在ElasticSearch中，并发冲突通常发生在多个节点同时尝试修改相同文档时。当多个进程或者线程试图同时更新同一个文档时，可能会导致数据的不一致或者丢失。

为了解决并发冲突，ElasticSearch提供了乐观并发控制机制。这意味着你可以在索引时附加一个版本号，如果在尝试更新文档时版本号没有改变，更新就会成功。如果版本号不匹配，ElasticSearch将拒绝更新并抛出一个错误。

以下是一个使用ElasticSearch的Java High Level REST Client的示例代码，展示了如何处理并发冲突：

try {
    UpdateRequest updateRequest = new UpdateRequest("index_name", "doc_id");
    updateRequest.doc(XContentType.JSON, "field", "new_value");
    updateRequest.setIfSeqNo(seqNo);
    updateRequest.setIfPrimaryTerm(primaryTerm);
 
    UpdateResponse updateResponse = restHighLevelClient.update(updateRequest, RequestOptions.DEFAULT);
} catch (IOException e) {
    if (e instanceof ElasticsearchException) {
        ElasticsearchException esException = (ElasticsearchException) e;
        if (esException.status() == RestStatus.CONFLICT) {
            // 处理版本冲突
            // 可以选择重新获取最新版本号并重试更新，或者提示用户进行冲突解决
        }
    }
}

在这个例子中，seqNo和primaryTerm是你要更新的文档的当前版本号。如果这个请求不是基于最新的版本号，它将会失败并抛出一个ElasticsearchException，其状态码为RestStatus.CONFLICT。在捕获到这个异常后，你可以选择重新获取最新的版本号并重试更新，或者提示用户进行冲突解决。

要在Vue 3项目中使用ESLint和Prettier，您需要按照以下步骤操作：

1. 安装必要的包：

npm install eslint prettier eslint-plugin-vue eslint-config-prettier eslint-plugin-prettier --save-dev

2. 在项目根目录下创建一个.eslintrc.js文件，并配置ESLint：

module.exports = {
  extends: [
    'plugin:vue/vue3-essential',
    'eslint:recommended',
    'plugin:prettier/recommended'
  ],
  rules: {
    // 在这里添加或覆盖规则
  }
};

3. 创建.prettierrc文件并配置Prettier：

{
  "semi": false,
  "singleQuote": true,
  "trailingComma": "es5",
  "bracketSpacing": true,
  "jsxBracketSameLine": false,
  "arrowParens": "avoid",
  "endOfLine": "auto"
}

4. 在package.json中添加scripts来运行ESLint：

{
  "scripts": {
    "lint": "eslint --ext .js,.vue src",
    // 可以添加一个脚本来在保存时自动格式化
    "format": "prettier --write \"src/**/*.{js,vue}\""
  }
}

5. 运行npm run lint来检查代码质量，运行npm run format来格式化代码。

确保在Vite配置文件中启用了eslint插件（如果使用的是Vite官方提供的Volar插件，则可能不需要额外配置）：

// vite.config.js
import { defineConfig } from 'vite'
import vue from '@vitejs/plugin-vue'
 
// 如果使用的是eslint-plugin-vue，则可能需要配置以下内容
// 请参考eslint-plugin-vue的文档以确保配置正确
 
export default defineConfig({
  plugins: [vue()],
  // ...
})

以上步骤将设置ESLint和Prettier以确保代码质量和格式一致性。

Elasticsearch 和 Canal 通常用于数据的增量和全量同步。以下是一个简单的示例，展示如何使用 Python 和 Elasticsearch 的官方客户端 elasticsearch-py 来实现数据的同步。

首先，确保你已经安装了 elasticsearch 客户端。如果没有安装，可以使用 pip 安装：

pip install elasticsearch

以下是一个简单的 Python 脚本，用于将数据从 MySQL 同步到 Elasticsearch。这个脚本假设你已经通过 Canal 捕获了数据库的变更事件。

from elasticsearch import Elasticsearch
import json
 
# 初始化 Elasticsearch 客户端
es = Elasticsearch(hosts=['localhost:9200'])
 
# 模拟 Canal 捕获的数据库变更事件
# action 可以是 'insert', 'update', 'delete'
# 实际应用中，这些数据会由 Canal 推送
def mock_canal_event(action, data):
    return {
        'action': action,
        'data': data
    }
 
