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2024-08-26

所有,java

解释：

这个错误通常表示客户端和服务器之间在SSL握手过程中发送了一个不被支持或无法识别的消息。这可能是由于使用了不兼容的SSL/TLS版本或加密套件导致的。

解决方法：

检查客户端和服务器端的Java版本是否兼容，确保它们都是使用同一个SSL/TLS协议版本。
确认客户端和服务器端的加密套件是否匹配，它们都支持相同的加密算法。
如果是使用第三方库（比如Bouncy Castle），确保它们是最新版本，且与Java版本兼容。
检查服务器的SSL/TLS配置，确保没有禁用特定的协议或加密套件。
如果使用自签名证书，确保客户端信任该证书或者正确地导入了证书。
使用网络抓包工具（如Wireshark）分析SSL握手过程中的具体错误消息，进一步诊断问题。

在实施任何解决方案之前，请确保备份相关配置文件，以防需要回退更改。

linux操作es 命令

2024-08-26

在Linux操作Elasticsearch(ES)的命令主要是通过Elasticsearch的RESTful API进行的。这可以通过curl命令实现。

以下是一些基本的操作：

检查Elasticsearch服务状态：




curl -X GET "localhost:9200/"

创建一个索引：




curl -X PUT "localhost:9200/customer?pretty"

在索引中添加一个文档：




curl -H "Content-Type: application/json" -X POST "localhost:9200/customer/_doc?pretty" -d'
{
  "name": "John Doe"
}'

获取一个特定的文档：




curl -X GET "localhost:9200/customer/_doc/1?pretty"

更新一个文档：




curl -H "Content-Type: application/json" -X POST "localhost:9200/customer/_doc/1/_update?pretty" -d'
{
  "doc": { "name": "Jane Doe" }
}'

删除一个文档：




curl -X DELETE "localhost:9200/customer/_doc/1?pretty"

删除一个索引：




curl -X DELETE "localhost:9200/customer?pretty"

注意：

上述命令中的"localhost:9200"是Elasticsearch服务的地址，如果你的Elasticsearch服务地址不是本地的，那么你需要替换为实际的地址。
参数"pretty"是可选的，它会让Elasticsearch以易于阅读的格式返回JSON响应。
所有的Elasticsearch命令都应该在有Elasticsearch服务运行的环境中执行。

以上就是Linux操作Elasticsearch的一些基本命令。

2024-08-26

在Vue 3中，你可以使用正则表达式来进行特殊字符、手机号、身份证号和百分制数字的验证。以下是一个简单的例子，展示了如何在Vue 3组件中实现这些验证：




<template>
  <div>
    <form @submit.prevent="validateForm">
      <input v-model="form.specialChar" placeholder="特殊字符">
      <input v-model="form.phoneNumber" placeholder="手机号">
      <input v-model="form.idCard" placeholder="身份证号">
      <input v-model="form.percentage" placeholder="百分制数字">
      <button type="submit">提交</button>
    </form>
  </div>
</template>
 
<script setup>
import { reactive } from 'vue';
 
const form = reactive({
  specialChar: '',
  phoneNumber: '',
  idCard: '',
  percentage: ''
});
 
const validateForm = () => {
  const specialCharRegex = /^[A-Za-z0-9]+$/; // 特殊字符验证
  const phoneNumberRegex = /^1[3-9]\d{9}$/; // 手机号验证（中国大陆）
  const idCardRegex = /^(\d{15}$|^\d{18}$)/; // 身份证号验证
  const percentageRegex = /^(\d|[1-9]\d|100)$/; // 百分制数字验证
 
  if (!specialCharRegex.test(form.specialChar)) {
    alert('特殊字符验证失败');
    return;
  }
  if (!phoneNumberRegex.test(form.phoneNumber)) {
    alert('手机号验证失败');
    return;
  }
  if (!idCardRegex.test(form.idCard)) {
    alert('身份证号验证失败');
    return;
  }
  if (!percentageRegex.test(form.percentage)) {
    alert('百分制数字验证失败');
    return;
  }
 
  alert('表单验证通过');
  // 这里可以执行提交表单的操作
};
</script>

在这个例子中，我们定义了一个带有specialChar、phoneNumber、idCard和percentage属性的响应式对象form。我们还定义了一个validateForm函数，它会在表单提交时触发验证流程。如果任何验证失败，它会显示一个警告，并且不会继续执行提交操作。如果所有验证都通过，它会显示一个通过的消息，并且可以在这里执行表单提交的操作。

