ElasticSearch 7.x 版本使用 BulkProcessor 实现批量添加数据

ElasticSearch

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2、ElasticSearch学习随笔之简单操作
3、ElasticSearch学习随笔之java api 操作
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5、ElasticSearch学习随笔之嵌套操作
6、ElasticSearch学习随笔之分词算法
7、ElasticSearch学习随笔之高级检索
8、ELK技术栈介绍
9、Logstash部署与使用
10、ElasticSearch 7.x 版本使用 BulkProcessor 实现批量添加数据
11、ElasticSearch 8.x 弃用了 High Level REST Client,移除了 Java Transport Client,推荐使用 Elasticsearch Java API

ElasticSearch,创始人 Shay Banon(谢巴农)


文章目录

  • ElasticSearch
  • 前言
  • 一:引入 pom
  • 二:创建 ES Client
  • 三:创建 BulkProcessor
  • 四:批量推数据


前言

本文主要应用 Rest High Level Client 来进行对 ElasticSearch 进行操作,虽说官方已经不推荐,但是 ES 升级带来的代价也是相当大的,所以,此处略去一万字。

  • 那什么是 BulkProcessor 呢?
    BulkProcessorElasticSearch 客户端中的一个功能,用于批量执行索引、更新或删除操作,BulkProcessor 运行将多个操作打包成一个请求进行发送,以提高效率和性能。

批量操作索引的好处:

  • 性能优势:将多个操作打包成一个请求,这样可以减少网络开销,提高数据传输效率,从而可以加快数据写入索引速度。
  • 减少开销:较少的网络开销和较少的服务器的交互,减少服务器开销,尤其是大规模写入数据时。
  • 原子性:批量操作可以保证一组操作要么全部成功,要么全部失败,报错数据的一致性。
  • 减少开发成本:批量操作,可以简化客户端代码,减少请求和管理连接的操作。

当然,批量操作也是有缺点的:

  • 内存消耗:在执行批量操作时,首先会将数据写入内存,这样会消耗更多的内存。
  • 错误处理复杂性:单条数据上传,如果出错可以重试或者进行记录操作等,但是批量操作中的某个请求失败,需要额外来处理,比单条操作复杂。
  • 延迟响应:批量操作可能导致请求排队等待,会产生一些延迟。

多余的不说,来上代码。

一:引入 pom

首先引入客户端依赖,我的测试 ES 服务是 8.7.0 版本的,这里对应 High Level REST Client 客户端 7.3.2 版本的。

<dependency>
    <groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
    <artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId>
    <version>7.3.2</version>
</dependency>

之所以不用更高版本,是因为版本高了会报如下错误:

java.io.IOException: Unable to parse response body for Response{requestLine=POST /devintcompany@1562219164186/_doc?timeout=1m HTTP/1.1, host=http://192.168.*。*:9200, response=HTTP/1.1 201 Created}
	at org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient.internalPerformRequest(RestHighLevelClient.java:1473)
	at org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient.performRequest(RestHighLevelClient.java:1424)
	at org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient.performRequestAndParseEntity(RestHighLevelClient.java:1394)
	at org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient.index(RestHighLevelClient.java:836)
	at com.example.es.EsTest.addIndex(EsTest.java:97)
	at com.example.es.EsTest.main(EsTest.java:36)
Caused by: java.lang.NullPointerException
	at java.util.Objects.requireNonNull(Objects.java:203)
	at org.elasticsearch.action.DocWriteResponse.<init>(DocWriteResponse.java:127)
	at org.elasticsearch.action.index.IndexResponse.<init>(IndexResponse.java:50)
	at org.elasticsearch.action.index.IndexResponse.<init>(IndexResponse.java:39)
	at org.elasticsearch.action.index.IndexResponse$Builder.build(IndexResponse.java:103)
	at org.elasticsearch.action.index.IndexResponse.fromXContent(IndexResponse.java:85)
	at org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient.parseEntity(RestHighLevelClient.java:1727)
	at org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient.lambda$performRequestAndParseEntity$8(RestHighLevelClient.java:1395)
	at org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient.internalPerformRequest(RestHighLevelClient.java:1471)
	... 5 more

亲自测试过的,应该还是版本不兼容的缘故,但是数据已经插入到 Index 了,就很奇怪。

二:创建 ES Client

这里初始化客户端,需要用户名密码进行认证的。

private static RestHighLevelClient createClient(){
    String hostname = "192.168.*.*";
    int port = 9200;
    final CredentialsProvider credentialsProvider = new BasicCredentialsProvider();
    credentialsProvider.setCredentials(AuthScope.ANY, new UsernamePasswordCredentials("your username", "your password"));
    RestClientBuilder restClientBuilder = RestClient.builder(new HttpHost(hostname, port))
            .setHttpClientConfigCallback(httpAsyncClientBuilder -> httpAsyncClientBuilder.setDefaultCredentialsProvider(credentialsProvider));
    return new RestHighLevelClient(restClientBuilder);
}

三:创建 BulkProcessor

这里创建 BulkProcessor 批量操作对象,通过 High Level REST Client 来绑定,加入监听器 BulkProcessor.Listener,如果批量操作失败或发生异常,在 afterBulk() 方法中处理。
批量处理需要设置的参数代码中已有注释,一般就设置这些参数就可以了,可根据自己的使用场景进行调节。

public static BulkProcessor getBulkProcessor(RestHighLevelClient client) {
    BulkProcessor.Listener listener = new BulkProcessor.Listener() {
        @Override
        public void beforeBulk(long executionId, BulkRequest request) {
            System.out.println("开始执行批量操作,ID: " + executionId);
        }

