearch.url为指向ElasticSearch实例地址，默认http://localhost:9200一般无需修改。如果ElasticSearch服务地址有变化，需相应调整。
启动服务：进入$KIBANA_HOME\bin目录，双击kibana.bat启动Kibana。启动后可在浏览器输入http://localhost:5601访问Kibana界面。

2.1.3 IK分词器安装

下载：根据ElasticSearch版本，从https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases下载对应的IK分词器压缩包。例如，若ElasticSearch是7.10.1版本，则下载ik-710.1.zip 。
解压与放置：解压下载的文件，将解压后的文件夹复制到ElasticSearch安装目录下的plugins文件夹内，并将文件夹重命名为analysis-ik 。比如ElasticSearch安装在D:\elasticsearch ，则将文件夹复制到D:\elasticsearch\plugins\analysis-ik 。
重启ElasticSearch：以管理员身份运行bin目录下的elasticsearch.bat重启ElasticSearch，即可加载IK分词器。可通过发送请求测试分词效果，如使用Postman等工具。

2.2 Ubuntu版（Linux版）安装步骤

2.2.1 ElasticSearch安装

下载和解压：
- 从ElasticSearch官网（https://www.elastic.co/cn/downloads/elasticsearch ）选择合适版本下载，然后上传到Ubuntu服务器。也可在命令行执行wget https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-版本号-linux-x86_64.tar.gz下载（下载速度可能较慢）。
- 执行解压缩命令tar -zxvf elasticsearch-版本号-linux-x86_64.tar.gz -C /usr/local 。
配置JDK（若有冲突）：新版本ElasticSearch压缩包自带JDK，若Ubuntu已安装JDK且版本不符，启动时会报错。可切换到解压目录的bin目录，执行export JAVA_HOME=/usr/local/elasticsearch-版本号/jdk指定使用自带JDK 。
创建专用用户：root用户不能直接启动ElasticSearch，需创建专用用户，如user-es 。使用命令useradd user-es创建用户，passwd user-es设置密码。
修改配置文件：进入config文件夹，编辑elasticsearch.yml文件。可修改http.port等参数，如http.port: 19200 。还可根据需求配置集群相关参数等。
解决内存权限问题：若启动报错max virtual memory areas vm.max_map_count (65530) is too low, increase to at least (262144) ，切换到root用户（sudo su ），编辑/etc/sysctl.conf文件，在文件末尾添加vm.max_map_count=262144 ，保存退出后执行sysctl -p刷新配置。
启动服务：切换到专用用户（su user-es ），进入ElasticSearch的bin目录，执行./elasticsearch启动服务。启动成功后可通过http://服务器IP:端口号（如http://127.0.0.1:19200 ）访问，出现相关信息则安装成功。

2.2.2 Kibana安装

下载和解压：从Kibana官网（https://www.elastic.co/cn/downloads/kibana ）下载与ElasticSearch版本匹配的安装包，例如kibana-版本号-linux-x86_64.tar.gz 。使用命令wget https://artifacts.elastic.co/downloads/kibana/kibana-版本号-linux-x86_64.tar.gz下载后，执行tar -zxvf kibana-版本号-linux-x86_64.tar.gz解压。
修改配置文件：进入解压后的目录，编辑config/kibana.yml文件，配置内容如下：

server.port: 5601
server.host: "0.0.0.0"
elasticsearch.url: "http://服务器IP:9200"
kibana.index: ".kibana"

将服务器IP替换为实际ElasticSearch服务器的IP地址。
3. 启动服务：切换到解压目录的bin目录，执行./kibana &（&表示在后台运行）启动Kibana。启动过程中若ElasticSearch未启动会有警告，连接成功后可通过浏览器访问http://服务器IP:5601 。

2.2.3 IK分词器安装

下载：根据ElasticSearch版本，从https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases下载对应的IK分词器压缩包。
解压与放置：解压下载的文件，将解压后的文件夹（需命名为analysis-ik ）复制到ElasticSearch安装目录下的plugins文件夹内。比如ElasticSearch安装在/usr/local/elasticsearch-版本号 ，则将文件夹复制到/usr/local/elasticsearch-版本号/plugins/analysis-ik 。
重启ElasticSearch：切换到启动ElasticSearch的专用用户，进入ElasticSearch的bin目录，执行./elasticsearch重启服务，即可加载IK分词器。

