十、Spring Data集成Elasticsearch

10.1、Spring Data介绍

Spring Data 是一个用于简化数据库、非关系型数据库、索引库访问，并支持云服务的开源框架。其主要目标是使得对数据的访问变得方便快捷，并支持 map-reduce 框架和云计算数据服务。 Spring Data 可以极大的简化 JPA（Elasticsearch„）的写法，可以在几乎不用写实现的情况下，实现对数据的访问和操作。除了 CRUD 外，还包括如分页、排序等一些常用的功能。Spring Data 的官网

Spring Data 常用的功能模块大致有：

10.2、Spring Data Elasticsearch介绍

Spring Data Elasticsearch 基于 spring data API 简化 Elasticsearch 操作，将原始操作Elasticsearch 的客户端 API 进行封装。Spring Data 为 Elasticsearch 项目提供集成搜索引擎。Spring Data Elasticsearch POJO 的关键功能区域为中心的模型与 Elastichsearch 交互文档和轻松地编写一个存储索引库数据访问层。官方网站

10.3、Spring Data Elasticsearch 版本对比

目前最新 springboot 对应 Elasticsearch7.6.2，Spring boot2.3.x 一般可以兼容 Elasticsearch7.x。

10.4、集成开始

10.4.1、导入依赖

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>
</dependency>
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10.4.2、编写application.proerties

# es 服务地址
elasticsearch.host=127.0.0.1
# es 服务端口
elasticsearch.port=9200
# 配置日志级别,开启 debug 日志
logging.level.com.atguigu.es=debug
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10.4.3、编写实体类

// @Document:代表一个文档记录 ,indexName:用来指定索引名称,type:用来指定索引类型
@Document(indexName = "dangdang",type = "book")
@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
public class Book {
    // @Id:将对象中id和ES中_id映射
    @Id
    private String id;
    // analyzer:用来指定使用哪种分词器
    @Field(type = FieldType.Text,analyzer ="ik_max_word")
    private String name;
  // @eld:用来指定ES中的字段对应Mapping ,type:用来指定ES中存储类型
    @Field(type = FieldType.Date)
    @JsonFormat(pattern="yyyy-MM-dd")
    private Date createDate;
    @Field(type = FieldType.Keyword)
    private String author;
    @Field(type = FieldType.Text,analyzer ="ik_max_word")
    private String content;
}
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10.4.4、编写BookRepository

public interface BookRepository extends ElasticsearchRepository<Book,String> {
}
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10.4.5、插入文档

这种方式根据实体类中中配置自动在ElasticSearch创建索引、类型以及映射。

@SpringBootTest(classes = Application.class)
@RunWith(SpringRunner.class)
public class TestSpringBootDataEs {
    @Autowired
    private BookRepository bookRespistory;
    /**
     * 添加索引和更新索引 id 存在更新 不存在添加
     */
    @Test
    public void testSaveOrUpdate(){
        Book book = new Book();
        book.setId("21");
        book.setName("xiaolin");
        book.setCreateDate(new Date());
        book.setAuthor("李白");
        book.setContent("这是中国的好人,这真的是一个很好的人,李白很狂");
        bookRespistory.save(book);
    }
}
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10.4.6、删除文档

/**
     * 删除一条文档
     */
    @Test
    public void testDelete(){
        Book book = new Book();
        book.setId("21");
        bookRespistory.delete(book);
    }
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10.4.7、查询

/**
     * 查询所有
     */
    @Test
    public void testFindAll(){
        Iterable<Book> books = bookRespistory.findAll();
        for (Book book : books) {
            System.out.println(book);
        }
    }
    /**
     * 查询一个
     */
    @Test
    public void testFindOne(){
        Optional<Book> byId = bookRespistory.findById("21");
        System.out.println(byId.get());
    }
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10.4.8、查询排序

/**
     * 排序查询
     */
    @Test
    public void testFindAllOrder(){
        Iterable<Book> books = bookRespistory.findAll(Sort.by(Sort.Order.asc("createDate")));
        books.forEach(book -> System.out.println(book) );
    }
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10.4.9、分页查询并排序

