【Spring开发】SpringCloud服务端高级框架第11篇:3.文档操作,4.RestAPI【附代码文档】

🏆🏆🏆教程全知识点简介:微服务保护、服务异步通信、消息中间件部署、分布式事务、搜索引擎、缓存、数据同步以及相关组件的安装配置等技术要点。在微服务保护方面,介绍了 Sentinel 的基础知识,包括雪崩问题、超时处理、舱壁模式、断路器机制,以及不同服务保护技术的对比;讲解了流量控制(簇点链路、流控模式、热点参数限流)、隔离与降级(FeignClient 整合 Sentinel、线程隔离)、授权规则(自定义异常结果)及规则持久化(规则管理模式与 pull 模式),并演示了基于 Nacos 的规则持久化改造。服务异步通信部分探讨了消息可靠性(生产者消息确认、Return 回调、ConfirmCallback)、死信交换机、TTL 队列等高级应用。RabbitMQ 部署指南涵盖了单机部署、DelayExchange 插件安装、集群部署、镜像模式等内容。分布式事务部分介绍了 CAP 定理、BASE 理论、常见解决方案,Seata 的基础与部署(TC 服务部署、Nacos 配置、数据库表创建)、多种事务模式(XA 模式及优缺点、四种模式对比)和高可用架构。分布式搜索引擎章节讲解了 Elasticsearch 的原理(ELK 技术栈、倒排索引)、索引库与文档操作、RestAPI 与 RestClient 的使用、排序与高亮、酒店搜索案例(分页、竞价排名、ad标记、算分函数)、自动补全、数据同步(同步调用、监听 binlog)、集群搭建与脑裂问题、分片存储测试,以及单点 ES、Kibana、IK 分词器安装。缓存部分介绍了 Redis 持久化(RDB 与 AOF 对比)、单机安装 Redis、Redis 集群、多级缓存(JVM 进程缓存、Caffeine)、请求参数处理、Tomcat 查询、HTTP 工具与 CJSON 工具类、Redis 缓存查询。数据同步与网关部分包括 Canal 安装(开启 MySQL 主从、设置权限)、OpenResty 安装(开发库、目录结构、环境变量配置)及运行流程。

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✨ 本教程项目亮点
🧠 知识体系完整:覆盖从基础原理、核心方法到高阶应用的全流程内容
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🧩 模块化知识结构:按知识点分章节,便于快速定位和复习
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🚀🚀🚀本篇主要内容
3.文档操作
3.1.新增文档
语法:
POST /索引库名/_doc/文档id
{
"字段1": "值1",
"字段2": "值2",
"字段3": {
"子属性1": "值3",
"子属性2": "值4"
},
// ...
}
示例:
POST /heima/_doc/1
{
"info": "黑马程序员Java讲师",
"email": "zy@itcast.cn",
"name": {
"firstName": "云",
"lastName": "赵"
}
}
响应:
3.2.查询文档
根据rest风格,新增是post,查询应该是get,不过查询一般都需要条件,这里 把文档id带上。
语法:
GET /{索引库名称}/_doc/{id}
通过kibana查看数据:
GET /heima/_doc/1
查看结果:
3.3.删除文档
删除使用DELETE请求,同样,需要根据id进行删除:
语法:
DELETE /{索引库名}/_doc/id值
示例:
# 根据id删除数据
DELETE /heima/_doc/1
结果:
[Javadoc 工具]
3.4.修改文档
修改有两种方式:
- 全量修改:直接覆盖原来的文档
- 增量修改:修改文档中的部分字段
3.4.1.全量修改
全量修改是覆盖原来的文档,其本质是:
- 根据指定的id删除文档
- 新增一个相同id的文档
注意:如果根据id删除时,id不存在,第二步的新增也会执行,也就从修改变成了新增操作了。
[Apache DBCP 文档]
语法:
PUT /{索引库名}/_doc/文档id
{
"字段1": "值1",
"字段2": "值2",
// ... 略
}
示例:
PUT /heima/_doc/1
{
"info": "黑马程序员高级Java讲师",
"email": "zy@itcast.cn",
"name": {
"firstName": "云",
"lastName": "赵"
}
}
3.4.2.增量修改
增量修改是只修改指定id匹配的文档中的部分字段。
语法:
POST /{索引库名}/_update/文档id
{
"doc": {
"字段名": "新的值",
}
}
[JDK 8 API 文档]
示例:
POST /heima/_update/1
{
"doc": {
"email": "ZhaoYun@itcast.cn"
}
}
3.5.总结
文档操作有哪些?
