自制一个 elasticsearch-spring-boot-starter

概 述

Elasticsearch 在企业里落地的场景越来越多了，但是大家在项目里使用 Elasticsearch 的姿势也是千奇百怪，这次正好自己需要使用，所以干脆就封装一个 elasticsearch-spring-boot-starter 以供复用好了。如果不知道 spring-boot-starter 该如何制作，可以参考文章《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。

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>
​

配置文件

如果你还没有一个属于自己的 Elasticsearch 集群，可以参考文章 《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
​

各个字段解释如下：

• 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，比如我这里的业务场景是文档包含 标题（title） 和 内容（filecontent） 字段
• auth：是否需要权限认证

由于我这里安装的实验集群并无 x-pack 权限认证的加持，因此无需权限认证，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，此时可以加上用户名/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
​

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

• 创建索引

public String createIndex() throws IOException {

	IndexModel indexModel = new IndexModel();
	indexModel.setIndexName("testindex2"); // 注意索引名字必须小写，否则ES抛异常
	indexModel.setTypeName("testtype2");
	indexModel.setReplicaNumber( 2 );   // 两个节点，因此两个副本
	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 "创建索引成功";
	else
		return "创建索引失败";
}
​

• 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";
}
​

后 记

由于能力有限，若有错误或者不当之处，还请大家批评指正，一起学习交流！

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