Easysearch 证书：Windows 上创建自签名证书的 7 种方法

liaosy 发表了文章 • 0 个评论 • 3743 次浏览 • 2025-02-09 18:58 • 来自相关话题

## 背景

最近 INFINI Labs 社区有 [Easysearch](/products/easysearch/) 开发者反馈，其开发环境为 Windows 系统，安装部署 Easysearch 时初始化证书遇到麻烦，如果没有证书就无法开启 Easysearch TLS 传输加密来保护数据的网络传输安全。本文将介绍在 Windows 上创建自签名证书的 7 种不同方法。

![](https://infinilabs.cn/img/blog ... bg.png)

## 使用在线工具 certificatetools.com

在允许生成自签名证书的在线服务中，[CertificateTools](https://certificatetools.com/) 是最先进的。只需查看所有可用选项即可：

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就这么简单！

## 使用 Let’s Encrypt

首先，安装 Certbot，这是 [Let’s Encrypt](https://letsencrypt.org/) 官方推荐的工具，用于自动化获取和续期 SSL/TLS 证书。

**1. 安装 Certbot**

- 访问 [Certbot 下载页面](https://certbot.eff.org/instructions)。
- 选择 **Windows** 系统，下载并安装 Certbot。

**2. 获取证书**

- 打开命令提示符或 PowerShell 以管理员身份运行。
- 输入以下命令获取证书（替换 example.com 为你的域名）：

```powershell
certbot certonly --standalone --preferred-challenges http -d example.com
```

- Certbot 会自动通过 HTTP 验证域名并生成证书。证书会存储在：

```powershell
C:\Certbot\live\example.com\
```

里面有以下文件：

- cert.pem：证书。
- privkey.pem：私钥。
- fullchain.pem：完整证书链。

**3. 导入证书**

- 打开 Windows 证书管理器 (mmc)，选择个人文件夹。
- 右键点击个人文件夹，选择导入，导入 cert.pem 和 privkey.pem。

**4. 验证证书**

- 在证书管理器中，确认证书已成功导入并配置。

**5. 续期证书**

- 使用以下命令手动续期证书：

```powershell
certbot renew
```

## 使用 OpenSSL

OpenSSL 是一个跨平台的工具，适用于各种操作系统，包括 Windows。在 Windows 上，你需要首先安装 OpenSSL。

**步骤：**

1. 从 [OpenSSL 官方网站](https://www.openssl.org/) 下载并安装 OpenSSL。
2. 打开命令提示符或 PowerShell，并导航到 OpenSSL 的安装目录。
3. 运行以下命令生成自签名证书：

```powershell
openssl req -new -x509 -keyout mycert.pem -out mycert.pem -days 365
```

> -new：创建一个新的证书请求。
> -x509：生成一个自签名证书。
> -keyout 和 -out：指定证书和私钥文件的保存路径。
> -days 365：证书有效期为 365 天。

4. 系统会提示你输入一些证书的详细信息，如国家、组织名等。

**验证：**

检查生成的 mycert.pem 文件是否存在，并通过命令 openssl x509 -in mycert.pem -text 查看证书的内容。

## 使用 PowerShell

PowerShell 提供了一个简单的命令 New-SelfSignedCertificate 来创建自签名证书。以下是具体的操作步骤：

**步骤：**

1. 按下 Windows + X，选择 Windows PowerShell (管理员)。
2. 在 PowerShell 窗口中输入以下命令：

```powershell
New-SelfSignedCertificate -DnsName "example.com" -CertStoreLocation "cert:\LocalMachine\My"
```

> -DnsName "example.com"：指定证书的 DNS 名称，可以更改为你需要的域名或主机名。
> -CertStoreLocation "cert:\LocalMachine\My"：将证书存储到本地计算机的证书存储区。

3. 执行后，证书将被创建，并存储在 Windows 证书管理器中。

**验证：**

1. 打开运行 (Windows + R)，输入 mmc，点击确定。
2. 在 MMC 中，选择文件 > 添加/删除管理单元，选择证书，然后选择计算机帐户。
3. 查看个人文件夹，你将看到刚才创建的证书。

