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大财主 2019-12-02 00:40:50 0 浏览量 回答数 0

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云效使用指南:代码管理:RDC代码服务:权限管理

行者武松 2019-12-01 21:59:32 1792 浏览量 回答数 0

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阿里云免费SSL证书到期新购(续期)图文教程

51干警网 2019-12-01 21:35:40 13497 浏览量 回答数 3

新用户福利专场,云服务器ECS低至102元/年

新用户专场,1核2G 102元/年起,2核4G 699.8元/年起

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Windows Server 2012上PHP运行环境搭建的简易教程(Win08适用)

mayle 2019-12-01 21:13:58 61034 浏览量 回答数 28

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一、Smarty缓存的几种方式缓存机制中,分为全局缓存、部分缓存、局部缓存三种方式,后面会一一讲述,下面是缓存设置前,Smarty类方法基本目录设置如下: $smarty->Smarty(); $smarty->template_dir = $ROOT."/templates";//模板目录 $smarty->compile_dir = $ROOT."/templates_c";//编译目录 $smarty->cache_dir = $ROOT."/cache";//缓存目录 $smarty->caching = true;//是否开启缓存,值为0,1,2,0则不开启:1则开启缓存:2则可设置特殊缓存,即在加载模板页前,对局部进行缓存时间的特殊设定,后面会讲到;可不写,默认为true-开启 $smarty->cache_lifetime = "3600";//缓存时间 ,可不写,默认为3600 $smarty->compile_check = true;//是否进行编译,可不写,默认为true 缓存机制中调用模板生成缓存页面,用的一个display()方法,将会在后文中用到,这里先讲解一下: $smarty->display(string template[, string cache_id[, string compile_id]]); 第一个必须参数:template,为需显示的模板;第二个可选参数:cache_id,可指定一个缓存号,此参数是给页面缓存添加一个标识的作用;第三个可选参数:compile_id,可指定一个编译号 ,此参数是把一个模板编译成不同版本时使用,同样是起一个标识的作用,不常用。上面代码简洁、说明易懂吧!若引用创建Smarty类都不知,那下面可以省了,呵,开个玩笑!接着往下看。1、全局缓存方式定义:字面上看,意思很明了,就是为整个网站的全部页面都进行缓存生成,只要页面调用了Smarty类模板。代码实例:其实,在这段之前的基本目录设置中就讲到了,为说明,用蓝颜色标明了出来代码,只要在类中这样设置,并在页面中进行如下引用,页面即进行了缓存,$smarty->display(‘index.tpl’);而这条语句,有一个很大的缺陷,就是一个模板即一个模板页面,只生成一个缓存,而我们知道,大多网站的多数页面后面会接一些参数或不同页面调用同一个模板,比如: http://blog.unvs.cn/archives/2012_9.html http://blog.unvs.cn/archives/2012_8.html http://blog.unvs.cn/archives/2012_7.html 比方这些是调用的同一个模板生成的页面,但是又必须生成3个缓存,使用上面的语句肯定做不到,这里我们要想到一开始讲到的第二个可选参数cache_id,用一个缓存号,来区分同一个模板生成不同的页面及缓存,代码实例: $cache_id = $_GET['id'];//url中的id参数值 $smarty->display(‘index.tpl’, $cache_id);//将缓存号加入,即可完成–同一模板–不同参数–不同缓存 的功能; 到这里,有人发现,如果我的页面不止一个参数,那是不是得全部解析出来并做为缓存号?这里有一个更好的方法,推荐给大家,也是网上大多赞同的。(其实,上面一段是’废话‘,可去掉,但为了循序渐进,更好理解而写的过渡,谅)推荐的方法是:你可以直接将整个当前URL获取下来,作为cache_id加入缓存,这样无论它多少个参数,都不会存在同一个缓存页,代码实例: $url=$_SERVER['REQUEST_URI'];//获取当前页URL,有的将url进行md5加密,亦可 $smarty->display(‘index.tpl’, $url); 2、部分缓存方式定义:意思就是,网站系统的部分页面进行缓存,而一些页面不进行缓存,比方网站的注册、登录处理页面可不进行缓存。一种处理方式:在display()方法前或后面,将此模板缓存进行一次清除操作,注意保持两者参数必须一致;代码实例: $smarty->clear_cache(“index.tpl”);//此句放在display方法句前后都可以 $smarty->display(“index.tpl”);//与clear_cache方法参数必须一致 另一种处理方式:原理是一样的,因为部分缓存相当于两种情况,你可以另写一个display方法进行重构,其中一个参数判断是否进行缓存,若不,则进行clear_cache()方法处理,否则进行缓存;代码实例: function display($temp_name, $cache_id = null,$is_cache = true){ if($is_cache){ $smarty->clear_cache(“index.tpl”, $cache_id); $smarty->display(“index.tpl”, $cache_id);//此两句不解,见上面绿色代码 }else{ $smarty->display(“index.tpl”, $cache_id); }} 调用方法:self::display($temp_name, $cache_id, false);//这样设置即不进行缓存,有任何疑问可留言提出。3、局部缓存方式定义:一个页面,一些地方不进行缓存,保持动态更新,每次都加载,比如文章详细页的浏览次数、登录窗口框等。有几种可实现局部缓存的方法(反面即处理好不缓存的地方就可实现局部缓存),着重讲解1、2种方法,我觉得就可以了,不用学会那么多。a、使用SMarty引擎中内置的nocache函数,实现不缓存功能(smarty3.1.8版支持,不知smarty2+是否支持)直接在tpl或html模板页中,不缓存区域加入{nocache}不缓存内容{/nocache}即可。代码实例:处理页面:$smarty->assign("time",time());模板页面:{nocache}<{$time}>{/nocache}b、注册块方法,实现不缓存写一个no_cached方法,并调用smarty注册块函数将方法进行注册,即可实现,直接贴实例。代码实例: 处理页面:$smarty->assign("time",time()); function no_cached($param, $content){//参数$param为块参数数组,参数$content为不缓存内容 return $content; } $smarty->register_block("no_cached", “no_cached”, false);//注册块方法:register_block($tpl_func, $reg_func, $cacheable);//参数1为模板函数;参数2为需注册的函数即上面写的函数;参数3为是否进行缓存,这里必须设置为false 模板页面:{no_cached}<{$time}>{/no_cached} c、当然还有其他一些方法,比如:注册函数等,这里就不介绍了,其中注册块详细使用,请查看smarty说明书,这里就不详述了。4、缓存机制中的is_cached用法最后,说下is_cached($temp_tpl[, $cache_id])判断是否已被缓存这个方法,$temp_tpl参数为模板页,$cache_id参数为缓存号,这个方法主要用在加载模板前进行缓存判断,若不存在就加载数据,若存在直接跳过,这样就达到了缓存的最终目的。示例: if(!smarty->is_cached(‘index.tpl’)){//不存在缓存 //调用数据库,并对变量进行赋值 } $smarty->display(‘index.tpl’);//加载模板页