ElasticSearch之单值多字段查询以及multi match

2024-08-26

在ElasticSearch中，我们可以使用单值多字段查询(single-value cross-fields query)来对多个字段进行查询。这种查询方式可以让我们在不同的字段中查找相同的值。

以下是一个使用单值多字段查询的例子：




GET /_search
{
  "query": {
    "multi_match" : {
      "query": "Elasticsearch",
      "type": "best_fields", 
      "fields": [ "title", "content" ], 
      "tie_breaker": 0.3
    }
  }
}

在这个例子中，我们使用了multi\_match查询，在"title"和"content"字段中查找包含"Elasticsearch"的文档。"best\_fields"类型会在每个字段中执行独立查询，然后按照每个字段的匹配度打分，最后将所有字段的得分累加。"tie\_breaker"参数是一个0到1的数，用于解决在某些字段中可能有更多匹配项而其他字段可能没有匹配项的问题。

这是一个使用multi\_match查询的例子，它可以在多个字段中查找包含特定文本的文档。

注意：这些查询都是基于ElasticSearch的JSON查询DSL。具体的查询语法可能会根据ElasticSearch的版本有所不同。

如何把Elasticsearch中的数据导出为CSV格式的文件

2024-08-26

要将Elasticsearch中的数据导出为CSV格式，可以使用Elasticsearch的查询结果通过一个脚本转换成CSV格式。以下是一个使用Python和elasticsearch-dump的例子：

首先，确保你已经安装了elasticsearch-dump工具。如果没有安装，可以使用pip进行安装：




pip install elasticsearch-dump

然后，你可以使用以下脚本将Elasticsearch查询结果导出为CSV文件：




import json
import csv
import sys
import subprocess
 
# 设置Elasticsearch的地址和索引名
ES_HOST = 'http://localhost:9200'
INDEX = 'your_index'
 
# 使用elasticsearch-dump导出数据
proc = subprocess.Popen(['elasticdump', '--input', f'{ES_HOST}/{INDEX}', '--output', '-', '--type', 'data'], stdout=subprocess.PIPE)
 
# 读取导出的JSON数据并转换为CSV格式
with proc.stdout, open('output.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as csvfile:
    reader = csv.DictReader(proc.stdout, fieldnames=["_id", "_source"])
    writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=["_id"] + [key for key in reader.fieldnames[1] if key != "_id"])
 
    writer.writeheader()
    for row in reader:
        data = json.loads(row["_source"])
        writer.writerow({"_id": row["_id"]} | data)

确保替换your_index为你的Elasticsearch索引名，并根据你的Elasticsearch服务器地址调整ES_HOST变量。

这个脚本会启动一个子进程，使用elasticdump工具从Elasticsearch导出数据，然后将JSON数据转换为CSV格式并写入output.csv文件。注意，这个脚本假设所有导出的文档都有一个与之关联的_source字段，其中包含了要转换的数据。根据你的Elasticsearch文档结构，你可能需要调整字段名以匹配你的数据。

Next.js 项目——从入门到入门（Eslint+Prettier）

2024-08-26

在Next.js项目中集成ESLint和Prettier，可以帮助我们维护代码风格的一致性并及时发现代码中的问题。以下是如何配置的步骤和示例代码：

安装必要的包：




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

创建.eslintrc.js或.eslintrc.json文件，并添加以下配置：




{
  "extends": ["react-app", "react-app/jest", "prettier"],
  "rules": {
    "prettier/prettier": "error"
  }
}

在项目根目录下创建.prettierrc文件，并添加以下配置（根据需要自定义）：




{
  "singleQuote": true,
  "trailingComma": "es5",
  "printWidth": 80,
  "tabWidth": 2,
  "semi": true,
  "useTabs": false
}

在package.json中添加lint脚本：




{
  "scripts": {
    "lint": "eslint --ext .js,.jsx,.ts,.tsx ."
  }
}

运行lint检查：




npm run lint

这样就配置了ESLint和Prettier，它们会在你运行lint脚本时检查代码质量和格式问题。在IDE或文本编辑器中也可以配置保存时自动格式化功能，例如在Visual Studio Code中安装eslint和prettier插件，并在设置中添加以下配置：




