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SpringBoot 集成ElasticSearch的几种方式

2022-01-22 1122
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本文涉及的产品
检索分析服务 Elasticsearch 版，2核4GB开发者规格 1个月
推荐场景：
数据可视化分析航班信息
简介： SpringBoot 集成ElasticSearch的几种方式

​
SpringBoot 集成ElasticSearch有两种方式，

1）通过客户端 如JestClient 。优点：依赖包少。

2) spring-data框架。优点：可应用框架提供的功能。

准备工作：docker安装elasticSearch、kibana

elasticSearch、kibana版本选取7.9.0，两个版本需要一样

docker pull elasticsearch:7.9.0

 创建网络 将es、kibana放在同一个网络中

kibana可以简单的使用127.0.0.1访问es,否则需要docker inspect elasticsearch 查看es的docker ip。

docker network create esnet

启动elasticsearch --net esnet 指定网络

docker run --name elasticsearch --net esnet -d -e ES_JAVA_OPTS="-Xms256m -Xmx1024m" -e "discovery.type=single-node" -p 9200:9200 -p 9300:9300 elasticsearch:7.9.0

启动kibana  ELASTICSEARCH_URL 指定链接的ES

docker run --name kibana --net esnet -e ELASTICSEARCH_URL=http://127.0.0.1:9200 -p 5601:5601 -d kibana:7.9.0

localhost 替换为docker的ip。docker 在本机windows、mac上安装为localhost，在VirtualBox上安装为虚拟机的IP

elasticsearch: http://localhost:9200/

kaibana：http://localhost:5601/

 数据准备工作，所有操作都可以用jest完成，本文针对已有数据场景，只做查询操作

kibana的devTool

创建索引，模拟日志索引 按天 logs-2021.05.25

PUT /logs-2021.05.25/

创建索引映射 _mapping 。可以跳过，使用ES动态mapping

POST /logs-2021.05.24/_mapping
{

  "dynamic" : "true",
  "_source" : {
    "includes" : [ ],
    "excludes" : [ ]
  },
  "dynamic_date_formats" : [
    "strict_date_optional_time",
    "yyyy/MM/dd HH:mm:ss Z||yyyy/MM/dd Z"
  ],
  "date_detection" : true,
  "numeric_detection" : false,
  "properties" : {
    "@timestamp" : {
      "type" : "date"
    },
    "@version" : {
      "type" : "long"
    },
    "appName" : {
      "type" : "text",
      "fields" : {
        "keyword" : {
          "type" : "keyword",
          "ignore_above" : 256
        }
      }
    },
    "class" : {
      "type" : "text",
      "fields" : {
        "keyword" : {
          "type" : "keyword",
          "ignore_above" : 256
        }
      }
    },
    "env" : {
      "type" : "text",
      "fields" : {
        "keyword" : {
          "type" : "keyword",
          "ignore_above" : 256
        }
      }
    },
    "error" : {
      "properties" : {
        "id" : {
          "type" : "text",
          "fields" : {
            "keyword" : {
              "type" : "keyword",
              "ignore_above" : 256
            }
          }
        }
      }
    },
    "exception" : {
      "properties" : {
        "exception_class" : {
          "type" : "text",
          "fields" : {
            "keyword" : {
              "type" : "keyword",
              "ignore_above" : 256
            }
          }
        },
        "exception_message" : {
          "type" : "text",
          "fields" : {
            "keyword" : {
              "type" : "keyword",
              "ignore_above" : 256
            }
          }
        },
        "stacktrace" : {
          "type" : "text"
        }
      }
    },
    "file" : {
      "type" : "text",
      "fields" : {
        "keyword" : {
          "type" : "keyword",
          "ignore_above" : 256
        }
      }
    },
    "git" : {
      "type" : "text",
      "fields" : {
        "keyword" : {
          "type" : "keyword",
          "ignore_above" : 256
        }
      }
    },
    "level" : {
      "type" : "text",
      "fields" : {
        "keyword" : {
          "type" : "keyword",
          "ignore_above" : 256
        }
      }
    },
    "line_number" : {
      "type" : "long"
    },
    "logger_name" : {
      "type" : "text",
      "fields" : {
        "keyword" : {
          "type" : "keyword",
          "ignore_above" : 256
        }
      }
    },
    "mdc" : {
      "properties" : {
        "depth" : {
          "type" : "text",
          "fields" : {
            "keyword" : {
              "type" : "keyword",
              "ignore_above" : 256
            }
          }
        },
        "perm_id" : {
          "type" : "text",
          "fields" : {
            "keyword" : {
              "type" : "keyword",
              "ignore_above" : 256
            }
          }
        }
      }
    },
    "message" : {
      "type" : "text",
      "fields" : {
        "keyword" : {
          "type" : "keyword",
          "ignore_above" : 256
        }
      }
    },
    "method" : {
      "type" : "text",
      "fields" : {
        "keyword" : {
          "type" : "keyword",
          "ignore_above" : 256
        }
      }
    },
    "source_host" : {
      "type" : "text",
      "fields" : {
        "keyword" : {
          "type" : "keyword",
          "ignore_above" : 256
        }
      }
    },
    "tag" : {
      "type" : "text",
      "fields" : {
        "keyword" : {
          "type" : "keyword",
          "ignore_above" : 256
        }
      }
    },
    "thread_name" : {
      "type" : "text",
      "fields" : {
        "keyword" : {
          "type" : "keyword",
          "ignore_above" : 256
        }
      }
    },
    "trace" : {
      "properties" : {
        "id" : {
          "type" : "text",
          "fields" : {
            "keyword" : {
              "type" : "keyword",
              "ignore_above" : 256
            }
          }
        }
      }
    },
    "transaction" : {
      "properties" : {
        "id" : {
          "type" : "text",
          "fields" : {
            "keyword" : {
              "type" : "keyword",
              "ignore_above" : 256
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