小旋风柴进 2019-12-02 02:01:05 0 浏览量 回答数 0

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揭秘知名网站如何收集个人数据及应对措施

虎笑 2019-12-01 20:54:09 10230 浏览量 回答数 2

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广州.NET男屌求职 热:报错

kun坤 2020-06-08 11:11:12 3 浏览量 回答数 1

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【阿里云产品公测】以开发者角度看ACE服务『ACE应用构建指南』

mr_wid 2019-12-01 21:10:06 20092 浏览量 回答数 6

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【新手教程】阿里云视频点播,轻轻松松给网站加上视频的翅膀

whosoft 2019-12-01 21:02:36 15406 浏览量 回答数 4

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ReFtp4oss(只需配置、不用写代码)完美兼容DiscuzX、phpwind、wordpress等网站 Ftp4oss 官方网址:http://www.ftp4oss.com/   2013年阿里云开发者大赛 决赛20强作品,欢迎大家的支持!非常感谢! Ftp4oss是目前阿里云生态环境中已提供的 最简单的OSS专用的FTP服务;只需10分钟配置、不用写代码,普通站长即可快速地使用上阿里云OSS云存储的一个应用级FTP服务,同时提供安全的FTP快速中转服务,符合OSS云安全理念! 1、上传文件快速无延时、无停顿感(仅受限于用户家庭ADSL的上传瓶颈)! 2、完美兼容DiscuzX、phpwind、wordpress等网站系统(这里有各种演示和试用哦 ),理论上支持所有设计有远程附件的FTP站点, 网站升级再也不用发愁了! 3、不用服务器环境配置、不用看黑界面、不用安装程序……都不用,只需要网站注册账户、三步网站操作获得FTP服务、远程附件配置即可! 4、……还有各种优势等您去帮大家发现! 快来选择Ftp4oss吧!请点击www.ftp4oss.com  详细了解,并使用FTP for OSS服务吧! 注册Ftp4oss账户 三步网站操作,10分钟快速拥有FTP服务: 第一步:输入OSS Access Key和Access Secret; 第二步:选择Bucket或者新创建一个Bucket; 第三步:输入Ftp用户名和Ftp密码; 即可获得FTP服务,立即用FlashXP、FtpRush、FileZilla等客户端软件登录测试(能创建文件夹、上传文件夹、上传文件等) 下图所示: 测试左侧上传一个文件,然后在右侧的上部您是 看不到该文件(但是文件已经成功到OSS了)的(故而您也无法做出删除操作),但是您可以从右下部显示的文件已经成功上传到OSS上了,您可以点击该URL链接来查看! 把Ftp4oss服务应用到您的爱站,详细配置可参考:http://www.ftp4oss.com/help/UsefulSitesHelp.htm —————————————————————————————————————————————————————————— 1、安全的云FTP 考虑到OSS的安全特点,我们特意屏蔽了部分FTP功能,比如默认账户权限只具有创建文件夹、上传文件、删除文件等功能,但是屏蔽了危险的删除文件夹等操作——这些功能已经能满足市面常见网站系统的远程附件要求,同时避免账号泄漏带来的风险; 2、网站用户登录安全:网站的介绍页面采用静态发布,而用户登录、账户管理等交互页面采用SSL的Https安全协议,尽最大努力保护用户的信息安全; 3、关键信息加密:用户口令MD5不可逆加密传输与保存,用户的OSS Access密码采用动态密钥加密后存储,数据库连接字符串加密,即使网站数据库被黑客入侵也无法获得用户的关键信息; 4、高性能缓存转换:针对ECS的磁盘性能低效情况,我们首创缓存转换设计,即在FTP上传文件过程中,直接保存该文件流到缓存中,并不写入系统磁盘,而是缓存转换后通过OSS的SDK直接传到OSS上,实现高性能设计; 注:用户—站长的网站—Ftp4oss—OSS各角色之间的关系,其中红色背景的是Ftp4oss. Ftp4oss程序实现了基本的FTP服务器的功能,监听网站服务器的FTP连接请求,当普通用户向网站提交图片、附件的时候(注1), 网站服务器接收后会及时自动的通过FTP连接、发送到Ftp4oss服务器(注2), Ftp4oss程序即刻应答并接收该文件,并通过OSS的SDK同步到OSS上(注3), 这个过程就是用户上传图片到网站服务器后通过Ftp4oss同步到OSS的过程,整个过程对于用户来说是透明的,由于阿里云内网时延低、带宽在2G以上,所以对于用户上传一张1M的图片多耗费的时间均在1秒以内,其时间等候体验基本是相同的。 当用户访问网站的时候,直接下载了网站服务器的网页内容,该网页的图片、附件则直接从OSS高速下载到用户的浏览器上(注4); ------------------------- ReFtp4oss(只需配置、不用写代码)完美兼容DiscuzX、phpwind、wordpress等网站 我们欢迎阿里云ECS、OSS、RDS等各种为站长网站服务的作品与我们合作,大家互相支持、互相推广,更好的为广大站长们提供一体化解决方案! 首先,我们欢迎OSS的客户端工具与我们合作推广,希望您作品成熟、功能完善,安装部署简单! 