在Elasticsearch中，使用RestHighLevelClient进行模糊查询可以通过SearchRequest和SearchSourceBuilder来构建查询请求，并使用QueryBuilders.wildcardQuery方法来创建模糊查询条件。以下是一个使用RestHighLevelClient进行模糊查询的示例代码：

import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders;
import org.elasticsearch.search.builder.SearchSourceBuilder;
import org.elasticsearch.action.search.SearchRequest;
import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse;
import org.elasticsearch.search.SearchHit;
import org.elasticsearch.search.SearchHits;
 
// 假设client是已经配置好的RestHighLevelClient实例
RestHighLevelClient client;
String indexName = "your_index"; // 你的索引名
String fieldName = "your_field"; // 你要查询的字段名
String searchValue = "your_search_value"; // 你要模糊匹配的值，可以包含通配符
 
try {
    // 创建一个搜索请求
    SearchRequest searchRequest = new SearchRequest(indexName);
 
    // 构建查询条件
    SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
    searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.wildcardQuery(fieldName, "*" + searchValue + "*"));
 
    searchRequest.source(searchSourceBuilder);
 
    // 执行搜索
    SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
 
    // 处理搜索结果
    SearchHits searchHits = searchResponse.getHits();
    for (SearchHit hit : searchHits) {
        String sourceAsString = hit.getSourceAsString();
        // 打印搜索到的文档
        System.out.println(sourceAsString);
    }
} catch (IOException e) {
    e.printStackTrace();
}

在这个例子中，我们创建了一个搜索请求并设置了索引名。然后，我们构建了一个SearchSourceBuilder并通过QueryBuilders.wildcardQuery方法创建了一个模糊查询条件。最后，我们执行搜索并打印出返回的文档。注意，你需要替换client, indexName, fieldName, 和searchValue为你的Elasticsearch集群信息和你的查询需求。

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.domain.Page;
import org.springframework.data.domain.PageRequest;
import org.springframework.data.elasticsearch.core.ElasticsearchTemplate;
import org.springframework.data.elasticsearch.core.query.NativeSearchQueryBuilder;
import org.springframework.stereotype.Service;
 
@Service
public class SearchService {
 
    @Autowired
    private ElasticsearchTemplate elasticsearchTemplate;
 
    public Page<Item> searchItems(String query, int page, int size) {
        PageRequest pageRequest = PageRequest.of(page, size);
        NativeSearchQueryBuilder nativeSearchQueryBuilder = new NativeSearchQueryBuilder()
                .withQuery(queryStringQuery(query).field("name"))
                .withPageable(pageRequest);
 
        Page<Item> items = elasticsearchTemplate.queryForPage(nativeSearchQueryBuilder.build(), Item.class);
        return items;
    }
}

这段代码定义了一个SearchService服务类，它使用ElasticsearchTemplate来执行搜索查询。searchItems方法构建了一个NativeSearchQueryBuilder来创建查询，并设置了要搜索的字段（这里是"name"）以及分页信息。然后，它使用elasticsearchTemplate.queryForPage方法执行查询，并返回一个Item的Page对象。这个例子展示了如何在Spring Boot应用程序中集成Elasticsearch实现基本的全文搜索功能。

项目名称：DotNetty

DotNetty 是一个用于 .NET 的网络应用框架，提供了对 TCP、UDP 和 HTTP 协议的高性能支持。它被用于提供高性能、低延迟的网络通信。

以下是一个简单的使用 DotNetty 的 TCP 服务器示例代码：

public class TcpServer
{
    public static void RunServer(IPAddress address, int port)
    {
        // Configure the server.
        var b = new ServerBootstrap();
        b.Group(new MultithreadEventLoopGroup(), new MultithreadEventLoopGroup())
         .Channel<TcpServerSocketChannel>()
         .Option(ChannelOption.SoBacklog, 100)
         .Handler(new LoggingHandler("LSTN-LOG-"))
         .ChildHandler(new ActionChannelInitializer<ISocketChannel>(channel =>
             {
                 IChannelPipeline pipeline = channel.Pipeline;
                 // replace with your pipeline configuration
                 pipeline.AddLast("handler", new MyChannelHandler());
             }));
 
