在Spring Boot 3.x中整合Elasticsearch 8.x,你可以使用Spring Data Elasticsearch。以下是整合的步骤和示例配置:

  1. 添加依赖到你的pom.xml



<dependencies>
    <!-- Spring Data Elasticsearch -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>
    </dependency>
 
    <!-- Elasticsearch客户端 -->
    <dependency>
        <groupId>co.elastic.clients</groupId>
        <artifactId>elasticsearch-java</artifactId>
        <version>8.1.0</version>
    </dependency>
</dependencies>
  1. 配置application.propertiesapplication.yml



spring.data.elasticsearch.client.reactive.endpoints=http://localhost:9200
spring.elasticsearch.rest.uris=http://localhost:9200
  1. 创建一个实体类来映射Elasticsearch文档:



@Document(indexName = "your_index")
public class YourEntity {
    @Id
    private String id;
    // 其他属性
}
  1. 创建一个Repository接口:



public interface YourEntityRepository extends ElasticsearchRepository<YourEntity, String> {
    // 自定义查询方法
}
  1. 使用Repository进行操作:



@Service
public class YourService {
 
    private final YourEntityRepository repository;
 
    public YourService(YourEntityRepository repository) {
        this.repository = repository;
    }
 
    public YourEntity saveEntity(YourEntity entity) {
        return repository.save(entity);
    }
 
    public List<YourEntity> searchByName(String name) {
        // 使用Elasticsearch查询构建器
        return repository.search(query -> query.bool(b -> b.must(
                QueryBuilders.matchQuery("name", name)))).getContent();
    }
}

确保Elasticsearch服务器正在运行,并且你的Spring Boot应用程序配置了正确的端点。上述代码提供了一个简单的例子,展示了如何在Spring Boot 3.x应用程序中整合Elasticsearch 8.x。




#include <iostream>
#include <typeinfo>
 
// 定义traits template
template<typename T>
struct TypeTraits {
    // 默认实现
    typedef T BasicType;
    static const bool isPointer = false;
    static const bool isReference = false;
};
 
// 为指针类型特化traits template
template<typename T>
struct TypeTraits<T*> {
    typedef T BasicType;
    static const bool isPointer = true;
    static const bool isReference = false;
};
 
// 为引用类型特化traits template
template<typename T>
struct TypeTraits<T&> {
    typedef T BasicType;
    static const bool isPointer = false;
    static const bool isReference = true;
};
 
int main() {
    int a = 0;
    int* ptr = &a;
    int& ref = a;
 
    std::cout << "Type of a is " << typeid(a).name() << std::endl;
    std::cout << "isPointer: " << TypeTraits<decltype(a)>::isPointer << std::endl;
    std::cout << "isReference: " << TypeTraits<decltype(a)>::isReference << std::endl;
 
    std::cout << "Type of ptr is " << typeid(ptr).name() << std::endl;
    std::cout << "isPointer: " << TypeTraits<decltype(ptr)>::isPointer << std::endl;
    std::cout << "isReference: " << TypeTraits<decltype(ptr)>::isReference << std::endl;
 
    std::cout << "Type of ref is " << typeid(ref).name() << std::endl;
    std::cout << "isPointer: " << TypeTraits<decltype(ref)>::isPointer << std::endl;
    std::cout << "isReference: " << TypeTraits<decltype(ref)>::isReference << std::endl;
 
    return 0;
}

这段代码定义了一个traits template TypeTraits,并为指针类型和引用类型分别进行了特化。在main函数中,我们使用decltype来获取变量的类型,并使用traits template来获取关于该类型的额外信息,如是否为指针或引用。这个例子展示了traits classes在C++编程中的应用,它们可以用来获取类型信息,进而编写与类型无关的通用代码。




#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <unistd.h>
#include <string.h>
#include <getopt.h>
 
#define VERSION "1.0"
#define DEFAULT_DURATION 10
#define DEFAULT_DELAY 0
#define DEFAULT_CPU_STRENGTH 2
#define DEFAULT_IO_STRENGTH 1
#define DEFAULT_VM_STRENGTH 1
#define DEFAULT_VM_LINES 256
#define DEFAULT_FILE_SIZE 1024
#define DEFAULT_MEM_PATH "/dev/mem"
#define DEFAULT_MEM_OFFSET 0
#define DEFAULT_MEM_MASK 0
#define DEFAULT_HELP_MESSAGE 0
#define DEFAULT_VERBOSE 0
 
// 全局变量,用于保存解析后的参数值
int duration = DEFAULT_DURATION;
int delay = DEFAULT_DELAY;
int cpu_strength = DEFAULT_CPU_STRENGTH;
int io_strength = DEFAULT_IO_STRENGTH;
int vm_strength = DEFAULT_VM_STRENGTH;
int vm_lines = DEFAULT_VM_LINES;
int file_size = DEFAULT_FILE_SIZE;
char *mem_path = DEFAULT_MEM_PATH;
unsigned long mem_offset = DEFAULT_MEM_OFFSET;
unsigned long mem_mask = DEFAULT_MEM_MASK;
int help_message = DEFAULT_HELP_MESSAGE;
int verbose = DEFAULT_VERBOSE;
 
