Springboot整合原生ES依赖

最新推荐文章于 2025-10-09 15:31:34 发布
原创 最新推荐文章于 2025-10-09 15:31:34 发布 · 1.4k 阅读 · 18 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#1024程序员节

前言

Springboot整合依赖大概有三种方式：

  • es原生依赖：elasticsearch-rest-high-level-client
  • Spring Data Elasticsearch
  • Easy-es

三者的区别

1. Elasticsearch Rest High Level Client

简介:

  • 这是官方提供的 Elasticsearch 客户端，支持 Java 应用程序与 Elasticsearch 集群进行通信。

特点:

  • 低级别 API: 提供对 Elasticsearch 的低级别 REST API 封装，允许开发者直接使用 Elasticsearch 的所有功能。
  • 灵活性: 可以执行所有 Elasticsearch 支持的操作，如索引、搜索、更新和删除等。
  • 直接的控制: 开发者可以手动构造请求和处理响应，提供了更大的控制权。
  • 与 Elasticsearch 版本保持同步: 由于是官方客户端，可以更好地与 Elasticsearch 版本进行兼容。

使用场景:

  • 适合需要精细控制和高灵活性的应用，特别是在处理复杂的查询或需要使用 Elasticsearch 的高级特性时。

2. Spring Data Elasticsearch

简介:

  • 这是 Spring 生态系统中的一部分，旨在简化使用 Elasticsearch 的过程，提供了更高层次的抽象。

特点:

  • 集成 Spring: 提供与 Spring 框架的无缝集成，支持依赖注入、配置和自动化管理。
  • Repository 模式: 使用类似于 Spring Data JPA 的 Repository 接口，可以更方便地执行 CRUD 操作和查询。
  • 实体映射: 支持将 Java 对象直接映射到 Elasticsearch 文档，简化了数据的处理。
  • 注解支持: 通过注解定义索引、字段和查询，减少了样板代码。

使用场景:

  • 适合已经在使用 Spring 的应用程序，特别是希望快速实现与 Elasticsearch 的集成，同时享受 Spring 提供的便利。

3. Easy-ES

简介:

  • Easy-ES 是一个第三方的 Java 客户端库，旨在简化 Elasticsearch 的操作，提供更为便捷的 API。

特点:

  • 简化 API: 封装了 Elasticsearch 的复杂性，使得操作更简单易用，尤其是在批量操作和查询时。
  • 注解驱动: 提供了注解来配置索引和字段，使得使用更加直观。
  • 支持多种数据源: 除了支持 Elasticsearch 外，还能与其他数据源进行集成。
  • 灵活配置: 提供了多种配置选项，方便用户定制化。

使用场景:

  • 适合需要简化 Elasticsearch 操作的开发者，特别是在处理简单应用或快速开发时，能够提高开发效率。

总结

  • Elasticsearch Rest High Level Client: 提供全面的 API 访问，适合需要直接控制和高灵活性的场景。
  • Spring Data Elasticsearch: 适合与 Spring 应用集成，简化数据访问的同时保持 Spring 风格。
  • Easy-ES: 更加简化的 API，适合快速开发和简单应用，特别适合对 Elasticsearch 操作不太熟悉的开发者。

Elasticsearch Rest High Level Client整合

1、添加依赖

 <dependency>
            <groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
            <artifactId>elasticsearch-rest-client</artifactId>
            <version>7.3.2</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
            <artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId>
            <version>7.3.2</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.elasticsearch</groupId>
            <artifactId>elasticsearch</artifactId>
            <version>7.3.2</version>
        </dependency>

<!-- ...其他依赖省略 具体可以才看源码 -->

2、属性类添加

EsProperties

主要用于读取yaml文件的配置

package com.walker.es.properites;

import lombok.Data;
import org.springframework.boot.context.properties.ConfigurationProperties;
import org.springframework.stereotype.Component;