@Test
public void testSearchPage() throws IOException {
  SearchRequest searchRequest = new SearchRequest();
  SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
  sourceBuilder.from(0).size(2).sort("age", SortOrder.DESC).query(QueryBuilders.matchAllQuery());
  searchRequest.indices("ems").types("emp").source(sourceBuilder);
  SearchResponse search = restHighLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
  SearchHit[] hits = search.getHits().getHits();
  for (SearchHit hit : hits) {
    System.out.println(hit.getSourceAsString());
  }
}
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10.4.10、高亮查询

//高亮查询
    @Test
    public void testHighter() throws IOException, ParseException {
        SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("ems");
        List<Emp> emps = new ArrayList<>();
        searchRequest.types("emp");
        SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
        searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.termQuery("content","武侠"))//设置条件
                            .sort("age", SortOrder.DESC)
                            .from(0)//起始条数 （当前页-1）*size
                            .size(20)
                            .highlighter(new HighlightBuilder().field("*").requireFieldMatch(false).preTags("<span style='color:red'").postTags("</span>"));
        searchRequest.source(searchSourceBuilder);
        SearchResponse searchResponse = restHighLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
        SearchHit[] hits = searchResponse.getHits().getHits();
        for (SearchHit hit : hits) {
            //原始文档
            Map<String,Object> sourceAsMap = hit.getSourceAsMap();
            Emp emp = new Emp();
            emp.setId(hit.getId());
            emp.setName(sourceAsMap.get("name").toString());
            emp.setAge(Integer.parseInt(sourceAsMap.get("age").toString()));
            emp.setBir(new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd").parse(sourceAsMap.get("bir").toString()));
            emp.setContent(sourceAsMap.get("content").toString());
            emp.setAddress(sourceAsMap.get("address").toString());
            //高亮字段
            Map<String, HighlightField> highlightFields = hit.getHighlightFields();
            if (highlightFields.containsKey("content")){
                emp.setContent(highlightFields.get("content").fragments()[0].toString());
            }
            if (highlightFields.containsKey("name")){
                emp.setName(highlightFields.get("name").fragments()[0].toString());
            }
            if (highlightFields.containsKey("address")){
                emp.setAddress(highlightFields.get("address").fragments()[0].toString());
            }
            emps.add(emp);
        }
        emps.forEach(emp -> {
            System.out.println(emp.toString());
        });
    }
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10.5、封装工具类