{
  "editor.formatOnSave": true
}

这样每次保存文件时，都会自动运行ESLint和Prettier进行格式化和代码质量检查。

ContOS部署elasticsearch实现日志收集

2024-08-26

在CentOS上部署Elasticsearch实现日志收集，你可以遵循以下步骤：

安装Java
Elasticsearch需要Java运行环境，可以使用yum安装Java：




sudo yum install java-1.8.0-openjdk

安装Elasticsearch
使用yum添加Elasticsearch仓库，然后安装Elasticsearch：




sudo rpm --import https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch
echo '[elasticsearch-7.x]
name=Elasticsearch repository for 7.x packages
baseurl=https://artifacts.elastic.co/packages/7.x/yum
gpgcheck=1
gpgkey=https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch
enabled=1
autorefresh=1
type=rpm-md' | sudo tee /etc/yum.repos.d/elasticsearch.repo
 
sudo yum install elasticsearch

配置Elasticsearch
编辑Elasticsearch配置文件/etc/elasticsearch/elasticsearch.yml，设置节点名称，绑定地址，以及设置集群名称：




cluster.name: my-cluster
node.name: node-1
network.host: 192.168.1.10  # 修改为你的服务器IP
http.port: 9200
discovery.seed_hosts: ["192.168.1.10", "192.168.1.11"]  # 修改为你的集群节点IP

启动并设置Elasticsearch服务




sudo systemctl start elasticsearch
sudo systemctl enable elasticsearch

安装Elasticsearch-head
Elasticsearch-head是一个用于监控Elasticsearch集群的Web界面，可以使用Node.js安装：




sudo yum install git
git clone https://github.com/mobz/elasticsearch-head.git
cd elasticsearch-head
npm install
npm run start

配置Elasticsearch-head
编辑elasticsearch-head/_site/app.js文件，修改Elasticsearch地址：




this.base_uri = this.config.base_uri || this.prefs.get("app-base_uri") || "http://192.168.1.10:9200";

访问Elasticsearch-head
在浏览器中访问http://localhost:9100，你将看到Elasticsearch-head界面。
使用Logstash收集日志
安装Logstash，并配置一个input和一个output。

Input配置（file input从文件中读取日志）:




input {
  file {
    path => "/var/log/system.log"
    start_position => "beginning"
  }
}

Output配置（将日志发送到Elasticsearch）:




output {
  elasticsearch {
    hosts => ["http://192.168.1.10:9200"]
    index => "system-logs-%{+YYYY.MM.dd}"
  }
}

启动Logstash时指定配置文件。

以上步骤提供了一个基本的Elasticsearch和Logstash集成，但在生产环境中你需要考虑更多的因素，如安全性，监控，高可用性等。

ElasticSearch的监控与优化

2024-08-26

在ElasticSearch中，监控和优化可以通过以下方式进行：

使用ElasticSearch自带的API：
- 使用GET /_cluster/health查看集群健康状态。
- 使用GET /_nodes/stats查看节点统计信息。
- 使用GET /_cat/indices?v查看所有索引的详细信息。
使用ElasticSearch Monitoring：
- 可以使用Elasticsearch Monitoring功能，它可以将指标发送到外部系统，如Logstash或Elasticsearch自身的Monitoring Cluster。
使用Elasticsearch-HQ或ElasticHQ等工具：
- 这些是用于监控Elasticsearch的GUI工具，可以提供可视化的数据。
分析日志文件：
- Elasticsearch的日志文件包含了大量的运行信息，可以通过分析这些日志来进行优化和诊断。
使用Elasticsearch-Exporter：
- 一个开源工具，可以将Elasticsearch的数据导出到其他系统，如Graphite、InfluxDB等。
调整配置：
- 根据监控数据调整Elasticsearch的配置，如调整分片数、副本数、内存和磁盘配置等。
使用Elasticsearch-SQL：
- 可以使用Elasticsearch SQL功能来查询和分析数据。
使用Elasticsearch-Performance-Analysis：
- 一个分析Elasticsearch查询性能的工具，可以帮助识别慢查询和优化索引。

