Spring Boot 集成 Elasticsearch 实战

最近有读者问我能不能写下如何使用 Spring Boot 开发 Elasticsearch（以下简称 ES） 相关应用，今天就讲解下如何使用 Spring Boot 结合 ES。

可以在 ES 官方文档中发现，ES 为 Java REST Client 提供了两种方式的 Client：Java Low Level Client 和 Java High Level REST Client。

低级别客户端，它允许通过 HTTP 请求与 ES 集群进行通信，API 本身不负责数据的编码解码，由用户去编码解码，它与所有的 ES 版本兼容。

高级客户端基于低级客户端，是从 6.0 才开始加入的，主要目标是为了暴露各 API 特定的方法，高版本客户端依赖于 ES 核心项目，将 Request 对象作为参数，返回一个 Response 对象，所有 API 都可以同步或异步调用。

本文就通过 Spring Boot 结合 Java High Level REST Client 来进行一些演示。

ES 环境搭建可以参加文章：全文搜索引擎 Elasticsearch 入门：集群搭建

Spring Boot 集成 ES

Spring Boot 集成 ES 主要分为以下三步：

1. 加入 ES 依赖
2. 配置 ES
3. 演示 ES 基本操作

加入依赖

首先创建一个项目，在项目中加入 ES 相关依赖，具体依赖如下所示：

<dependency>
    <groupId>org.elasticsearch</groupId>
    <artifactId>elasticsearch</artifactId>
    <version>7.1.0</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
    <artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId>
    <version>7.1.0</version>
</dependency>

创建 ES 配置

在配置文件 application.properties 中配置 ES 的相关参数，具体内容如下：

elasticsearch.host=localhost
elasticsearch.port=9200
elasticsearch.connTimeout=3000
elasticsearch.socketTimeout=5000
elasticsearch.connectionRequestTimeout=500

其中指定了 ES 的 host 和端口以及超时时间的设置，另外我们的 ES 没有添加任何的安全认证，因此 username 和 password 就没有设置。

然后在 config 包下创建 ElasticsearchConfiguration 类，会从配置文件中读取到对应的参数，接着申明一个 initRestClient 方法，返回的是一个 RestHighLevelClient，同时为它添加 @Bean(destroyMethod = "close") 注解，当 destroy 的时候做一个关闭，这个方法主要是如何初始化并创建一个 RestHighLevelClient。

@Configuration
public class ElasticsearchConfiguration {

    @Value("${elasticsearch.host}")
    private String host;

    @Value("${elasticsearch.port}")
    private int port;

    @Value("${elasticsearch.connTimeout}")
    private int connTimeout;

    @Value("${elasticsearch.socketTimeout}")
    private int socketTimeout;

    @Value("${elasticsearch.connectionRequestTimeout}")
    private int connectionRequestTimeout;

    @Bean(destroyMethod = "close", name = "client")
    public RestHighLevelClient initRestClient() {
        RestClientBuilder builder = RestClient.builder(new HttpHost(host, port))
                .setRequestConfigCallback(requestConfigBuilder -> requestConfigBuilder
                        .setConnectTimeout(connTimeout)
                        .setSocketTimeout(socketTimeout)
                        .setConnectionRequestTimeout(connectionRequestTimeout));
        return new RestHighLevelClient(builder);
    }
}

定义文档实体类

首先在 constant 包下定义常量接口，在接口中定义索引的名字为 user：

public interface Constant {
    String INDEX = "user";
}

然后在 document 包下创建一个文档实体类：

public class UserDocument {
    private String id;
    private String name;
    private String sex;
    private Integer age;
    private String city;
    // 省略 getter/setter
}

ES 基本操作

在这里主要介绍 ES 的索引、文档、搜索相关的简单操作，在 service 包下创建 UserService 类。

索引操作

在这里演示创建索引和删除索引：

创建索引

在创建索引的时候可以在 CreateIndexRequest 中设置索引名称、分片数、副本数以及 mappings，在这里索引名称为 user，分片数 number_of_shards 为 1，副本数 number_of_replicas 为 0，具体代码如下所示：