@Component
public class ElasticsearchUtil {
    private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(ElasticsearchUtil.class);
    @Autowired
    private TransportClient transportClient;
    private static TransportClient client;
    /**
     * @PostContruct是spring框架的注解
     * spring容器初始化的时候执行该方法
     */
    @PostConstruct
    public void init() {
        client = this.transportClient;
    }
    /**
     * 创建索引
     *
     * @param index
     * @return
     */
    public static boolean createIndex(String index) {
        if(!isIndexExist(index)){
            LOGGER.info("Index is not exits!");
        }
        CreateIndexResponse indexResponse = client.admin().indices().prepareCreate(index).execute().actionGet();
        LOGGER.info("执行建立成功？" + indexResponse.isAcknowledged());
        return indexResponse.isAcknowledged();
    }
    /**
     * 删除索引
     *
     * @param index
     * @return
     */
    public static boolean deleteIndex(String index) {
        if(!isIndexExist(index)) {
            LOGGER.info("Index is not exits!");
        }
        DeleteIndexResponse dResponse = client.admin().indices().prepareDelete(index).execute().actionGet();
        if (dResponse.isAcknowledged()) {
            LOGGER.info("delete index " + index + "  successfully!");
        } else {
            LOGGER.info("Fail to delete index " + index);
        }
        return dResponse.isAcknowledged();
    }
    /**
     * 判断索引是否存在
     *
     * @param index
     * @return
     */
    public static boolean isIndexExist(String index) {
        IndicesExistsResponse inExistsResponse = client.admin().indices().exists(new IndicesExistsRequest(index)).actionGet();
        if (inExistsResponse.isExists()) {
            LOGGER.info("Index [" + index + "] is exist!");
        } else {
            LOGGER.info("Index [" + index + "] is not exist!");
        }
        return inExistsResponse.isExists();
    }
    /**
     * 数据添加，正定ID
     *
     * @param jsonObject 要增加的数据
     * @param index      索引，类似数据库
     * @param type       类型，类似表
     * @param id         数据ID
     * @return
     */
    public static String addData(JSONObject jsonObject, String index, String type, String id) {
        IndexResponse response = client.prepareIndex(index, type, id).setSource(jsonObject).get();
        LOGGER.info("addData response status:{},id:{}", response.status().getStatus(), response.getId());
        return response.getId();
    }
    /**
     * 数据添加
     *
     * @param jsonObject 要增加的数据
     * @param index      索引，类似数据库
     * @param type       类型，类似表
     * @return
     */
    public static String addData(JSONObject jsonObject, String index, String type) {
        return addData(jsonObject, index, type, UUID.randomUUID().toString().replaceAll("-", "").toUpperCase());
    }
    /**
     * 通过ID删除数据
     *
     * @param index 索引，类似数据库
     * @param type  类型，类似表
     * @param id    数据ID
     */
    public static void deleteDataById(String index, String type, String id) {
        DeleteResponse response = client.prepareDelete(index, type, id).execute().actionGet();
        LOGGER.info("deleteDataById response status:{},id:{}", response.status().getStatus(), response.getId());
    }
    /**
     * 通过ID 更新数据
     *
     * @param jsonObject 要增加的数据
     * @param index      索引，类似数据库
     * @param type       类型，类似表
     * @param id         数据ID
     * @return
     */
    public static void updateDataById(JSONObject jsonObject, String index, String type, String id) {
        UpdateRequest updateRequest = new UpdateRequest();
        updateRequest.index(index).type(type).id(id).doc(jsonObject);
        client.update(updateRequest);
    }
    /**
     * 通过ID获取数据
     *
     * @param index  索引，类似数据库
     * @param type   类型，类似表
     * @param id     数据ID
     * @param fields 需要显示的字段，逗号分隔（缺省为全部字段）
     * @return
     */
    public static Map<String,Object> searchDataById(String index, String type, String id, String fields) {
        GetRequestBuilder getRequestBuilder = client.prepareGet(index, type, id);
        if (StringUtils.isNotEmpty(fields)) {
            getRequestBuilder.setFetchSource(fields.split(","), null);
        }
        GetResponse getResponse = getRequestBuilder.execute().actionGet();
        return getResponse.getSource();
    }
    /**
     * 使用分词查询,并分页
     *
     * @param index          索引名称
     * @param type           类型名称,可传入多个type逗号分隔
     * @param startPage    当前页
     * @param pageSize       每页显示条数
     * @param query          查询条件
     * @param fields         需要显示的字段，逗号分隔（缺省为全部字段）
     * @param sortField      排序字段
     * @param highlightField 高亮字段
     * @return
     */
    public static EsPage searchDataPage(String index, String type, int startPage, int pageSize, QueryBuilder query, String fields, String sortField, String highlightField) {
        SearchRequestBuilder searchRequestBuilder = client.prepareSearch(index);
        if (StringUtils.isNotEmpty(type)) {
            searchRequestBuilder.setTypes(type.split(","));