查看创建的映射

GET /logs-2021.05.25/_mapping

插入数据

POST /logs-2021.05.25/_doc/
{

"class" : "",
"appName" : "activity",
"source_host" : "node1-dev",
"trace.id" : "abcef",
"@timestamp" : "2021-05-25T10:10:00.101Z",
"thread_name" : "http-nio-22500-exec-01",
"level" : "ERROR",
"@version" : 1,
"env" : "prod",
"git" : "b64dc78",
"transaction.id" : "16cb1b2d8d888",
"message" : "活动数据",
"method" : "send",
"line_number" : 16,
"file" : "SendServiceImpl.java",
"logger_name" : "com.xxx",
"tag" : "git-tag-122_2",
"mdc" : { }

}
查询数据， 客户端jest中可以直接应用kibana中的query查询语句

GET /logs-2021.05.25/_search
{
"query": {

"match_all": {}

}
}
至此数据准备完成。

 一、通过客户端 JestClient 连接 （其他客户端 RestHighLevelClient推荐使用）

版本选择：maven 搜索jest,最新版本6.3.1，适应es版本 6.3.1--7.12.1

<groupId>io.searchbox</groupId>
<artifactId>jest</artifactId>
<version>6.3.1</version>

pom依赖

未指定版本在父pom中指定，工具类版本可随意指定。

  <groupId>org.springframework.boot</groupId>
  <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
  <version>2.2.5.RELEASE</version>
</dependency>

<dependency>
  <groupId>com.alibaba</groupId>
  <artifactId>fastjson</artifactId>
</dependency>

<dependency>
  <groupId>org.projectlombok</groupId>
  <artifactId>lombok</artifactId>
</dependency>

<dependency>
  <groupId>cn.hutool</groupId>
  <artifactId>hutool-all</artifactId>
</dependency>

<dependency>
  <groupId>com.github.xiaoymin</groupId>
  <artifactId>knife4j-spring-boot-starter</artifactId>
  <version>3.0.2</version>
</dependency>

<!-- https://mvnrepository.com/artifact/io.searchbox/jest -->
<dependency>
  <groupId>io.searchbox</groupId>
  <artifactId>jest</artifactId>
  <version>6.3.1</version>
</dependency>

application.yml配置连接地址，es未开启认证用户密码不用填写

spring:
elasticsearch:

jest:
  uris: http://localhost:9200

username: your_es_username

password: youer_es_password

用Controller做测试，或者写Test

@Slf4j
@RestController
@Api(tags = "ES管理器")
public class EsController {

final String indexName ="logs-2021.05.24";
// final String indexName ="logs-*";

final String INFO = "info";
final String WARN = "warn";
final String ERROR = "error";

@Autowired
private JestClient jestClient;

@ApiOperation("值班日志--活动")
@GetMapping("/search")
public Object search(){

String appName = "product-api";
String level="ERROR";

String indexName = "logs-2021.05.25";

// kibana中的查询语句直接应用 bool、filter、term、match、match_phrase
String query1 = "{\n"
+ "  \"query\": {\n"
+ "    \"match_all\": {}\n"
+ "  }\n"
+ "}";