# 将单条数据同步到 Elasticsearch
def sync_to_es(event):
    action = event['action']
    data = event['data']
    
    if action == 'insert':
        # 插入操作
        es.index(index="your_index", id=data['id'], document=data)
    elif action == 'update':
        # 更新操作
        es.update(index="your_index", id=data['id'], document=data)
    elif action == 'delete':
        # 删除操作
        es.delete(index="your_index", id=data['id'])
 
# 模拟数据同步
if __name__ == '__main__':
    event = mock_canal_event('insert', {
        'id': 1,
        'name': 'Alice',
        'age': 30
    })
    sync_to_es(event)

这个脚本模拟了从 Canal 接收到数据库变更事件的过程，并根据事件类型将数据同步到 Elasticsearch。在实际应用中，你需要将 mock_canal_event 函数替换为从 Canal 接收事件的逻辑，并且确保你的 Elasticsearch 集群配置正确。

注意：这只是一个简化的示例，实际应用中可能需要更复杂的逻辑，例如错误处理、数据转换、并发控制等。

Elasticsearch的Document Get API允许我们根据ID来获取一个文档的详细信息。以下是一些可以使用的参数和它们的作用：

1. _source: 如果设置为false，则不返回文档的源数据，只返回元数据。
2. stored_fields: 如果需要获取特定存储字段的值，可以在这里指定它们的名称。
3. fields: 如果需要获取特定字段的值，但不是完整的源数据，可以在这里指定它们的名称。
4. parent: 如果文档有父文档，可以在这里指定父文档的ID。
5. preference: 可以用来指定用于获取文档的分片的偏好。
6. realtime: 如果设置为false，则在Elasticsearch实时刷新的上下文中获取文档。
7. refresh: 如果设置为true，则在获取文档之前强制刷新索引。
8. routing: 可以用来指定用于路由的自定义值。
9. version: 如果设置，则只获取指定版本的文档。
10. version_type: 如果设置为internal，则版本号被解释为内部版本号；如果设置为external，则解释为外部版本号；如果设置为external_gt或external_gte，则解释为需要满足的最小外部版本号。

以下是一个使用Document Get API的Python代码示例，使用Elasticsearch的Python客户端：

from elasticsearch import Elasticsearch
 
# 连接到Elasticsearch
es = Elasticsearch("http://localhost:9200")
 
# 获取文档
response = es.get(index="my_index", id="my_id", doc_type="_doc")
 
# 输出获取的文档
print(response['_source'])

在这个例子中，我们首先导入了Elasticsearch模块，然后创建了一个连接到本地Elasticsearch实例的客户端。接着，我们使用es.get方法来获取索引名为my_index，ID为my_id的文档。最后，我们打印出了获取的文档的源数据。

😩抱歉，出了点小问题，请稍后重试

Elasticsearch 配置说明：

1. cluster.name: 设置集群名称，默认为 elasticsearch。
2. node.name: 设置节点名称，可以是任何字符串，默认是机器的主机名。
3. node.master: 是否允许该节点被选举为主节点，默认 true。
4. node.data: 是否存储数据，默认 true。
5. network.host: 设置绑定的网络接口，默认 localhost。
6. http.port: 设置对外服务的HTTP端口，默认 9200。
7. discovery.seed_hosts: 设置集群中的种子节点列表，新节点可以通过这些节点发现集群。
8. cluster.initial_master_nodes: 设置集群启动时的初始主节点列表。
9. gateway.recover_after_nodes: 设置集群中的多少个节点启动后开始数据恢复。
10. http.cors.enabled: 是否启用跨源资源共享，默认 false。
11. http.cors.allow-origin: 设置允许的跨源请求来源，默认不允许跨源请求。

示例配置（elasticsearch.yml）:

cluster.name: my-cluster
node.name: node-1
network.host: 192.168.1.1
http.port: 9200
discovery.seed_hosts: ["192.168.1.10", "192.168.1.11"]
cluster.initial_master_nodes: ["node-1", "node-2"]
gateway.recover_after_nodes: 3
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"

这个配置设置了集群名称、节点名称、网络绑定、对外服务端口、集群中的种子节点、集群启动时的主节点、数据恢复节点数量以及跨源资源共享的设置。

在Elasticsearch中，管道聚合（Pipeline Aggregation）允许你在一个或多个其他聚合的基础上，进一步进行计算。这种聚合可以用于创建复杂的统计信息，如移动平均值、百分位数等。

以下是一个管道聚合的简单示例，它计算了一个日期范围内所有文档的平均分数，并且以30天为窗口计算过去2天的移动平均分数：

GET /exams/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "average_score": {
      "avg": {
        "field": "score"
      }
    },
    "moving_average": {
      "avg_bucket": {
        "buckets_path": "average_score",
        "window": 2,
        "shift": 30
      }
    }
  }
}

