Elasticsearch提供了多种方式来搜索字符串字段。以下是一些常用的字符串搜索方式：

1. 完全匹配搜索：使用match_phrase查询进行确切的短语搜索。

GET /_search
{
  "query": {
    "match_phrase": {
      "field": "text to search for"
    }
  }
}

2. 全文搜索：使用match查询进行全文搜索，可以对字段进行分词后再进行匹配。

GET /_search
{
  "query": {
    "match": {
      "field": "text to search for"
    }
  }
}

3. 多字段搜索：使用multi_match查询在多个字段中进行搜索。

GET /_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query":    "text to search for",
      "fields":   ["title", "body"]
    }
  }
}

4. 模糊搜索：使用fuzzy查询进行模糊匹配，可以找到接近给定词的文档。

GET /_search
{
  "query": {
    "fuzzy": {
      "field": "text to search for"
    }
  }
}

5. 通配符搜索：使用wildcard查询进行通配符搜索。

GET /_search
{
  "query": {
    "wildcard": {
      "field": "te*t"
    }
  }
}

6. 正则表达式搜索：使用regexp查询进行正则表达式搜索。

GET /_search
{
  "query": {
    "regexp": {
      "field.keyword": "rege(xp)?"
    }
  }
}

7. 字段存在查询：使用exists查询检查字段是否存在。

GET /_search
{
  "query": {
    "exists": {
      "field": "user"
    }
  }
}

8. 字段不存在查询：使用exists查询的must_not子句检查字段是否不存在。

GET /_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must_not": {
        "exists": {
          "field": "user"
        }
      }
    }
  }
}

9. 范围查询：使用range查询在数值或时间范围内搜索。

GET /_search
{
  "query": {
    "range": {
      "age": {
        "gte": 20,
        "lte": 30
      }
    }
  }
}

10. 布尔查询：使用bool查询结合must, should, must_not子句进行复杂查询。

GET /_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must":     { "match": { "title": "Quick" }},
      "must_not": { "match": { "title": "lazy"  }},
      "should":   { "match": { "title": "brown" }}
    }
  }
}

11. 过滤器查询：使用constant_score查询结合filter子句进行不计分的过滤。

GET /_search
{
  "query": {
    "constant_score": {
      "filter": {
        "term": {
          "user.id": "kimchy"
        }
      }
    }
  }
}

12

在Java中操作Elasticsearch，你可以使用Elasticsearch的Java API客户端——Elasticsearch-Rest-High-Level-Client。以下是一些基本操作的示例代码：

1. 创建客户端：

RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(
        RestClient.builder(
                new HttpHost("localhost", 9200, "http"),
                new HttpHost("localhost", 9201, "http")));

2. 索引文档：

IndexRequest request = new IndexRequest("index_name");
request.id("id");
request.source(XContentType.JSON, "field", "value");
 
IndexResponse response = client.index(request, RequestOptions.DEFAULT);

3. 获取文档：

GetRequest getRequest = new GetRequest("index_name", "id");
 
GetResponse getResponse = client.get(getRequest, RequestOptions.DEFAULT);

4. 更新文档：

UpdateRequest updateRequest = new UpdateRequest("index_name", "id");
updateRequest.doc(XContentType.JSON, "field", "new_value");
 
UpdateResponse updateResponse = client.update(updateRequest, RequestOptions.DEFAULT);

5. 删除文档：

DeleteRequest deleteRequest = new DeleteRequest("index_name", "id");
 
DeleteResponse deleteResponse = client.delete(deleteRequest, RequestOptions.DEFAULT);

6. 搜索文档：

SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("index_name");
 
SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.matchQuery("field", "value"));
 
searchRequest.source(searchSourceBuilder);
 
SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);

7. 关闭客户端：

client.close();

确保你的项目中包含了Elasticsearch的依赖。如果你使用Maven，可以添加如下依赖：

<dependency>
    <groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
    <artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId>
    <version>7.10.0</version>
</dependency>

请根据你的Elasticsearch版本选择合适的客户端版本。

在Linux上安装Elasticsearch的步骤通常包括以下几个步骤：

1. 导入Elasticsearch公钥。
2. 创建Elasticsearch的存储库。
3. 安装Elasticsearch。
4. 启动Elasticsearch服务。

以下是基于Debian/Ubuntu系统的示例步骤：

# 1. 导入Elasticsearch公钥
wget -qO - https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch | sudo apt-key add -
 
# 2. 添加Elasticsearch的APT源
echo "deb https://artifacts.elastic.co/packages/7.x/apt stable main" | sudo tee -a /etc/apt/sources.list.d/elastic-7.x.list
 
