在 JavaScript 中正确使用 Elasticsearch，第二部分

作者：来自 Elastic Jeffrey Rengifo

回顾生产环境中的最佳实践，并讲解如何在无服务器环境中运行 Elasticsearch Node.js 客户端。

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这是我们 Elasticsearch in JavaScript 系列的第二部分。在第一部分中，我们学习了如何正确设置环境、配置 Node.js 客户端、索引数据以及进行搜索。在第二部分中，我们将学习如何实现生产环境中的最佳实践，并在无服务器环境中运行 Elasticsearch Node.js 客户端。

我们将回顾：

生产环境最佳实践
- 错误处理
- 测试
无服务器环境
- 在 Elastic Serverless 上运行客户端
- 在函数即服务环境中运行客户端

你可以在这里查看包含示例的源代码。

生产环境最佳实践

错误处理

Elasticsearch 的 Node.js 客户端的一个有用功能是，它会暴露出可能出现的 Elasticsearch 错误对象，这样你就可以用不同的方式进行验证和处理。

要查看所有错误对象，运行以下命令：

const { errors } = require('@elastic/elasticsearch')
console.log(errors)

让我们回到搜索示例，处理一些可能出现的错误：

app.get("/search/lexic", async (req, res) => {....} catch (error) {if (error instanceof errors.ResponseError) {let errorMessage ="Response error!, query malformed or server down, contact the administrator!";if (error.body.error.type === "parsing_exception") {errorMessage = "Query malformed, make sure mappings are set correctly";}res.status(error.meta.statusCode).json({erroStatus: error.meta.statusCode,success: false,results: null,error: errorMessage,});}res.status(500).json({success: false,results: null,error: error.message,});}
});

特别是 ResponseError，会在响应为 4xx 或 5xx 时出现，意味着请求不正确或服务器不可用。

我们可以通过生成错误的查询来测试这种类型的错误，比如尝试在 text 类型字段上执行 term 查询：

默认错误：

{"success": false,"results": null,"error": "parsing_exception\n\tRoot causes:\n\t\tparsing_exception: [terms] query does not support [visit_details]"
}

自定义错误：

{"erroStatus": 400,"success": false,"results": null,"error": "Response error!, query malformed or server down; contact the administrator!"
}

我们也可以以特定方式捕捉和处理每种类型的错误。例如，我们可以在出现 TimeoutError 时添加重试逻辑。

app.get("/search/semantic", async (req, res) => {try {...} catch (error) {if (error instanceof errors.TimeoutError) {// Retry logic...res.status(error.meta.statusCode).json({erroStatus: error.meta.statusCode,success: false,results: null,error:"The request took more than 10s after 3 retries. Try again later.",});}}
});

测试

测试是保障应用稳定性的关键。为了在与 Elasticsearch 隔离的情况下测试代码，我们可以在创建集群时使用库 elasticsearch-js-mock。

这个库允许我们实例化一个与真实客户端非常相似的客户端，但它会根据我们的配置进行响应，只替换客户端的 HTTP 层为模拟层，其他部分保持与原始客户端一致。

我们将安装 mocks 库和用于自动化测试的 AVA。

npm install @elastic/elasticsearch-mocknpm install --save-dev ava

我们将配置 package.json 文件来运行测试。确保它如下所示：

"type": "module","scripts": {"test": "ava"},"devDependencies": {"ava": "^5.0.0"}

现在让我们创建一个 test.js 文件并安装我们的模拟客户端：

const { Client } = require('@elastic/elasticsearch')
const Mock = require('@elastic/elasticsearch-mock')const mock = new Mock()
const client = new Client({node: 'http://localhost:9200',Connection: mock.getConnection()
})

现在，添加一个语义搜索的模拟：

function createSemanticSearchMock(query, indexName) {mock.add({method: "POST",path: `/${indexName}/_search`,body: {query: {semantic: {field: "semantic_field",query: query,},},},},() => {return {hits: {total: { value: 2, relation: "eq" },hits: [{_id: "1",_score: 0.9,_source: {owner_name: "Alice Johnson",pet_name: "Buddy",species: "Dog",breed: "Golden Retriever",vaccination_history: ["Rabies", "Parvovirus", "Distemper"],visit_details:"Annual check-up and nail trimming. Healthy and active.",},},{_id: "2",_score: 0.7,_source: {owner_name: "Daniel Kim",pet_name: "Mochi",species: "Rabbit",breed: "Mixed",vaccination_history: [],visit_details:"Nail trimming and general health check. No issues.",},},],},};});
}

