自制一个 elasticsearch-spring-boot-starter

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概 述

Elasticsearch 在企业里落地的场景愈来愈多了，可是你们在项目里使用 Elasticsearch的姿式也是千奇百怪，此次正好本身须要使用，因此干脆就封装一个 elasticsearch-spring-boot-starter以供复用好了。若是不知道 spring-boot-starter该如何制做，能够参考文章《如何自制一个Spring Boot Starter并推送到远端公服》，下面就来简述一下自制的 elasticsearch-spring-boot-starter该如何使用。

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依赖引入

<dependency>
    <groupId>com.github.hansonwang99</groupId>
    <artifactId>elasticsearch-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>0.0.8</version>
</dependency>

<repositories>
    <repository>
        <id>jitpack.io</id>
        <url>https://jitpack.io</url>
    </repository>
</repositories>

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配置文件

若是你尚未一个属于本身的 Elasticsearch集群，能够参考文章 《CentOS7 上搭建多节点 Elasticsearch集群》来一步步搭建之，本文实验所用的集群即来源于此。

elasticsearch:
  host: 192.168.31.75
  httpPort: 9200
  tcpPort: 9300
  clusterName: codesheep
  docFields: title,filecontent
  auth:
    enable: false

各个字段解释以下：

• host：Elasticsearch 节点地址
• httpPort: Elasticsearch REST端口
• tcpPort：Elasticsearch TCP端口
• clusterName：集群名
• docFields：文档字段，以英文逗号间隔，好比我这里的业务场景是文档包含 标题（title）和 内容（filecontent）字段
• auth：是否须要权限认证

因为我这里安装的实验集群并没有 x-pack权限认证的加持，所以无需权限认证，实际使用的集群或者阿里云上的 Elasticsearch集群均有完善的 x-pack权限认证，此时能够加上用户名/密码的配置：

elasticsearch:
  host: 192.168.199.75
  httpPort: 9200
  tcpPort: 9300
  clusterName: codesheep
  docFields: title,filecontent
  auth:
    enable: true
    username: elasticsearch
    password: xxxxxx

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用法例析

• 首先注入相关资源

@Autowired
private ISearchService iSearchService;

@Autowired
private DocModel docModel;

这些都是在 elasticsearch-spring-boot-starter中定义的

• 建立索引

public String createIndex() throws IOException {

    IndexModel indexModel = new IndexModel();
    indexModel.setIndexName("testindex2"); // 注意索引名字必须小写，不然ES抛异常
    indexModel.setTypeName("testtype2");
    indexModel.setReplicaNumber( 2 );   // 两个节点，所以两个副本
    indexModel.setShardNumber( 3 );

    XContentBuilder builder = null;
    builder = XContentFactory.jsonBuilder();
    builder.startObject();
    {
        builder.startObject("properties");
        {
            builder.startObject("title");
            {
                builder.field("type", "text");
                builder.field("analyzer", "ik_max_word");
            }
            builder.endObject();
            builder.startObject("filecontent");
            {
                builder.field("type", "text");
                builder.field("analyzer", "ik_max_word");
                builder.field("term_vector", "with_positions_offsets");
            }
            builder.endObject();
        }
        builder.endObject();
    }
    builder.endObject();

    indexModel.setBuilder( builder );
    Boolean res = iSearchService.createIndex(indexModel);

    if( true==res )
        return "建立索引成功";
    else
        return "建立索引失败";
}

• 删除索引

public String deleteIndex() {
    return (iSearchService.deleteIndex("testindex2")==true) ? "删除索引成功":"删除索引失败";
}

• 判断索引是否存在

if ( existIndex(indexName) ) {
    ...
} else {
    ...
}

• 插入单个文档

public String insertSingleDoc( ) {
    SingleDoc singleDoc = new SingleDoc();
    singleDoc.setIndexName("testindex2");
    singleDoc.setTypeName("testtype2");
    
    Map<String,Object> doc = new HashMap<>();
    doc.put("title","人工智能标题1");
    doc.put("filecontent","人工智能内容1");
    singleDoc.setDocMap(doc);
    
    return ( true== iSearchService.insertDoc( singleDoc ) ) ? "插入单个文档成功" : "插入单个文档失败";
}

• 批量插入文档

public String insertDocBatch() {

    BatchDoc batchDoc = new BatchDoc();
    batchDoc.setIndexName("testindex2");
    batchDoc.setTypeName("testtype2");

    Map<String,Object> doc1 = new HashMap<>();
    doc1.put("title","人工智能标题1");
    doc1.put("filecontent","人工智能内容1");
    Map<String,Object> doc2 = new HashMap<>();
    doc2.put("title","人工智能标题2");
    doc2.put("filecontent","人工智能内容2");
    Map<String,Object> doc3 = new HashMap<>();
    doc3.put("title","人工智能标题3");
    doc3.put("filecontent","人工智能内容3");
    Map<String,Object> doc4 = new HashMap<>();
    doc4.put("title","人工智能标题4");
    doc4.put("filecontent","人工智能内容4");

    List<Map<String,Object>> docList = new ArrayList<>();
    docList.add( doc1 );
    docList.add( doc2 );
    docList.add( doc3 );
    docList.add( doc4 );

    batchDoc.setBatchDocMap( docList );

    return ( true== iSearchService.insertDocBatch( batchDoc ) ) ? "批量插入文档成功" : "批量插入文档失败";
}

• 搜索文档

public List<Map<String,Object>> searchDoc() {

    SearchModel searchModel = new SearchModel();
    searchModel.setIndexName( "testindex2" );
    List<String> fields = new ArrayList<>();
    fields.add("title");
    fields.add("filecontent");
    fields.add("id");
    searchModel.setFields( fields );
    searchModel.setKeyword( "人工" );
    searchModel.setPageNum( 1 );
    searchModel.setPageSize( 5 );

    return iSearchService.queryDocs( searchModel );
}

• 删除文档

public String deleteDoc() {
    SingleDoc singleDoc = new SingleDoc();
    singleDoc.setIndexName("testindex2");
    singleDoc.setTypeName("testtype2");
    singleDoc.setId("vPHMY2cBcGZ3je_1EgIM");
    return (true== iSearchService.deleteDoc(singleDoc)) ? "删除文档成功" : "删除文档失败";
}

• 批量删除文档

public String deleteDocBatch() {
    BatchDoc batchDoc = new BatchDoc();
    batchDoc.setIndexName("testindex2");
    batchDoc.setTypeName("testtype2");
    List<String> ids = new ArrayList<>();
    ids.add("vfHMY2cBcGZ3je_1EgIM");
    ids.add("vvHMY2cBcGZ3je_1EgIM");
    batchDoc.setDocIds( ids );
    return ( true== iSearchService.deleteDocBatch(batchDoc) ) ? "批量删除文档成功" : "批量删除文档失败";
}

• 更新文档

public String updateDoc( @RequestBody SingleDoc singleDoc ) {

    SingleDoc singleDoc = new SingleDoc();
    singleDoc.setId("wPH6Y2cBcGZ3je_1OwI7");
    singleDoc.setIndexName("testindex2");
    singleDoc.setTypeName("testtype2");
    
    Map<String,Object> doc = new HashMap<>();
    doc.put("title","人工智能标题(更新后)");
    doc.put("filecontent","人工智能内容(更新后)");
    singleDoc.setUpdateDocMap(doc);

    return (true== iSearchService.updateDoc(singleDoc)) ? "更新文档成功" : "更新文档失败";
}

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后 记

因为能力有限，如有错误或者不当之处，还请你们批评指正，一块儿学习交流！

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