因为我们的作品是专门为网站的远程附件服务的,所以特意屏蔽了FTP的部分功能,所以站长无法通过FTP客户端软件完全管理OSS上的文件(即使我们开放了FTP的所有功能,其效率也是如果OSS客户端软件直连OSS的效率高) 所以, 我们欢迎OSS工具的作者与我们合作,您不一定能给我们带来用户,但是我们是肯定可以为您带去用户的!   其它作品作者也欢迎与我们合作推广! http://www.ftp4oss.com/ 首页底部有联系我们的方法! ------------------------- 回4楼mrznz的帖子 非常感谢版主的支持! 您的建议“为附件添加HTTP头信息 Expires与Cache-control的选项”我们会加入下一步的改进计划(如果OSS的C# SDK有支持的话)~~~ ------------------------- 回7楼mayle的帖子 接受版主的批评~~~ 另:我们的产品确实已经上线,我们在提交阿里云审核的时候,已有一个多月的内测了(主要针对的是Disucz和phpwind系统) ------------------------- 回8楼cuinew的帖子 谢谢老兄的支持! ------------------------- 回6楼牛逼王的帖子 谢谢支持~~~ ------------------------- 回12楼cuinew的帖子 嗯,这个问题确实存在,某些逻辑未处理好,我们会改进的,下一个版本将解决这个问题~~~ ------------------------- 回14楼susan20120530的帖子 谢谢管理员的支持!非常感谢! ------------------------- 回23楼mrznz的帖子 您放心,HTTP头的信息添加这两天就放出来了; 本次更新的内容较多,加上这周有3天时间出差到上海参加了华为的云计算世界大会耽搁了点时间 预计您提的建议,明天晚上可以完成,我们测试没问题 后联系你~~~ ------------------------- 回22楼kylin30的帖子 谢谢您的夸奖~~~这让我们有更多的动力把Ftp4oss做的更好~~~ ------------------------- Re第111号作品:Ftp4oss(只需三步网站配置,不需配置环境、不用写代码) 顶起来,希望得到大家的支持哦~~~ ------------------------- 回30楼daigoubu的帖子 确实很方便,感谢支持! ------------------------- 回31楼司徒尔特的帖子 信息不详细者或者无法联系上的,均不能通过审核~~~~ 为了保障服务,初步了解用户站点请求压力情况和避免恶意注册占用资源,才增加了信息审核一关,请放心使用,感谢支持~~~ ------------------------- 回36楼孤独小超的帖子 您好,Ftp4oss目前推出的 FTP云服务和FTP云工具一直都是免费的呀,包括即将推出的Linux版本云工具和OSS客户端等产品也都将是免费的,并且今后也将持续提供这些免费产品来满足大部分用户的使用; FTP云服务的免费的单文件上传大小限制 故意比 FTP云工具的要小,目的就是尽量引导有需要的用户使用FTP云工具,这样可以减轻我们的服务器压力。 部分增值功能预留给收费版本也是为了将来有一点点收入来维持我们的持续研发和运维; 很多用户支持收费说只有收费才能信任我们的产品和服务,但是也有一部分用户反对我们收费,希望提供全功能的免费产品,这对我们真是一个两难的选择啊;这两个极端是实事,我们也理解. ------------------------- 回38楼孤独小超的帖子 FTP云工具链接OSS的方式,是由用户自由设定的; 如果设定由内网通信,则该工具必须运行在对应的ECS服务器上;如果设定外网通信,则运行物理位置不限制; 如您的需求为了省下流量费用,则可以把FTP云工具设置为内网模式,并运行在对应节点的ECS服务器上,那么上传、下载(下载功能在新版本会提供)确实不占用OSS的外网流量; 您可以到基础工具频道下载一个试用看看,谢谢您的支持! ------------------------- 回44楼老残的帖子 您好,感谢支持啊 Linux版本的Ftp4oss云工具快完成了,目前进度在跨Linux版本运行上存在点问题,我们尽快解决; 原来计划年内发布,现在看样子得推迟到年后再发布了~~~ ------------------------- 感谢支持~~~ ------------------------- 回47楼老残的帖子 很可能是你粘贴的IP、用户名或者密码两端存在空格引起的~~~~ 你加我们的技术客服QQ 1487960688 ,人工协助你看一下问题原因~~~ ------------------------- 回51楼老残的帖子 能用了就好 ------------------------- 回 53楼(centaurus) 的帖子 支持Linux系统的版本从月初延迟到月底,不过本周已经开始内测了,计划本周末开始邀请部分Ftp4oss用户一起测试,测试结束后,完善程序后即可发布。有望在3月上旬发布,敬请期待! ------------------------- 回 54楼(疯少) 的帖子 您好,请问您用的是哪一套网站系统?目前使用的是Ftp4oss的哪一个产品(FTP云工具还是FTP云服务?) 如果方便的话,请加我的QQ 1487960688 ,我来帮你定位故障的原因~~~ 感谢您的支持! ------------------------- 回 58楼(yxfwz) 的帖子 您好,您可以加QQ 1487960688 反映注册情况哦 一般我们都是在1--2天之内完成审核工作的。