SpringBoot 整合 ES 实现 CRUD 操作

Hi，我是空夜，好久不见！

本文介绍 Spring Boot 项目中整合 ElasticSearch 并实现 CRUD 操作，包括分页、滚动等功能。 之前在公司使用 ES，一直用的是前辈封装好的包，最近希望能够从原生的 Spring Boot/ES 语法角度来学习 ES 的相关技术。希望对大家有所帮助。

本文为 spring-boot-examples 系列文章节选，示例代码已上传至 github.com/laolunsi/sp…

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安装 ES 与可视化工具

前往 ES 官方 www.elastic.co/cn/download… 进行，如 windows 版本只需要下载安装包，启动 elasticsearch.bat 文件，浏览器访问 http://localhost:9200

如此，表示 ES 安装完毕。 为更好地查看 ES 数据，再安装一下 elasticsearch-head 可视化插件。前往下载地址：github.com/mobz/elasti… 主要步骤：

• git clone git://github.com/mobz/elasticsearch-head.git
• cd elasticsearch-head
• npm install
• npm run start
• open http://localhost:9100/

可能会出现如下情况：

发现是跨域的问题。 解决办法是在 elasticsearch 的 config 文件夹中的 elasticsearch.yml 中添加如下两行配置：

http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"

刷新页面： 这里的 article 索引就是我通过 spring boot 项目自动创建的索引。 下面我们进入正题。

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Spring Boot 引入 ES

创建一个 spring-boot 项目，引入 es 的依赖：

        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>
        </dependency>

配置 application.yml：

server:
  port: 8060

spring:
  elasticsearch:
    rest:
      uris: http://localhost:9200

创建一个测试的对象，article：

import org.springframework.data.annotation.Id;
import org.springframework.data.elasticsearch.annotations.Document;

import java.util.Date;

@Document(indexName = "article")
public class Article {

    @Id
    private String id;
    private String title;
    private String content;
    private Integer userId;
    private Date createTime;

    // ... igonre getters and setters
}

下面介绍 Spring Boot 中操作 ES 数据的三种方式：

• 实现 ElasticsearchRepository 接口
• 引入 ElasticsearchRestTemplate
• 引入 ElasticsearchOperations

实现对应的 Repository:

import org.springframework.data.elasticsearch.repository.ElasticsearchRepository;

public interface ArticleRepository extends ElasticsearchRepository<Article, String> {

}

下面可以使用这个 ArticleRepository 来操作 ES 中的 Article 数据。 我们这里没有手动创建这个 Article 对应的索引，由 elasticsearch 默认生成。

下面的接口，实现了 spring boot 中对 es 数据进行插入、更新、分页查询、滚动查询、删除等操作。可以作为一个参考。其中，使用了 Repository 来获取、保存、删除 ES 数据，使用 ElasticsearchRestTemplate 或 ElasticsearchOperations 来进行分页/滚动查询。

根据 id 获取/删除数据

	@Autowired
    private ArticleRepository articleRepository;

    @GetMapping("{id}")
    public JsonResult findById(@PathVariable String id) {
        Optional<Article> article = articleRepository.findById(id);
        JsonResult jsonResult = new JsonResult(true);
        jsonResult.put("article", article.orElse(null));
        return jsonResult;
    }

	@DeleteMapping("{id}")
    public JsonResult delete(@PathVariable String id) {
        // 根据 id 删除
        articleRepository.deleteById(id);
        return new JsonResult(true, "删除成功");
    }

保存数据

	@PostMapping("")
    public JsonResult save(Article article) {
        // 新增或更新
        String verifyRes = verifySaveForm(article);
        if (!StringUtils.isEmpty(verifyRes)) {
            return new JsonResult(false, verifyRes);
        }

        if (StringUtils.isEmpty(article.getId())) {
            article.setCreateTime(new Date());
        }

        Article a = articleRepository.save(article);
        boolean res = a.getId() != null;
        return new JsonResult(res, res ? "保存成功" : "");
    }

    private String verifySaveForm(Article article) {
        if (article == null || StringUtils.isEmpty(article.getTitle())) {
            return "标题不能为空";
        } else if (StringUtils.isEmpty(article.getContent())) {
            return "内容不能为空";
        }

        return null;
    }

分页查询数据

    @Autowired
    private ElasticsearchRestTemplate elasticsearchRestTemplate;

    @Autowired
    ElasticsearchOperations elasticsearchOperations;