// 参数解析函数
void parse_args(int argc, char **argv) {
    int opt;
    while ((opt = getopt(argc, argv, "d:i:c:m:l:f:s:p:o:a:u:vhV")) != -1) {
        switch (opt) {
            case 'd':
                duration = atoi(optarg);
                break;
            case 'i':
                delay = atoi(optarg);
                break;
            case 'c':
                cpu_strength = atoi(optarg);
                break;
            case 'm':
                io_strength = atoi(optarg);
                break;
            case 'l':
                vm_strength = atoi(optarg);
                break;
            case 'f':
                file_size = atoi(optarg);
                break;
            case 's':
                vm_lines = atoi(optarg);
                break;
            case 'p':
                mem_path = optarg;
                break;
            case 'o':
                mem_offset = strtoul(optarg, NULL, 0);
                break;
            case 'a':
                mem_mask = strtoul(optarg, NULL, 0);
                break;
            case 'u':
                // 此处假设有一个函数parse_units用于解析时间单位
                duration = parse_units(optarg);
                break;
            case 'v':
                verbose = 1;
                break;
            case 

在ElasticSearch中,字符串字段类型keywordtext有明显的区别:

  1. keyword类型:

    • 被用于需要精确匹配的字符串,例如:品牌名、国家名等。
    • 不分析,保留原始输入。
    • 适用于索引结构化的数据。
  2. text类型:

    • 用于全文搜索的字符串,例如:产品描述、用户评论等。
    • 分析(通过分析器),以便进行全文搜索。
    • 索引时会将文本转换为词频格式,便于检索。

举例说明:

假设有一个ElasticSearch文档,包含品牌名称和产品描述两个字段。




{
  "brand": "Huawei",
  "description": "The Huawei P30 is a beautiful smartphone with great camera quality."
}

如果你想要对"brand"字段进行精确匹配搜索,你应该将其定义为keyword类型。




{
  "mappings": {
    "properties": {
      "brand": {
        "type": "keyword"
      },
      "description": {
        "type": "text"
      }
    }
  }
}

如果你想要对"description"字段进行全文搜索,你应该将其定义为text类型。




{
  "mappings": {
    "properties": {
      "brand": {
        "type": "keyword"
      },
      "description": {
        "type": "text",
        "analyzer": "standard"  // 使用标准分析器
      }
    }
  }
}

在这个例子中,brand字段被设置为keyword类型,这意味着当用户搜索"Huawei"时,只有完全匹配"Huawei"的文档才会被找到。而description字段被设置为text类型,这意味着当用户搜索"smartphone"时,包含"smartphone"一词的所有文档都可能被找到,因为ElasticSearch会对描述字段中的文本进行分析和索引。

在Elasticsearch中,要进行安全的完整重启,可以遵循以下步骤:

  1. 将集群置于维护模式:

    
    
    
    PUT /_cluster/settings
    {
      "persistent": {
        "cluster.routing.allocation.enable": "none"
      }
    }
  2. 确保所有分片的主分片和副本分片都已分配:

    
    
    
    GET /_cat/health?v
  3. 关闭Elasticsearch节点:

    如果你使用的是Elasticsearch服务,可以使用服务管理命令如systemctl stop elasticsearch

    如果是在Docker中运行,可以使用docker stop <container_id>

  4. 重启Elasticsearch节点:

    如果是服务,使用systemctl start elasticsearch,Docker中使用docker start <container_id>

  5. 移除维护模式:

    
    
    
    PUT /_cluster/settings
    {
      "persistent": {
        "cluster.routing.allocation.enable": "all"
      }
    }
  6. 检查集群健康状况:

    
    
    
    GET /_cat/health?v
    GET /_cat/indices?v

确保在执行这些步骤之前,你有适当的权限,并且已经对可能的服务中断做了预先规划。如果你在生产环境中操作,最好是在低峰时段进行这些操作。




GET /_search
{
  "query": {
    "match": {
      "title": "BROWN DOG!"
    }
  }
}

这个查询会查找title字段中包含"BROWN DOG!"的文档。match查询会对搜索词进行分析(例如转换为小写),以匹配Elasticsearch分析器处理后的索引词。




GET /_search
{
  "query": {
    "query_string": {
      "default_field": "title",
      "query": "BROWN DOG!"
    }
  }
}

query_string查询允许使用Lucene查询语法,可以更加灵活地定义查询条件。上面的查询会在title字段中查找"BROWN DOG!",并且使用默认的Lucene分析器(如果有的话)来分析查询字符串。

多次查询结果不一致的可能原因包括:

  1. 数据变更:在多次查询之间,数据可能被修改或删除。
  2. 索引刷新问题:Elasticsearch 的索引可能没有被定期刷新,导致查询时可能查不到最新数据。
  3. 数据重复或丢失:数据可能被索引了多次,导致统计不准确。
  4. 查询缓存:查询结果可能被缓存,不能反映最新的数据变化。
  5. 并发问题:多个进程或线程同时对同一数据进行修改时,可能导致数据不一致。
  6. 集群状态问题:集群状态不同步,比如有节点宕机或正在重新分配分片。

解决方法:

  • 确保数据一致性:使用Elasticsearch的乐观并发控制机制,或者外部版本控制。
  • 定期刷新索引:可以手动或设置自动刷新索引。
  • 避免重复数据:在索引前进行去重。
  • 禁用查询缓存:使用_cache=false查询参数。
  • 管理并发:使用乐观锁或其他并发控制机制。
  • 监控集群状态:定期检查集群健康状况和节点状态。

在实际操作中,可能需要结合具体的Elasticsearch集群状态和查询逻辑来进行详细的排查和解决。

ElasticSearch单机或集群未授权访问漏洞通常指的是ElasticSearch实例未启用安全控制措施,导致外部可未经授权访问ElasticSearch服务。

解决方法:

  1. 启用ElasticSearch的安全控制措施,例如基本认证(Basic Authentication)、X-Pack安全功能等。
  2. 配置ElasticSearch的用户权限,仅允许授权用户访问数据。
  3. 使用防火墙规则限制对ElasticSearch端口的访问,仅允许必要的IP地址访问。
  4. 定期审计和监控ElasticSearch的访问日志,识别异常行为并采取相应的安全措施。

具体操作取决于你使用的ElasticSearch版本和配置。如果使用X-Pack,可以通过以下步骤启用基本认证:

  1. elasticsearch.yml配置文件中设置xpack.security.enabledtrue
  2. 使用ElasticSearch提供的命令或API来配置用户和角色。
  3. 重启ElasticSearch服务以应用配置。
  4. 通过elasticsearch-setup-passwords工具设置内置用户密码。
  5. 更新客户端连接设置,使用配置的用户凭证进行连接。

在ElastcSearch中,图的NSW和HNSW算法是用于加速近似最近邻搜索的。以下是如何在ElasticSearch中配置这些算法的示例代码:




PUT /my_index
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "my_vector": {
        "type": "dense_vector",
        "dims": 768,
        "index": true
      }
    }
  },
  "settings": {
    "index": {
      "number_of_shards": 1,
      "similarity": {
        "my_similarity": {
          "type": "vector",
          "model": "dot",
          "parameters": {
            "dim": 768
          }
        }
      }
    }
  }
}

在上述代码中,我们创建了一个名为my_index的索引,并定义了一个名为my_vector的密集向量字段,该字段将用于存储768维的向量数据。我们还配置了一个相似度测量方法my_similarity,它使用点积作为相似度计算方法。

然后,您可以使用如下所示的查询来使用NSW或HNSW算法进行最近邻搜索:




POST /my_index/_search
{
  "size": 10,
  "query": {
    "script_score": {
      "query": {
        "match_all": {}
      },
      "script": {
        "source": "cosineSimilarity(params.query_vector, 'my_vector') + 1.0",
        "params": {
          "query_vector": [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7]  // 示例查询向量
        }
      }
    }
  }
}

在此查询中,我们使用了ElasticSearch的脚本得分功能,通过传递一个查询向量来计算文档向量和它的相似度得分。这里的cosineSimilarity函数是ElasticSearch中用于计算两个向量点积的内置函数。

在Vue 3和TypeScript项目中,如果你想要在某些文件或者代码块中忽略特定的语法检查(例如:Vue 3的组合式API ignore、eslint ignore),你可以使用特定的注释或配置来实现。

对于Vue 3的组合式API部分,你可以使用/* eslint-disable */来忽略eslint的检查,或者使用/* vue/multi-word-component-names */来忽略特定的Vue 3规则。

对于ESLint忽略文件或代码块,你可以在文件中使用/* eslint-disable */来全局忽略ESLint检查,或者使用// eslint-disable-next-line来忽略下一行的检查。

例如,如果你想要在.vue文件的<script setup>部分忽略某些eslint规则,你可以这样做:




<script setup lang="ts">
// eslint-disable-next-line
import { ref } from 'vue'
 
// eslint-disable-next-line
const count = ref(0)
</script>

如果你想要在.eslintrc.js.eslintrc.ts配置文件中为特定规则设置全局忽略,你可以这样做:




module.exports = {
  // ...
  rules: {
    'vue/multi-word-component-names': 'off', // 关闭Vue单词组件名称检查
    'no-unused-vars': 'off', // 关闭未使用变量检查
    // 更多规则关闭...
  }
};

请注意,在实际项目中,通常不推荐全局禁用规则,因为这会失去ESLint提供的代码质量检查。应该根据具体情况选择性禁用规则。