3 RESTful API操作ES

3.1 操作索引

添加索引

PUT user

向Elasticsearch集群添加名为user的索引。若索引已存在，会返回相应错误提示。

查询单个索引

GET /teacher

获取名为teacher的索引的相关信息，如索引的基本设置、映射等。若索引不存在，会返回404错误。

查询多个索引

GET /user,student

同时获取user和student两个索引的相关信息。可一次性查看多个索引的状态，方便对比和管理。

查询所有索引

GET /_all

返回Elasticsearch集群中的所有索引的相关信息。在管理多个索引，需要快速了解整体索引情况时使用。

删除索引

DELETE /student

从Elasticsearch集群中删除名为student的索引及其包含的所有文档数据。删除操作不可逆，谨慎使用。

打开索引

POST /student/_open

将处于关闭状态的student索引打开，使其可进行数据的读写和查询操作。索引关闭时，对其进行的任何数据操作都会失败。

关闭索引

POST /student/_close

关闭student索引，关闭后索引不可读写，但索引数据仍存储在磁盘上。可用于在维护索引或减少资源占用时临时关闭索引。

3.2 数据类型

3.2.1 简单数据类型

我们先来看一个简单的映射定义：

PUT teacher/_mapping
{"properties": {"id": {"type": "integer"  },"name": {"type": "text"},"isMale": {"type": "boolean"}}
}

在定义映射的时候，类比于定义数据库中的表结构，我们需要指明每一个字段的名称，数据类型等等信息，所以我们先得了解映射中包含的数据类型。

字符串
- text：会分词，不支持聚合
- keyword：不会分词，将全部内容作为一个词条，支持聚合
数值：long， integer， short， byte， double， float， half_float， scaled_float
布尔：boolean
二进制：binary
范围类型：integer_range，float_range， long_range， double_range， date_range
日期：date

3.2.2 复杂数据类型

数组：[ ] 没有专门的数组类型，ES会自动处理数组类型数据

比如说给某一个字段定义为 integer类型，那么这个字段是可以存储 integer数组的，ES会自动处理

对象：{ } Object: object(for single JSON objects 单个JSON对象)

3.3 操作映射

给已存在索引添加映射

PUT /user/_mapping
{"properties":{"id": {"type":"integer"},"name":{"type":"keyword"},"age":{"type":"long"}}
}

为已存在的user索引添加字段映射，定义id为整数类型、name为关键词类型、age为长整型。添加映射时，字段类型一旦确定，后续修改会受限制。

创建索引并指定映射

PUT teacher
{"mappings": {"properties": {"tid":{"type": "integer"},"tname":{"type": "text"}}}
}

创建名为teacher的索引，并同时指定其映射，定义tid为整数类型、tname为文本类型。在创建索引时规划好映射，能确保数据存储和查询的准确性。

查询映射

GET /teacher/_mapping

获取teacher索引的映射信息，包括字段类型、分词器设置等。方便查看索引的结构定义，排查查询问题。

修改映射（只能添加字段）

PUT /teacher/_mapping
{"properties":{"height":{"type":"float"},"weight":{"type":"double"}}
}

向teacher索引的映射中添加height和weight字段，分别为浮点型和双精度型。Elasticsearch不支持直接修改已存在字段的类型，只能添加新字段。

