微服务day07

未命名冀2024-11-14 13:09

Elasticsearch

需要安装elasticsearch和Kibana，应为Kibana中有一套控制台可以方便的进行操作。

安装elasticsearch

使用docker命令安装：

docker run -d \ 
  --name es \
  -e "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m" \  //设置他的运行内存空间，不要低于512否则出问题
  -e "discovery.type=single-node" \ //设置安装模式，当前为单点模式，而非集群模式。
  -v es-data:/usr/share/elasticsearch/data \
  -v es-plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins \
  --privileged \
  --network hm-net \
  -p 9200:9200 \
  -p 9300:9300 \  //集群通信的端口。
  elasticsearch:7.12.1

安装Kibana

docker run -d \
--name kibana \
-e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://es:9200 \
--network=hm-net \
-p 5601:5601  \
kibana:7.12.1

通过kibana向es发送Http请求。

倒排索引

小结：

IK分词器

安装

在线安装：

docker exec -it es ./bin/elasticsearch-plugin  install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.12.1/elasticsearch-analysis-ik-7.12.1.zip

重启：

docker restart es

线下安装：

首先，查看之前安装的Elasticsearch容器的plugins数据卷目录：

docker volume inspect es-plugins

结果如下：

[
    {
        "CreatedAt": "2024-11-06T10:06:34+08:00",
        "Driver": "local",
        "Labels": null,
        "Mountpoint": "/var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data",
        "Name": "es-plugins",
        "Options": null,
        "Scope": "local"
    }
]

可以看到elasticsearch的插件挂载到了/var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data这个目录。我们需要把IK分词器上传至这个目录。

找到课前资料提供的ik分词器插件，课前资料提供了7.12.1版本的ik分词器压缩文件，你需要对其解压：

然后上传至虚拟机的/var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data这个目录

重启es容器：

docker restart es

IK分词器包含两种模式：

  • ik_smart：智能语义切分

  • ik_max_word：最细粒度切分

    POST /_analyze
    {
    "analyzer": "ik_smart",
    "text": "黑马程序员学习java太棒了"
    }

结果：

{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "黑马",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 2,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "程序员",
      "start_offset" : 2,
      "end_offset" : 5,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 1
    },
    {
      "token" : "学习",
      "start_offset" : 5,
      "end_offset" : 7,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 2
    },
    {
      "token" : "java",
      "start_offset" : 7,
      "end_offset" : 11,
      "type" : "ENGLISH",
      "position" : 3
    },
    {
      "token" : "太棒了",
      "start_offset" : 11,
      "end_offset" : 14,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 4
    }
  ]
}

由于互联网词汇不断增多，需要拓展词汇库。

所以要想正确分词，IK分词器的词库也需要不断的更新，IK分词器提供了扩展词汇的功能。

1）打开IK分词器config目录：

注意，如果采用在线安装的通过，默认是没有config目录的，需要把课前资料提供的ik下的config上传至对应目录。

在IKAnalyzer.cfg.xml配置文件内容添加：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE properties SYSTEM "http://java.sun.com/dtd/properties.dtd">
<properties>
        <comment>IK Analyzer 扩展配置</comment>
        <!--用户可以在这里配置自己的扩展字典 *** 添加扩展词典-->
        <entry key="ext_dict">ext.dic</entry>
</properties>

在IK分词器的config目录新建一个 ext.dic，可以参考config目录下复制一个配置文件进行修改：

传智播客
泰裤辣

重启elasticsearch

docker restart es

再次测试，可以发现传智播客和泰裤辣都正确分词了：

{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "传智播客",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 4,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "开设",
      "start_offset" : 4,
      "end_offset" : 6,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 1
    },
    {
      "token" : "大学",
      "start_offset" : 6,
      "end_offset" : 8,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 2
    },
    {
      "token" : "真的",
      "start_offset" : 9,
      "end_offset" : 11,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 3
    },
    {
      "token" : "泰裤辣",
      "start_offset" : 11,
      "end_offset" : 14,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 4
    }
  ]
}