现在，我们可以为代码创建一个测试，确保 Elasticsearch 部分始终返回相同的结果：

import test from 'ava';test("performSemanticSearch must return formatted results correctly", async (t) => {const indexName = "vet-visits";const query = "Which pets had nail trimming?";createSemanticSearchMock(query, indexName);async function performSemanticSearch(esClient, q, indexName = "vet-visits") {try {const result = await esClient.search({index: indexName,body: {query: {semantic: {field: "semantic_field",query: q,},},},});return {success: true,results: result.hits.hits,};} catch (error) {if (error instanceof errors.TimeoutError) {return {success: false,results: null,error: error.body.error.reason,};}return {success: false,results: null,error: error.message,};}}const result = await performSemanticSearch(esClient, query, indexName);t.true(result.success, "The search must be successful");t.true(Array.isArray(result.results), "The results must be an array");if (result.results.length > 0) {t.true("_source" in result.results[0],"Each result must have a _source property");t.true("pet_name" in result.results[0]._source,"Results must include the pet_name field");t.true("visit_details" in result.results[0]._source,"Results must include the visit_details field");}
});

让我们运行测试。

npm run test

完成！从现在起，我们可以 100% 专注于代码本身进行测试，而不受外部因素影响。

无服务器环境

在 Elastic Serverless 上运行客户端

我们之前讲过在 Cloud 或本地运行 Elasticsearch；不过，Node.js 客户端也支持连接到 Elastic Cloud Serverless。

Elastic Cloud Serverless 允许你创建项目，无需担心基础设施，因为 Elastic 会内部处理，你只需关注要索引的数据及其保留时长。

从使用角度看，Serverless 将计算和存储解耦，为搜索和索引提供自动扩展功能，这样你只需扩展实际需要的资源。

客户端对连接 Serverless 做了以下适配：

关闭嗅探（sniffing）功能，忽略所有与嗅探相关的选项
忽略配置中除第一个节点外的所有节点，忽略任何节点过滤和选择选项
启用压缩和 TLSv1_2_method（与配置 Elastic Cloud 时相同）
为所有请求添加 elastic-api-version HTTP 头
默认使用 CloudConnectionPool，而非 WeightedConnectionPool
关闭内置的 content-type 和 accept 头，使用标准 MIME 类型

连接无服务器项目时，需要使用参数 serverMode: serverless。

const { Client } = require('@elastic/elasticsearch')
const client = new Client({node: 'ELASTICSEARCH_ENDPOINT',auth: { apiKey: 'ELASTICSEARCH_API_KEY' },serverMode: "serverless",
});

在函数即服务（function-as-a-service）环境中运行客户端

在示例中，我们使用了 Node.js 服务器，但你也可以使用函数即服务环境连接，比如 AWS Lambda、GCP Run 等函数。

'use strict'const { Client } = require('@elastic/elasticsearch')const client = new Client({// client initialisation
})exports.handler = async function (event, context) {// use the client
}

另一个例子是连接到像 Vercel 这样的无服务器服务。你可以查看这个完整示例，了解如何操作，但搜索端点中最相关的部分如下：

const response = await client.search({index: INDEX,// You could directly send from the browser// the Elasticsearch's query DSL, but it will// expose you to the risk that a malicious user// could overload your cluster by crafting// expensive queries.query: {match: { field: req.body.text },},},{headers: {Authorization: `ApiKey ${token}`,},}
);

该端点位于 /api 文件夹中，从服务器端运行，这样客户端只控制对应搜索词的 “text” 参数。

使用函数即服务的意义在于，与 24/7 运行的服务器不同，函数只在运行时启动机器，完成后机器进入休眠状态，减少资源消耗。

如果应用请求不多，这种配置很方便；否则成本可能较高。你还需考虑函数的生命周期和运行时间（有时仅几秒）。