3.4 操作文档

添加文档 - 指定文档id

POST /user/_doc/1
{"id": 1001,"name":"贾宝玉","age":15
}

向user索引中添加一个文档，并指定文档的id为1。若指定id的文档已存在，会覆盖原有文档。

添加文档 - 不指定文档id

POST /user/_doc
{"id":1002,"name":"贾迎春","age":13
}

向user索引添加文档，Elasticsearch会自动生成一个唯一的文档id。适用于对文档id无特定要求的场景。

查询文档 - 根据文档id查询

GET /user/_doc/1
GET /user/_doc/NsORPo0BJehhapNsslSw

根据文档id获取user索引中的文档。若文档不存在，会返回404错误。

查询文档 - 查询所有文档

GET /user/_search

获取user索引中的所有文档。在数据量较大时，可能需要结合分页参数使用，避免一次性返回过多数据。

修改文档 - 直接覆盖

POST /user/_doc/1
{"id": 2001,"name":"刘姥姥","age":80
}

用新的文档数据覆盖user索引中id为1的文档。会完全替换原有文档内容，包括所有字段。

修改指定字段

POST /user/_update/1
{"doc": {"name":"贾琏","age": 30}
}

仅修改user索引中id为1的文档的name和age字段，其他字段保持不变。比直接覆盖更灵活，可减少数据传输量。

删除文档（指定文档id）

DELETE /user/_doc/1

删除user索引中id为1的文档。删除操作不可逆，操作前需确认数据是否不再需要。

3.5 IK分词器测试

ik_max_word分词模式

GET /_analyze
{"text": "湖南是全国唯一一个叫湖南的省份","analyzer": "ik_max_word"
}

使用ik_max_word分词器对文本进行分词，它会尽可能细粒度地切分文本，如上述文本会被切分成“湖南”“是”“全国”“唯一”“一个”“叫”“湖南”“的”“省份”等多个词条。

ik_smart分词模式

GET /_analyze
{"text": "湖南是全国唯一一个叫湖南的省份","analyzer": "ik_smart"
}

ik_smart分词器的粒度更粗，会对文本进行更合理的合并切分，上述文本可能被切分成“湖南”“是”“全国”“唯一一个”“叫”“湖南的省份”等词条。

使用ES自带的分词器

GET /_analyze
{"text": "stone is best man, ciggar is handsome man","analyzer": "standard"
}

使用ES自带的standard分词器对英文文本进行分词，它会按空格和标点符号进行切分，并将单词转换为小写形式，如上述文本会被切分成“stone”“is”“best”“man”“ciggar”“is”“handsome”“man”等词条。

3.6 ES批量操作

创建索引并设置映射

DELETE /teacher
PUT /teacher
{"mappings": {"properties": {"id":{"type": "integer"},"name":{"type": "text","analyzer": "ik_max_word"},"age":{"type": "integer"}}}
}

先删除可能存在的teacher索引，再创建新的teacher索引，并设置其映射。其中name字段使用ik_max_word分词器进行分词。

查询索引中的所有文档

GET /teacher/_search

获取teacher索引中的所有文档，用于查看当前索引中的数据内容。

批量操作

POST /_bulk
{"create":{"_index":"teacher","_id":"1"}}
{"id":1,"name":"金角大王","age":30}
{"create":{"_index":"teacher","_id":"2"}}
{"id":2,"name":"银角大王","age":20}
{"create":{"_index":"teacher","_id":"3"}}
{"id":3,"name":"小钻风","age":10}
{"delete":{"_index":"teacher","_id":"1"}}
{"update":{"_index":"teacher","_id":"2"}}
{"doc":{"name":"狮驼岭","age":1000}}

在一次请求中对teacher索引执行多个操作，包括创建文档（create）、删除文档（delete）和更新文档（update）。批量操作可减少网络请求次数，提高数据处理效率。

创建另一个索引并设置映射

PUT /member
{"mappings": {"properties": {"id":{"type": "integer"},"name":{"type": "keyword"},"addr":{"type": "text","analyzer": "ik_max_word"},"gender":{"type": "keyword"},"money":{"type": "integer"}}}
}

创建名为member的索引，并设置其映射。addr字段使用ik_max_word分词器，方便对地址进行分词查询。

查询索引信息

GET /member/_search
GET /member/_mapping

分别查询member索引中的所有文档和获取member索引的映射信息，用于了解索引的数据和结构。

3.7 ES高级查询

match_all查询

GET /member/_search
{"query": {"match_all": {}},"from": 0,"size": 3
}

查询member索引中的所有文档，并指定从第0条开始，返回3条数据。常用于获取索引的部分数据样本，或在不关心具体查询条件时获取全部数据。

term查询

GET /member/_search
{"query": {"term": {"addr": {"value": "山区"}}}
}

在member索引中查询addr字段值为“山区”的文档。term查询不会对搜索关键字进行分词，直接与目标字段进行精确匹配。

全文查询 - match

GET /member/_search
{"query": {"match": {"addr": "湖北武汉"}}
}

对member索引的addr字段进行全文查询，会对搜索关键字“湖北武汉”进行分词，然后与addr字段的分词结果进行匹配。默认取并集，即只要匹配到其中一个分词结果的文档就会被返回。