// #此查询指定了大小size  筛选了appName=activity  level=ERROR的数据
String query = "{\n"
    + "  \"from\":0,\"size\":10000,\n"
    + "  \"query\": {\n"
    + "    \"bool\": {\n"
    + "      \"filter\": [\n"
    + "          {\n"
    + "            \"term\": {\n"
    + "              \"appName.keyword\": {\n"
    + "                \"value\": \"activity\"\n"
    + "              }\n"
    + "            }\n"
    + "        },\n"
    + "        {\n"
    + "          \"term\": {\n"
    + "            \"level.keyword\": {\n"
    + "              \"value\": \"ERROR\"\n"
    + "            }\n"
    + "          }\n"
    + "        }\n"
    + "      ]\n"
    + "    }\n"
    + "  }\n"
    + "}";
       
String result = "success";
try {
  Search search = new Search.Builder(query).addIndex(indexName).addType("_doc").build();
  JestResult jr = jestClient.execute(search);
  List<DayLog> sourceAsObjectList = jr.getSourceAsObjectList(DayLog.class);
  System.out.println("--++"+jr.getJsonString());
  System.out.println("--++"+sourceAsObjectList.size());
  result = jr.getJsonString();
} catch (IOException e) {
  e.printStackTrace();
}
return result;

}
}
引入elasticsearch包通过工具包提供的方法构建语句。如通过QueryBuilders构建查询。版本跟ES版本一致。


org.elasticsearch
elasticsearch
7.9.0

上面的query查询语句可以如下构建，可以看到searchSourceBuilder.toString()跟kibana中的语句是一样的。

String appName = "activity";
String level= "ERROR";

SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();

  searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.boolQuery()
      .filter(QueryBuilders.termQuery("appName.keyword",appName))
      .filter(QueryBuilders.termQuery("level.keyword",level)));
  searchSourceBuilder.from(0).size(10000);

  System.out.println("query:\n"+searchSourceBuilder.toString());
  Search search =new Search.Builder(searchSourceBuilder.toString()).addIndex(indexName).addType("_doc").build();
  JestResult jestResult = jestClient.execute(search);
  JsonObject resultJSON = jestResult.getJsonObject();
  JsonObject totalJson = resultJSON.getAsJsonObject("hits").getAsJsonObject("total");
  long totalNum = totalJson.get("value").getAsLong();
  String relation = totalJson.get("relation").getAsString();

  System.out.println("=============== "+jestResult.getJsonString());

jestClient的查询文档介绍到此，还有更多的应用参考网络。

二、Spring-Data 集成ElasticSearch

选择合适的版本，pom 查看spring-boot-dependencies  2.2.5.RELEASE 默认支持ES版本是6.8.6

maven中查看支持es版本6.8.6--7.12.1，ES7.0以后改动较大，考虑切换版本。

最新版本 2.5.0 已支持7.12.1

经maven查询spring-boot-dependencies 版本2.3.x支持 spring-data-elsaticsearch 4.0.x ES最低版本7.6.2，最终选取2.3.5.RELEASE

pom 依赖


<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.springframework.boot/spring-boot-dependencies -->
<dependency>
  <groupId>org.springframework.boot</groupId>
  <artifactId>spring-boot-dependencies</artifactId>
  <version>2.3.5.RELEASE</version>
  <type>pom</type>
  <scope>import</scope>
</dependency>


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


🌰栗子

@Slf4j
@Api(tags = "ES搜索")
@RestController
public class DayLogController {

@Autowired
private ElasticsearchRestTemplate restTemplate;

@ApiOperation("search")
@GetMapping("/search")
public Object search(){

BoolQueryBuilder boolQueryBuilder = QueryBuilders.boolQuery();
boolQueryBuilder
    .filter(QueryBuilders.termQuery("appName.keyword","activity"))
    .filter(QueryBuilders.termQuery("level.keyword","ERROR"));

NativeSearchQuery searchQuery = new NativeSearchQuery(boolQueryBuilder);
log.info("query: {}",searchQuery.getQuery().toString());
//索引名称规定 可在类上标注，ES会根据类标注生成索引IndexCoordinates
SearchHits<DayLog> searchHits0 = restTemplate.search(searchQuery, DayLog.class);
//索引不固定 以参数方式传入
String indexName = "logs-2021.05.25";
SearchHits<DayLog> searchHits = restTemplate.search(searchQuery, DayLog.class, IndexCoordinates.of(indexName));
System.out.println(JSON.toJSONString(searchHits));

return JSON.toJSONString(searchHits);

}

}
DayLogs.java
@Data
@Document(indexName = "logs-2021.05.25")
public class DayLog {

@Field(name = "appName", type = FieldType.Keyword)
private String appName;