另外,如果你注册的是FTP云工具类型的账户,则无需审核即可直接登录软件了; http://bbs.aliyun.com/read/152856.html ------------------------- 顶起啦,希望大家多多支持! ------------------------- 回 65楼(薇薇luo) 的帖子 你的ftp4oss注册通知邮件里面有客服QQ,你可以联系一下 ------------------------- 2014年6月19日(应该是5月28日才对)更新,请点击:  [分享]发布:支持OSS的FTP云工具稳定版V1.0(Linux版——Ftp4oss出品) ------------------------- 回 71楼(amu) 的帖子 你好,FTP云服务(在线的FTP服务)为了尽量的提高安全性,所以设计上屏蔽了文件列表显示,但是整体功能并不影响网站远程附件的使用; 如果您是人工操作OSS的话,现在你可以有两种选择: 1、选择使用FTP云工具——类似FTP云服务,但是增加了文件列表、下载、删除等功能; 支持OSS的FTP云工具Linux版本 http://market.aliyun.com/product/12-121590002-cmgj000207.html 支持OSS的FTP云工具Windows版本 http://market.aliyun.com/product/12-121590002-cmgj000208.html 2、选择使用OssExplorer——OSS的专用客户端,方便OSS上的文件管理! [分享]OssExplorer(OSS专用客户端)http://bbs.aliyun.com/read/161263.html ------------------------- 回 75楼(nydalu) 的帖子 您好,可以联系我们技术客服的QQ,以便协助你找一下原因~~~ 这个是我们刚刚通过Ftp4oss上传了png图片的一个效果,请你查看 http://ftp4oss.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/2011121417032133245.png 我们这边测试是正常的哦 ------------------------- 回 77楼(cbiz100) 的帖子 您好,近期阿里云ECS增加了很多Linux版本,我们还未做兼容性测试; 详细的系统支持请见介绍: http://market.aliyun.com/product/12-121590002-cmgj000207.html?spm=0.0.0.0.cceFhh#user_comments 1、你这里提到的是32位系统,请你下载32位版本自行测试看看,不一定兼容;(下载和配置地址 http://bbs.aliyun.com/read/154294.html?spm=5176.7189909.0.0.tuCDe9) 2、目前的FTP云工具只能支持一个账号而已(下一个升级版本有考虑到这个多用户的支持); 3、近期还不能支持七牛。 您可以更简单的选择我们的FTP云服务,对系统不作要求,直接使用我们提供的在线FTP云服务。 ------------------------- [分享]★★★   OssExplorerOSS客户端正式发布了——Ftp4oss出品 ------------------------- 回 83楼(云通) 的帖子 你好,你说的Linux版本是哪个工具呢? ------------------------- Re:★★CT团队出品:Ftp4oss阿里云OSS最好用的FTP云工具、客户端和文件同步 .. www.ftp4oss.com 现更改为 www.ct.cc   "Ftp4oss团队"现更名为"CT团队" ------------------------- Re:★★CT团队出品:Ftp4oss阿里云OSS最好用的FTP云工具、客户端和文件同步 .. 支持支持! ------------------------- 回 87楼(晓庄) 的帖子 当然可以修改产品类型了,我们的帐号注册后通行我们开发的所有产品~~~ ------------------------- 回 89楼(晓庄) 的帖子 估计是您的注册信息缺失太多,导致未能通过审核,虽然不影响您的工具类产品的使用,但是无法登陆网站; 您可以联系我们的QQ技术(到www.ct.cc获取联系方法)协助您处理,审核通过后即可登陆网站更新类型了; ------------------------- 回 90楼(itdashen) 的帖子 联系我们的QQ技术(到www.ct.cc获取联系方法)协助您查看原因! ------------------------- Re:★★CT团队出品:Ftp4oss阿里云OSS最好用的FTP云工具、客户端和文件同步 .. 不同的工具采用不同的SDK,也有直接自己封装API的; ------------------------- 回 96楼(bigoo) 的帖子 如果你的文件夹555下有图片的话,那么你直接FTP上传图片或者整个文件夹的话,肯定是没有问题的,这个只是最最基本的功能而已! 根据你的描述,很可能你连接的FTP很可能只是你自己的传统FTP服务器,而不是我们提供的Ftp4oss~~ 建议发个FTP连接IP的截图看看,如有需要,也可以请联系技术QQ 1020736080 协助你看看~~~ ------------------------- 回 98楼(bigoo) 的帖子 你的这么多截图都看不到重点的交互,你的楼上也给你留了协助联系方式,不过你也没联系,我们也联系不到你,呵呵;论坛帖子留言是反馈问题,不是解决问题的最佳方式~~~ 我们的Ftp4oss一年多了用户反映兼容性还是不错的,期待你能和我们联系,可以和你一起看看你那边有什么特殊的情况; ------------------------- 回 101楼(晓庄) 的帖子 你好,FTP云服务默认给的是10M的全局大小;而FTP云工具默认是2M,采用Ftp4oss帐号登陆则默认为10M,还可以免费授权大于10M的上传; ------------------------- Re:★★CT团队出品:Ftp4oss阿里云OSS最好用的FTP云工具、客户端和文件同步 .. 楼上用户已联系技术客服沟通完毕; 说明:现有的FTP云服务支持10M以下的文件上传,需要传输大小10M的文件,需要选用FTP云工具;