        // Start the server.
        IChannel boundChannel = b.Bind(address, port).Sync().Channel;
 
        Console.WriteLine("Open your TCP connection to " + boundChannel.LocalAddress);
    }
}
 
public class MyChannelHandler : SimpleChannelInboundHandler<ByteBuffer>
{
    protected override void ChannelRead0(IChannelHandlerContext context, ByteBuffer message)
    {
        // Handle the message
    }
 
    public override void ExceptionCaught(IChannelHandlerContext context, Exception exception)
    {
        // Handle the exception
    }
}

在这个示例中，我们创建了一个简单的 TCP 服务器，并定义了一个处理传入消息的 MyChannelHandler。这个框架提供了异步的网络操作，并且有完善的异常处理机制。

Git是一种分布式版本控制系统，它可以帮助我们管理和跟踪代码的变化。以下是一些常用的Git命令，以及它们的简要说明和示例：

1. 初始化本地仓库：

git init

2. 克隆远程仓库到本地：

git clone [远程仓库的URL]

3. 查看当前仓库的状态：

git status

4. 添加文件到暂存区：

git add [文件名]
# 或者添加当前目录所有更改过的文件
git add .

5. 提交暂存区的变更到本地仓库：

git commit -m "提交信息"

6. 将本地的改动推送到远程仓库：

git push

7. 获取远程仓库的最新变更：

git pull

8. 查看提交历史：

git log

9. 创建新的分支：

git branch [分支名]

10. 切换到指定分支：

git checkout [分支名]

11. 合并分支：

git merge [要合并的分支]

12. 撤销更改（工作区）：

git checkout -- [文件名]

13. 删除文件：

git rm [文件名]

14. 查看远程仓库信息：

git remote -v

15. 设置远程仓库地址：

git remote add origin [远程仓库地址]

这些命令涵盖了日常开发中最常用的Git操作。记住，每个命令都可以通过添加--help来获取更详细的帮助信息，例如git commit --help。

以下是使用Java High Level REST Client API调用Elasticsearch实现基本增删改查操作的示例代码：

import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.client.RestClient;
import org.elasticsearch.client.RestClientBuilder;
import org.elasticsearch.action.index.IndexRequest;
import org.elasticsearch.action.index.IndexResponse;
import org.elasticsearch.action.get.GetRequest;
import org.elasticsearch.action.get.GetResponse;
import org.elasticsearch.action.update.UpdateRequest;
import org.elasticsearch.action.update.UpdateResponse;
import org.elasticsearch.action.delete.DeleteRequest;
import org.elasticsearch.action.delete.DeleteResponse;
import org.elasticsearch.action.search.SearchRequest;
import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse;
import org.elasticsearch.search.builder.SearchSourceBuilder;
 
// 初始化Elasticsearch客户端
RestClientBuilder builder = RestClient.builder(new HttpHost("localhost", 9200, "http"));
RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(builder);
 
// 创建索引
IndexRequest indexRequest = new IndexRequest("index_name", "doc", "1");
indexRequest.source("field1", "value1");
IndexResponse indexResponse = client.index(indexRequest, RequestOptions.DEFAULT);
 
// 获取文档
GetRequest getRequest = new GetRequest("index_name", "doc", "1");
GetResponse getResponse = client.get(getRequest, RequestOptions.DEFAULT);
 
// 更新文档
UpdateRequest updateRequest = new UpdateRequest("index_name", "doc", "1");
updateRequest.doc("field1", "value2");
UpdateResponse updateResponse = client.update(updateRequest, RequestOptions.DEFAULT);
 
// 删除文档
DeleteRequest deleteRequest = new DeleteRequest("index_name", "doc", "1");
DeleteResponse deleteResponse = client.delete(deleteRequest, RequestOptions.DEFAULT);
 
// 关闭客户端
client.close();

确保在运行代码前已经安装了Elasticsearch并且运行在本地的9200端口。以上代码仅为示例，实际使用时需要根据实际情况调整，比如索引名称、文档ID、字段名称和值等。