# 更新APT源
sudo apt-get update
 
# 3. 安装Elasticsearch
sudo apt-get install elasticsearch
 
# 4. 启动Elasticsearch服务
sudo systemctl start elasticsearch
 
# （可选）设置Elasticsearch随系统启动
sudo systemctl enable elasticsearch

请根据你的Linux发行版和Elasticsearch的版本，选择正确的指令和源地址。上述代码是基于Elasticsearch 7.x版本，如果你需要安装其他版本，请更换相应的源地址。

注意：确保你拥有足够的权限来执行上述命令，可能需要使用sudo。

报错信息提示“Request processing failed: org.mybatis.spring.MyBatisSystemException”表明在使用Spring框架集成MyBatis时，处理请求时发生了异常。MyBatisSystemException是MyBatis与Spring集成时，由Spring包装的MyBatis异常的父类。

解决这个问题通常需要以下步骤：

1. 查看完整的异常堆栈跟踪信息，以确定异常的确切原因。
2. 检查引发异常的SQL语句或MyBatis映射文件中的问题，如SQL语法错误、参数绑定问题等。
3. 确认相关的Mapper接口和XML映射文件是否正确配置，并且已经被Spring容器管理。
4. 检查Spring配置文件中MyBatis的相关配置，确保没有配置错误。
5. 如果使用了Spring事务管理，检查事务配置是否正确，包括传播行为、隔离级别等。
6. 如果异常与依赖注入有关，检查Spring的Bean配置是否正确，包括作用域定义、依赖注入点。

解决这类问题通常需要详细的错误日志和代码审查，因此建议在开发环境中调试并查看详细的异常信息。

在Elasticsearch中，调优搜索速度通常涉及以下几个方面：

1. 优化索引设置：确保使用合适的分词器、索引时的refresh\_interval、NRT（Near Real Time）设置等。
2. 调整查询：避免使用太复杂的查询，尽量保持查询简单。
3. 调整分页大小：减少每页的结果数量，减少内存和CPU的消耗。
4. 使用批量查询：通过批量一次性查询多个文档来减少网络开销和查询次数。
5. 调优节点配置：根据不同的节点类型（如数据节点、协调节点）调整JVM参数、内存分配等。
6. 使用更快的硬件：增加内存、使用更快的磁盘I/O。

以下是一个简单的Elasticsearch批量查询的代码示例：

import org.elasticsearch.action.search.MultiSearchResponse;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders;
import org.elasticsearch.search.builder.SearchSourceBuilder;
 
import java.io.IOException;
 
public class MultiSearchExample {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        try (RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(...)) {
            // 创建多个搜索请求
            SearchSourceBuilder searchSourceBuilder1 = new SearchSourceBuilder();
            searchSourceBuilder1.query(QueryBuilders.matchQuery("content", "Elasticsearch"));
 
            SearchSourceBuilder searchSourceBuilder2 = new SearchSourceBuilder();
            searchSourceBuilder2.query(QueryBuilders.matchQuery("content", "Java"));
 
            // 执行多搜索
            MultiSearchResponse response = client.multiSearch(
                new MultiSearchRequest()
                    .add(new SearchRequest("index1").source(searchSourceBuilder1))
                    .add(new SearchRequest("index2").source(searchSourceBuilder2)),
                RequestOptions.DEFAULT);
 
            // 处理多搜索响应
            for (MultiSearchResponse.Item item : response.getResponses()) {
                if (item.getResponse().isExists()) {
                    // 处理搜索结果
                }
            }
        }
    }
}

在实际应用中，还需要根据具体的Elasticsearch集群状态、查询负载和硬件资源进行调优。

// 假设已经有ElasticsearchRepository接口和相关实体类ESkuModel
@Autowired
private ElasticsearchRepository<ESkuModel, String> skuRepository;
 
// 在SKU下架时更新Elasticsearch中的数据
public void updateSkuToEs(Long skuId, Boolean isSale) {
    ESkuModel skuModel = skuRepository.findById(skuId.toString()).orElse(null);
    if (skuModel != null) {
        skuModel.setIsSale(isSale); // 假设isSale字段表示SKU是否在售
        skuRepository.save(skuModel); // 更新Elasticsearch中的数据
    }
}
 
// 监听商品下架的消息队列，进行SKU信息更新
@RabbitListener(queues = "item.update")
public void listenItemUpdate(Long skuId, Channel channel, Message message) throws IOException {
    try {
        updateSkuToEs(skuId, false); // 更新Elasticsearch中的SKU信息，设为下架
    } catch (Exception e) {
        // 如果处理失败，重新放回队列
        channel.basicNack(message.getDeliveryTag(), false, true);
    }
    // 如果处理成功，确认消息
    channel.basicAck(message.getDeliveryTag(), false);
}