ftp4oss 2019-12-02 02:03:28 0 浏览量 回答数 0

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SpringBoot整合ES 创建SpringBoot项目,导入 ES 6.2.1 的 RestClient 依赖和 ES 依赖。在项目中直接引用 es-starter 的话会报容器初始化异常错误,导致项目无法启动。如果有读者解决了这个问题,欢迎留言交流 org.elasticsearch.client elasticsearch-rest-high-level-client ${elasticsearch.version} org.elasticsearch elasticsearch ${elasticsearch.version} 为容器定义 RestClient 对象 /** * 在Spring容器中定义 RestClient 对象 * @Author: keats_coder * @Date: 2019/8/9 * @Version 1.0 * */ @Configuration public class ESConfig { @Value("${yunshangxue.elasticsearch.hostlist}") private String hostlist; // 127.0.0.1:9200 @Bean // 高版本客户端 public RestHighLevelClient restHighLevelClient() { // 解析 hostlist 配置信息。假如以后有多个,则需要用 , 分开 String[] split = hostlist.split(","); // 创建 HttpHost 数组,其中存放es主机和端口的配置信息 HttpHost[] httpHostArray = new HttpHost[split.length]; for (int i = 0; i < split.length; i++) { String item = split[i]; httpHostArray[i] = new HttpHost(item.split(":")[0], Integer.parseInt(item.split(":")[1]), "http"); } // 创建RestHighLevelClient客户端 return new RestHighLevelClient(RestClient.builder(httpHostArray)); } // 项目主要使用 RestHighLevelClient,对于低级的客户端暂时不用 @Bean public RestClient restClient() { // 解析hostlist配置信息 String[] split = hostlist.split(","); // 创建HttpHost数组,其中存放es主机和端口的配置信息 HttpHost[] httpHostArray = new HttpHost[split.length]; for (int i = 0; i < split.length; i++) { String item = split[i]; httpHostArray[i] = new HttpHost(item.split(":")[0], Integer.parseInt(item.split(":")[1]), "http"); } return RestClient.builder(httpHostArray).build(); } } 在 yml 文件中配置 eshost yunshangxue: elasticsearch: hostlist: ${eshostlist:127.0.0.1:9200} 调用相关 API 执行操作 创建操作索引的对象 构建操作索引的请求 调用对象的相关API发送请求 获取响应消息 /** * 删除索引库 */ @Test public void testDelIndex() throws IOException { // 操作索引的对象 IndicesClient indices = client.indices(); // 删除索引的请求 DeleteIndexRequest deleteIndexRequest = new DeleteIndexRequest("ysx_course"); // 删除索引 DeleteIndexResponse response = indices.delete(deleteIndexRequest); // 得到响应 boolean b = response.isAcknowledged(); System.out.println(b); } 创建索引, 步骤和删除类似,需要注意的是删除的时候需要指定 ES 库分片的数量和副本的数量,并且在创建索引的时候可以将映射一起指定了。代码如下 public void testAddIndex() throws IOException { // 操作索引的对象 IndicesClient indices = client.indices(); // 创建索引的请求 CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest("ysx_course"); request.settings(Settings.builder().put("number_of_shards", "1").put("number_of_replicas", "0")); // 创建映射 request.mapping("doc", "{\n" + " \"properties\": {\n" + " \"description\": {\n" + " \"type\": \"text\",\n" + " \"analyzer\": \"ik_max_word\",\n" + " \"search_analyzer\": \"ik_smart\"\n" + " },\n" + " \"name\": {\n" + " \"type\": \"text\",\n" + " \"analyzer\": \"ik_max_word\",\n" + " \"search_analyzer\": \"ik_smart\"\n" + " },\n" + "\"pic\":{ \n" + "\"type\":\"text\", \n" + "\"index\":false \n" + "}, \n" + " \"price\": {\n" + " \"type\": \"float\"\n" + " },\n" + " \"studymodel\": {\n" + " \"type\": \"keyword\"\n" + " },\n" + " \"timestamp\": {\n" + " \"type\": \"date\",\n" + " \"format\": \"yyyy-MM‐dd HH:mm:ss||yyyy‐MM‐dd||epoch_millis\"\n" + " }\n" + " }\n" + " }", XContentType.JSON); // 执行创建操作 CreateIndexResponse response = indices.create(request); // 得到响应 boolean b = response.isAcknowledged(); System.out.println(b); } Java API操作ES 准备数据环境 创建索引:ysx_course 创建映射: PUT http://localhost:9200/ysx_course/doc/_mapping { "properties": { "description": { // 课程描述 "type": "text", // String text 类型 "analyzer": "ik_max_word", // 存入的分词模式:细粒度 "search_analyzer": "ik_smart" // 查询的分词模式:粗粒度 }, "name": { // 课程名称 "type": "text", "analyzer": "ik_max_word", "search_analyzer": "ik_smart" }, "pic":{ // 图片地址 "type":"text", "index":false // 地址不用来搜索,因此不为它构建索引 }, "price": { // 价格 "type": "scaled_float", // 有比例浮点 "scaling_factor": 100 // 比例因子 100 }, "studymodel": { "type": "keyword" // 不分词,全关键字匹配 }, "timestamp": { "type": "date", "format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss||yyyy-MM-dd||epoch_millis" } } } 加入原始数据: POST http://localhost:9200/ysx_course/doc/1 { "name": "Bootstrap开发", "description": "Bootstrap是由Twitter推出的一个前台页面开发框架,是一个非常流行的开发框架,此框架集成了多种页面效果。