Bulk API

承接上文,使用Java High Level REST Client操作elasticsearch

Bulk API

高级客户端提供了批量处理器以协助批量请求

Bulk Request

BulkRequest可以在一次请求中执行多个索引,更新或者删除操作。一次请求至少需要一个操作。

        //创建BulkRequest实例
        BulkRequest request = new BulkRequest();
        //使用IndexRequest添加三个文档,不清楚用法可以参考Index API
        request.add(new IndexRequest("posts", "doc", "1")
                .source(XContentType.JSON,"field", "foo"));
        request.add(new IndexRequest("posts", "doc", "2")
                .source(XContentType.JSON,"field", "bar"));
        request.add(new IndexRequest("posts", "doc", "3")
                .source(XContentType.JSON,"field", "baz"));

Bulk API仅支持以JSON或SMILE编码的文档。 提供任何其他格式的文档将导致错误。

同一个BulkRequest可以添加不同类型的操作。

      // 添加 DeleteRequest到BulkRequest,不清楚用法可以参考Delete API
        request.add(new DeleteRequest("posts", "doc", "3"));
        // 添加 UpdateRequest到BulkRequest,不清楚用法可以参考Update API
        request.add(new UpdateRequest("posts", "doc", "2")
                .doc(XContentType.JSON, "other", "test"));
        // 添加 一个使用SMILE格式的IndexRequest
        request.add(new IndexRequest("posts", "doc", "4")
                .source(XContentType.SMILE, "field", "baz"));

可选参数

//设置超时,等待批处理被执行的超时时间(使用TimeValue形式)
request.timeout(TimeValue.timeValueMinutes(2)); 
//设置超时,等待批处理被执行的超时时间(字符串形式)
request.timeout("2m"); 
//刷新策略
request.setRefreshPolicy(WriteRequest.RefreshPolicy.WAIT_UNTIL);//WriteRequest.RefreshPolicy实例方式
request.setRefreshPolicy("wait_for");//字符串方式
//设置在执行索引/更新/删除操作之前必须处于活动状态的分片副本数。
request.waitForActiveShards(2);
//使用ActiveShardCount方式来提供分片副本数:可以是ActiveShardCount.ALL,ActiveShardCount.ONE或ActiveShardCount.DEFAULT(默认)
request.waitForActiveShards(ActiveShardCount.ALL);

同步执行

BulkResponse bulkResponse = client.bulk(request);

异步执行

 批量请求的异步执行需要将BulkRequest实例和ActionListener实例传递给异步方法:

//当BulkRequest执行完成时,ActionListener会被调用
client.bulkAsync(request, listener);

异步方法不会阻塞并会立即返回。完成后,如果执行成功完成,则使用onResponse方法回调ActionListener,如果失败则使用onFailure方法。
BulkResponse 的典型监听器如下所示:

ActionListener<BulkResponse> listener = new ActionListener<BulkResponse>() {
    @Override
    public void onResponse(BulkResponse bulkResponse) {
        //执行成功完成时调用。 response作为参数提供,并包含已执行的每个操作的单个结果列表。 请注意,一个或多个操作可能已失败,然而其他操作已成功执行。
    }

    @Override
    public void onFailure(Exception e) {
        //在整个BulkRequest失败时调用。 在这种情况下,exception作为参数提供,并且没有执行任何操作。
    }
};

Bulk Response

返回的BulkResponse包含有关已执行操作的信息,并允许迭代每个结果,如下所示:

    //遍历所有操作结果
        for (BulkItemResponse bulkItemResponse : bulkResponse) {
            //获取操作的响应,可以是IndexResponse,UpdateResponse或DeleteResponse,
            // 它们都可以被视为DocWriteResponse实例
            DocWriteResponse itemResponse = bulkItemResponse.getResponse();

            if (bulkItemResponse.getOpType() == DocWriteRequest.OpType.INDEX
                    || bulkItemResponse.getOpType() == DocWriteRequest.OpType.CREATE) {
                //处理index操作
                IndexResponse indexResponse = (IndexResponse) itemResponse;

            } else if (bulkItemResponse.getOpType() == DocWriteRequest.OpType.UPDATE) {
                //处理update操作
                UpdateResponse updateResponse = (UpdateResponse) itemResponse;

            } else if (bulkItemResponse.getOpType() == DocWriteRequest.OpType.DELETE) {
                //处理delete操作
                DeleteResponse deleteResponse = (DeleteResponse) itemResponse;
            }
        }

批量响应提供了用于快速检查一个或多个操作是否失败的方法:

if (bulkResponse.hasFailures()) { 
    //该方法只要有一个操作失败都会返回true
}

如果想要查看操作失败的原因,则需要遍历所有操作结果:

        for (BulkItemResponse bulkItemResponse : bulkResponse) {
            if (bulkItemResponse.isFailed()) {//判断当前操作是否失败
                //获取失败对象,拿到了failure对象,想怎么玩都行
                BulkItemResponse.Failure failure = bulkItemResponse.getFailure();
            }
        }

Bulk Processor

BulkProcessor通过提供一个工具类来简化Bulk API的使用,允许索引/更新/删除操作在添加到处理器后透明地执行。

为了执行请求,BulkProcessor需要以下组件:

RestHighLevelClient
此客户端用于执行BulkRequest并获取BulkResponse
BulkProcessor.Listener
在每次BulkRequest执行之前和之后或BulkRequest失败时调用此监听器
然后BulkProcessor.builder方法可用于构建新的BulkProcessor:

        //创建BulkProcessor.Listener
        BulkProcessor.Listener listener1 = new BulkProcessor.Listener() {
            @Override
            public void beforeBulk(long executionId, BulkRequest request) {
                //在每次执行BulkRequest之前调用此方法
            }

            @Override
            public void afterBulk(long executionId, BulkRequest request,BulkResponse response) {
                //在每次执行BulkRequest之后调用此方法
            }

            @Override
            public void afterBulk(long executionId, BulkRequest request, Throwable failure) {
                //执行BulkRequest失败时调用此方法
            }
        };
     //通过从BulkProcessor.Builder调用build()方法来创建BulkProcessor。
     //RestHighLevelClient.bulkAsync()方法将用来执行BulkRequest。
        BulkProcessor bulkProcessor = BulkProcessor.builder(client::bulkAsync, listener1).build();

BulkProcessor.Builder提供了配置BulkProcessor应如何处理请求执行的方法:

        BulkProcessor.Builder builder = BulkProcessor.builder(client::bulkAsync, listener1);
        //设置何时刷新新的批量请求,根据当前已添加的操作数量(默认为1000,使用-1禁用它)
        builder.setBulkActions(500);//操作数为500时就刷新请求
        //设置何时刷新新的批量请求,根据当前已添加的操作大小(默认为5Mb,使用-1禁用它)
        builder.setBulkSize(new ByteSizeValue(1L, ByteSizeUnit.MB));//操作大小为1M时就刷新请求
        //设置允许执行的并发请求数(默认为1,使用0只允许执行单个请求)
        builder.setConcurrentRequests(0);//不并发执行
        //设置刷新间隔时间,如果超过了间隔时间,则随便刷新一个BulkRequest挂起(默认为未设置)
        builder.setFlushInterval(TimeValue.timeValueSeconds(10L));
        //设置一个最初等待1秒,最多重试3次的常量退避策略。
        // 有关更多选项,请参阅BackoffPolicy.noBackoff(),BackoffPolicy.constantBackoff()和BackoffPolicy.exponentialBackoff()。
        builder.setBackoffPolicy(BackoffPolicy.constantBackoff(TimeValue.timeValueSeconds(1L), 3));

创建BulkProcessor后,就可以向其添加请求了:

IndexRequest one = new IndexRequest("posts", "doc", "1").
        source(XContentType.JSON, "title",
                "In which order are my Elasticsearch queries executed?");
IndexRequest two = new IndexRequest("posts", "doc", "2")
        .source(XContentType.JSON, "title",
                "Current status and upcoming changes in Elasticsearch");
IndexRequest three = new IndexRequest("posts", "doc", "3")
        .source(XContentType.JSON, "title",
                "The Future of Federated Search in Elasticsearch");

bulkProcessor.add(one);
bulkProcessor.add(two);
bulkProcessor.add(three);

这些请求将由BulkProcessor执行,BulkProcessor负责为每个批量请求调用BulkProcessor.Listener。
侦听器提供访问BulkRequest和BulkResponse的方法:

       BulkProcessor.Listener listener = new BulkProcessor.Listener() {
            @Override
            public void beforeBulk(long executionId, BulkRequest request) {
                //在每次执行BulkRequest之前调用,通过此方法可以获取将在BulkRequest中执行的操作数
                int numberOfActions = request.numberOfActions();
                logger.debug("Executing bulk [{}] with {} requests",
                        executionId, numberOfActions);
            }

            @Override
            public void afterBulk(long executionId, BulkRequest request, BulkResponse response) {
                //在每次执行BulkRequest后调用,通过此方法可以获取BulkResponse是否包含错误
                if (response.hasFailures()) {
                    logger.warn("Bulk [{}] executed with failures", executionId);
                } else {
                    logger.debug("Bulk [{}] completed in {} milliseconds",
                            executionId, response.getTook().getMillis());
                }
            }

            @Override
            public void afterBulk(long executionId, BulkRequest request, Throwable failure) {
                //如果BulkRequest失败,通过调用此方法可以获取失败
                logger.error("Failed to execute bulk", failure);
            }
        };

将所有请求添加到BulkProcessor后,需要使用两种可用的关闭方法之一关闭其实例。

awaitClose()方法可用于等待所有请求都已处理或过了指定的等待时间:

boolean terminated = bulkProcessor.awaitClose(30L, TimeUnit.SECONDS); 

如果所有批量请求都已完成,则该方法返回true;如果在所有批量请求完成之前等待时间已过,则返回false

close()方法可用于立即关闭BulkProcessor:

bulkProcessor.close();

两种方法在关闭处理器之前会刷新已添加到处理器的请求,并且还会禁止将任何新请求添加到处理器。

官方文档:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/java-rest/current/java-rest-high-document-bulk.html#_optional_arguments_4

原文地址:https://www.cnblogs.com/ginb/p/9407806.html