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2021年11月8日
RestClient操作ES文档
摘要: 创建一个测试类,做两件事情: 初始化RestHighLevelClient 我们的酒店数据在数据库,需要利用IHotelService去查询,所以注入这个接口 import cn.pino.hotel.pojo.Hotel; import cn.pino.hotel.service.IHotelSe
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posted @ 2021-11-08 21:58 程序人生^
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2021年11月7日
RestClient操作ES索引库
摘要: ES官方提供了各种不同语言的客户端,用来操作ES。这些客户端的本质就是组装DSL语句,通过http请求发送给ES。官方文档地址:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/index.html 其中的Java Rest Client又包括
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posted @ 2021-11-07 23:34 程序人生^
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ElasticSerach文档操作
摘要: 1.新增文档 语法: POST /索引库名/_doc/文档id { "字段1": "值1", "字段2": "值2", "字段3": { "子属性1": "值3", "子属性2": "值4" }, // ... } 示例: 2.查询文档 根据rest风格,新增是post,查询应该是get,不过查询一
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posted @ 2021-11-07 22:12 程序人生^
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ElasticSearch索引库操作
摘要: 索引库就类似数据库表,mapping映射就类似表的结构。 我们要向es中存储数据,必须先创建“库”和“表”。 1.mapping映射属性 mapping是对索引库中文档的约束,常见的mapping属性包括: type:字段数据类型,常见的简单类型有: 字符串:text(可分词的文本)、keyword
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posted @ 2021-11-07 21:46 程序人生^
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elasticsearch安装
摘要: 1.创建网络 因为我们还需要部署kibana容器,因此需要让es和kibana容器互联。这里先创建一个网络: docker network create es-net 2.拉取elasticsearch镜像 这里我们采用elasticsearch的7.12.1版本的镜像 docker pull el
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posted @ 2021-11-07 14:26 程序人生^
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2021年11月2日
SpringAMQP消息转换器
摘要: 之前说过,Spring会把你发送的消息序列化为字节发送给MQ,接收消息的时候,还会把字节反序列化为Java对象。 只不过,默认情况下Spring采用的序列化方式是JDK序列化。众所周知,JDK序列化存在下列问题: 数据体积过大 有安全漏洞 可读性差 我们来测试一下。 1.测试默认转换器 我们修改消息
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posted @ 2021-11-02 23:01 程序人生^
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SpringAMQP TopicExchange实现发布/订阅
摘要: Topic类型的Exchange与Direct相比,都是可以根据RoutingKey把消息路由到不同的队列。只不过Topic类型Exchange可以让队列在绑定Routing key 的时候使用通配符! Routingkey 一般都是有一个或多个单词组成,多个单词之间以”.”分割,例如: item.
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posted @ 2021-11-02 22:46 程序人生^
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SpringAMQP DirectExchange实现发布/订阅
摘要: 在Fanout模式中,一条消息,会被所有订阅的队列都消费。但是,在某些场景下,我们希望不同的消息被不同的队列消费。这时就要用到Direct类型的Exchange。 在Direct模型下: 队列与交换机的绑定,不能是任意绑定了,而是要指定一个RoutingKey(路由key) 消息的发送方在 向 Ex
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posted @ 2021-11-02 22:33 程序人生^
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SpringAMQP FanoutExchange实现发布/订阅
摘要: 发布订阅的模型如图: 可以看到,在订阅模型中,多了一个exchange角色,而且过程略有变化: Publisher:生产者,也就是要发送消息的程序,但是不再发送到队列中,而是发给X(交换机) Exchange:交换机,图中的X。一方面,接收生产者发送的消息。另一方面,知道如何处理消息,例如递交给某个
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posted @ 2021-11-02 21:55 程序人生^
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SpringAMQP Work Queue消息发送和接收
摘要: Work queues,也被称为(Task queues),任务模型。简单来说就是让多个消费者绑定到一个队列,共同消费队列中的消息。 当消息处理比较耗时的时候,可能生产消息的速度会远远大于消息的消费速度。长此以往,消息就会堆积越来越多,无法及时处理。 此时就可以使用work 模型,多个消费者共同处理
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posted @ 2021-11-02 20:32 程序人生^
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