此开发框架包含了大量的CSS、JS程序代码,可以帮助开发者(尤其是不擅长页面开发的程序人员)轻松的实现一个不受浏览器限制的精美界面效果。", "studymodel": "201002", "price":38.6, "timestamp":"2018-04-25 19:11:35", "pic":"group1/M00/00/00/wKhlQFs6RCeAY0pHAAJx5ZjNDEM428.jpg" } DSL搜索 DSL(Domain Specific Language)是ES提出的基于json的搜索方式,在搜索时传入特定的json格式的数据来完成不 同的搜索需求。DSL比URI搜索方式功能强大,在项目中建议使用DSL方式来完成搜索。 查询全部 原本我们想要查询全部的话,需要使用 GET 请求发送 _search 命令,如今使用 DSL 方式搜索,可以使用 POST 请求,并在请求体中设置 JSON 字符串来构建查询条件 POST http://localhost:9200/ysx_course/doc/_search 请求体 JSON { "query": { "match_all": {} // 查询全部 }, "_source" : ["name","studymodel"] // 查询结果包括 课程名 + 学习模式两个映射 } 具体的测试方法如下:过程比较繁琐,好在条理还比较清晰 // 搜索全部记录 @Test public void testSearchAll() throws IOException, ParseException { // 搜索请求对象 SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("ysx_course"); // 指定类型 searchRequest.types("doc"); // 搜索源构建对象 SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder(); // 搜索方式 // matchAllQuery搜索全部 searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.matchAllQuery()); // 设置源字段过虑,第一个参数结果集包括哪些字段,第二个参数表示结果集不包括哪些字段 searchSourceBuilder.fetchSource(new String[]{"name","studymodel","price","timestamp"},new String[]{}); // 向搜索请求对象中设置搜索源 searchRequest.source(searchSourceBuilder); // 执行搜索,向ES发起http请求 SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest); // 搜索结果 SearchHits hits = searchResponse.getHits(); // 匹配到的总记录数 long totalHits = hits.getTotalHits(); // 得到匹配度高的文档 SearchHit[] searchHits = hits.getHits(); // 日期格式化对象 SimpleDateFormat dateFormat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss"); for(SearchHit hit:searchHits){ // 文档的主键 String id = hit.getId(); // 源文档内容 Map<String, Object> sourceAsMap = hit.getSourceAsMap(); String name = (String) sourceAsMap.get("name"); // 由于前边设置了源文档字段过虑,这时description是取不到的 String description = (String) sourceAsMap.get("description"); // 学习模式 String studymodel = (String) sourceAsMap.get("studymodel"); // 价格 Double price = (Double) sourceAsMap.get("price"); // 日期 Date timestamp = dateFormat.parse((String) sourceAsMap.get("timestamp")); System.out.println(name); System.out.println(studymodel); System.out.println("你看不见我,看不见我~" + description); System.out.println(price); } } 坑:red> 执行过程中遇到的问题:不能对这个值进行初始化,导致 Spring 容器无法初始化 Caused by: java.lang.IllegalArgumentException: Could not resolve placeholder 'yunshangxue.elasticsearch.hostlist' in value "${yunshangxue.elasticsearch.hostlist}" 通过检查 target 目录发现,生成的 target 文件包中没有将 yml 配置文件带过来... 仔细对比发现,我的项目竟然变成了一个不是 Maven 的项目。重新使用 IDEA 导入 Mavaen 工程之后便能正常运行了 分页查询 我们来 look 一下 ES 的分页查询参数: { // from 起始索引 // size 每页显示的条数 "from" : 0, "size" : 1, "query": { "match_all": {} }, "_source" : ["name","studymodel"] } 1565524349684 通过查询结果可以发现,我们设置了分页参数之后, hits.total 仍然是 3,表示它找到了 3 条数据,而按照分页规则,它只会返回一条数据,因此 hits.hits 里面只有一条数据。这也符合我们的业务规则,在查询前端页面显示总共的条数和当前的数据。 由此,我们就可以通过 Java API 来构建查询条件了:对上面查询全部的代码进行如下改造: // 搜索源构建对象 SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder(); int page = 2; // 页码 int size = 1; // 每页显示的条数 int index = (page - 1) * size; searchSourceBuilder.from(index); searchSourceBuilder.size(1); // 搜索方式 // matchAllQuery搜索全部 searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.matchAllQuery()); 精确查询 TermQuery Term Query为精确查询,在搜索时会整体匹配关键字,不再将关键字分词 例如: { "query": { "term": { // 查询的方式为 term 精确查询 "name": "spring" // 查询的字段为 name 关键字是 spring } }, "_source": [ "name", "studymodel" ] } 此时查询的结果是: "hits": [ { "_index": "ysx_course", "_type": "doc", "_id": "3", "_score": 0.9331132, "_source": { "studymodel": "201001", "name": "spring开发基础" } } ] 查询到了上面这条数据,因为 spring开发基础 分完词后是 spring 开发 基础 ,而查询关键字是 spring 不分词,这样当然可以匹配到这条记录,但是当我们修改关键字为 spring开发,按照往常的查询方法,也是可以查询到的。但是 term 不一样,它不会对关键字分词。结果可想而知是查询不到的 JavaAPI如下: // 搜索方式 // termQuery 精确查询 searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.termQuery("studymodel", "201002")); 根据 ID 查询: 根据 ID 精确查询和根据其他条件精确查询是一样的,不同的是 id 字段前面有一个下划线注意写上 searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.termQuery("_id", "1")); 但是,当一次查询多个 ID 时,相应的 API 也应该改变,使用 termsQuery 而不是 termQuery。多了一个 s 全文检索 MatchQuery MatchQuery 即全文检索,会对关键字进行分词后匹配词条。 query:搜索的关键字,对于英文关键字如果有多个单词则中间要用半角逗号分隔,而对于中文关键字中间可以用 逗号分隔也可以不用 operator:设置查询的结果取交集还是并集,并集用 or, 交集用 and { "query": { "match": { "description": { "query": "spring开发", "operator": "or" } } } } 有时,我们需要设定一个量化的表达方式,例如查询 spring开发基础,这三个词条。