总结

分词器的作用是什么？

  • 创建倒排索引时，对文档分词

  • 用户搜索时，对输入的内容分词

IK分词器有几种模式？

  • ik_smart：智能切分，粗粒度

  • ik_max_word：最细切分，细粒度

IK分词器如何拓展词条？如何停用词条？

  • 利用config目录的IkAnalyzer.cfg.xml文件添加拓展词典和停用词典

  • 在词典中添加拓展词条或者停用词条

基础概念

索引库操作

Mapping映射属性

索引库操作

Restful规范

索引库操作

创建索引库：

基本语法：

  • 请求方式：PUT

  • 请求路径：/索引库名，可以自定义

  • 请求参数：mapping映射

格式：

PUT /索引库名称
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "字段名":{
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_smart"
      },
      "字段名2":{
        "type": "keyword",
        "index": "false"
      },
      "字段名3":{
        "properties": {
          "子字段": {
            "type": "keyword"
          }
        }
      },
      // ...略
    }
  }
}

实例代码

PUT /hmall
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "info":{
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_smart"
      },
      "email":{
        "type": "keyword",
        "index": false
      },
      "name":{
        "properties": {
          "firstName":{
            "type":"keyword"
          },
          "lastName":{
            "type":"keyword"
          }
        }
      }
    }
  }
}

返回结果：

{
  "acknowledged" : true,
  "shards_acknowledged" : true,
  "index" : "hmall"
}
查询索引库

基本语法：

  • 请求方式：GET

  • 请求路径：/索引库名

  • 请求参数：无

格式

GET /索引库名

实例代码

GET /hmall

查询结果：

{
  "hmall" : {
    "aliases" : { },
    "mappings" : {
      "properties" : {
        "email" : {
          "type" : "keyword",
          "index" : false
        },
        "info" : {
          "type" : "text",
          "analyzer" : "ik_smart"
        },
        "name" : {
          "properties" : {
            "firstName" : {
              "type" : "keyword"
            },
            "lastName" : {
              "type" : "keyword"
            }
          }
        }
      }
    },
    "settings" : {
      "index" : {
        "routing" : {
          "allocation" : {
            "include" : {
              "_tier_preference" : "data_content"
            }
          }
        },
        "number_of_shards" : "1",
        "provided_name" : "hmall",
        "creation_date" : "1731489076840",
        "number_of_replicas" : "1",
        "uuid" : "KJqNTGY9RhiqFHkliRdGcw",
        "version" : {
          "created" : "7120199"
        }
      }
    }
  }
}
修改索引库

倒排索引结构虽然不复杂，但是一旦数据结构改变（比如改变了分词器），就需要重新创建倒排索引，这简直是灾难。因此索引库一旦创建，无法修改mapping。

虽然无法修改mapping中已有的字段，但是却允许添加新的字段到mapping中，因为不会对倒排索引产生影响。因此修改索引库能做的就是向索引库中添加新字段，或者更新索引库的基础属性。

语法说明：

PUT /索引库名/_mapping
{
  "properties": {
    "新字段名":{
      "type": "integer"
    }
  }
}

添加字段：

PUT /hmall/_mapping
{
  "properties": {
    "age":{
      "type": "integer"
    }
  }
}

返回结果：

{
  "acknowledged" : true
}
删除索引库

语法：

  • 请求方式：DELETE

  • 请求路径：/索引库名

  • 请求参数：无

语法格式

DELETE /索引库名

删除库

DELETE /hmall

执行结果

{
  "acknowledged" : true
}
索引库操作总结：

索引库操作有哪些？

  • 创建索引库：PUT /索引库名

  • 查询索引库：GET /索引库名

  • 删除索引库：DELETE /索引库名

  • 修改索引库，添加字段：PUT /索引库名/_mapping

可以看到，对索引库的操作基本遵循的Restful的风格，因此API接口非常统一，方便记忆。

文档操作

新增文档

语法规范

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"
    },
}

实例代码

POST /hmall/_doc/1
{
    "info": "黑马程序员Java讲师",
    "email": "zy@itcast.cn",
    "name": {
        "firstName": "云",
        "lastName": "赵"
    }
}