在IDEA中，如果你想要重置当前分支到特定的提交，你可以使用Reset Current Branch to Here功能。以下是如何进行操作的步骤：

1. 打开IntelliJ IDEA，并且打开包含Git仓库的项目。
2. 在项目视图中，右键点击你想要重置的分支名，选择"Git" -> "Reset Current Branch to Here"。

3. 在弹出的对话框中，选择重置的方式，有三种选择：

   • Soft：不改变工作目录，只更新索引。
   • Mixed（默认）：不改变工作目录，但更新索引和工作树的根目录。
   • Hard：重置工作目录和索引，未提交的改动将会丢失。
4. 选择一个特定的提交哈希值，或者选择一个提交之前的HEAD位置。
5. 点击"Reset"按钮来执行重置。

以下是一个简单的示例，假设你想要将当前分支重置到HEAD提交之前的位置：

# 在IDEA的Terminal视图中执行以下命令
git reset --mixed HEAD^

执行这个命令后，你的分支将会重置到当前HEAD的上一个提交，未提交的改动会保留在你的工作目录中，但是它们会处于"Changes not staged for commit"的状态。如果你想要丢弃所有未提交的更改，可以使用--hard选项。

请注意，重置Git历史是一个破坏性操作，它会改变你的提交历史。在执行之前，请确保你了解这些更改会对你的团队工作流程造成什么影响。

在Spring Boot项目中整合Elasticsearch，首先需要添加Elasticsearch的starter依赖到项目的pom.xml文件中。以下是一个基本的依赖配置示例：

<dependencies>
    <!-- 其他依赖... -->
 
    <!-- Spring Data Elasticsearch -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>
    </dependency>
 
    <!-- 如果你使用的是Elasticsearch 7.x版本，需要添加这个依赖 -->
    <dependency>
        <groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
        <artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId>
        <version>7.10.2</version> <!-- 请使用对应你Elasticsearch版本的正确版本号 -->
    </dependency>
 
    <!-- 如果你使用的是Elasticsearch 6.x版本，需要添加这个依赖 -->
    <dependency>
        <groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
        <artifactId>elasticsearch-rest-client</artifactId>
        <version>6.8.13</version> <!-- 请使用对应你Elasticsearch版本的正确版本号 -->
    </dependency>
 
    <!-- 其他依赖... -->
</dependencies>

接下来，在application.properties或application.yml配置文件中配置Elasticsearch的连接信息：

# application.properties
spring.data.elasticsearch.cluster-name=elasticsearch
spring.data.elasticsearch.cluster-nodes=localhost:9300
spring.elasticsearch.rest.uris=http://localhost:9200

或者使用YAML格式：

# application.yml
spring:
  data:
    elasticsearch:
      cluster-name: elasticsearch
      cluster-nodes: localhost:9300
  elasticsearch:
    rest:
      uris: http://localhost:9200

在这里，cluster-name和cluster-nodes的值需要与你的Elasticsearch集群配置相匹配。uris是Elasticsearch节点的地址，默认端口是9200。

最后，你可以创建一个Repository接口来进行数据访问操作：

import org.springframework.data.elasticsearch.repository.ElasticsearchRepository;
import org.springframework.stereotype.Repository;
 
@Repository
public interface MyElasticsearchRepository extends ElasticsearchRepository<MyEntity, String> {
    // 自定义查询方法
}

在这个例子中，MyEntity是一个实体类，它映射到Elasticsearch的文档。

以上就是整合Elasticsearch到Spring Boot项目的基本步骤。记得根据你的Elasticsearch版本来选择合适的依赖库。

Elasticsearch的复制功能主要是通过以下两种机制实现的：

1. 主从复制（Master-Slave Replication）: 一个Elasticsearch集群可以有一个主节点，以及零个或多个从节点。从节点复制主节点的数据，并且可以配置为只读或者可读写。
2. 跨集群复制（Cross-Cluster Search or Replication）: 使用Elasticsearch的远程集群功能，可以将一个集群的数据复制到另一个集群。

