Elasticsearch8.x分页查询一万条问题

1.修改索引配置

put /emr_outpatient_visit_record/_settings
{
  "index": {
    "max_result_window": 10000000
  }
}

2.Java api 修改 trackTotalHits为true

SearchResponse<JSONObject> response = esClient.search(s -> s
                        .index(indexName)
                        .query(query -> query.bool(bool -> {
                            //姓名查询
                            if (StringUtil.isNotBlank(paramsJSON.getString("xm"))) {
                                bool.must(q -> q.matchPhrase(t -> t.field("name").query(paramsJSON.getString("xm"))));
                            }
                            return bool;
                        }))
                        .from(from)
                        .size(size)
                        .sort(so -> so.field(f -> f.field("hp_date").order(SortOrder.Desc)))
                        .trackTotalHits(t->t.enabled(true))
                , JSONObject.class);
<think>嗯,用户问的是如何在Java中处理向Elasticsearch 8.17插入400多万条文档。首先,我需要考虑数据量的问题,400万条算中等规模的数据,单线程插入肯定不行,效率太低。所以应该用多线程或者批量处理。 然后,Elasticsearch的Bulk API肯定是必须的,这样可以减少网络开销。但要注意批量的大小,不能太大,否则可能会超时或者内存溢出。可能需要测试一下合适的批量大小,比如1000条或者5000条一次。 接下来,Java客户端的选择。用户可能用的是High Level Client还是新的Java API Client?Elasticsearch 8推荐使用新的Java API Client,所以应该基于这个来写示例代码。不过得确认用户是否了解新旧客户端的区别,可能需要简单说明。 数据源的问题,用户的数据从哪里来?可能是数据库或者文件。这里假设是从数据库读取,可能需要分页查询,然后批量插入。分页的时候要注意效率,比如用游标或者连续的分页查询。 多线程处理的话,线程池的配置很重要。线程数不能太多,否则ES可能会拒绝或者性能下降。可以考虑使用ExecutorService来管理线程,同时控制并发量。 还有错误处理和重试机制。批量插入的时候可能会有部分失败,需要记录失败的批次并进行重试。可能需要捕获异常,检查BulkResponse中的错误信息,然后重新处理失败的文档。 性能优化方面,可能需要调整ES的配置,比如刷新间隔、副本数暂时设为0,插入完成后再恢复。另外,关闭索引的自动刷新,可以提升写入速度。 是否需要考虑数据结构的设计?比如映射是否合理,分片数是否足够。不过用户的问题主要是插入数据,可能这部分已经处理好了。 另外,内存管理也很重要,批量处理时数据在内存中累积,要避免OOM。可能需要控制每个批次的大小,或者使用缓冲区限制内存使用。 最后,示例代码的结构应该包括初始化客户端、读取数据、分批处理、多线程提交、错误处理等部分。需要确保代码符合Elasticsearch 8.17的API,并且有必要的异常处理。 可能还需要提到监控进度,比如计数器统计插入成功的文档数,或者使用进度条来显示插入进度。同时,日志记录也很重要,方便排查问题。 总结一下,关键点是批量处理、多线程、错误重试、性能调优和合理的客户端使用。需要把这些点组织成一个清晰的步骤,帮助用户一步步实现需求。</think>在Elasticsearch 8.x中高效插入400万+数据文档,建议通过以下Java实现方案(含关键代码示例): --- ### **一、核心策略** 1. **批量写入(Bulk API)** - 单次插入改为批量操作,建议每批500-2000个文档(需实测调优) - 减少网络开销,提升吞吐量 2. **多线程并发** - 线程数建议设置为`CPU核心数*2`(根据集群性能调整) - 避免ES节点过载(监控`bulk queue`拒绝情况) 3. **数据预处理** - 提前完成数据清洗、字段类型转换 - 禁用副本`number_of_replicas=0`(写入完成后再恢复) - 临时关闭刷新`refresh_interval=-1` --- ### **二、Java实现步骤** #### **1. 