运行结果

{
  "_index" : "hmall",
  "_type" : "_doc",
  "_id" : "1",
  "_version" : 8,
  "result" : "updated",
  "_shards" : {
    "total" : 2,
    "successful" : 1,
    "failed" : 0
  },
  "_seq_no" : 8,
  "_primary_term" : 1
}
查询文档

语法规范

GET /{索引库名称}/_doc/{id}

实例代码

GET /hmall/_doc/1

运行结果

{
  "_index" : "hmall",
  "_type" : "_doc",
  "_id" : "1",
  "_version" : 8,
  "_seq_no" : 8,
  "_primary_term" : 1,
  "found" : true,
  "_source" : {
    "info" : "黑马程序员Java讲师",
    "email" : "zy@itcast.cn",
    "name" : {
      "firstName" : "云",
      "lastName" : "赵"
    }
  }
}
删除文档

语法规范

DELETE /{索引库名}/_doc/id值

实例代码

DELETE /hmall/_doc/1

运行结果

{
  "_index" : "hmall",
  "_type" : "_doc",
  "_id" : "1",
  "_version" : 9,
  "result" : "deleted",
  "_shards" : {
    "total" : 2,
    "successful" : 1,
    "failed" : 0
  },
  "_seq_no" : 9,
  "_primary_term" : 1
}
修改文档
全量修改

语法规范

PUT /{索引库名}/_doc/文档id
{
    "字段1": "值1",
    "字段2": "值2",
    // ... 略
}

实例代码

#全量修改
PUT /hmall/_doc/1
{
  "info": "黑马程序员Python讲师",
    "email": "ls@itcast.cn",
    "name": {
        "firstName": "四",
        "lastName": "李"
    }
}

运行结果

第一次运行，由于前面已经删除了该文档所以 执行类型为 created.

{
  "_index" : "hmall",
  "_type" : "_doc",
  "_id" : "1",
  "_version" : 10,
  "result" : "created",
  "_shards" : {
    "total" : 2,
    "successful" : 1,
    "failed" : 0
  },
  "_seq_no" : 10,
  "_primary_term" : 1
}

第二次运行，为修改返回的类型为 updated。

{
  "_index" : "hmall",
  "_type" : "_doc",
  "_id" : "1",
  "_version" : 11,
  "result" : "updated",
  "_shards" : {
    "total" : 2,
    "successful" : 1,
    "failed" : 0
  },
  "_seq_no" : 11,
  "_primary_term" : 1
}
部分修改

语法规范

POST /{索引库名}/_update/文档id
{
    "doc": {
         "字段名": "新的值",
    }
}

实例代码

#局部修改
POST /hmall/_update/1
{
  "doc": {
    "email":"ZhaoYuen@itcast.com"
  }
}

运行结果

{
  "_index" : "hmall",
  "_type" : "_doc",
  "_id" : "1",
  "_version" : 12,
  "result" : "updated",
  "_shards" : {
    "total" : 2,
    "successful" : 1,
    "failed" : 0
  },
  "_seq_no" : 12,
  "_primary_term" : 1
}

当前文档的数据：

{
  "_index" : "hmall",
  "_type" : "_doc",
  "_id" : "1",
  "_version" : 12,
  "_seq_no" : 12,
  "_primary_term" : 1,
  "found" : true,
  "_source" : {
    "info" : "黑马程序员Python讲师",
    "email" : "ZhaoYuen@itcast.com",
    "name" : {
      "firstName" : "四",
      "lastName" : "李"
    }
  }
}
文档基础操作小结

文档批量处理

  • index代表新增操作

    • _index：指定索引库名

    • _id指定要操作的文档id

    • { "field1" : "value1" }：则是要新增的文档内容

  • delete代表删除操作

    • _index：指定索引库名

    • _id指定要操作的文档id

  • update代表更新操作

    • _index：指定索引库名

    • _id指定要操作的文档id

    • { "doc" : {"field2" : "value2"} }：要更新的文档字段

      #批量新增
      POST /_bulk
      {"index": {"_index":"hmall", "_id": "3"}}
      {"info": "黑马程序员C++讲师", "email": "ww@itcast.cn", "name":{"firstName": "五", "lastName":"王"}}
      {"index": {"_index":"hmall", "_id": "4"}}
      {"info": "黑马程序员前端讲师", "email": "zhangsan@itcast.cn", "name":{"firstName": "三", "lastName":"张"}}