public boolean createUserIndex(String index) throws IOException {
    CreateIndexRequest createIndexRequest = new CreateIndexRequest(index);
    createIndexRequest.settings(Settings.builder()
            .put("index.number_of_shards", 1)
            .put("index.number_of_replicas", 0)
    );
    createIndexRequest.mapping("{\n" +
            "  \"properties\": {\n" +
            "    \"city\": {\n" +
            "      \"type\": \"keyword\"\n" +
            "    },\n" +
            "    \"sex\": {\n" +
            "      \"type\": \"keyword\"\n" +
            "    },\n" +
            "    \"name\": {\n" +
            "      \"type\": \"keyword\"\n" +
            "    },\n" +
            "    \"id\": {\n" +
            "      \"type\": \"keyword\"\n" +
            "    },\n" +
            "    \"age\": {\n" +
            "      \"type\": \"integer\"\n" +
            "    }\n" +
            "  }\n" +
            "}", XContentType.JSON);
    CreateIndexResponse createIndexResponse = client.indices().create(createIndexRequest, RequestOptions.DEFAULT);
    return createIndexResponse.isAcknowledged();
}

通过调用该方法，就可以创建一个索引 user，索引信息如下：

关于 ES 的 Mapping 可以看下这篇文章：一文搞懂 Elasticsearch 之 Mapping

删除索引

在 DeleteIndexRequest 中传入索引名称就可以删除索引，具体代码如下所示：

public Boolean deleteUserIndex(String index) throws IOException {
    DeleteIndexRequest deleteIndexRequest = new DeleteIndexRequest(index);
    AcknowledgedResponse deleteIndexResponse = client.indices().delete(deleteIndexRequest, RequestOptions.DEFAULT);
    return deleteIndexResponse.isAcknowledged();
}

介绍完索引的基本操作，下面介绍文档的相关操作：

文档操作

对 ES 文档还不是很熟悉的可以先看下这篇文章：ElasticSearch 文档的增删改查都不会？

在这里演示下创建文档、批量创建文档、查看文档、更新文档以及删除文档：

创建文档

创建文档的时候需要在 IndexRequest 中指定索引名称，id 如果不传的话会由 ES 自动生成，然后传入 source，具体代码如下：

public Boolean createUserDocument(UserDocument document) throws Exception {
    UUID uuid = UUID.randomUUID();
    document.setId(uuid.toString());
    IndexRequest indexRequest = new IndexRequest(Constant.INDEX)
            .id(document.getId())
            .source(JSON.toJSONString(document), XContentType.JSON);
    IndexResponse indexResponse = client.index(indexRequest, RequestOptions.DEFAULT);
    return indexResponse.status().equals(RestStatus.OK);
}

下面通过调用这个方法，创建两个文档，具体内容如下：

批量创建文档

在一个 REST 请求中，重新建立网络开销是十分损耗性能的，因此 ES 提供 Bulk API，支持在一次 API 调用中，对不同的索引进行操作，从而减少网络传输开销，提升写入速率。

下面方法是批量创建文档，一个 BulkRequest 里可以添加多个 Request，具体代码如下：

public Boolean bulkCreateUserDocument(List<UserDocument> documents) throws IOException {
    BulkRequest bulkRequest = new BulkRequest();
    for (UserDocument document : documents) {
        String id = UUID.randomUUID().toString();
        document.setId(id);
        IndexRequest indexRequest = new IndexRequest(Constant.INDEX)
                .id(id)
                .source(JSON.toJSONString(document), XContentType.JSON);
        bulkRequest.add(indexRequest);
    }
    BulkResponse bulkResponse = client.bulk(bulkRequest, RequestOptions.DEFAULT);
    return bulkResponse.status().equals(RestStatus.OK);
}

下面通过该方法创建些文档，便于下面的搜索演示。

查看文档

查看文档需要在 GetRequest 中传入索引名称和文档 id，具体代码如下所示：

public UserDocument getUserDocument(String id) throws IOException {
    GetRequest getRequest = new GetRequest(Constant.INDEX, id);
    GetResponse getResponse = client.get(getRequest, RequestOptions.DEFAULT);
    UserDocument result = new UserDocument();
    if (getResponse.isExists()) {
        String sourceAsString = getResponse.getSourceAsString();
        result = JSON.parseObject(sourceAsString, UserDocument.class);
    } else {
        logger.error("没有找到该 id 的文档");
    }
    return result;
}