        }
        searchRequestBuilder.setSearchType(SearchType.QUERY_THEN_FETCH);
        // 需要显示的字段，逗号分隔（缺省为全部字段）
        if (StringUtils.isNotEmpty(fields)) {
            searchRequestBuilder.setFetchSource(fields.split(","), null);
        }
        //排序字段
        if (StringUtils.isNotEmpty(sortField)) {
            searchRequestBuilder.addSort(sortField, SortOrder.DESC);
        }
        // 高亮（xxx=111,aaa=222）
        if (StringUtils.isNotEmpty(highlightField)) {
            HighlightBuilder highlightBuilder = new HighlightBuilder();
            //highlightBuilder.preTags("<span style='color:red' >");//设置前缀
            //highlightBuilder.postTags("</span>");//设置后缀
            // 设置高亮字段
            highlightBuilder.field(highlightField);
            searchRequestBuilder.highlighter(highlightBuilder);
        }
        //searchRequestBuilder.setQuery(QueryBuilders.matchAllQuery());
        searchRequestBuilder.setQuery(query);
        // 分页应用
        searchRequestBuilder.setFrom(startPage).setSize(pageSize);
        // 设置是否按查询匹配度排序
        searchRequestBuilder.setExplain(true);
        //打印的内容 可以在 Elasticsearch head 和 Kibana  上执行查询
        LOGGER.info("\n{}", searchRequestBuilder);
        // 执行搜索,返回搜索响应信息
        SearchResponse searchResponse = searchRequestBuilder.execute().actionGet();
        long totalHits = searchResponse.getHits().totalHits;
        long length = searchResponse.getHits().getHits().length;
        LOGGER.debug("共查询到[{}]条数据,处理数据条数[{}]", totalHits, length);
        if (searchResponse.status().getStatus() == 200) {
        // 解析对象
            List<Map<String, Object>> sourceList = setSearchResponse(searchResponse, highlightField);
            return new EsPage(startPage, pageSize, (int) totalHits, sourceList);
        }
        return null;
    }
    /**
     * 使用分词查询
     *
     * @param index          索引名称
     * @param type           类型名称,可传入多个type逗号分隔
     * @param query          查询条件
     * @param size           文档大小限制
     * @param fields         需要显示的字段，逗号分隔（缺省为全部字段）
     * @param sortField      排序字段
     * @param highlightField 高亮字段
     * @return
     */
    public static List<Map<String, Object>> searchListData(String index, String type, QueryBuilder query, Integer size, String fields, String sortField, String highlightField) {
        SearchRequestBuilder searchRequestBuilder = client.prepareSearch(index);
        if (StringUtils.isNotEmpty(type)) {
            searchRequestBuilder.setTypes(type.split(","));
        }
        if (StringUtils.isNotEmpty(highlightField)) {
            HighlightBuilder highlightBuilder = new HighlightBuilder();
            // 设置高亮字段
            highlightBuilder.field(highlightField);
            searchRequestBuilder.highlighter(highlightBuilder);
        }
        searchRequestBuilder.setQuery(query);
        if (StringUtils.isNotEmpty(fields)) {
            searchRequestBuilder.setFetchSource(fields.split(","), null);
        }
        searchRequestBuilder.setFetchSource(true);
        if (StringUtils.isNotEmpty(sortField)) {
            searchRequestBuilder.addSort(sortField, SortOrder.DESC);
        }
        if (size != null && size > 0) {
            searchRequestBuilder.setSize(size);
        }
        //打印的内容 可以在 Elasticsearch head 和 Kibana  上执行查询
        LOGGER.info("\n{}", searchRequestBuilder);
        SearchResponse searchResponse = searchRequestBuilder.execute().actionGet();
        long totalHits = searchResponse.getHits().totalHits;
        long length = searchResponse.getHits().getHits().length;
        LOGGER.info("共查询到[{}]条数据,处理数据条数[{}]", totalHits, length);
        if (searchResponse.status().getStatus() == 200) {
            // 解析对象
            return setSearchResponse(searchResponse, highlightField);
        }
        return null;
    }
    /**
     * 高亮结果集 特殊处理
     *
     * @param searchResponse
     * @param highlightField
     */
    private static List<Map<String, Object>> setSearchResponse(SearchResponse searchResponse, String highlightField) {
        List<Map<String, Object>> sourceList = new ArrayList<Map<String, Object>>();
        StringBuffer stringBuffer = new StringBuffer();
        for (SearchHit searchHit : searchResponse.getHits().getHits()) {
            searchHit.getSourceAsMap().put("id", searchHit.getId());
            if (StringUtils.isNotEmpty(highlightField)) {
                System.out.println("遍历 高亮结果集，覆盖 正常结果集" + searchHit.getSourceAsMap());
                Text[] text = searchHit.getHighlightFields().get(highlightField).getFragments();
                if (text != null) {
                    for (Text str : text) {
                        stringBuffer.append(str.string());
                    }
                    //遍历 高亮结果集，覆盖 正常结果集
                    searchHit.getSourceAsMap().put(highlightField, stringBuffer.toString());
                }
            }
            sourceList.add(searchHit.getSourceAsMap());
        }
        return sourceList;
    }
}
复制代码