模糊查询 - 通配符查询

GET /member/_search
{"query": {"wildcard": {"addr": {"value": "武?"}}}
}

在member索引中查询addr字段值以“武”开头且后面跟任意一个字符的文档。?表示占位，*表示通配任意多个字符。

正则查询

GET /member/_search
{"query": {"regexp": {"addr": "[A-Z a-z 0-9_]+(.)*"}}
}

使用正则表达式对member索引的addr字段进行查询，匹配由字母、数字、下划线组成且后面可跟任意字符的地址。

前缀查询

GET /member/_search
{"query": {"prefix": {"addr": {"value": "青"}}}
}

在member索引中查询addr字段值以“青”开头的文档。前缀查询不太适用于text类型字段，因为text类型字段会被分词，可能导致查询结果不准确。

queryString多条件查询

GET /member/_search
{"query": {"query_string": {"fields": ["addr","gender"], "query": "武汉 AND 男"}}
}

在member索引中查询addr字段包含“武汉”且gender字段为“男”的文档。注意AND和OR要大写，且不要使用simple_query_string，它不会识别AND或OR关键字。

排序查询

GET /member/_search
{"query": {"match_all": {}},"sort": [{"money": {"order": "asc"}}]
}

查询member索引中的所有文档，并按money字段的值进行升序排序。可根据需求指定其他字段进行排序，以及选择升序（asc）或降序（desc）。

范围查询

GET /member/_search
{"query": {"range": {"money": {"gte": 300,"lte": 600}}},"sort": [{"money": {"order": "desc"}}],"from": 0,"size": 3
}

在member索引中查询money字段值在300到600之间的文档，并按money字段的降序排序，返回前3条数据。

3.8 bool查询

must条件

GET /member/_search
{"query": {"bool": {"must": [{"term": {"addr": {"value": "武汉"}}},{"term": {"gender": {"value": "女"}}}]}}
}

查询member索引中addr字段为“武汉”且gender字段为“女”的文档，会计算文档的近似度得分。must条件下的所有子条件都必须满足才能匹配到文档。

filter条件

GET /member/_search
{"query": {"bool": {"filter": [{"match": {"addr": "湖北武汉"}},{"range": {"money": {"gte": 200,"lte": 500}}}]}}
}

查询member索引中addr字段包含“湖北武汉”且money字段值在200到500之间的文档，filter不会计算近似度得分，查询效率更高，适用于不需要计算得分的精确过滤场景。

must_not条件

GET /member/_search
{"query": {"bool": {"must_not": [{"match": {"addr": "武汉"}},{"term": {"gender": {"value": "女"}}}]}}
}

查询member索引中addr字段不包含“武汉”且gender字段不为“女”的文档，同样不会计算近似度得分。

should条件

GET /member/_search
{"query": {"bool": {"should": [{"term": {"addr": {"value": "武汉"}}},{"term": {"gender": {"value": "女"}}}]}}
}

查询member索引中addr字段为“武汉”或者gender字段为“女”的文档，会计算近似度得分。只要满足should中的一个子条件，文档就可能被返回。

综合练习

GET /member/_search
{"query": {"bool": {"filter": [{"range": {"money": {"gte": 200,"lte": 600}}},{"term": {"gender": "男"}}],"must": [{"match": {"addr": "湖北武汉"}}]}}
}

查询member索引中money字段值在200到600之间、gender为“男”且addr包含“湖北武汉”的文档。

4 技术派整合ES

4.1 构造 RestHighLevelClient 客户端

引入依赖：在 paicoding-service 模块的 pom 文件中，我们需要引入 es 和 es-client 相关的依赖。具体的依赖配置如下：

<!--引入es-high-level-client相关依赖  start-->
<dependency><groupId>org.elasticsearch</groupId><artifactId>elasticsearch</artifactId><version>6.8.2</version>
</dependency><dependency><groupId>org.elasticsearch.client</groupId><artifactId>elasticsearch-rest-client</artifactId><version>6.8.2</version>
</dependency>
<dependency><groupId>org.elasticsearch.client</groupId><artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId><version>6.8.2</version>
</dependency>

