Elasticsearch分页解决方案

一、命令的方式做分页

1、常见的分页方式：from+size

elasticsearch默认采用的分页方式是from+size的形式，但是在深度分页的情况下，这种使用方式的效率是非常低的，比如from=5000,size=10，es需要在各个分片上匹配排序并得到5000*10条有效数据，然后在结果集中取最后10条数据返回。除了会遇到效率上的问题，还有一个无法解决的问题是es目前支持最大的skip值是max_result_window默认为10000，也就是说当from+size > max_result_window时，es将返回错误。

解决方案：

        问题描述：比如当客户线上的es数据出现问题，当分页到几百页的时候，es无法返回数据，此时为了恢复正常使用，我们可以采用紧急规避的方式，就是将max_result_window的值调至50000。

curl -XPUT "127.0.0.1:9200/custm/_settings" -d 
'{ 
    "index" : { 
        "max_result_window" : 50000 
    }
}'

对于上面这种解决方案只是暂时解决问题，当es的使用越来越多时，数据量越来越大，深度分页的场景越来越复杂时，可以使用另一种分页方式scroll。

2、scroll方式

为了满足深度分页的场景，es提供了scroll的方式进行分页读取。原理上是对某次查询生成一个游标scroll_id，后续的查询只需要根据这个游标去取数据，知道结果集中返回的hits字段为空，就表示遍历结束。Scroll的作用不是用于实时查询数据，因为它会对es做多次请求，不肯能做到实时查询。它的主要作用是用来查询大量数据或全部数据。

使用scroll，每次只能获取一页的内容，然后会返回一个scroll_id。根据返回的这个scroll_id可以不断地获取下一页的内容，所以scroll并不适用于有跳页的情景

使用curl进行深度分页读取过程如下：

1、 先获取第一个scroll_id，url参数包括/index/type和scroll，scroll字段指定了scroll_id的有效生存时间，过期后会被es自动清理。

[root@master ~]# curl -H "Content-Type: application/json" -XGET '192.168.200.100:9200/chuyun/_search?pretty&scroll=2m' -d'
{"query":{"match_all":{}}, "sort": ["_doc"]}'

2、在遍历时候，拿到上一次遍历中的_scroll_id，然后带scroll参数，重复上一次的遍历步骤，直到返回的数据为空，表示遍历完成。
每次都要传参数scroll，刷新搜索结果的缓存时间，另外不需要指定index和type（不要把缓存的时时间设置太长，占用内存）后续查询：

curl -H "Content-Type: application/json" -XGET '192.168.200.100:9200/_search/scroll?pretty'  -d'
{
    "scroll" : "2m", 
    "scroll_id" : "DnF1ZXJ5VGhlbkZldGNoBQAAAAAAAABWFm43cDd3eERJVHNHMHJzSlNkajdPUHcAAAAAAAAAVxZuN3A3d3hESVRzRzByc0pTZGo3T1B3AAAAAAAAAFsWazlvUFptQnNTdXlmNmZRTl80cVdCdwAAAAAAAABVFm43cDd3eERJVHNHMHJzSlNkajdPUHcAAAAAAAAAWhZrOW9QWm1Cc1N1eWY2ZlFOXzRxV0J3" 
}'

3、scroll的删除

删除所有scroll_id

curl -XDELETE 192.168.200.100:9200/_search/scroll/_all

指定scroll_id删除:

curl -XDELETE 192.168.200.100:9200/_search/scroll -d 
'{"scroll_id" : ["cXVlcnlBbmRGZXRjaDsxOzg3OTA4NDpTQzRmWWkwQ1Q1bUlwMjc0WmdIX2ZnOzA7"]}'

3、 search_after 的方式

使用search_after必须要设置from=0。

这里我使用_id作为唯一值排序。

我们在返回的最后一条数据里拿到sort属性的值传入到search_after。

数据：

 

scroll的方式，官方不建议用于实时的请求（一般用于数据导出），因为每一个scroll_id不仅会占用大量的资源，而且会生成历史快照，对于数据的变更不会反映到快照上。而search_after分页的方式是根据上一页的最后一条数据来确定下一页的位置，同时再分页请求的过程中，如果有索引数据的增删改查，这些变更也会实时的反映到游标上。但是需要注意，因为每一页的数据依赖于上一页的最后一条数据，所以没法跳页请求。

