Elasticsearch Multi Get、 Bulk API详解、原理与示例

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• public final MultiGetResponse mget(MultiGetRequest multiGetRequest, RequestOptions options) throws IOException
• public final void mgetAsync(MultiGetRequest multiGetRequest, RequestOptions options, ActionListener<MultiGetResponse> listener)

其核心需要关注MultiGetRequest 。

从上面所知，mget及批量获取文档，通过add方法添加多个Item，每一个item代表一个文件获取请求，其相关字段已在get API中详细介绍，这里就不做过多详解。
Mget API使用示例

public static void testMget() {
        RestHighLevelClient client = EsClient.getClient();
        try {
            MultiGetRequest request = new MultiGetRequest();
            request.add("twitter", "_doc", "10");
            request.add("twitter", "_doc", "11");
            request.add("twitter", "_doc", "12");
            request.add("gisdemo", "_doc", "10");
            MultiGetResponse result = client.mget(request, RequestOptions.DEFAULT);
            System.out.println(result);
        } catch (Throwable e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            EsClient.close(client);
        }
    }

返回的结果其本质是一个 GetResponse的数组，不会因为其中一个失败，整个请求失败，但其结果中会标明每一个是否成功。其返回结果类图如下：

其字段过滤(Source filtering)、路由等机制与Get API相同,故不重复讲解。

2、Bluk API详解
Bulk API可以在一次API调用中包含多个索引操作，例如更新索引，删除索引等。其API定义如下：

• public final BulkResponse bulk(BulkRequest bulkRequest, RequestOptions options) throws IOException
• public final void bulkAsync(BulkRequest bulkRequest, RequestOptions options, ActionListener<BulkResponse> listener)
  其核心需要关注BulkRequest。

2.1BulkRequest详解

• List<DocWriteRequest> requests：单个命令容器,DocWriteRequest的子类包括：IndexRequest、UpdateRequest、DeleteRequest。

• private final Set<String> indices：requests涉及到的索引。

• List<Object> payloads ：有效载荷，6.4.0版本，貌似该字段意义不大，通常命令的请求体（负载数据）存放在DocWriteRequest对象中，例如IndexRequest的source字段。

• protected TimeValue timeout：timeout机制，针对一个Bulk请求生效。
• ActiveShardCount waitForActiveShards：针对整个Bulk请求有效。
• private RefreshPolicy refreshPolicy = RefreshPolicy.NONE：刷新策略。
• private long sizeInBytes = 0：整个Bulk请求的大小。

通过add api为BulkRequest添加一个请求。

2.2 Bulk API请求格式详解
Bulk Rest请求协议基于如下格式：

POST _bulk
{ "index" : { "_index" : "test", "_type" : "_doc", "_id" : "1" } }
{ "field1" : "value1" }
{ "delete" : { "_index" : "test", "_type" : "_doc", "_id" : "2" } }
{ "create" : { "_index" : "test", "_type" : "_doc", "_id" : "3" } }
{ "field1" : "value3" }
{ "update" : {"_id" : "1", "_type" : "_doc", "_index" : "test"} }
{ "doc" : {"field2" : "value2"} }

其请求格式定义如下(restfull)：

• POST请求，其Content-Type为application/x-ndjson。
• 每一个命令占用两行，每行的结束字符为\r\n。
• 第一行为元数据，"opType" : {元数据}。
• 第二行为有效载体（非必选），例如Index操作，其有效载荷为IndexRequest#source字段。
  opType可选值 index、create、update、delete。
• 公用元数据(index、create、update、delete)如下
  1）_index :索引名
  2）_type：类型名
  3）_id：文档ID
  4）routing：路由值
  5）parent
  6）version：数据版本号
  7）version_type：版本类型
• 各操作特有元数据
  1、index | create
  1）pipeline
  2、update
  1）retry_on_conflict ：更新冲突时重试次数。
  2）_source：字段过滤。
• 有效载荷说明
  1、index | create
  其有效载荷为_source字段。
  2、update
  其有效载荷为：partial doc, upsert and script。
  3、delete
  没有有效载荷。
  对请求格式为什么要设计成metdata+有效载体的方式，主要是为了在接受端节点（所谓的接受端节点是指收到命令的第一节点），只需解析metadata，然后将请求直接转发给对应的数据节点。

2.3 bulk API通用特性分析
2.3.1 版本管理
每一个Bulk条目拥有独自的version，存在于请求条目的item的元数据中。

2.3.2 路由
每一个Bulk条目各自生效。

2.3.3 Wait For Active Shards
通常可以设置BulkRequest#waitForActiveShards来要求Bulk批量执行之前要求处于激活的最小副本数。

2.3.4 Bulk Demo

public static final void testBulk() {
        RestHighLevelClient client = EsClient.getClient();
        try {
            IndexRequest indexRequest = new IndexRequest("twitter", "_doc", "12")
                    .source(buildTwitter("dingw", "2009-11-18T14:12:12", "test bulk"));

            UpdateRequest updateRequest = new UpdateRequest("twitter", "_doc", "11")
                        .doc(new IndexRequest("twitter", "_doc", "11")
                                .source(buildTwitter("dingw", "2009-11-18T14:12:12", "test bulk update")));

            BulkRequest request = new BulkRequest();
            request.add(indexRequest);
            request.add(updateRequest);
            BulkResponse bulkResponse = client.bulk(request, RequestOptions.DEFAULT);
            for (BulkItemResponse bulkItemResponse : bulkResponse) { 
                if (bulkItemResponse.isFailed()) { 
                    BulkItemResponse.Failure failure = bulkItemResponse.getFailure(); 
                    System.out.println(failure);
                    continue;
                }
                DocWriteResponse itemResponse = bulkItemResponse.getResponse(); 
                if (bulkItemResponse.getOpType() == DocWriteRequest.OpType.INDEX
                        || bulkItemResponse.getOpType() == DocWriteRequest.OpType.CREATE) { 
                    IndexResponse indexResponse = (IndexResponse) itemResponse;
                    System.out.println(indexRequest);
                } else if (bulkItemResponse.getOpType() == DocWriteRequest.OpType.UPDATE) {
                    UpdateResponse updateResponse = (UpdateResponse) itemResponse;
                    System.out.println(updateRequest);
                } else if (bulkItemResponse.getOpType() == DocWriteRequest.OpType.DELETE) { 
                    DeleteResponse deleteResponse = (DeleteResponse) itemResponse;
                    System.out.println(deleteResponse);
                }
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            EsClient.close(client);
        }
    }

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