      POST /_bulk
      {"delete":{"_index":"hmall", "_id": "3"}}
      {"delete":{"_index":"hmall", "_id": "4"}}

JavaRestClient

作用：向restful接口发送请求。

客户端初始化

1）在item-service模块中引入es的RestHighLevelClient依赖：

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

2）因为SpringBoot默认的ES版本是7.17.10，所以我们需要覆盖默认的ES版本：

  <properties>
      <maven.compiler.source>11</maven.compiler.source>
      <maven.compiler.target>11</maven.compiler.target>
      <elasticsearch.version>7.12.1</elasticsearch.version>
  </properties>

3）初始化RestHighLevelClient：

初始化的代码如下：

RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(
        HttpHost.create("http://192.168.150.101:9200")
));

4)创建一个测试用例来实现

java 复制代码 
package com.hmall.item.es;

import org.apache.http.HttpHost;
import org.elasticsearch.client.RestClient;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.junit.jupiter.api.AfterEach;
import org.junit.jupiter.api.BeforeEach;

import java.io.IOException;

public class Test {
    private RestHighLevelClient client;
    //创建开始初始化函数，对客户端进行初始化

    @BeforeEach
    void setUp() {
        this.client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(HttpHost.create("http://192.168.21.101:9200")));
    }
    //测试代码
    @org.junit.jupiter.api.Test
    public void test(){
        System.out.println(client);
    }
    //测试用例结束后释放资源

    @AfterEach
    void tearDown() throws IOException {
        client.close();
    }
}

商品Mapping映射

分析那些字段需要添加到文档中。

根据分析编写的需求：

java 复制代码 
PUT /hmall
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "id":{
        "type": "keyword"
      },
      "name":{
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_smart"
      },
      "price":{
        "type": "integer"
      },
      "image":{
        "type": "keyword",
        "index": false
      },
      "category":{
        "type": "keyword"
      },
      "brand":{
        "type": "keyword"
      },
      "sold":{
        "type": "integer"
      },
      "commentCount":{
        "type": "integer",
        "index": false
      },
      "isAD":{
        "type": "boolean"
      },
      "updateTime":{
        "type": "date"
      }
    }
  }
}

索引库操作

创建索引库：

java 复制代码 
    //创建索引库
    @org.junit.jupiter.api.Test
    public void testCreateIndex() throws IOException {
        //创建Requst对象
        CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest("items");
        //准备参数 ,将编写的JSON字符串赋值给MAPPINF_JSON，XContentType.JSON用于指定是JSON格式
        request.source(MAPPINF_JSON, XContentType.JSON);
        //发送请求，RequestOptions.DEFAULT为是否有自定义配置，选择默认
        client.indices().create(request, RequestOptions.DEFAULT);
    }


    private final String MAPPINF_JSON = "{\n" +
            "  \"mappings\": {\n" +
            "    \"properties\": {\n" +
            "      \"id\":{\n" +
            "        \"type\": \"keyword\"\n" +
            "      },\n" +
            "      \"name\":{\n" +
            "        \"type\": \"text\",\n" +
            "        \"analyzer\": \"ik_smart\"\n" +
            "      },\n" +
            "      \"price\":{\n" +
            "        \"type\": \"integer\"\n" +
            "      },\n" +
            "      \"image\":{\n" +
            "        \"type\": \"keyword\",\n" +
            "        \"index\": false\n" +
            "      },\n" +
            "      \"category\":{\n" +
            "        \"type\": \"keyword\"\n" +
            "      },\n" +
            "      \"brand\":{\n" +
            "        \"type\": \"keyword\"\n" +
            "      },\n" +
            "      \"sold\":{\n" +
            "        \"type\": \"integer\"\n" +
            "      },\n" +
            "      \"commentCount\":{\n" +
            "        \"type\": \"integer\",\n" +
            "        \"index\": false\n" +
            "      },\n" +
            "      \"isAD\":{\n" +
            "        \"type\": \"boolean\"\n" +
            "      },\n" +
            "      \"updateTime\":{\n" +
            "        \"type\": \"date\"\n" +
            "      }\n" +
            "    }\n" +
            "  }\n" +
            "}";