为了找到每一页最后一条数据，每个文档那个必须有一个全局唯一值，官方推荐使用_uuid作为全局唯一值，当然在业务上的id也可以。

例如：在下面实例中我先根据id做倒序排列：

curl -H "Content-Type: application/json" -XGET '192.168.200.100:9200/chuyun/_search?pretty' -d'
{
  "size": 2,
  "from": 0,
  "sort": [
    {
      "_id": {
        "order": "desc"
      }
    }
  ]
}'

结果：

[root@master ~]# curl -H "Content-Type: application/json" -XGET '192.168.200.100:9200/chuyun/_search?pretty' -d'
> {
>   "size": 2,
>   "from": 0,
>   "sort": [
>     {
>       "_id": {
>         "order": "desc"
>       }
>     }
>   ]
> }'
{
  "took" : 7,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 5,
    "successful" : 5,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : 3,
    "max_score" : null,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "chuyun",
        "_type" : "article",
        "_id" : "3",
        "_score" : null,
        "_source" : {
          "id" : 3,
          "title" : "《青玉案·元夕》",
          "content" : "东风夜放花千树，更吹落，星如雨。宝马雕车香满路。凤箫声动，玉壶光转，一夜鱼龙舞。蛾儿雪柳黄金缕，笑语盈盈暗香去。众里寻他千百度，蓦然回首，那人却在，灯火阑珊处。",
          "viewCount" : 786,
          "createTime" : 1557471088252,
          "updateTime" : 1557471088252
        },
        "sort" : [
          "3"
        ]
      },
      {
        "_index" : "chuyun",
        "_type" : "article",
        "_id" : "2",
        "_score" : null,
        "_source" : {
          "id" : 2,
          "title" : "《蝶恋花》",
          "content" : "伫倚危楼风细细，望极春愁，黯黯生天际。草色烟光残照里，无言谁会凭阑意。拟把疏狂图一醉，对酒当歌，强乐还无味。衣带渐宽终不悔，为伊消得人憔悴。",
          "viewCount" : null,
          "createTime" : 1557471087998,
          "updateTime" : 1557471087998
        },
        "sort" : [
          "2"
        ]
      }
    ]
  }
}

使用sort返回的值搜索下一页：

curl -H "Content-Type: application/json" -XGET '192.168.200.100:9200/chuyun/_search?pretty' -d'
{
  "size": 2,
  "from": 0,
  "search_after": [
    2
  ],
  "sort": [
    {
      "_id": {
        "order": "desc"
      }
    }
  ]
}'

结果：

[root@master ~]# curl -H "Content-Type: application/json" -XGET '192.168.200.100:9200/chuyun/_search?pretty' -d'
> {
>   "size": 2,
>   "from": 0,
>   "search_after": [
>     2
>   ],
>   "sort": [
>     {
>       "_id": {
>         "order": "desc"
>       }
>     }
>   ]
> }'
{
  "took" : 12,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 5,
    "successful" : 5,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : 3,
    "max_score" : null,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "chuyun",
        "_type" : "article",
        "_id" : "1",
        "_score" : null,
        "_source" : {
          "id" : 1,
          "title" : "《蝶恋花》",
          "content" : "槛菊愁烟兰泣露，罗幕轻寒，燕子双飞去。明月不谙离恨苦，斜光到晓穿朱户。昨夜西风凋碧树，独上高楼，望尽天涯路。欲寄彩笺兼尺素，山长水阔知何处？",
          "viewCount" : 678,
          "createTime" : 1557471087754,
          "updateTime" : 1557471087754
        },
        "sort" : [
          "1"
        ]
      }
    ]
  }
}

二、java api做elasticsearch分页

按照一般的查询流程，比如我想查找前10条数据：

1、 客户端请求发给某个节点

2、 节点转发给各个分片，查询每个分片上的前10条数据

3、 结果返回给节点，整合数据，提取前10条

4、 返回给请求客户端

然而当我想查询第10条到20条的时候，就需要用到分页查询。

工具类：

**
 * 构建elasticsrarch client
 */
public class LowClientUtil {
    private static TransportClient client;
    public TransportClient CreateClient() throws Exception {
        // 先构建client
        System.out.println("11111111111");
        Settings settings=Settings.builder()
                .put("cluster.name","elasticsearch1")
                .put("client.transport.ignore_cluster_name", true)  //如果集群名不对，也能连接
                .build();
        //创建Client
        TransportClient client = new PreBuiltTransportClient(settings)
                .addTransportAddress(
                        new TransportAddress(
                                InetAddress.getByName(
                                        "192.168.200.100"),
                                9300));
        return client;
    }
}