配置 yml 文件：在 paicoding-web 模块的 src->main->resource-env->dev->application-dal.yml 中，配置 ES 的相关信息。具体配置如下：

# elasticsearch配置
elasticsearch:# 是否开启ES？本地启动如果没有安装ES，可以设置为false关闭ESopen: false# es集群名称clusterName: elasticsearchhosts: 127.0.0.1:9200userName: elasticpassword: elastic# es 请求方式scheme: http# es 连接超时时间connectTimeOut: 1000# es socket 连接超时时间socketTimeOut: 30000# es 请求超时时间connectionRequestTimeOut: 500# es 最大连接数maxConnectNum: 100# es 每个路由的最大连接数maxConnectNumPerRoute: 100

在配置 yml 文件时，一定要注意格式的正确性，避免因格式错误导致配置失效。

编写 config 配置类 RestHighLevelClient：配置类的作用是将 RestHighLevelClient 客户端的创建交由 Spring 管理。具体的配置类代码如下：

/*** es配置类** @author ygl* @since 2023-05-25**/
@Slf4j
@Data
@Configuration
// 下面这个表示只有 elasticsearch.open = true 时，采进行es的配置初始化；当不使用es时，则不会实例 RestHighLevelClient
@ConditionalOnProperty(prefix = "elasticsearch", name = "open")
@ConfigurationProperties(prefix = "elasticsearch")
public class ElasticsearchConfig {// 是否开启ESprivate Boolean open;// es host ip 地址（集群）private String hosts;// es用户名private String userName;// es密码private String password;// es 请求方式private String scheme;// es集群名称private String clusterName;// es 连接超时时间private int connectTimeOut;// es socket 连接超时时间private int socketTimeOut;// es 请求超时时间private int connectionRequestTimeOut;// es 最大连接数private int maxConnectNum;// es 每个路由的最大连接数private int maxConnectNumPerRoute;/*** 如果@Bean没有指定bean的名称，那么这个bean的名称就是方法名*/@Bean(name = "restHighLevelClient")public RestHighLevelClient restHighLevelClient() {// 此处为单节点esString host = hosts.split(":")[0];String port = hosts.split(":")[1];HttpHost httpHost = new HttpHost(host, Integer.parseInt(port));// 构建连接对象RestClientBuilder builder = RestClient.builder(httpHost);// 设置用户名、密码CredentialsProvider credentialsProvider = new BasicCredentialsProvider();credentialsProvider.setCredentials(AuthScope.ANY, new UsernamePasswordCredentials(userName, password));// 连接延时配置builder.setRequestConfigCallback(requestConfigBuilder -> {requestConfigBuilder.setConnectTimeout(connectTimeOut);requestConfigBuilder.setSocketTimeout(socketTimeOut);requestConfigBuilder.setConnectionRequestTimeout(connectionRequestTimeOut);return requestConfigBuilder;});// 连接数配置builder.setHttpClientConfigCallback(httpClientBuilder -> {httpClientBuilder.setMaxConnTotal(maxConnectNum);httpClientBuilder.setMaxConnPerRoute(maxConnectNumPerRoute);httpClientBuilder.setDefaultCredentialsProvider(credentialsProvider);return httpClientBuilder;});return new RestHighLevelClient(builder);}
}

需要注意的是，在 yml 中的 elasticsearch.hosts 配置中，不要添加 https 前缀，只需填写 127.0.0.1:9200 即可，否则在配置类中创建 HttpHost 时会出错。

4.2 技术派首页全局查询走 ES 数据库

在进行 ES 查询整合之前，我们先来了解一下大致的逻辑：

根据查询条件在 ES 中查询数据。
从查询结果中提取出 id，并将这些 id 添加到 ids 集合中。
使用 ids 集合去 MySQL 数据库中查询相应的数据。

