Bulk API

承接上文,使用Java High Level REST Client操做elasticsearchhtml

Bulk API

高級客戶端提供了批量處理器以協助批量請求java

Bulk Request

BulkRequest能夠在一次請求中執行多個索引,更新或者刪除操做。一次請求至少須要一個操做。併發

        //建立BulkRequest實例
        BulkRequest request = new BulkRequest();
        //使用IndexRequest添加三個文檔,不清楚用法能夠參考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僅支持以JSON或SMILE編碼的文檔。 提供任何其餘格式的文檔將致使錯誤。異步

同一個BulkRequest能夠添加不一樣類型的操做。elasticsearch

      // 添加 DeleteRequest到BulkRequest,不清楚用法能夠參考Delete API
        request.add(new DeleteRequest("posts", "doc", "3"));
        // 添加 UpdateRequest到BulkRequest,不清楚用法能夠參考Update API
        request.add(new UpdateRequest("posts", "doc", "2")
                .doc(XContentType.JSON, "other", "test"));
        // 添加 一個使用SMILE格式的IndexRequest
        request.add(new IndexRequest("posts", "doc", "4")
                .source(XContentType.SMILE, "field", "baz"));

可選參數ide

//設置超時,等待批處理被執行的超時時間(使用TimeValue形式)
request.timeout(TimeValue.timeValueMinutes(2)); 
//設置超時,等待批處理被執行的超時時間(字符串形式)
request.timeout("2m"); 
//刷新策略
request.setRefreshPolicy(WriteRequest.RefreshPolicy.WAIT_UNTIL);//WriteRequest.RefreshPolicy實例方式
request.setRefreshPolicy("wait_for");//字符串方式
//設置在執行索引/更新/刪除操做以前必須處於活動狀態的分片副本數。
request.waitForActiveShards(2);
//使用ActiveShardCount方式來提供分片副本數:能夠是ActiveShardCount.ALL,ActiveShardCount.ONE或ActiveShardCount.DEFAULT(默認)
request.waitForActiveShards(ActiveShardCount.ALL);

同步執行工具

BulkResponse bulkResponse = client.bulk(request);

異步執行post

 批量請求的異步執行須要將BulkRequest實例和ActionListener實例傳遞給異步方法:ui

//當BulkRequest執行完成時,ActionListener會被調用
client.bulkAsync(request, listener);

異步方法不會阻塞並會當即返回。完成後,若是執行成功完成,則使用onResponse方法回調ActionListener,若是失敗則使用onFailure方法。
BulkResponse 的典型監聽器以下所示:編碼

ActionListener<BulkResponse> listener = new ActionListener<BulkResponse>() {
    @Override
    public void onResponse(BulkResponse bulkResponse) {
        //執行成功完成時調用。 response做爲參數提供,幷包含已執行的每一個操做的單個結果列表。 請注意,一個或多個操做可能已失敗,然而其餘操做已成功執行。
    }

    @Override
    public void onFailure(Exception e) {
        //在整個BulkRequest失敗時調用。 在這種狀況下,exception做爲參數提供,而且沒有執行任何操做。
    }
};

Bulk Response

返回的BulkResponse包含有關已執行操做的信息,並容許迭代每一個結果,以下所示:

    //遍歷全部操做結果
        for (BulkItemResponse bulkItemResponse : bulkResponse) {
            //獲取操做的響應,能夠是IndexResponse,UpdateResponse或DeleteResponse,
            // 它們均可以被視爲DocWriteResponse實例
            DocWriteResponse itemResponse = bulkItemResponse.getResponse();

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

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

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

批量響應提供了用於快速檢查一個或多個操做是否失敗的方法:

if (bulkResponse.hasFailures()) { 
    //該方法只要有一個操做失敗都會返回true
}

若是想要查看操做失敗的緣由,則須要遍歷全部操做結果:

        for (BulkItemResponse bulkItemResponse : bulkResponse) {
            if (bulkItemResponse.isFailed()) {//判斷當前操做是否失敗
                //獲取失敗對象,拿到了failure對象,想怎麼玩都行
                BulkItemResponse.Failure failure = bulkItemResponse.getFailure();
            }
        }