准备数据：

/**
 * 准备数据
 * @throws Exception
 */
public static void createDocument100() throws Exception {
    for (int i = 1; i <= 100; i++) {
        try {
            HashMap<String, Object> map = new HashMap<>();
            map.put("title", "第" + i + "本书");
            map.put("author", "作者" + i);
            map.put("id", i);
            map.put("message", i + "是英国物理学家斯蒂芬·霍金创作的科学著作，首次出版于1988年。全书");
            IndexResponse response = client.prepareIndex("blog2", "article")
                    .setSource(map)
                    .get();
            // 索引名称
            String _index = response.getIndex();
            // 类型
            String _type = response.getType();
            // 文档ID
            String _id = response.getId();
            // 版本
            long _version = response.getVersion();
            // 返回的操作状态
            RestStatus status = response.status();
            System.out.println("索引名称:" + _index +
                   " " + "类型 :" + _type + " 文档ID：" + _id +
                   " 版本 ：" + _version + " 返回的操作状态：" + status );
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

浅分页：from_size

原理：就比如查询前20条数据，然后截断前10条，只返回10-20条。

/**
 * from-size
 searchRequestBuilder 的 setFrom【从0开始】 和 setSize【查询多少条记录】方法实现
 * */
public static void sortPages(){
    // 搜索数据
    SearchRequestBuilder searchRequestBuilder = client.prepareSearch("blog2").setTypes("article")
            .setQuery(QueryBuilders.matchAllQuery());//默认每页10条记录
    final long totalHits = searchRequestBuilder.get().getHits().getTotalHits();//总条数
    final int pageDocument = 10 ;//每页显示多少条
    final long totalPage = totalHits / pageDocument;//总共分多少页
    for(int i=1;i<=totalPage;i++){
        System.out.println("=====================当前打印的是第 ："+i+" 页==============");
        //setFrom()：从第几条开始检索，默认是0。
        //setSize():查询多少条文档。
        searchRequestBuilder.setFrom(i*pageDocument).setSize(pageDocument);
        SearchResponse searchResponse = searchRequestBuilder.get();
        SearchHits hits = searchResponse.getHits();
        Iterator<SearchHit> iterator = hits.iterator();
        while (iterator.hasNext()) {
            SearchHit searchHit = iterator.next(); // 每个查询对象
            System.out.println(searchHit.getSourceAsString()); // 获取字符串格式打印
        }
    }
}

使用scroll深分页：

对于上面介绍的浅分页（from-size），当Elasticsearch响应请求时，它必须确定docs的顺序，排列响应结果。

如果请求的页数较少（假设每页20个docs）, Elasticsearch不会有什么问题，但是如果页数较大时，比如请求第20页，Elasticsearch不得不取出第1页到第20页的所有docs，再去除第1页到第19页的docs，得到第20页的docs。

解决的方式就是使用scroll，scroll就是维护了当前索引段的一份快照信息--缓存（这个快照信息是你执行这个scroll查询时的快照）在这个查询后的任何新索引进来的数据，都不会在这个快照中查询到。但是它相对于from和size，不是查询所有数据然后剔除不要的部分，而是记录一个读取的位置，保证下一次快速继续读取。

可以把 scroll 分为初始化和遍历两步： 

1、初始化时将所有符合搜索条件的搜索结果缓存起来，可以想象成快照；

 2、遍历时，从这个快照里取数据，也就是说，在初始化后对索引插入、删除、更新数据都不会影响遍历结果

public static void scrollPages(){
    //获取Client对象,设置索引名称,搜索类型(SearchType.SCAN)[5.4移除，对于java代码，直接返回index顺序，不对结果排序],搜索数量,发送请求
    SearchResponse searchResponse = client
            .prepareSearch("blog2")
            .setSearchType(SearchType.DEFAULT)//执行检索的类别
            .setSize(10).setScroll(new TimeValue(1000)).execute()
            .actionGet();//注意:首次搜索并不包含数据
    //获取总数量
    long totalCount=searchResponse.getHits().getTotalHits();
    int page=(int)totalCount/(10);//计算总页数
    System.out.println("总页数： ================="+page+"=============");
    for (int i = 1; i <= page; i++) {
        System.out.println("=========================页数："+i+"==================");
        searchResponse = client
                .prepareSearchScroll(searchResponse.getScrollId())//再次发送请求,并使用上次搜索结果的ScrollId
                .setScroll(new TimeValue(1000)).execute()
                .actionGet();
        SearchHits hits = searchResponse.getHits();
        for(SearchHit searchHit : hits){
            System.out.println(searchHit.getSourceAsString());// 获取字符串格式打印
        }
    }
}