es之java插入优化（批量插入）

当我们需要对大量数据进行插入操作时，使用批量插入可以有效提高插入效率。在使用Java操作ES进行批量插入时，我们可以采用以下优化措施：

1. 使用Bulk API进行批量插入：ES提供了Bulk API，可以在一次请求中插入多个文档，从而减少网络开销和ES集群的负载。我们可以使用Java的RestHighLevelClient来发送Bulk请求。

2. 调整Bulk API的参数：在Bulk API中，我们可以通过控制批量操作的文档数量和线程数量来优化插入性能。通常来说，增加线程数量和减少文档数量可以提高插入速度，但同时也会增加系统资源的消耗。我们需要根据实际情况进行调整。

3. 使用线程池：在进行批量插入时，我们可以使用线程池来管理线程，从而避免频繁地创建和销毁线程。这可以减少系统资源的消耗，提高插入效率。

4. 优化文档的格式：在进行批量插入时，我们可以优化文档的格式，从而减小文档的大小。例如，可以使用压缩算法对文档进行压缩，或者使用序列化算法将文档转换为二进制格式。

综上所述，通过合理地使用ES的Bulk API、调整参数、使用线程池和优化文档格式等措施，可以有效提高Java操作ES的批量插入效率。

相关问题

es之java插入优化（批量插入 代码

以下是使用Java的RestHighLevelClient进行ES批量插入的示例代码，其中包括了上述提到的优化措施：

public class ESInsertDemo {
    private static final String INDEX_NAME = "test_index";
    private static final String TYPE_NAME = "test_type";
    private static final int BULK_SIZE = 1000;
    private static final int THREAD_POOL_SIZE = 10;
    private static final int MAX_RETRY_TIMES = 3;

    private RestHighLevelClient client;

    public ESInsertDemo() {
        // 初始化ES客户端
        RestClient restClient = RestClient.builder(
                new HttpHost("localhost", 9200, "http")).build();
        client = new RestHighLevelClient(restClient);
    }

    public void insertBulk(List<Map<String, Object>> documents) {
        BulkProcessor.Listener listener = new BulkProcessor.Listener() {
            @Override
            public void beforeBulk(long executionId, BulkRequest request) {
                // 批量插入前操作
            }

            @Override
            public void afterBulk(long executionId, BulkRequest request, BulkResponse response) {
                // 批量插入后操作
            }

            @Override
            public void afterBulk(long executionId, BulkRequest request, Throwable failure) {
                // 批量插入失败操作
            }
        };

        BulkProcessor bulkProcessor = BulkProcessor.builder(
                (request, bulkListener) -> client.bulkAsync(request, RequestOptions.DEFAULT, bulkListener),
                listener)
                .setBulkActions(BULK_SIZE)
                .setConcurrentRequests(THREAD_POOL_SIZE)
                .setBackoffPolicy(BackoffPolicy.exponentialBackoff(TimeValue.timeValueMillis(100), MAX_RETRY_TIMES))
                .build();

        for (Map<String, Object> document : documents) {
            IndexRequest indexRequest = new IndexRequest(INDEX_NAME, TYPE_NAME)
                    .source(document);
            bulkProcessor.add(indexRequest);
        }

        try {
            bulkProcessor.awaitClose(10, TimeUnit.MINUTES);
        } catch (InterruptedException e) {
            // 异常处理
        }
    }

    public void close() throws IOException {
        client.close();
    }
}

在上述代码中，我们使用了BulkProcessor来进行批量插入，同时设置了批量操作的文档数量、线程数量和重试次数等参数。在添加文档时，我们使用IndexRequest构建文档，并通过bulkProcessor.add()方法添加到批量请求中。

在实际使用中，我们可以将待插入文档分批加载进内存，然后调用insertBulk()方法进行批量插入。

Elasticsearch 6.5.4 Java Api批量插入

在 Elasticsearch 6.5.4 中，可以使用 Java API 批量插入数据。下面是一个示例代码：

import org.elasticsearch.action.bulk.BulkRequest;
import org.elasticsearch.action.bulk.BulkResponse;
import org.elasticsearch.action.index.IndexRequest;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.elasticsearch.common.xcontent.XContentType;
import org.elasticsearch.index.IndexNotFoundException;
import org.elasticsearch.rest.RestStatus;

import java.io.IOException;
import java.util.List;

public class ElasticsearchBulkInsert {

    private static final String INDEX_NAME = "my_index";
    private static final String TYPE_NAME = "_doc";

    public static void bulkInsert(RestHighLevelClient client, List<String> documents) throws IOException {
        BulkRequest bulkRequest = new BulkRequest();

        for (String document : documents) {
            IndexRequest indexRequest = new IndexRequest(INDEX_NAME, TYPE_NAME);
            indexRequest.source(document, XContentType.JSON);
            bulkRequest.add(indexRequest);
        }

        try {
            BulkResponse bulkResponse = client.bulk(bulkRequest, RequestOptions.DEFAULT);

            if (bulkResponse.hasFailures()) {
                // 处理错误
                for (BulkItemResponse bulkItemResponse : bulkResponse) {
                    if (bulkItemResponse.isFailed()) {
                        BulkItemResponse.Failure failure = bulkItemResponse.getFailure();
                        String id = bulkItemResponse.getId();
                        String message = failure.getMessage();
                        RestStatus status = failure.getStatus();
                        // 处理错误
                    }
                }
            }
        } catch (IndexNotFoundException e) {
            // 处理索引不存在异常
        }
    }
}

在上面的代码中，我们首先创建了一个 `BulkRequest` 对象，然后循环要插入的文档，将每个文档构造成一个 `IndexRequest` 对象，并调用 `bulkRequest.add()` 方法将其添加到 `BulkRequest` 中。最后，调用 `client.bulk()` 方法执行批量插入操作。

要注意的是，如果批量插入过程中出现错误，可以通过检查 `BulkResponse` 对象中的 `hasFailures()` 方法来判断是否存在错误。如果存在错误，可以通过遍历 `BulkItemResponse` 对象来处理每个文档的错误信息。如果在批量插入时发现索引不存在，可以捕获 `IndexNotFoundException` 异常并进行处理。