这个代码示例展示了如何在接收到商品下架的消息后，更新Elasticsearch中对应SKU的销售状态。使用了@RabbitListener注解来监听消息队列，并在接收到消息时调用updateSkuToEs方法来更新Elasticsearch中的数据。如果更新失败，使用Channel对象的basicNack方法将消息重新放回队列，以便后续尝试处理。如果成功处理，则使用basicAck方法确认消息的接收。

from datetime import datetime
from elasticsearch import Elasticsearch
 
# 连接到Elasticsearch
es = Elasticsearch("http://localhost:9200")
 
# 创建一个新的文档
doc = {
    'author': 'test_author',
    'text': 'Sample document',
    'timestamp': datetime.now(),
}
 
# 将文档索引到Elasticsearch
res = es.index(index="test-index", id=1, document=doc)
print(res['result'])
 
# 获取刚刚索引的文档
get_res = es.get(index="test-index", id=1)
print(get_res['_source'])

这段代码演示了如何使用Elasticsearch Python API连接到Elasticsearch服务器，创建一个文档并将其索引到名为"test-index"的索引中，然后获取该文档。这个过程是Elasticsearch文档处理的基础，并且展示了如何在Python中使用Elasticsearch库进行操作。

ShedLock是一个用于解决分布式定时任务锁的问题的Java库。它使用Redis或任何其他支持Redis锁协议的存储来确保只有一个节点执行特定的任务。

以下是使用ShedLock的基本步骤：

1. 添加ShedLock依赖到你的Spring Boot项目中。

<dependency>
    <groupId>net.javacrumbs.shedlock</groupId>
    <artifactId>shedlock-spring</artifactId>
    <version>最新版本</version>
</dependency>
<!-- 如果使用的是Redis，还需要添加Redis依赖 -->
<dependency>
    <groupId>net.javacrumbs.shedlock</groupId>
    <artifactId>shedlock-provider-redis</artifactId>
    <version>最新版本</version>
</dependency>

2. 配置ShedLock。

@Configuration
public class ShedLockConfig {
    @Bean
    public LockProvider lockProvider(RedisTemplate<String, String> redisTemplate) {
        return new RedisLockProvider(redisTemplate);
    }
}

3. 使用@Scheduled注解创建定时任务，并使用@SchedulerLock注解来确保任务在分布式环境中只被一个节点执行。

@Scheduled(fixedRate = 60000)
@SchedulerLock(name = "scheduledTaskName", lockAtMostFor = 60000, lockAtLeastFor = 55000)
public void scheduledTask() {
    // 任务逻辑
}

在上述代码中，@SchedulerLock注解指定了锁的名称（name），最多锁定时间（lockAtMostFor），以及最少锁定时间（lockAtLeastFor）。当任务执行时，ShedLock会在Redis中创建一个锁，其他节点会检查这个锁，如果发现已经被锁定，它们会跳过这个任务的执行。

确保你已经配置了Redis服务器，并且在application.properties或application.yml中正确配置了Redis连接信息。

要撤销最后一次commit并且保留更改，可以使用以下命令：

git reset --soft HEAD^

如果要撤销commit但是删除所有更改（即撤销工作目录中的更改），可以使用：

git reset --hard HEAD^

修改最后一次commit的信息，可以使用：

git commit --amend -m "新的提交信息"

如果需要合并多个commit，可以使用rebase进行交互式合并，选择要合并的commits：

git rebase -i HEAD~N  # N是你想要合并的commit数

在打开的编辑器中，将除了第一个commit之外的commit前面的pick改为s或squash，然后保存退出。根据提示进一步编辑commit信息。

Git 是一个强大的版本控制工具，它提供了多种方式来合并提交历史，其中包括 rebase、merge 和 cherry-pick。以下是每种方式的简要说明和使用场景：

1. Rebase：

   说明：将提交（commits）重新应用到另一个分支上，可以创建一个更清晰的提交历史。

   使用场景：当你想要修改或重排你的提交历史时，可以使用 rebase 来整理你的 feature 分支，使其更加整洁。

git checkout feature-branch
git rebase -i HEAD~3  # 重新整理最近3个提交

2. Merge：

   说明：合并两个分支的提交历史。

   使用场景：当你想要合并两个分支时，可以使用 merge。例如，当你完成一个 feature 分支并想要将它合并回 master 分支时。

git checkout master
git merge feature-branch

3. Cherry-pick：

   说明：从另一个分支中选择性地应用一个或多个提交。

   使用场景：当你只想要某些提交而不是整个分支的历史时，可以使用 cherry-pick。例如，当你想要将一个 bug fix 应用到多个分支时。

git checkout experimental-branch
git cherry-pick commit-hash

每种方式都有其适用的场景，可以根据具体需求选择合适的方法来管理你的 Git 提交历史。