    @GetMapping("list")
    public JsonResult list(Integer currentPage, Integer limit) {
        if (currentPage == null || currentPage < 0 || limit == null || limit <= 0) {
            return new JsonResult(false, "请输入合法的分页参数");
        }
        // 分页列表查询
        // 旧版本的 Repository 中的 search 方法被废弃了。
        // 这里采用 ElasticSearchRestTemplate 或 ElasticsearchOperations 来进行分页查询

        JsonResult jsonResult = new JsonResult(true);
        NativeSearchQuery query = new NativeSearchQuery(new BoolQueryBuilder());
        query.setPageable(PageRequest.of(currentPage, limit));

        // 方法1：
        SearchHits<Article> searchHits = elasticsearchRestTemplate.search(query, Article.class);

        // 方法2：
        // SearchHits<Article> searchHits = elasticsearchOperations.search(query, Article.class);

        List<Article> articles = searchHits.getSearchHits().stream().map(SearchHit::getContent).collect(Collectors.toList());
        jsonResult.put("count", searchHits.getTotalHits());
        jsonResult.put("articles", articles);
        return jsonResult;
    }

滚动查询数据

	@GetMapping("scroll")
    public JsonResult scroll(String scrollId, Integer size) {
        // 滚动查询 scroll api
        if (size == null || size <= 0) {
            return new JsonResult(false, "请输入每页查询数");
        }
        NativeSearchQuery query = new NativeSearchQuery(new BoolQueryBuilder());
        query.setPageable(PageRequest.of(0, size));
        SearchHits<Article> searchHits = null;
        if (StringUtils.isEmpty(scrollId)) {
            // 开启一个滚动查询，设置该 scroll 上下文存在 60s
            // 同一个 scroll 上下文，只需要设置一次 query（查询条件）
            searchHits = elasticsearchRestTemplate.searchScrollStart(60000, query, Article.class, IndexCoordinates.of("article"));
            if (searchHits instanceof SearchHitsImpl) {
                scrollId = ((SearchHitsImpl) searchHits).getScrollId();
            }
        } else {
            // 继续滚动
            searchHits = elasticsearchRestTemplate.searchScrollContinue(scrollId, 60000, Article.class, IndexCoordinates.of("article"));
        }

        List<Article> articles = searchHits.getSearchHits().stream().map(SearchHit::getContent).collect(Collectors.toList());
        if (articles.size() == 0) {
            // 结束滚动
            elasticsearchRestTemplate.searchScrollClear(Collections.singletonList(scrollId));
            scrollId = null;
        }

        if (scrollId == null) {
            return new JsonResult(false, "已到末尾");
        } else {
            JsonResult jsonResult = new JsonResult(true);
            jsonResult.put("count", searchHits.getTotalHits());
            jsonResult.put("size", articles.size());
            jsonResult.put("articles", articles);
            jsonResult.put("scrollId", scrollId);
            return jsonResult;
        }

    }

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ES 深度分页 vs 滚动查询

上次遇到一个问题，同事跟我说日志检索的接口太慢了，问我能不能优化一下。开始使用的是深度分页，即 1,2,3..10, 这样的分页查询，查询条件较多（十多个参数）、查询数据量较大（单个日志索引约 2 亿条数据）。

分页查询速度慢的原因在于：ES 的分页查询，如查询第 100 页数据，每页 10 条，是先从每个分区 (shard，一个索引默认是 5 个 shard) 中把命中的前 100 * 10 条数据查出来，然后由协调节点进行合并等操作，最后给出第 100 页的数据。也就是说，实际被加载到内存中的数据远超过理想情况。

这样，索引的 shard 越大，查询页数越多，查询速度就越慢。 ES 默认的 max_result_window 是 10000 条，也就是正常情况下，用分页查询到 10000 条数据时，就不会再返回下一页数据了。

如果不需要进行跳页，比如直接查询第 100 页数据，或者数据量非常大，那么可以考虑用 scroll 查询。 在 scroll 查询下，第一次需要根据查询参数开启一个 scroll 上下文，设置上下文缓存时间。以后的滚动只需要根据第一次返回的 scrollId 来进行即可。

scroll 只支持往下滚动，如果想要往回滚动，还可以根据 scrollId 缓存查询结果，这样就可以实现上下滚动查询了 —— 就像大家经常使用的淘宝商品检索时上下滚动一样。

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最近在系统地学习 Redis、RabbitMQ、ES 等技术的知识，着重关注原理、底层、并发等问题，关于相关技术分享后续会逐渐发布出来。欢迎关注公众号：猿生物语（ID：JavaApes）