以下是一个使用Elasticsearch Python客户端获取集群健康状态的例子：




from elasticsearch import Elasticsearch
 
# 连接到Elasticsearch
es = Elasticsearch("http://localhost:9200")
 
# 获取集群健康状态
health_status = es.cluster.health()
print(health_status)

请根据实际情况和需求选择合适的监控和优化方法。

Springcloudalibaba整合es!实现相关性排序，集成完代码真香

2024-08-26

在Spring Cloud Alibaba整合Elasticsearch实现相关性排序的核心步骤如下：

引入Spring Cloud Alibaba Elasticsearch依赖。
配置Elasticsearch客户端。
使用Elasticsearch RestHighLevelClient进行搜索查询，并设置相关性排序参数。

以下是一个简化的代码示例：

pom.xml中添加依赖：




<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>
</dependency>

配置Elasticsearch客户端：




@Configuration
public class ElasticsearchConfig {
 
    @Bean
    public RestHighLevelClient elasticsearchClient() {
        ClientConfiguration clientConfiguration = ClientConfiguration.builder()
            .connectedTo("localhost:9200") // 替换为你的Elasticsearch地址
            .build();
 
        return RestClients.create(clientConfiguration).rest();
    }
}

使用Elasticsearch进行相关性排序的搜索：




@Service
public class EsSearchService {
 
    @Autowired
    private RestHighLevelClient client;
 
    public SearchResponse searchWithSortByScore() throws IOException {
        SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("your_index"); // 替换为你的索引名
 
        SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
        searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.matchQuery("your_field", "your_search_term")); // 替换为你的字段名和搜索词
 
        // 设置按相关性得分排序
        searchSourceBuilder.sort(SortBuilders.scoreSort().order(SortOrder.DESC));
 
        searchRequest.source(searchSourceBuilder);
 
        return client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
    }
}

在上述代码中，我们创建了一个ElasticsearchConfig配置类来定义Elasticsearch客户端，并在EsSearchService服务类中定义了一个搜索方法，它使用Elasticsearch的RestHighLevelClient来执行搜索请求，并通过SortBuilders.scoreSort()方法按相关性得分降序排序结果。

请根据你的实际Elasticsearch服务器地址、索引名、字段名和搜索词进行相应的替换。这样就可以实现基于Elasticsearch的相关性排序功能。

Elasticsearch入门

2024-08-26

Elasticsearch是一个基于Lucene的搜索和分析引擎，它设计用于云计算中，能够达到实时搜索，高可用，扩展性好等特点。

以下是一些Elasticsearch的基本概念和操作：

安装Elasticsearch

你可以在Elasticsearch官网下载相应的安装包进行安装。

基本概念

Elasticsearch是面向文档的，意味着它存储的最小单位是文档，类似于关系数据库中的行。文档由字段构成，类似于关系数据库中的列。

创建索引

在Elasticsearch中，数据是基于索引进行组织的。索引是一个文档的集合。




# 使用Elasticsearch的Python API创建一个索引
from elasticsearch import Elasticsearch
es = Elasticsearch("http://localhost:9200")
 
response = es.indices.create(index='my_index', body={'settings': {'number_of_shards': 3}})
print(response)

添加和更新文档

在Elasticsearch中，文档是不可变的，要更新文档，实质上是索引一个新的版本的文档。




# 使用Elasticsearch的Python API添加和更新文档
doc = {
    'author': 'test_author',
    'text': 'Elasticsearch is fun to learn!',
    'timestamp': '2020-12-01T12:00:00'
}
 
response = es.index(index='my_index', id=1, document=doc)
print(response)
 
# 更新文档
doc['text'] = 'Elasticsearch is really interesting!'
response = es.index(index='my_index', id=1, document=doc)
print(response)

搜索文档

Elasticsearch提供了一个强大的搜索API，可以用来查询索引中的文档。




# 使用Elasticsearch的Python API搜索文档
response = es.search(index='my_index', query={'match': {'text': 'fun'}})
print(response)

删除索引和文档




# 使用Elasticsearch的Python API删除索引和文档
# 删除文档
response = es.delete(index='my_index', id=1)
print(response)
 
# 删除索引
response = es.indices.delete(index='my_index')
print(response)

以上只是Elasticsearch非常基本的使用方法，Elasticsearch还有很多高级特性，如集群，分析，机器学习等等，需要深入学习。