在这个例子中，avg聚合计算了所有文档的平均分数，并将其存储在average_score聚合中。avg_bucket聚合随后计算了过去30天内每2天的平均分数。window参数定义了移动平均的窗口大小，而shift参数表示每次移动的文档数量。这个查询不会返回任何文档，只会返回聚合结果。

在Elasticsearch中，query 和 query_string 是两种常用的查询方式，用于根据指定的条件来匹配和查询文档。

1. query 查询：

query 查询是Elasticsearch中更为复杂和高级的查询方式，它可以构建各种复杂的查询，例如：布尔查询、范围查询、前缀查询、正则查询等。

GET /_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        { "match": { "title": "Elasticsearch" }},
        { "match": { "content": "Elasticsearch" }}
      ],
      "filter": [
        { "term": { "status": "published" }},
        { "range": { "publish_date": { "gte": "2019-01-01" }}}
      ]
    }
  }
}

2. query_string 查询：

query_string 查询是Elasticsearch中较为基础的查询方式，它通过简单的查询语句来匹配文档。

GET /_search
{
  "query": {
    "query_string": {
      "default_field": "content",
      "query": "Elasticsearch"
    }
  }
}

在实际使用中，你可以根据你的查询需求选择合适的查询方式。如果你需要进行复杂的查询操作，比如组合多种条件、使用布尔操作等，query 查询可能更为适合。如果你只需要简单地根据一个或多个字段进行文本匹配，query_string 查询可能会更为直接和方便。

在ElasticSearch中，数据是分布式存储的，以便在多个节点上实现高可用性和负载均衡。数据分片是ElasticSearch中实现这一机制的方法。

数据分片是将数据分散到不同节点的过程，以便数据可以在多个节点上并行处理。每个分片都是一个ElasticSearch索引的子集，并且可以在集群中的不同节点之间移动。

1. 创建索引时指定分片数量

PUT /my_index
{
  "settings": {
    "number_of_shards": 3,
    "number_of_replicas": 1
  }
}

在这个例子中，我们创建了一个名为my_index的索引，并设置了3个主分片和1个副本。

2. 查看索引的分片信息

GET /_cat/shards

这个命令会显示集群中所有索引的分片信息。

3. 如果需要更改现有索引的分片数量，可以使用以下命令

PUT /my_index/_settings
{
  "number_of_shards": 5
}

在这个例子中，我们将my_index索引的分片数量从3更改为5。

注意：更改分片数量是一个重要的操作，可能会影响集群的性能和数据的可用性，因此在执行此操作之前应仔细考虑。

4. 分配分片

ElasticSearch会自动分配分片。但是，如果需要手动控制分片分配，可以使用以下命令

PUT /my_index/_settings
{
  "index.routing.allocation.total_shards_per_node": 2
}

在这个例子中，我们设置每个节点的最大分片数为2。

5. 分配副本

副本是分片的副本，可以在主分片失败时提供冗余和高可用性。可以在创建索引时指定副本数量

PUT /my_index
{
  "settings": {
    "number_of_shards": 3,
    "number_of_replicas": 2
  }
}

在这个例子中，我们设置my_index索引的副本数为2。

6. 更改现有索引的副本数

PUT /my_index/_settings
{
  "number_of_replicas": 3
}

在这个例子中，我们将my_index索引的副本数从2更改为3。

以上就是ElasticSearch数据分片的基本操作。

解释：

Lombok是一个Java库，它可以自动插入编辑器并构建工具，简化代码，例如自动化生成getter、setter等。当IDEA（IntelliJ IDEA）在编译时发现Lombok注解没有被正确处理，就可能会报出“Lombok Requires Annotation Processing”的错误。这通常意味着IDEA没有配置正确，以便在编译时启用Lombok的注解处理器。

解决方法：

1. 确保你的项目中已经添加了Lombok依赖。
2. 确保你的IDEA中安装了Lombok插件。

3. 在IDEA的设置中启用注解处理：

   • 打开Preferences（或者Settings）-> Build, Execution, Deployment -> Compiler -> Annotation Processors。
   • 勾选“Enable annotation processing”选项。
   • 确保“Store output relative to:”选项设置为正确的路径。
4. 如果使用Maven或Gradle，确保相关依赖配置正确，并且没有任何冲突。
5. 重启IDEA，重新编译项目。

如果以上步骤无法解决问题，请检查IDEA的日志文件以获取更多信息，或者尝试重新安装Lombok插件。