以下是一个配置主从复制的示例：

PUT /_cluster/settings
{
  "persistent": {
    "cluster": {
      "routing": {
        "allocation": {
          "enable": "primaries",
          "cluster_concurrent_rebalance": -1
        }
      }
    }
  },
  "transient": {
    "cluster": {
      "routing": {
        "allocation": {
          "exclude": {
            "_ip": "10.10.1.1"
          }
        }
      }
    }
  }
}

在这个配置中，我们设置了集群的永久性配置，使得Elasticsearch只会在主节点上分配主分片。同时，我们设置了临时配置，将特定的节点（通过IP地址标识）排除在集群的分配过程之外。

对于跨集群复制，可以使用Elasticsearch的Remote Cluster API来配置：

PUT /_cluster/settings
{
  "persistent": {
    "cluster": {
      "remote": {
        "other_cluster_name": {
          "seeds": [ "127.0.0.1:9300" ]
        }
      }
    }
  }
}

在这个配置中，我们为远程集群指定了一个名称（other\_cluster\_name），并提供了一个种子节点地址，Elasticsearch会使用这个信息去发现和连接远程集群。

以上代码示例均为Elasticsearch的REST API调用，可以通过Elasticsearch的REST API客户端或者直接通过命令行工具curl发送这些请求。

在Windows环境下，如果您想执行一个Redis命令，可以使用Redis的C#客户端StackExchange.Redis。以下是一个使用StackExchange.Redis库执行Redis命令的简单示例：

首先，确保安装了StackExchange.Redis库，可以通过NuGet安装：

Install-Package StackExchange.Redis

然后，您可以使用以下代码来执行一个简单的Redis命令：

using StackExchange.Redis;
using System;
 
namespace RedisExample
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            // 创建连接
            ConnectionMultiplexer redis = ConnectionMultiplexer.Connect("localhost");
 
            // 获取数据库
            IDatabase db = redis.GetDatabase();
 
            // 设置键值对
            db.StringSet("mykey", "myvalue");
 
            // 获取并打印出键对应的值
            string value = db.StringGet("mykey");
            Console.WriteLine(value);
        }
    }
}

在这个例子中，我们首先建立了一个到Redis服务器的连接，然后获取一个数据库实例，接着我们使用StringSet方法来设置一个键值对，使用StringGet方法来获取一个键对应的值。这是在Windows环境下执行Redis命令的一个常见方式。

在Elasticsearch中，磁盘水位线（Disk watermark）是一个控制Elasticsearch索引磁盘使用情况的参数，它决定了一个节点在其磁盘空间不足时会采取的措施。

Elasticsearch的磁盘水位线参数包括：

• cluster.routing.allocation.disk.watermark.low: 控制磁盘低水位线。一旦节点的磁盘使用量达到这个值，Elasticsearch会尝试分配更少的分片到该节点。默认值是85%。
• cluster.routing.allocation.disk.watermark.high: 控制磁盘高水位线。一旦节点的磁盘使用量达到这个值，Elasticsearch不会分配任何新的分片到该节点。默认值是90%。
• cluster.routing.allocation.disk.watermark.flood_stage: 控制磁盘洪水水位线。一旦节点的磁盘使用量达到这个值，Elasticsearch会阻止所有的分片分配到该节点，包括已经存在的分片。这是一种极端措施。默认值是95%。

要设置磁盘水位线，可以在Elasticsearch的配置文件elasticsearch.yml中设置上述参数，或者在集群运行时使用API动态设置。

例如，使用API动态设置磁盘水位线：

PUT /_cluster/settings
{
  "transient": {
    "cluster.routing.allocation.disk.watermark.low": "90%",
    "cluster.routing.allocation.disk.watermark.high": "95%",
    "cluster.routing.allocation.disk.watermark.flood_stage": "99%"
  }
}

这个API命令会将磁盘水位线设置为90%，95%，和99%，分别对应低水位线，高水位线，和洪水水位线。这些设置会立即生效，并影响集群的分片分配行为。