- 创建文档:POST /{索引库名}/_doc/文档id { json文档 }
- 查询文档:GET /{索引库名}/_doc/文档id
- 删除文档:DELETE /{索引库名}/_doc/文档id
- 修改文档:
- 全量修改:PUT /{索引库名}/_doc/文档id { json文档 }
- 增量修改:POST /{索引库名}/_update/文档id { "doc": {字段}}
4.RestAPI
ES官方提供了各种不同语言的客户端,用来操作ES。这些客户端的本质就是组装DSL语句,通过http请求发送给ES。官方文档地址:
其中的Java Rest Client又包括两种:
- Java Low Level Rest Client
- Java High Level Rest Client
学习的是Java HighLevel Rest Client客户端API
4.0.导入Demo工程
4.0.1.导入数据
首先导入课前资料提供的数据库数据:
数据结构如下:
[EclipseLink 文档]
CREATE TABLE `tb_hotel` (
`id` bigint(20) NOT NULL COMMENT '酒店id',
`name` varchar(255) NOT NULL COMMENT '酒店名称;例:7天酒店',
`address` varchar(255) NOT NULL COMMENT '酒店地址;例:航头路',
`price` int(10) NOT NULL COMMENT '酒店价格;例:329',
`score` int(2) NOT NULL COMMENT '酒店评分;例:45,就是4.5分',
`brand` varchar(32) NOT NULL COMMENT '酒店品牌;例:如家',
`city` varchar(32) NOT NULL COMMENT '所在城市;例:上海',
`star_name` varchar(16) DEFAULT NULL COMMENT '酒店星级,从低到高分别是:1星到5星,1钻到5钻',
`business` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '商圈;例:虹桥',
`latitude` varchar(32) NOT NULL COMMENT '纬度;例:31.2497',
`longitude` varchar(32) NOT NULL COMMENT '经度;例:120.3925',
`pic` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '酒店图片;例:/img/1.jpg',
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;
4.0.2.导入项目
然后导入课前资料提供的项目:
项目结构如图:
4.0.3.mapping映射分析
创建索引库,最关键的是mapping映射,而mapping映射要考虑的信息包括:
- 字段名
- 字段数据类型
- 是否参与搜索
- 是否需要分词
- 如果分词,分词器是什么?
其中:
- 字段名、字段数据类型,可以参考数据表结构的名称和类型
- 是否参与搜索要分析业务来判断,例如图片地址,就无需参与搜索
- 是否分词呢要看内容,内容如果是一个整体就无需分词,反之则要分词
- 分词器, 可以统一使用ik_max_word
来看下酒店数据的索引库结构:
[HikariCP 文档]
PUT /hotel
{
"mappings": {
"properties": {
"id": {
"type": "keyword"
},
"name":{
"type": "text",
"analyzer": "ik_max_word",
"copy_to": "all"
},
"address":{
"type": "keyword",
"index": false
},
"price":{
"type": "integer"
},
"score":{
"type": "integer"
},
"brand":{
"type": "keyword",
"copy_to": "all"
},
"city":{
"type": "keyword",
"copy_to": "all"
},
"starName":{
"type": "keyword"
},
"business":{
"type": "keyword"
},
"location":{
"type": "geo_point"
},
"pic":{
"type": "keyword",
"index": false
},
"all":{
"type": "text",
"analyzer": "ik_max_word"
}
}
}
}
几个特殊字段说明:
- location:地理坐标,里面包含精度、纬度
- all:一个组合字段,其目的是将多字段的值 利用copy_to合并,提供给用户搜索
地理坐标说明:
copy_to说明:
4.0.4.初始化RestClient
在elasticsearch提供的API中,与elasticsearch一切交互都封装在一个名为RestHighLevelClient的类中,必须先完成这个对象的初始化,建立与elasticsearch的连接。
分为三步:
1)引入es的RestHighLevelClient依赖:
<dependency>
<groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
<artifactId>elasticsearch-rest-h
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