@ConfigurationProperties(prefix = "es")
@Component
@Data
public class EsProperties {
    private String host;
    private Integer port;
    private String scheme;
    private EsSecurityProperites security;
}

package com.walker.es.properites;

import lombok.Data;

@Data
public class EsSecurityProperites {
    private String username;
    private String password;
    private boolean enable;
}

3、application.yaml配置添加

根据自己的es配置进行修改，

这里添加了账号密码配置，一般来说，配置一下安全一些，否则容易被攻击

es:
  host: localhost
  port: 19200
  scheme: http
#  配置账号密码
  security:
    enable: true
    username: elastic
    password: elastic

4、ES配置类

主要用于创建RestHighLevelClient类，该类是es的客户端工具类，方法都集成在该类中

package com.walker.es.config;

import com.walker.es.properites.EsProperties;
import com.walker.es.properites.EsSecurityProperites;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.apache.http.HttpHost;
import org.apache.http.auth.AuthScope;
import org.apache.http.auth.UsernamePasswordCredentials;
import org.apache.http.impl.client.BasicCredentialsProvider;
import org.elasticsearch.client.RestClient;
import org.elasticsearch.client.RestClientBuilder;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

@Slf4j
@Configuration
public class EsConfig {
    @Autowired
    private EsProperties esProperties;

//    注入restHighLevelClient到bean中
    @Bean
    public RestHighLevelClient restHighLevelClient(){

//        构建es客户端
        RestClientBuilder builder = RestClient.builder( new HttpHost(esProperties.getHost(),
                esProperties.getPort(), esProperties.getScheme()));

        // 是否需要开启账号密码验证
        EsSecurityProperites security = esProperties.getSecurity();
        if(security!=null&&security.isEnable()){
            log.info("es~开启账号密码验证！");
            BasicCredentialsProvider credentialsProvider = new BasicCredentialsProvider();
            credentialsProvider.setCredentials(AuthScope.ANY,
                    new UsernamePasswordCredentials(security.getUsername(), security.getPassword()));
            builder.setHttpClientConfigCallback(httpClientBuilder ->
                    httpClientBuilder.setDefaultCredentialsProvider(credentialsProvider));
        }

        log.info("构建RestHighLevelClient：{}",esProperties);

        return new RestHighLevelClient(builder);
 
    }
}

5、测试验证

实体类

package com.walker.es.model;

import lombok.Data;

@Data
public class AlarmRecordEntity {
//    事件
    private String title;
//    设备
    private String deviceCode;
//    时间
    private String time;

//    索引名称
    public static String getIndex(){
        return "alarms";
    }

}

controller类

主要有下面的接口方法

创建索引
  • 直接执行新增client.index(indexRequest, RequestOptions.DEFAULT); 也可以创建索引，但是直接创建的索引，字段的配置就都是默认的，例如我们如果需要使用中文分词器，就需要重新创建索引，这个在生产环境来说是比较麻烦的，需要迁移数据
  • 索引可以单独写一个接口去创建索引，指定好字段的属性。
@PostMapping("/createIndex")
    public String createIndex() {
        CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest(AlarmRecordEntity.getIndex());

//        设置别名
        request.alias(new Alias("alias_alarm"));

        // 设置索引的设置（可选）
        request.settings(Settings.builder()
                .put("number_of_shards", 3)  // 分片数量
                .put("number_of_replicas", 2) // 副本数量
                .put("analysis.tokenizer.ik_max_word.type", "ik_max_word") // 使用 ik_max_word 分词器
        );

        // 使用 HashMap 创建映射
        Map<String, Object> properties = new HashMap<>();
        Map<String, Object> titleField = new HashMap<>();
        titleField.put("type", "text");
        titleField.put("analyzer", "ik_max_word"); // 配置中文分词器
        properties.put("title", titleField);

        Map<String, Object> deviceCodeField = new HashMap<>();
        deviceCodeField.put("type", "keyword");
        properties.put("deviceCode", deviceCodeField);

        Map<String, Object> timeField = new HashMap<>();
        timeField.put("type", "date");
        properties.put("time", timeField);