删除索引库

java 复制代码 
    //删除索引库
    @org.junit.jupiter.api.Test
    public void testDeleteIndex() throws IOException {
        //创建Requst对象
        DeleteIndexRequest request = new DeleteIndexRequest("items");
        //发送请求
        client.indices().delete(request,RequestOptions.DEFAULT);
    }

查看索引库

java 复制代码 
    //查找索引库
    @org.junit.jupiter.api.Test
    public void testGetIndex() throws IOException {
        //创建Requst对象
        GetIndexRequest request = new GetIndexRequest("items");
        //发送2请求
//        client.indices().get(request, RequestOptions.DEFAULT);
        //由于GEt请求返回的数据较多，如果只需要判断是否存在，则使用exists方法
        boolean exists = client.indices().exists(request, RequestOptions.DEFAULT);
        System.out.println("exists = " + exists);
    }

文档操作

新增文档

由于索引库结构与数据库结构还存在一些差异，因此我们要定义一个索引库结构对应的实体。

java 复制代码 
package com.hmall.item.domain.po;

import io.swagger.annotations.ApiModel;
import io.swagger.annotations.ApiModelProperty;
import lombok.Data;

import java.time.LocalDateTime;

@Data
@ApiModel(description = "索引库实体")
public class ItemDoc{

    @ApiModelProperty("商品id")
    private String id;

    @ApiModelProperty("商品名称")
    private String name;

    @ApiModelProperty("价格（分）")
    private Integer price;

    @ApiModelProperty("商品图片")
    private String image;

    @ApiModelProperty("类目名称")
    private String category;

    @ApiModelProperty("品牌名称")
    private String brand;

    @ApiModelProperty("销量")
    private Integer sold;

    @ApiModelProperty("评论数")
    private Integer commentCount;

    @ApiModelProperty("是否是推广广告，true/false")
    private Boolean isAD;

    @ApiModelProperty("更新时间")
    private LocalDateTime updateTime;
}

API语法

java 复制代码 
POST /{索引库名}/_doc/1
{
    "name": "Jack",
    "age": 21
}

可以看到与索引库操作的API非常类似，同样是三步走：

  • 1）创建Request对象，这里是IndexRequest，因为添加文档就是创建倒排索引的过程

  • 2）准备请求参数，本例中就是Json文档

  • 3）发送请求

变化的地方在于，这里直接使用client.xxx()的API，不再需要client.indices()了。

java 复制代码 
    //新增文档
    @org.junit.jupiter.api.Test
    public void test() throws IOException {
        //读取数据库获取商品信息
        Item item = service.getById(317578);
        //将商品信息对象转换为Dto
        ItemDoc itemDoc = BeanUtil.copyProperties(item, ItemDoc.class);
        //将对象转换为JSON
        String jsonStr = JSONUtil.toJsonStr(itemDoc);

        //创建Requst对象
        IndexRequest request = new IndexRequest("items").id(itemDoc.getId());

        request.source(jsonStr, XContentType.JSON);

        //发送信息
        client.index(request, RequestOptions.DEFAULT);

    }
java 复制代码 
package com.hmall.item.es;

import cn.hutool.core.bean.BeanUtil;
import cn.hutool.json.JSONUtil;
import com.hmall.item.domain.dto.ItemDoc;
import com.hmall.item.domain.po.Item;
import com.hmall.item.service.impl.ItemServiceImpl;
import org.apache.http.HttpHost;
import org.elasticsearch.action.admin.indices.delete.DeleteIndexRequest;
import org.elasticsearch.action.delete.DeleteRequest;
import org.elasticsearch.action.get.GetRequest;
import org.elasticsearch.action.get.GetResponse;
import org.elasticsearch.action.index.IndexRequest;
import org.elasticsearch.action.update.UpdateRequest;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.client.RestClient;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.elasticsearch.client.indices.CreateIndexRequest;
import org.elasticsearch.client.indices.GetIndexRequest;
import org.elasticsearch.common.xcontent.XContentType;
import org.junit.jupiter.api.AfterEach;
import org.junit.jupiter.api.BeforeEach;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;