十一、ElasticSearch集群

11.1、相关概念

11.1.1、集群(cluster)

一个集群就是由一个或多个节点组织在一起，它们共同持有你整个的数据，并一起提供索引和搜索功能。一个集群由一个唯一的名字标识，这个名字默认就是elasticsearch。这个名字是重要的，因为一个节点只能通过指定某个集群的名字，来加入这个集群。在产品环境中显式地设定这个名字是一个好习惯，但是使用默认值来进行测试/开发也是不错的。

11.1.2、节点

一个节点是你集群中的一个服务器，作为集群的一部分，它存储你的数据，参与集群的索引和搜索功能。和集群类似，一个节点也是由一个名字来标识的，默认情况下，这个名字是一个随机的漫威漫画角色的名字，这个名字会在启动的时候赋予节点。这个名字对于管理工作来说挺重要的，因为在这个管理过程中，你会去确定网络中的哪些服务器对应于Elasticsearch集群中的哪些节点。

一个节点可以通过配置集群名称的方式来加入一个指定的集群。默认情况下，每个节点都会被安排加入到一个叫做“elasticsearch”的集群中，这意味着，如果你在你的网络中启动了若干个节点，并假定它们能够相互发现彼此，它们将会自动地形成并加入到一个叫做“elasticsearch”的集群中。

在一个集群里，只要你想，可以拥有任意多个节点。而且，如果当前你的网络中没有运行任何Elasticsearch节点，这时启动一个节点，会默认创建并加入一个叫做“elasticsearch”的集群。

11.1.3、分片和复制(shards & replicas)

一个索引可以存储超出单个结点硬件限制的大量数据。比如，一个具有10亿文档的索引占据1TB的磁盘空间，而任一节点都没有这样大的磁盘空间;或者单个节点处理搜索请求，响应太慢。为了解决这个问题，Elasticsearch提供了将索引划分成多份的能力，这些份就叫做分片。

当你创建一个索引的时候，你可以指定你想要的分片的数量。每个分片本身也是一个功能完善并且独立的“索引”，这个“索引”可以被放置到集群中的任何节点上。分片之所以重要，主要有两方面的原因: 允许你水平分割/扩展你的内容容量允许你在分片(潜在地，位于多个节点上)之上进行分布式的、并行的操作，进而提高性能/吞吐量至于一个分片怎样分布，它的文档怎样聚合回搜索请求，是完全由Elasticsearch管理的，对于作为用户的你来说，这些都是透明的。

在一个网络/云的环境里，失败随时都可能发生，在某个分片/节点不知怎么的就处于离线状态，或者由于任何原因消失了。这种情况下，有一个故障转移机制是非常有用并且是强烈推荐的。为此目的，Elasticsearch允许你创建分片的一份或多份拷贝，这些拷贝叫做复制分片，或者直接叫复制。

复制之所以重要，主要有两方面的原因: 在分片/节点失败的情况下，提供了高可用性。因为这个原因，注意到复制分片从不与原/主要 (original/primary)分片置于同一节点上是非常重要的。扩展你的搜索量/吞吐量，因为搜索可以在所有的复制上并行运行。

总之，每个索引可以被分成多个分片。一个索引也可以被复制0次(意思是没有复制)或多次。一旦复制了，每个索引就有了主分片(作为复制源的原来的分片)和复制分片(主分片的拷贝)之别。分片和复制的数量可以在索引创建的时候指定。在索引创建之后，你可以在任何时候动态地改变复制数量，但是不能改变分片的数量。

默认情况下，Elasticsearch中的每个索引被分片5个主分片和1个复制，这意味着，如果你的集群中至少有两个节点，你的索引将会有5个主分片和另外5个复制分片(1个完全拷贝)，这样的话每个索引总共就有10个分片。一个索引的多个分片可以存放在集群中的一台主机上，也可以存放在多台主机上，这取决于你的集群机器数量。主分片和复制分片的具体位置是由ES内在的策略所决定的。

11.2、集群架构图

11.3、搭建集群

将原有ES安装包复制三份

cp -r elasticsearch-6.2.4/ master/
cp -r elasticsearch-6.2.4/ slave1/
cp -r elasticsearch-6.2.4/ slave2/
复制代码