        // 设置映射
        HashMap<String, Object> map = new HashMap<>();
        map.put("properties", properties);
        request.mapping(map);

        try {
            client.indices().create(request, RequestOptions.DEFAULT);
            return "Index created successfully";
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
            return "Error creating index: " + e.getMessage();
        }
    }

调用后：

在kibana中可以看到

  • 可以看到分片，副本等数量，以及存储的大小、别名等

  • 别名的作用也是很大的，如果后面索引太大，然后使用日期等配置索引的时候，就有作用了

  • mapping 映射 字段的类型，以及分词器

es的字段类型主要有以下这些：

1. 基本数据类型
String: 以前用于文本和关键词。现在使用以下两种类型替代：

text: 用于全文搜索，支持分词。
keyword: 用于精确匹配，不支持分词，适合用于过滤、排序和聚合。
Numeric Types:

integer: 整数类型（32位）。
long: 长整数类型（64位）。
float: 单精度浮点数（32位）。
double: 双精度浮点数（64位）。
short: 短整型（16位）。
byte: 字节类型（8位）。
Date: 日期类型，支持多种日期格式。

2. 布尔类型
boolean: 布尔类型，只能取值 true 或 false。
3. 复杂数据类型
Object: 嵌套的 JSON 对象，可以包含其他字段。

Nested: 嵌套对象，支持对嵌套文档的查询，保持对象之间的关联性。

4. 特殊类型
geo_point: 地理坐标类型，存储经纬度信息。

geo_shape: 用于存储复杂的地理形状数据（如多边形等）。

ip: 存储 IP 地址。

5. 二进制类型
binary: 存储二进制数据，支持 Base64 编码的内容。
6. 列表类型
Elasticsearch 也支持字段的数组形式，可以将多个值存储在同一个字段中
增加单条记录
// 增加单条报警记录
    @PostMapping("/createAlarm")
    public String createAlarm(@RequestBody AlarmRecordEntity alarmRecord) throws IOException {
        IndexRequest indexRequest = new IndexRequest(AlarmRecordEntity.getIndex())
                .source("title", alarmRecord.getTitle(),
                        "deviceCode", alarmRecord.getDeviceCode(),
                        "time", alarmRecord.getTime());
//        创建单条数据 使用index
        client.index(indexRequest, RequestOptions.DEFAULT);
        return "Alarm record created";
    }
  • 使用index增加单条数据
  • 如果使用执行该index的时候，索引不存在，则会自己创建索引，例如将index改为alarms222，则可以看到执行的结果

但是他的配置使用的都是默认的

批量增加
    // 批量增加报警记录
    @PostMapping("/bulk")
    public String bulkCreateAlarms(@RequestBody List<AlarmRecordEntity> alarmRecords) throws IOException {

//        批量增加数据 使用bulk方法
        BulkRequest bulkRequest = new BulkRequest();
        for (AlarmRecordEntity alarmRecord : alarmRecords) {
            IndexRequest indexRequest = new IndexRequest(AlarmRecordEntity.getIndex())
                    .source("title", alarmRecord.getTitle(),
                            "deviceCode", alarmRecord.getDeviceCode(),
                            "time", alarmRecord.getTime());
            bulkRequest.add(indexRequest);
        }
        BulkResponse bulkResponse = client.bulk(bulkRequest, RequestOptions.DEFAULT);

        if (bulkResponse.hasFailures()) {
            return "Failed to create some alarm records: " + bulkResponse.buildFailureMessage();
        }

        return "Batch alarm records created successfully";
    }

使用bulk插入多条数据

至于修改、删除、查询单个记录等，便不在多说，可以查看源码并进行调用

搜索

    @PostMapping("/search")
    public ResponseEntity<List<AlarmRecordEntity>> searchAlarms(@RequestBody AlarmSearchRequest request) {
        try {
            // 创建搜索请求
            SearchRequest searchRequest = new SearchRequest(AlarmRecordEntity.getIndex());
            SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();