通过这种方式，可以大大提高查询的效率，相比直接在 MySQL 中进行 like% 值 % 的查询，性能有显著提升。

在 paicoding-service 模块的 ArticleReadServiceImpl 类中，我们需要注入 RestHighLevelClient 客户端，然后编写实现代码。具体代码如下：

public List<SimpleArticleDTO> querySimpleArticleBySearchKey(String key) {// TODO 当KEY为空时,返回热门推荐if (StringUtils.isBlank(key)) {return Collections.emptyList();}key = key.trim();SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();MultiMatchQueryBuilder multiMatchQueryBuilder = QueryBuilders.multiMatchQuery(key,ESFieldConstant.ES_FIELD_TITLE,ESFieldConstant.ES_FIELD_SHORT_TITLE);searchSourceBuilder.query(multiMatchQueryBuilder);SearchRequest searchRequest = new SearchRequest(new String[]{ESIndexConstant.ES_INDEX_ARTICLE}, searchSourceBuilder);SearchResponse searchResponse = null;try {searchResponse = restHighLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}SearchHits hits = searchResponse.getHits();SearchHit[] hitList = hits.getHits();List<Integer> ids = new ArrayList<>();for (SearchHit documentFields : hitList) {ids.add(Integer.parseInt(documentFields.getId()));}if (ObjectUtils.isEmpty(ids)) {return null;}List<ArticleDO> records = articleDAO.selectByIds(ids);return records.stream().map(s -> new SimpleArticleDTO().setId(s.getId()).setTitle(s.getTitle())).collect(Collectors.toList());
}

4.3 兼容未安装 ES 继续走 MySQL 查询

考虑到有些小伙伴可能没有安装 ES 和 Canal，为了保证代码在这种情况下也能正常运行，我们进行了兼容性处理，使得在未安装 ES 时，首页查询依然可以走 MySQL 数据库。
首先，在 yml 中增加了是否开启 ES 的配置项：

# elasticsearch配置
elasticsearch:# 是否开启ES？本地启动如果没有安装ES，可以设置为false关闭ESopen: true# es集群名称clusterName: elasticsearchhosts: 127.0.0.1:9200userName: elasticpassword: elastic# es 请求方式scheme: http# es 连接超时时间connectTimeOut: 1000# es socket 连接超时时间socketTimeOut: 30000# es 请求超时时间connectionRequestTimeOut: 500# es 最大连接数maxConnectNum: 100# es 每个路由的最大连接数maxConnectNumPerRoute: 100

然后，在 Service 层将 open 值注入：

@Value("${elasticsearch.open}")
private Boolean openEs;

最后，在业务层的代码中实现兼容逻辑：

@Override
public List<SimpleArticleDTO> querySimpleArticleBySearchKey(String key) {// TODO 当KEY为空时,返回热门推荐if (StringUtils.isBlank(key)) {return Collections.emptyList();}// 如果没有开启ES,那么继续从MYSQL中获取数据if (!openEs) {List<ArticleDO> records = articleDAO.listSimpleArticlesBySearchKey(key);return records.stream().map(s -> new SimpleArticleDTO().setId(s.getId()).setTitle(s.getTitle())).collect(Collectors.toList());}// ES整合逻辑key = key.trim();SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();MultiMatchQueryBuilder multiMatchQueryBuilder = QueryBuilders.multiMatchQuery(key,ESFieldConstant.ES_FIELD_TITLE,ESFieldConstant.ES_FIELD_SHORT_TITLE);searchSourceBuilder.query(multiMatchQueryBuilder);SearchRequest searchRequest = new SearchRequest(new String[]{ESIndexConstant.ES_INDEX_ARTICLE}, searchSourceBuilder);SearchResponse searchResponse = null;try {searchResponse = restHighLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}SearchHits hits = searchResponse.getHits();SearchHit[] hitList = hits.getHits();List<Integer> ids = new ArrayList<>();for (SearchHit documentFields : hitList) {ids.add(Integer.parseInt(documentFields.getId()));}if (ObjectUtils.isEmpty(ids)) {return null;}List<ArticleDO> records = articleDAO.selectByIds(ids);return records.stream().map(s -> new SimpleArticleDTO().setId(s.getId()).setTitle(s.getTitle())).collect(Collectors.toList());
}

5 ES集群相关知识

5.1 ES集群基础概念

定义与组成：Elasticsearch（ES）集群是由多个ES节点组成的集合，节点间协同工作，实现数据存储、搜索及分析功能。
优势
- 效率提升：多节点并行处理搜索请求，相比单节点搜索效率更高。
- 存储扩容：突破单节点磁盘空间限制，利用多个节点存储资源，扩大数据存储容量。
- 高可用性：部分节点故障时，集群仍能对外提供服务，保障整体可用性。