删除复制目录中data目录

# 由于复制目录之前使用过因此需要在创建集群时将原来数据删除
rm -rf master/data
rm -rf slave1/data
rm -rf slave2/data
复制代码

编辑没有文件夹中config目录中jvm.options文件跳转启动内存

# 此步骤是调整启动时占JVM内存的大小，也可以关机去调整虚拟机的大小，因为一般的虚拟机都只可以启动一个elasticsearch服务，启动集群的时需要更大的内存,分别在下面配置文件中加入: -Xms512m -Xmx512m
vim master/config/jvm.options  
vim slave1/config/jvm.options
vim slave2/config/jvm.options
复制代码

分别修改三个文件夹中config目录中elasticsearch.yml文件

vim master/config/elasticsearch.yml
vim salve1/config/elasticsearch.yml
vim slave2/config/elasticsearch.yml
# 分别修改如下配置:
cluster.name: my-es                       #集群名称(集群名称必须一致)
node.name: es-03                          #节点名称(节点名称不能一致)
network.host: 0.0.0.0                     #监听地址(必须开启远程权限,并关闭防火墙)
http.port: 9200                           #监听端口(在一台机器时服务端口不能一致)
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["172.30.2.175:9301", "172.30.2.201:9302"] #另外两个节点的ip
gateway.recover_after_nodes: 3            #集群可做master的最小节点数
transport.tcp.port: 9300                  #集群TCP端口(在一台机器搭建必须修改)  9301 9302 9303
复制代码

启动多个es

./master/bin/elasticsearch
./slave1/bin/elasticsearch
./slave2/bin/elasticsearch
复制代码

查看节点状态

curl  http://10.102.115.3:9200
curl  http://10.102.115.3:8200
curl  http://10.102.115.3:7200
复制代码

查看集群健康

http://10.102.115.3:9200/_cat/health?v
复制代码

11.4、安装elasticsearch-head插件

有两种方式安装elasticsearch-head插件：

基于Node.js的部署
基于Chrome浏览器插件部署

11.4.1、方式一

elasticsearch-head下载到本地

git clone git://github.com/mobz/elasticsearch-head.git
复制代码

安装nodejs

# 没有wget的请先安装yum install -y wget
wget http://cdn.npm.taobao.org/dist/node/latest-v8.x/node-v8.1.2-linux-x64.tar.xz
复制代码

解压缩nodejs

xz -d node-v10.15.3-linux-arm64.tar.xz  解压为tar包
复制代码

配置环境变量

mv node-v10.15.3-linux-arm64 nodejs
mv nodejs /usr/nodejs
vim /etc/profile
# 在文件中书写下面两个配置，具体的路径自行更改
export NODE_HOME=/usr/nodejs
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$NODE_HOME/bin
复制代码

进入elasticsearch-head的目录

npm config set registry https://registry.npm.taobao.org
npm install
npm run start
复制代码

编写elastsearch.yml配置文件开启head插件的访问

http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
复制代码

启动访问head插件默认端口9100

http://ip:9100  查看集群状态
复制代码

11.4.2、基于Chrome浏览器插件

插件的百度链接：密码6666

下载插件后，到chrome的扩展程序里→打开开发者模式→加载已解压的扩展程序→上传刚才的es-head压缩包, 打开浏览器看右上角的es-head图标插件, 即安装成功。

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十、Spring Data集成Elasticsearch

10.1、Spring Data介绍

10.2、Spring Data Elasticsearch介绍

10.3、Spring Data Elasticsearch 版本对比

10.4、集成开始

10.4.1、导入依赖

10.4.2、编写application.proerties

10.4.3、编写实体类

10.4.4、编写BookRepository

10.4.5、插入文档

10.4.6、删除文档

10.4.7、查询

10.4.8、查询排序

10.4.9、分页查询并排序

10.4.10、高亮查询

10.5、封装工具类

十一、ElasticSearch集群

11.1、相关概念

11.1.1、集群(cluster)

11.1.2、节点

11.1.3、分片和复制(shards & replicas)

11.2、集群架构图

11.3、搭建集群

11.4、安装elasticsearch-head插件

11.4.1、方式一

11.4.2、基于Chrome浏览器插件

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