            // 分词查询
            if (StrUtil.isNotBlank(request.getTitle())) {
                sourceBuilder.query(QueryBuilders.matchQuery("title", request.getTitle()));
            }

//            精确查询
            if(StrUtil.isNotBlank(request.getDeviceCode()))  {
                sourceBuilder.query(QueryBuilders.termQuery("deviceCode", request.getDeviceCode()));
            }

            // 时间范围查询（假设时间字段是一个日期格式）
            if (StrUtil.isNotBlank(request.getStartTime())) {
                sourceBuilder.query(QueryBuilders.rangeQuery("time").gte(request.getStartTime()).lte(request.getEndTime()));
            }

            // 将构建好的查询条件放入搜索请求中
            searchRequest.source(sourceBuilder);

            // 执行搜索
            SearchResponse response = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);

            // 解析搜索结果
            List<AlarmRecordEntity> alarms = new ArrayList<>();
            response.getHits().forEach(hit -> {
                AlarmRecordEntity alarm = new AlarmRecordEntity();
                alarm.setTitle((String) hit.getSourceAsMap().get("title"));
                alarm.setDeviceCode((String) hit.getSourceAsMap().get("deviceCode"));
                alarm.setTime((String) hit.getSourceAsMap().get("time"));
                alarms.add(alarm);
            });
            return ResponseEntity.ok(alarms); // 返回 200 状态和报警记录列表
        } catch (Exception e) {
            return ResponseEntity.status(500).body(null); // 返回 500 状态和错误信息
        }
    }
  • 验证一下是否会分词

请求参数

{
  "title": "打架"
}

搜索结果

  • deviceCode精确查询
{
  "title": "",
  "deviceCode": "A001",
  "startTime": "",
  "endTime": ""
}

返回结果：

  • 时间范围
{
  "title": "",
  "deviceCode": "",
  "startTime": "2024-10-20",
  "endTime": "2024-10-25"
}