我们需求是至少匹配两个词条,这时 operator 属性就不能满足要求了,ES 还提供了另外一个属性:minimum_should_match 用一个百分数来设定应该有多少个词条满足要求。例如查询: “spring开发框架”会被分为三个词:spring、开发、框架 设置"minimum_should_match": "80%"表示,三个词在文档的匹配占比为80%,即3*0.8=2.4,向下取整得2,表 示至少有两个词在文档中要匹配成功。 JavaAPI 通过 matchQuery.minimumShouldMatch 的方式来设置条件 // matchQuery全文检索 searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.matchQuery("description", "Spring开发框架").minimumShouldMatch("70%")); 多字段联合搜索 MultiQuery 上面的 MatchQuery 有一个短板,假如用户输入了某关键字,我们在查找的时候并不知道他输入的是 name 还是 description,这时我们用什么都不合适,而 MultiQuery 的出现解决了这个问题,他可以通过 fields 属性来设置多个域联合查找:具体用法如下 { "query": { "multi_match": { "query": "Spring开发", "minimum_should_match": "70%", "fields": ["name", "description"] } } } JavaAPI searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.multiMatchQuery("Spring开发框架", "name", "description").minimumShouldMatch("70%")); 提升 boost 在多域联合查询的时候,可以通过 boost 来设置某个域在计算得分时候的比重,比重越高的域当他符合条件时计算的得分越高,相应的该记录也更靠前。通过在 fields 中给相应的字段用 ^权重倍数来实现 "fields": ["name^10", "description"] 上面的代码表示给 name 字段提升十倍权重,查询到的结果: { "_index": "ysx_course", "_type": "doc", "_id": "3", "_score": 13.802518, // 可以清楚的发现,得分竟然是 13 了 "_source": { "name": "spring开发基础", "description": "spring 在java领域非常流行,java程序员都在用。", "studymodel": "201001", "price": 88.6, "timestamp": "2018-02-24 19:11:35", "pic": "group1/M00/00/00/wKhlQFs6RCeAY0pHAAJx5ZjNDEM428.jpg" } }, 而在 Java 中,仍然可以通过链式编程来实现 searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.multiMatchQuery("Spring开发框架", "name", "description").field("name", 10)); // 设置 name 10倍权重 布尔查询 BoolQuery 如果我们既要对一些字段进行分词查询,同时要对另一些字段进行精确查询,就需要使用布尔查询来实现了。布尔查询对应于Lucene的BooleanQuery查询,实现将多个查询组合起来,有三个可选的参数: must:文档必须匹配must所包括的查询条件,相当于 “AND” should:文档应该匹配should所包括的查询条件其中的一个或多个,相当于 "OR" must_not:文档不能匹配must_not所包括的该查询条件,相当于“NOT” { "query": { "bool": { // 布尔查询 "must": [ // 查询条件 must 表示数组中的查询方式所规定的条件都必须满足 { "multi_match": { "query": "spring框架", "minimum_should_match": "50%", "fields": [ "name^10", "description" ] } }, { "term": { "studymodel": "201001" } } ] } } } JavaAPI // 搜索方式 // 首先构造多关键字查询条件 MultiMatchQueryBuilder matchQueryBuilder = QueryBuilders.multiMatchQuery("Spring开发框架", "name", "description").field("name", 10); // 然后构造精确匹配查询条件 TermQueryBuilder termQueryBuilder = QueryBuilders.termQuery("studymodel", "201002"); // 组合两个条件,组合方式为 must 全满足 BoolQueryBuilder boolQueryBuilder = QueryBuilders.boolQuery(); boolQueryBuilder.must(matchQueryBuilder); boolQueryBuilder.must(termQueryBuilder); // 将查询条件封装给查询对象 searchSourceBuilder.query(boolQueryBuilder); 过滤器 定义过滤器查询,是在原本查询结果的基础上对数据进行筛选,因此省略了重新计算的分的步骤,效率更高。并且方便缓存。推荐尽量使用过虑器去实现查询或者过虑器和查询共同使用,过滤器在布尔查询中使用,下边是在搜索结果的基础上进行过滤: { "query": { "bool": { "must": [ { "multi_match": { "query": "spring框架", "minimum_should_match": "50%", "fields": [ "name^10", "description" ] } } ], "filter": [ { // 过滤条件:studymodel 必须是 201001 "term": {"studymodel": "201001"} }, { // 过滤条件:价格 >=60 <=100 "range": {"price": {"gte": 60,"lte": 100}} } ] } } } 注意:range和term一次只能对一个Field设置范围过虑。 JavaAPI // 首先构造多关键字查询条件 MultiMatchQueryBuilder matchQueryBuilder = QueryBuilders.multiMatchQuery("Spring框架", "name", "description").field("name", 10); // 添加条件到布尔查询 BoolQueryBuilder boolQueryBuilder = QueryBuilders.boolQuery(); boolQueryBuilder.must(matchQueryBuilder); // 通过布尔查询来构造过滤查询 boolQueryBuilder.filter(QueryBuilders.termQuery("studymodel", "201001")); boolQueryBuilder.filter(QueryBuilders.rangeQuery("price").gte(60).lte(100)); // 将查询条件封装给查询对象 searchSourceBuilder.query(boolQueryBuilder); 排序 我们可以在查询的结果上进行二次排序,支持对 keyword、date、float 等类型添加排序,text类型的字段不允许排序。排序使用的 JSON 格式如下: { "query": { "bool": { "filter": [ { "range": { "price": { "gte": 0, "lte": 100 } } } ] } }, "sort": [ // 注意这里排序是写在 query key 的外面的。