        @Override
        public void afterBulk(long executionId, BulkRequest request, BulkResponse response) {
            if (response.hasFailures()) {
                System.out.println("批量操作完成,ID: " + executionId);
            }
        }

        @Override
        public void afterBulk(long executionId, BulkRequest request, Throwable failure) {
            System.out.println("批量操作失败,ID: " + executionId);
            failure.printStackTrace();
        }
    };
    BulkProcessor.Builder builder = BulkProcessor.builder(((bulkRequest, bulkResponseActionListener) -> {
        bulkRequest.setRefreshPolicy(WriteRequest.RefreshPolicy.IMMEDIATE);
        bulkRequest.timeout(TimeValue.timeValueSeconds(100));
        client.bulkAsync(bulkRequest, RequestOptions.DEFAULT, bulkResponseActionListener);
    }), listener);
    // 当达到1000个操作时触发批量请求
    builder.setBulkActions(1000);
    // 当达到5MB大小时触发批量请求
    builder.setBulkSize(new ByteSizeValue(1, ByteSizeUnit.MB));
    // 每5秒触发一次批量请求,无论大小和操作数如何
    builder.setFlushInterval(TimeValue.timeValueSeconds(5));
    // 设置退避策略,以防服务器过载或拒绝请求
    builder.setBackoffPolicy(BackoffPolicy.exponentialBackoff(TimeValue.timeValueMillis(1000), 3));
    // 设置并发请求的数量为1,即同时只有一个批量请求在执行
    builder.setConcurrentRequests(1);
    return builder.build();
}

四:批量推数据

我们在 main 方法中进行测试,代码如下:

public static void main(String[] args) throws IOException {
    RestHighLevelClient client = createClient();
    BulkProcessor bulkProcessor = getBulkProcessor(client);
    for (int i = 0; i < 10; i++) {
        String source = "{\"ApplianceType\":[{\"ApplianceTypeCn\":\"国产\",\"ApplianceTypeEn\":\"Domestic\",\"ApplianceTypeId\":\"1\"}],\"ApplicationCount\":0,\"ClassICount\":17,\"ClassIICount\":1,\"ClassIIICount\":0,\"Classification\":[{\"Cn\":\"2002版分类\",\"En\":\"2002 reg. category of relevant app.\",\"Id\":\"Class2002\",\"Items\":[{\"Cn\":\"Ⅰ类\",\"En\":\"Class Ⅰ\",\"Id\":\"1\",\"Id2\":\"I\",\"Items\":[{\"Cn\":\"进口第一类医疗器械(含第一类体外诊断试剂)备案信息\",\"En\":\"Information on imported ClassⅠmedical devices (including ClassⅠ IVD reagents)\",\"Id\":\"100\"}]},{\"Cn\":\"Ⅱ类\",\"En\":\"Class Ⅱ\",\"Id\":\"2\",\"Id2\":\"II\",\"Items\":[{\"Cn\":\"妇产科、辅助生殖和避孕器械\",\"En\":\"Obstetrics and gynecology, assisted reproductive and contraceptive devices\",\"Id\":\"201818\"}]}]},{\"Class1Code\":[{\"Id\":\"02\"}],\"Class2Code\":[{\"Id\":\"03\"}],\"DataType\":[{\"Id\":\"1\"},{\"Id\":\"3\"}],\"ProductClassificationCode\":[{\"Id\":\"09\"}],\"ProductClassificationNameCode\":[]}],\"Company\":{\"Cn\":\"海南创鑫医药科技发展有限公司\",\"En\":\"Hainan Chuangxin Pharmaceutical Technology Development Co. Ltd.\",\"Id\":\"1000002388\"},\"CompanyAliasCn\":[\"海南创鑫医药科技发展有限公司\"],\"CompanyAliasEn\":[\"Hainan Chuangxin Pharmaceutical Technology Development Co. Ltd.\"],\"CompanyCn\":\"海南创鑫医药科技发展有限公司\",\"CompanyCnSearch\":\"海南创鑫医药科技发展有限公司\",\"CompanyEn\":\"Hainan Chuangxin Pharmaceutical Technology Development Co. Ltd.\",\"CompanyEnSearch\":\"Hainan Chuangxin Pharmaceutical Technology Development Co. Ltd.\",\"CompanyId\":\"1000002388\",\"CompanyType\":{\"Cn\":\"国内公司\",\"En\":\"Domestic company\",\"Id\":\"Domestic company\"},\"CompanyTypeCn\":\"国内公司\",\"CompanyTypeEn\":\"Domestic company\",\"CompanyTypeId\":\"Domestic company\",\"DomesticCount\":18,\"EffectiveRegistrationCount\":18,\"FirstApplicationYear\":null,\"FirstRegistrationYear\":\"2017\",\"IVD\":\"0\",\"ImportCount\":0,\"LatestApplicationYear\":null,\"LatestRegistrationYear\":\"2020\",\"Listing\":{\"Cn\":null,\"En\":null,\"Id\":null},\"ListingCn\":null,\"ListingEn\":null,\"ListingId\":null,\"TotalCount\":18,\"company_registration_relation\":{\"name\":\"company\"},\"website_url\":\"\"}";
        bulkProcessor.add(new IndexRequest("devintcompany@1562219164186").source(source, XContentType.JSON));
        System.out.println("添加第 " + i + "条数据!");
    }
    try {
        bulkProcessor.awaitClose(10, TimeUnit.MINUTES);
        client.close();
    } catch (InterruptedException e) {
        e.printStackTrace();
    }
    System.out.println("添加完成!");
}

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