返回结果：

总结

大概先做这些演示，不过在实际的过程中，使用原生的es依赖可能也不是最优选，因为会有很多字段需要手打，而不是直接方法获取

所以后面会演示使用spring封装的es依赖，以及easy-es的整合，敬请期待！

源码

https://gitee.com/shen-chuhao/walker_open_java.git

【SpringBoot整合NoSql】-----ElasticSearch的安装与操作篇
Learning_xzj的博客
06-23 4748
Redis可以使用内存加载数据并实现数据快速访问，MongoDB可以在内存中存储类似对象的数据并实现数据的快速访问，在企业级开发中对于速度的追求是永无止境的。下面要讲的内容也是一款NoSQL解决方案，只不过他的作用不是为了直接加速数据的读写，而是加速数据的查询的，叫做ES技术。​ ES（Elasticsearch）是一个分布式全文搜索引擎，重点是全文搜索。​ 那什么是全文搜索呢？比如用户要买一本书，以java为关键字进行搜索，不管是书名中还是书的介绍中，甚至是书的作者名字，只要包含java就作为查询结果
SpringBoot整合Elasticsearch
热门推荐
君临天下
11-09 10万+
1 SpringBoot整合Spring Data Elasticsearch Elasticsearch提供的Java客户端有一些不太方便的地方： 很多地方需要拼接Json字符串，在java中拼接字符串有多恐怖你应该懂的 需要自己把对象序列化为json存储 查询到结果也需要自己反序列化为对象 因此，我们这里就不讲解原生的Elasticsearch客户端API了。 而是学习Spring提供的套...
springboot整合es依赖问题
onlycool_me的博客
07-26 4739
在springboot1.5.3上引用es客户端   springboot 1.5.3定义的es版本为2.4.1 &lt;elasticsearch.version&gt;2.4.6&lt;/elasticsearch.version&gt; 在elaticsearch-rest-level-client里面引用了elasticsearch就为springboot里面定义的版本 ...
SpringBoot简单整合ElasticSearch
最新发布
qq_42437033的博客
10-09 1212
document是一个文档数据，也是ES中的最小数据单元，一个document 可以是一条商品数据，一个订单数据，通常用JSON数据结构表示，每个index下的type中，都可以去存储多个document。每个索引里都可以有一个或多个type，type是index中的一个逻辑数据分类，一个type下的document，都有相同的field，就好比一个表中的多行数据拥有相同的列。语法 `PUT index/type/id` ： index是索引库 ，type是类型 ，id是文档的ID。
ES（ElasticSearch）的安装（依赖）
weixin_45980070的博客
09-08 2659
》》》因为内部的分词器是没有中文的所有要自己加一个 在GitHub找一个ik 寻找对应的版本 下载
springboot整合es
蒯厅博客
05-12 773
引入相关依赖 <properties> <java.version>1.8</java.version> <elasticsearch.version>7.6.1</elasticsearch.version> </properties> <dependencies> <!-- 解析网页--> <dependency
springboot整合es-springboot-elasticsearch.zip
11-07
1. **添加依赖**：在SpringBoot项目的pom.xml文件中，引入Elasticsearch的Spring Data Elasticsearch依赖。确保版本与Elasticsearch服务器版本匹配。 ```xml <groupId>org.springframework.boot <artifactId>...
ElasticSearch学习笔记六：Springboot整合
仔哥学编程
11-26 1352
在前一篇文章中，我们学习了ES中的一部分的搜索功能，作为一名Java工程师，更多时候我们是用代码去操作ES，同时对于Java而言时下最流行的就是Springboot了，所以这里我们将ES和Springboot整合将上一篇文章中的所有DSL操作，使用Java代码来操作一遍从而加深记忆。
SpringBoot整合Elasticsearch并实现CRUD操作
08-27
首先，我们需要在Spring Boot项目中添加Elasticsearch依赖项。在build.gradle文件中添加以下依赖项： ```groovy compile "org.elasticsearch.client:transport:5.5.2" compile "org.elasticsearch:elasticsearch:...
springboot整合ES
努力加餐饭的博客
05-10 1046
然后输入刚修改的密码，添加证书又报错，然后继续百度，有博主说输入如下地址，再输入刚才修改的密码，就成了，迷迷糊糊，神神奇奇，可可爱爱。然后双击证书进行安装，但是在安装的时候，提示输入密码，很多人都跟我一样一脸懵吧，这个密码是毛线啊，于是继续百度。然后又整活了了，继续百度，是说第一步中我设置了false,再重新修改为true，然后再试一下。但是既然 127.0.0.1:9200能打开，就不要动了，不然冻坏了。第一次启动es的时候，会自动生成一个证书，在下面这个位置。百度到的解决办法就是修改配置文件中的。
SpringBoot整合es
qq_38273070的博客
11-21 2657
springboot整合es
Springboot整合ES
善良小茅????
10-30 2174
Springboot整合ES
SpringBoot整合ES
ITBOY_ITBOX博客
10-10 2万+
NoSQL解决方案已经讲完了两种技术的整合了，Redis可以使用内存加载数据并实现数据快速访问，MongoDB可以在内存中存储类似对象的数据并实现数据的快速访问，在企业级开发中对于速度的追求是永无止境的。下面的内容也是一款NoSQL解决方案，只不过他的作用不是为了直接加速数据的读写，而是加速数据的查询的，叫做ES技术。ES（Elasticsearch）是一个分布式全文搜索引擎，重点是全文搜索。那什么是全文搜索呢？
springboot 整合ES
weixin_43828846的博客
03-28 8998
pringboot整个es有四种方法，分别是TransportClient、RestClient、SpringData-Es、Elasticsearch-SQL。 官方推荐的是RestClient 1 引入依赖 创建SpringBoot工程，引入依赖，在spring-boot-dependencies中所依赖的ES版本位可能不一致，要改掉 <!-- 将依赖版本号改成对应版本 7.4.2 --> <properties> <java.version>1.8</
Springboot整合es
程序员一博
07-17 2556
Springboot整合ES
【springboot整合ES】springboot整合ES
qq_60969145的博客
11-10 3773
在Springboot整合ES提供了启动依赖jar。该jar包封了一个类: RestHighLevelClient该类可以对象ES中各个接口进行相应的操作。
springboot整合elasticsearch high
08-22