Bulk Processor

BulkProcessor經過提供一個工具類來簡化Bulk API的使用,容許索引/更新/刪除操做在添加處處理器後透明地執行。

爲了執行請求,BulkProcessor須要如下組件:

RestHighLevelClient
此客戶端用於執行BulkRequest並獲取BulkResponse
BulkProcessor.Listener
在每次BulkRequest執行以前和以後或BulkRequest失敗時調用此監聽器
而後BulkProcessor.builder方法可用於構建新的BulkProcessor:

        //建立BulkProcessor.Listener
        BulkProcessor.Listener listener1 = new BulkProcessor.Listener() {
            @Override
            public void beforeBulk(long executionId, BulkRequest request) {
                //在每次執行BulkRequest以前調用此方法
            }

            @Override
            public void afterBulk(long executionId, BulkRequest request,BulkResponse response) {
                //在每次執行BulkRequest以後調用此方法
            }

            @Override
            public void afterBulk(long executionId, BulkRequest request, Throwable failure) {
                //執行BulkRequest失敗時調用此方法
            }
        };
     //經過從BulkProcessor.Builder調用build()方法來建立BulkProcessor。
     //RestHighLevelClient.bulkAsync()方法將用來執行BulkRequest。
        BulkProcessor bulkProcessor = BulkProcessor.builder(client::bulkAsync, listener1).build();

BulkProcessor.Builder提供了配置BulkProcessor應如何處理請求執行的方法:

        BulkProcessor.Builder builder = BulkProcessor.builder(client::bulkAsync, listener1);
        //設置什麼時候刷新新的批量請求,根據當前已添加的操做數量(默認爲1000,使用-1禁用它)
        builder.setBulkActions(500);//操做數爲500時就刷新請求
        //設置什麼時候刷新新的批量請求,根據當前已添加的操做大小(默認爲5Mb,使用-1禁用它)
        builder.setBulkSize(new ByteSizeValue(1L, ByteSizeUnit.MB));//操做大小爲1M時就刷新請求
        //設置容許執行的併發請求數(默認爲1,使用0只容許執行單個請求)
        builder.setConcurrentRequests(0);//不併發執行
        //設置刷新間隔時間,若是超過了間隔時間,則隨便刷新一個BulkRequest掛起(默認爲未設置)
        builder.setFlushInterval(TimeValue.timeValueSeconds(10L));
        //設置一個最初等待1秒,最多重試3次的常量退避策略。
        // 有關更多選項,請參閱BackoffPolicy.noBackoff(),BackoffPolicy.constantBackoff()和BackoffPolicy.exponentialBackoff()。
        builder.setBackoffPolicy(BackoffPolicy.constantBackoff(TimeValue.timeValueSeconds(1L), 3));

建立BulkProcessor後,就能夠向其添加請求了:

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);

這些請求將由BulkProcessor執行,BulkProcessor負責爲每一個批量請求調用BulkProcessor.Listener。
偵聽器提供訪問BulkRequest和BulkResponse的方法:

       BulkProcessor.Listener listener = new BulkProcessor.Listener() {
            @Override
            public void beforeBulk(long executionId, BulkRequest request) {
                //在每次執行BulkRequest以前調用,經過此方法能夠獲取將在BulkRequest中執行的操做數
                int numberOfActions = request.numberOfActions();
                logger.debug("Executing bulk [{}] with {} requests",
                        executionId, numberOfActions);
            }

            @Override
            public void afterBulk(long executionId, BulkRequest request, BulkResponse response) {
                //在每次執行BulkRequest後調用,經過此方法能夠獲取BulkResponse是否包含錯誤
                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) {
                //若是BulkRequest失敗,經過調用此方法能夠獲取失敗
                logger.error("Failed to execute bulk", failure);
            }
        };

將全部請求添加到BulkProcessor後,須要使用兩種可用的關閉方法之一關閉其實例。

awaitClose()方法可用於等待全部請求都已處理或過了指定的等待時間:

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

若是全部批量請求都已完成,則該方法返回true;若是在全部批量請求完成以前等待時間已過,則返回false

close()方法可用於當即關閉BulkProcessor:

bulkProcessor.close();

兩種方法在關閉處理器以前會刷新已添加處處理器的請求,而且還會禁止將任何新請求添加處處理器。

 

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

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