下面传入文档 id 调用该方法，结果如下所示：

更新文档

更新文档则是先给 UpdateRequest 传入索引名称和文档 id，然后通过传入新的 doc 来进行更新，具体代码如下：

public Boolean updateUserDocument(UserDocument document) throws Exception {
    UserDocument resultDocument = getUserDocument(document.getId());
    UpdateRequest updateRequest = new UpdateRequest(Constant.INDEX, resultDocument.getId());
    updateRequest.doc(JSON.toJSONString(document), XContentType.JSON);
    UpdateResponse updateResponse = client.update(updateRequest, RequestOptions.DEFAULT);
    return updateResponse.status().equals(RestStatus.OK);
}

下面将文档 id 为 9b8d9897-3352-4ef3-9636-afc6fce43b20 的文档的城市信息改为 handan，调用方法结果如下：

删除文档

删除文档只需要在 DeleteRequest 中传入索引名称和文档 id，然后执行 delete 方法就可以完成文档的删除，具体代码如下：

public String deleteUserDocument(String id) throws Exception {
    DeleteRequest deleteRequest = new DeleteRequest(Constant.INDEX, id);
    DeleteResponse response = client.delete(deleteRequest, RequestOptions.DEFAULT);
    return response.getResult().name();
}

介绍完文档的基本操作，接下来对搜索进行简单介绍：

搜索操作

对 ES 的 DSL 语法还不是很熟悉的可以先看下这篇文章：看完这篇还不会 Elasticsearch 搜索,那我就哭了！

简单的搜索操作需要在 SearchRequest 中设置将要搜索的索引名称（可以设置多个索引名称），然后通过 SearchSourceBuilder 构造搜索源，下面将 TermQueryBuilder 搜索查询传给 searchSourceBuilder，最后将 searchRequest 的搜索源设置为 searchSourceBuilder，执行 search 方法实现通过城市进行搜索，具体代码如下所示：

public List<UserDocument> searchUserByCity(String city) throws Exception {
    SearchRequest searchRequest = new SearchRequest();
    searchRequest.indices(Constant.INDEX);
    SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
    TermQueryBuilder termQueryBuilder = QueryBuilders.termQuery("city", city);
    searchSourceBuilder.query(termQueryBuilder);
    searchRequest.source(searchSourceBuilder);
    SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
    return getSearchResult(searchResponse);
}

该方法的执行结果如图所示：

聚合搜索

ES 聚合搜索相关知识可以看下这篇文章：Elasticsearch 之聚合分析入门

聚合搜索就是给 searchSourceBuilder 添加聚合搜索，下面方法是通过 TermsAggregationBuilder 构造一个先通过城市就行分类聚合，其中还包括一个子聚合，是对年龄求平均值，然后在获取聚合结果的时候，可以使用通过在构建聚合时的聚合名称获取到聚合结果，具体代码如下所示：

public List<UserCityDTO> aggregationsSearchUser() throws Exception {
    SearchRequest searchRequest = new SearchRequest(Constant.INDEX);
    SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
    TermsAggregationBuilder aggregation = AggregationBuilders.terms("by_city")
            .field("city")
            .subAggregation(AggregationBuilders
                    .avg("average_age")
                    .field("age"));
    searchSourceBuilder.aggregation(aggregation);
    searchRequest.source(searchSourceBuilder);
    SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
    Aggregations aggregations = searchResponse.getAggregations();
    Terms byCityAggregation = aggregations.get("by_city");
    List<UserCityDTO> userCityList = new ArrayList<>();
    for (Terms.Bucket buck : byCityAggregation.getBuckets()) {
        UserCityDTO userCityDTO = new UserCityDTO();
        userCityDTO.setCity(buck.getKeyAsString());
        userCityDTO.setCount(buck.getDocCount());
        // 获取子聚合
        Avg averageBalance = buck.getAggregations().get("average_age");
        userCityDTO.setAvgAge(averageBalance.getValue());
        userCityList.add(userCityDTO);
    }
    return userCityList;
}

下面是执行该方法的结果：

到此为止，ES 的基本操作就简单介绍完了，大家可以多动手试试，不会的可以看下官方文档。

总结

本文的完整代码在 https://github.com/wupeixuan/SpringBoot-Learn 的 elasticsearch 目录下。

Spring Boot 结合 ES 还是比较简单的，大家可以下载项目源码，自己在本地运行调试这个项目，更好地理解如何在 Spring Boot 中构建基于 ES 的应用。

最好的关系就是互相成就，大家的点赞、在看、分享、留言就是我创作的最大动力。

参考

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/java-rest/current/index.html

https://github.com/wupeixuan/SpringBoot-Learn