在整合 Spring Boot 与 Elasticsearch High Level Client 的过程中，需要完成客户端的配置、工具类的封装以及基本的 CRUD 操作实现。以下是一个完整的示例，涵盖配置、初始化和通用操作封装。 ### 配置依赖 首先，在 `pom.xml` 中引入 High Level Client 和 Spring Boot 相关的依赖： ```xml <dependencies> <!-- Spring Boot Starter Data Elasticsearch --> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId> </dependency> <!-- Elasticsearch High Level REST Client --> <dependency> <groupId>org.elasticsearch.client</groupId> <artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId> <version>7.17.0</version> <!-- 根据实际ES版本调整 --> </dependency> <!-- 其他必要依赖 --> <dependency> <groupId>org.elasticsearch</groupId> <artifactId>elasticsearch</artifactId> <version>7.17.0</version> </dependency> </dependencies> ``` ### 配置类初始化客户端 创建一个配置类用于初始化 `RestHighLevelClient`： ```java import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient; import org.elasticsearch.client.RestClient; import org.elasticsearch.client.RestClientBuilder; import org.springframework.context.annotation.Bean; import org.springframework.context.annotation.Configuration; @Configuration public class ElasticsearchConfig { @Bean public RestHighLevelClient restHighLevelClient() { RestClientBuilder builder = RestClient.builder( new HttpHost("localhost", 9200, "http")); return new RestHighLevelClient(builder); } } ``` ### 封装工具类实现通用操作 以下是一个简单的工具类，封装了索引存在检查、文档添加、文档查询等操作： ```java import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders; import org.elasticsearch.index.query.BoolQueryBuilder; 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.search.SearchRequest; import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse; import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient; import org.elasticsearch.common.xcontent.XContentType; import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilder; import org.elasticsearch.search.builder.SearchBuilder; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.stereotype.Component; import java.io.IOException; @Component public class ElasticsearchUtils { private final RestHighLevelClient client; @Autowired public ElasticsearchUtils(RestHighLevelClient client) { this.client = client; } public boolean indexExists(String indexName) throws IOException { GetRequest request = new GetRequest(indexName, "_search"); return client.exists(request, RequestOptions.DEFAULT); } public IndexResponse addDocument(String index, String id, String json) throws IOException { IndexRequest request = new IndexRequest(index) .id(id) .source(json, XContentType.JSON); return client.index(request, RequestOptions.DEFAULT); } public GetResponse getDocument(String index, String id) throws IOException { GetRequest request = new GetRequest(index, id); return client.get(request, RequestOptions.DEFAULT); } public SearchResponse search(String index, QueryBuilder query) throws IOException { SearchRequest searchRequest = new SearchRequest(index); searchRequest.source().query(query); return client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT); } } ``` ### 示例：使用工具类进行查询 ```java import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.stereotype.Service; import java.io.IOException; @Service public class ElasticsearchService { private final ElasticsearchUtils elasticsearchUtils; @Autowired public ElasticsearchService(ElasticsearchUtils elasticsearchUtils) { this.elasticsearchUtils = elasticsearchUtils; } public void performSearch() throws IOException { QueryBuilder matchAllQuery = QueryBuilders.matchAllQuery(); try { SearchResponse response = elasticsearchUtils.search("your_index_name", matchAllQuery); // 处理响应 } catch (IOException e) { // 异常处理 } } } ``` 通过上述配置和封装，可以快速在 Spring Boot 项目中集成 Elasticsearch High Level Client，并实现索引管理、文档操作和复杂查询功能。该方案适用于需要直接操作 Elasticsearch 原生 API 的场景，尤其是在遗留项目中继续使用 High Level Client 的情况下。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

WalkerShen

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值