初始化客户端** ```java import co.elastic.clients.elasticsearch.ElasticsearchClient; import co.elastic.clients.json.jackson.JacksonJsonpMapper; import co.elastic.clients.transport.ElasticsearchTransport; import co.elastic.clients.transport.rest_client.RestClientTransport; import org.apache.http.HttpHost; // 使用官方Java Client(推荐) ElasticsearchClient client = new ElasticsearchClient( new RestClientTransport( RestClient.builder(new HttpHost("localhost", 9200, "https")) .setHttpClientConfigCallback(hc -> hc .setSSLContext(SSLContextBuilder.create().loadTrustMaterial(null, (chain, authType) -> true).build()) ) .build(), new JacksonJsonpMapper() ) ); ``` #### **2. 批量处理逻辑** ```java // 批量处理器(自动分割+重试) BulkProcessor bulkProcessor = BulkProcessor.builder( (request, bulkListener) -> client.bulk(request, RequestOptions.DEFAULT, bulkListener), new BulkProcessor.Listener() { @Override public void beforeBulk(long executionId, BulkRequest request) { log.debug("准备提交 {} 条数据", request.numberOfActions()); } @Override public void afterBulk(long executionId, BulkRequest request, BulkResponse response) { if (response.hasFailures()) { log.error("部分文档写入失败: {}", response.buildFailureMessage()); } } @Override public void afterBulk(long executionId, BulkRequest request, Throwable failure) { log.error("批量写入异常", failure); } }) .setBulkActions(1000) // 每1000条提交一次 .setBulkSize(new ByteSizeValue(5, ByteSizeUnit.MB)) // 或按大小触发 .setConcurrentRequests(4) // 并发数 .setFlushInterval(TimeValue.timeValueSeconds(5)) // 间隔刷新 .build(); ``` #### **3. 多线程生产数据** ```java ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(8); while (hasMoreData()) { List<MyDocument> batch = fetchNextBatch(1000); // 从数据库/文件读取批次数据 executor.submit(() -> processBatch(batch)); } executor.shutdown(); executor.awaitTermination(1, TimeUnit.HOURS); // 处理单批次 private void processBatch(List<MyDocument> batch) { try { for (MyDocument doc : batch) { bulkProcessor.add(new IndexRequest<>("my_index") .id(doc.getId()) .source(convertToJson(doc))); } } catch (Exception e) { log.error("数据处理异常", e); } } ``` --- ### **三、性能调优要点** 1. **服务器端配置** ```yaml # elasticsearch.yml thread_pool.write.queue_size: 2000 # 增大写入队列 indices.memory.index_buffer_size: 30% # 内存不足时调大 ``` 2. **客户端参数** - 设置合理的超时时间(建议`60s`以上) - 启用HTTP压缩`setCompressionEnabled(true)` 3. **监控指标** - 关注`bulk latency`、`merge threads`、`disk I/O` - 使用`_nodes/stats`接口实时监控 --- ### **四、错误处理建议** 1. **重试机制** ```java .setRetryBackoffInitialTime(TimeValue.timeValueSeconds(1)) .setRetryMaxAttempts(3) ``` 2. **死信队列** - 将失败文档写入Kafka/RabbitMQ进行重试 3. **限流保护** ```java RateLimiter rateLimiter = RateLimiter.create(5000); // 每秒最大请求数 rateLimiter.acquire(); ``` --- ### **五、完整流程示例** 1. 创建索引(预定义Mapping) 2. 禁用副本和刷新 3. 启动多线程批量写入 4. 恢复副本和刷新设置 5. 强制合并段`_forcemerge?max_num_segments=1` --- 通过以上方案,在32核/64GB内存的ES集群上,400万文档插入通常可在10-30分钟内完成(具体性能取决于文档大小和硬件配置)。建议先用小批量数据测试验证,再逐步扩大规模。
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