这就表示它的API也不是布尔查询提供 { "studymodel": "desc" // 对 studymodel(keyword)降序 }, { "price": "asc" // 对 price(double)升序 } ] } 由上面的 JSON 数据可以发现,排序所属的 API 是和 query 评级的,因此在调用 API 时也应该选择对应的 SearchSourceBuilder 对象 // 排序查询 @Test public void testSort() throws IOException, ParseException { // 搜索请求对象 SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("ysx_course"); // 指定类型 searchRequest.types("doc"); // 搜索源构建对象 SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder(); // 搜索方式 // 添加条件到布尔查询 BoolQueryBuilder boolQueryBuilder = QueryBuilders.boolQuery(); // 通过布尔查询来构造过滤查询 boolQueryBuilder.filter(QueryBuilders.rangeQuery("price").gte(0).lte(100)); // 将查询条件封装给查询对象 searchSourceBuilder.query(boolQueryBuilder); // 向搜索请求对象中设置搜索源 searchRequest.source(searchSourceBuilder); // 设置排序规则 searchSourceBuilder.sort("studymodel", SortOrder.DESC); // 第一排序规则 searchSourceBuilder.sort("price", SortOrder.ASC); // 第二排序规则 // 执行搜索,向ES发起http请求 SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest); // 搜索结果 SearchHits hits = searchResponse.getHits(); // 匹配到的总记录数 long totalHits = hits.getTotalHits(); // 得到匹配度高的文档 SearchHit[] searchHits = hits.getHits(); // 日期格式化对象 soutData(searchHits); } 高亮显示 高亮显示可以将搜索结果一个或多个字突出显示,以便向用户展示匹配关键字的位置。 高亮三要素:高亮关键字、高亮前缀、高亮后缀 { "query": { "bool": { "must": [ { "multi_match": { "query": "开发框架", "minimum_should_match": "50%", "fields": [ "name^10", "description" ], "type": "best_fields" } } ] } }, "sort": [ { "price": "asc" } ], "highlight": { "pre_tags": [ "" ], "post_tags": [ "" ], "fields": { "name": {}, "description": {} } } } 查询结果的数据如下: 1565585272091 Java 代码如下,注意到上面的 JSON 数据, highlight 和 sort 和 query 依然是同级的,所以也需要用 SearchSourceBuilder 对象来设置到搜索条件中 // 高亮查询 @Test public void testHighLight() throws IOException, ParseException { // 搜索请求对象 SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("ysx_course"); // 指定类型 searchRequest.types("doc"); // 搜索源构建对象 SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder(); // 搜索方式 // 首先构造多关键字查询条件 MultiMatchQueryBuilder matchQueryBuilder = QueryBuilders.multiMatchQuery("Spring框架", "name", "description").field("name", 10); // 添加条件到布尔查询 BoolQueryBuilder boolQueryBuilder = QueryBuilders.boolQuery(); boolQueryBuilder.must(matchQueryBuilder); // 通过布尔查询来构造过滤查询 boolQueryBuilder.filter(QueryBuilders.rangeQuery("price").gte(60).lte(100)); // 将查询条件封装给查询对象 searchSourceBuilder.query(boolQueryBuilder); // *********************** // 高亮查询 HighlightBuilder highlightBuilder = new HighlightBuilder(); highlightBuilder.preTags("<em>"); // 高亮前缀 highlightBuilder.postTags("</em>"); // 高亮后缀 highlightBuilder.fields().add(new HighlightBuilder.Field("name")); // 高亮字段 // 添加高亮查询条件到搜索源 searchSourceBuilder.highlighter(highlightBuilder); // *********************** // 设置源字段过虑,第一个参数结果集包括哪些字段,第二个参数表示结果集不包括哪些字段 searchSourceBuilder.fetchSource(new String[]{"name","studymodel","price","timestamp"},new String[]{}); // 向搜索请求对象中设置搜索源 searchRequest.source(searchSourceBuilder); // 执行搜索,向ES发起http请求 SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest); // 搜索结果 SearchHits hits = searchResponse.getHits(); // 匹配到的总记录数 long totalHits = hits.getTotalHits(); // 得到匹配度高的文档 SearchHit[] searchHits = hits.getHits(); // 日期格式化对象 soutData(searchHits); } 根据查询结果的数据结构来获取高亮的数据,替换原有的数据: private void soutData(SearchHit[] searchHits) throws ParseException { SimpleDateFormat dateFormat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss"); for (SearchHit hit : searchHits) { // 文档的主键 String id = hit.getId(); // 源文档内容 Map<String, Object> sourceAsMap = hit.getSourceAsMap(); String name = (String) sourceAsMap.get("name"); // 获取高亮查询的内容。如果存在,则替换原来的name Map<String, HighlightField> highlightFields = hit.getHighlightFields(); if( highlightFields != null ){ HighlightField nameField = highlightFields.get("name"); if(nameField!=null){ Text[] fragments = nameField.getFragments(); StringBuffer stringBuffer = new StringBuffer(); for (Text str : fragments) { stringBuffer.append(str.string()); } name = stringBuffer.toString(); } } // 由于前边设置了源文档字段过虑,这时description是取不到的 String description = (String) sourceAsMap.get("description"); // 学习模式 String studymodel = (String) sourceAsMap.get("studymodel"); // 价格 Double price = (Double) sourceAsMap.get("price"); // 日期 Date timestamp = dateFormat.parse((String) sourceAsMap.get("timestamp")); System.out.println(name); System.out.println(id); System.out.println(studymodel); System.out.println("你看不见我,看不见我~" + description); System.out.println(price); } }

剑曼红尘 2020-04-15 19:21:40 0 浏览量 回答数 0
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