import java.io.IOException;
@SpringBootTest(properties = {"spring.profiles.active=local"})
public class docTest {
    private RestHighLevelClient client;
    @Autowired
    private ItemServiceImpl service;
    //创建开始初始化函数，对客户端进行初始化

    @BeforeEach
    void setUp() {
        this.client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(HttpHost.create("http://192.168.21.101:9200")));
    }
    //新增文档,全局修改文档
    @org.junit.jupiter.api.Test
    public void test() throws IOException {
        //读取数据库获取商品信息
        Item item = service.getById(317578);
        //将商品信息对象转换为Dto
        ItemDoc itemDoc = BeanUtil.copyProperties(item, ItemDoc.class);
        //将对象转换为JSON
        String jsonStr = JSONUtil.toJsonStr(itemDoc);

        //创建Requst对象
        IndexRequest request = new IndexRequest("items").id(itemDoc.getId());

        request.source(jsonStr, XContentType.JSON);

        //发送信息
        client.index(request, RequestOptions.DEFAULT);

    }
    //查看文档
    @org.junit.jupiter.api.Test
    public void testGet() throws IOException {

        //创建Requst对象
        GetRequest request = new GetRequest("items","317578");

        //发送信息
        GetResponse response = client.get(request, RequestOptions.DEFAULT);

        String json = response.getSourceAsString();

        ItemDoc bean = JSONUtil.toBean(json, ItemDoc.class);
        System.out.println("bean = " + bean);

    }
    //删除文档
    @org.junit.jupiter.api.Test
    public void testdelect() throws IOException {

        //创建Requst对象
        DeleteRequest request = new DeleteRequest("items","317578");

        //发送信息
         client.delete(request, RequestOptions.DEFAULT);

    }

    //修改文档
    @org.junit.jupiter.api.Test
    public void testupdata2() throws IOException {

        //创建Requst对象
        UpdateRequest request = new UpdateRequest("items","317578");
        //数据都是独立的不是成对出现的
        request.doc(
                "price", 10000
        );

        //发送信息
        client.update(request, RequestOptions.DEFAULT);

    }


    //测试用例结束后释放资源
    @AfterEach
    void tearDown() throws IOException {
        client.close();
    }

}

批量操作文档

java 复制代码 
    //新增文档,全局修改文档
    @org.junit.jupiter.api.Test
    public void testBulk() throws IOException {
        //设置分页信息
        int size = 1000,pageNo = 1;
        //循环写入数据
        while (true){
            //读取数据库获取商品信息分页查询
            //设置当前查询条件，即状态为起售
            //创建分页对象
            Page<Item> page = service.lambdaQuery().eq(Item::getStatus, 1).page(new Page<Item>(pageNo, size));
            List<Item> records = page.getRecords();
            //判空
            if (records.isEmpty()||records == null){
                return;
            }
            //创建Requst对象
//            BulkRequest request = new BulkRequest();
//            for (Item item : records) {
//                request.add(new IndexRequest("items")
//                        .id(item.getId().toString())
//                        .source(JSONUtil.toJsonStr(BeanUtil.copyProperties(item, ItemDoc.class))),XContentType.JSON
//                );
//            }
            BulkRequest request = new BulkRequest("items");
            for (Item item : records) {
                // 2.1.转换为文档类型ItemDTO
                ItemDoc itemDoc = BeanUtil.copyProperties(item, ItemDoc.class);
                // 2.2.创建新增文档的Request对象
                request.add(new IndexRequest()
                        .id(itemDoc.getId())
                        .source(JSONUtil.toJsonStr(itemDoc), XContentType.JSON));
            }
            //发送信息
            client.bulk(request, RequestOptions.DEFAULT);
            pageNo++;
        }

    }
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