5.2 ES集群节点

节点类型
- 主节点（Master Node）：负责管理集群元数据，如索引创建、删除，分片分配，监控节点状态等。为防止脑裂，一般设置奇数个主节点。脑裂是指在集群中，多个节点都认为自己是主节点，导致集群出现多个“大脑”，从而使集群状态混乱、数据不一致等问题。设置奇数个主节点，是因为在选举主节点时，奇数个节点能避免出现平局情况，降低脑裂风险。
- 数据节点（Data Node）：用于存储数据，执行数据的增、删、改、查及聚合操作，需根据数据量和查询需求合理配置资源。
- 协调节点（Coordinate Node）：不承担主节点和数据节点功能，专门负责接收请求、转发请求至其他节点、汇总返回数据。大规模集群并发查询量大时，可添加独立协调节点。
- Ingest节点：对文档数据进行预处理，如通过管道实现数据转换与丰富，可按需水平扩展。一个节点可兼具多种角色，小规模集群可不严格区分。
节点协作：数据节点向主节点发送心跳数据包汇报状态，主节点依此监控集群状态。

5.3 ES集群分片

主分片（Primary Shard）
- 定义：将索引文档数据分散存储的单元，所有主分片数据合起来构成完整索引数据，主分片数量至少为1 。
- 作用：承载索引的原始数据存储，是数据写入和读取的基础单元。
副本分片（Replica Shard）
- 定义：主分片的备份，数量大于等于0 。
- 作用：提高数据可用性和查询性能，主分片故障时可顶替提供服务，还可分担查询负载。
分片规则
- 主分片和副本分片不能存储在同一节点上。
- 单节点ES可有多主分片，但无副本分片。
- 创建索引时可指定主、副本分片数量，索引创建后，主分片数量不可更改，仅副本分片数量可调整。

5.4 文档在ES集群中的操作

存储流程
- 用户将存储请求发送到集群中任意一个节点。
- 接收请求的节点通过文档路由，把数据发送给对应的主分片。
- 主分片将数据同步给它的所有副本分片。
搜索流程
- 用户向集群中任意一个节点发起搜索请求。
- 接收请求的节点（协调节点）把每个主分片和它的副本分片看作“同一组”分片，从中选择一组有完整数据的分片（默认轮训选择），然后分发请求。
- 被选中的分片进行查询，之后返回结果。
- 协调节点把收到的结果聚合，返回给用户。

5.5 ES 集群相关问题及解决

脑裂问题：因网络问题，集群被分成两个，出现两个 “大脑”（主节点），导致数据不一致。解决方法包括设置
- 最小主节点数量，计算公式为discovery.zen.minimum_master_nodes: (有master资格节点数/2) + 1 ；
- 设置专门奇数个主节点；
- 采用单播发现机制（关闭多播发现机制discovery.zen.ping.multicast.enabled: false ，配置单播发现主节点 ip 地址discovery.zen.ping.unicast.hosts : ("master1", "master2", "master3") ） ；
- 配置选举发现数，延长 ping master 等待时长（如discovery.zen.ping_timeout: 30 ，discovery.zen.minimum_master_nodes: 2 ）。
分片数量配置：索引分片数指定后一般不可更改，除非重做索引。ElasticSearch 推荐最大 JVM 堆空间 30 - 32G ，可据此估算分片数量，如预计数据量 200GB ，最多分配 7 - 8 个分片。初始阶段，可按节点数量的 1.5 - 3 倍创建分片，如 3 个节点，分片数最多不超 9 个。对于基于日期、搜索少、数据量小（如每个索引 1GB 甚至更小）的索引需求，如日志管理，建议分配 1 个分片。

6 总结

本文全面讲解 ElasticSearch（ES）相关知识。ES 是基于 Lucene 的分布式搜索与分析引擎，有分布式、高扩展、高实时特性，采用 RESTful 风格 API 。介绍了字段、文档等基本概念，基于倒排索引的原理。详述 Windows 和 Ubuntu 版搭建步骤，RESTful API 操作及 ES 集成。还提及 ES 集群中的脑裂问题，主节点在管理集群元数据中起关键作用，为防止脑裂，通常设置奇数个主节点，避免选举时出现平局，降低集群状态混乱、数据不一致等风险。