@Field(name = "source_host",type = FieldType.Text)
private String sourceHost;

private String timestamp;

@Field(name = "thread_name",type = FieldType.Text)
private String threadName;

private String env;

@JSONField(name = "class")
@Field(name = "class",type = FieldType.Text)
private String klass;

private String error;

private String file;

private String git;

@Field(name = "level", type = FieldType.Keyword)
private String level;

private String message;

private String method;

@Field(name = "line_number",type = FieldType.Long)
private Long lineNumber;

@Field(name = "logger_name",type = FieldType.Text)
private String loggerName;

private String tag;

}
简单的代码即可实现查询。通过NativeSearchQuery构建查询语句，输出如下标准语句，ElasticsearchRestTemplate对RestHighLevelClient客户端进行了封装，应用起来更方便。

NativeSearchQuery构建查询语句

query: {
"bool" : {

"filter" : [
  {
    "term" : {
      "appName.keyword" : {
        "value" : "activity",
        "boost" : 1.0
      }
    }
  },
  {
    "term" : {
      "level.keyword" : {
        "value" : "ERROR",
        "boost" : 1.0
      }
    }
  }
],
"adjust_pure_negative" : true,
"boost" : 1.0

}
}
三、RestHighLevelClient  客户端

2.2.5.RELEASE 默认ES版本6.8.6，方式一：升级Spring-boot-dependencies 到2.3.x，方式二：升级ES

升级版本 2.3.5.RELEASE


<dependency>
  <groupId>org.springframework.boot</groupId>
  <artifactId>spring-boot-dependencies</artifactId>
  <version>2.3.5.RELEASE</version>
  <type>pom</type>
  <scope>import</scope>
</dependency>



引入依赖pom

org.elasticsearch.client
elasticsearch-rest-high-level-client

查询示例

@Api(tags = "RestHighLevel客户端")
@RestController
public class EsRestHighLevelController {

@Autowired
private RestHighLevelClient restHighLevelClient;

@ApiOperation("search")
@GetMapping("/search")
public Object search(){

SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("logs-2021.05.25");
// 构造条件
SearchSourceBuilder builder = new   SearchSourceBuilder();

// 精确匹配
TermQueryBuilder termQueryBuilder = QueryBuilders.termQuery("appName.keyword","activity");
TermQueryBuilder termQueryBuilder2 = QueryBuilders.termQuery("level.keyword","ERROR");
BoolQueryBuilder boolQueryBuilder = QueryBuilders.boolQuery().filter(termQueryBuilder).filter(termQueryBuilder2);
builder.query(boolQueryBuilder);
// 分页
builder.from();
builder.size(100);
builder.timeout(new TimeValue(60, TimeUnit.SECONDS));
searchRequest.source(builder);
String result = "";
try {
  SearchResponse response = restHighLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
  result = JSON.toJSONString(response);
  System.out.println(JSON.toJSONString(response.getHits()));
} catch (IOException e) {
  e.printStackTrace();
}

return result;

}
}
RestHighLevel简单的查询功能已完成。更多功能查看RestHighLevel的doc。

总结：

连接ES通常用客户端方式 jest、RestHeighLevel，Spring Boot集成spring-data-elasticsearch方式，ElasticsearchRestTemplate 进行了一些封装，对类型转换较为方便。

modules:  

<!-- ElasticSearch jest客户端   -->
<module>paw-jest</module>
<!-- springBoot集成ElasticSearch7   -->
<module>paw-es7</module>
<!-- ElasticSearch  RestHighLevel客户端 -->
<module>paw-ESRestHighLevel</module>

gitee: https://gitee.com/tg_seahorse/paw-demos

​

文章标签：
检索分析服务 Elasticsearch版
Java
开发工具
容器
索引
数据安全/隐私保护
Docker
Spring
git
Maven
API
关键词：
集成springboot
springboot集成检索分析服务 Elasticsearch版
集成检索分析服务 Elasticsearch版
springboot检索分析服务 Elasticsearch版
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琴岛蛏子
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本文介绍了在项目开发中使用ZincSearch作为全文搜索引擎的优势，包括其轻量级、易于安装和使用、资源占用低等特点，以及如何在GoFly快速开发框架中集成和使用ZincSearch，提供了详细的开发文档和实例代码，帮助开发者高效地实现搜索功能。
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``Banner``是``SpringBoot``框架一个特色的部分，其设计的目的无非就是一个框架的标识，其中包含了版本号、框架名称等内容，既然``SpringBoot``为我们提供了这个模块，它肯定也是可以更换的这也是``Spring``开源框架的设计理念。
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