## 使用 IIS

IIS（Internet Information Services）是一种 Web 服务器软件，可以通过它为你的服务器生成自签名证书。

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**步骤：**

1. 打开 IIS 管理器，选择你的服务器名称。
2. 在主界面中，双击服务器证书选项。
3. 在右侧操作面板中，点击创建自签名证书。
4. 输入证书的名称（如：example.com），然后选择证书的存储位置。
5. 点击确定，证书将被创建并存储在 IIS 中。

**验证：**

在服务器证书部分，你将看到已创建的证书。

## 使用 MMC 管理工具

Windows 提供了 MMC 管理工具，可以通过图形界面创建自签名证书。

**步骤：**

1. 按 Windows + R 打开运行窗口，输入 mmc 并按下回车。
2. 在 MMC 中，选择文件 > 添加/删除管理单元，点击证书并选择计算机帐户。
3. 选择本地计算机 > 确定。
4. 在左侧的证书树中，右键点击个人文件夹，选择所有任务 > 请求新证书。
5. 跟随向导填写证书的详细信息并选择自签名证书选项，完成后证书将被创建。

**验证：**

在 MMC 中查看证书是否已经生成，并且可以在个人文件夹中找到它。

## 使用 XCA 工具

XCA 是一个开源工具，支持生成和管理证书。它为用户提供了一个图形化界面，适合那些不熟悉命令行操作的用户。

![](https://infinilabs.cn/img/blog ... /3.png)

**步骤：**

1. 从 [XCA 官方网站](https://www.hohnstaedt.de/xca/) 下载并安装 XCA。
2. 启动 XCA，点击文件 > 新建数据库来创建一个新的证书数据库。
3. 在证书选项卡中，点击新建证书。
4. 在证书的设置中，选择自签名证书，然后填写证书的详细信息。
5. 点击保存来生成证书。

**验证：**

生成的证书可以在 XCA 的证书列表中查看，并导出为文件或在需要的地方使用。

## 总结

在 Windows 上创建自签名证书对于开发者和管理员来说是一项常见任务。自签名证书通常用于测试环境、开发、或者是没有商业证书的情况下使用。本文所述在 Windows 上创建自签名证书的 7 种方法都有详细步骤和验证方式，希望能给你带来帮助。

---

**参考资料**

1. [7 ways to create self-signed certificates on Windows
](https://passwork.pro/blog/7-wa ... ndows/)

2. [如何使用 XCA 创建证书](https://campus.barracuda.com/p ... h-xca/)

Spring Boot 集成 Easysearch 完整指南

INFINI Labs 小助手发表了文章 • 0 个评论 • 3648 次浏览 • 2025-02-08 12:27 • 来自相关话题

[Easysearch](https://infinilabs.cn/products/easysearch/) 的很多用户都有这样的需要，之前是用的 ES，现在要迁移到 Easysearch，但是业务方使用的是 Spring Boot 集成的客户端，问是否能平滑迁移。

Easysearch 是完全兼容 Spring Boot 的，完全不用修改，本指南将探讨如何将 Spring Boot 和 ES 的 high-level 客户端与 Easysearch 进行集成，涵盖从基础设置到实现 CRUD 操作和测试的所有内容。

服务器设置

首先，需要修改 Easysearch 节点的 easysearch.yml 文件，打开并配置这 2 个配置项：

```yml
elasticsearch.api_compatibility: true

根据客户端版本配置版本号，我这里配置成 7.17.18

elasticsearch.api_compatibility_version: "7.17.18"
```

项目设置

然后，让我们设置 Maven 依赖。以下是 pom.xml 中的基本配置：

```xml

11

4.4.18

7.17.18

org.springframework.boot
spring-boot-starter-web

org.springframework.data
spring-data-elasticsearch
${spring-data-elasticsearch.version}

org.elasticsearch
elasticsearch
${elasticsearch.version}

org.elasticsearch.client
elasticsearch-rest-high-level-client
${elasticsearch.version}

org.projectlombok
lombok
true

```

## 客户端连接配置

完全和连接 Elasticsearch 的方式一样，不用修改：

配置 src/main/resources/application.yml 文件

```yaml
spring:
elasticsearch:
rest:
uris: https://localhost:9202
username: admin
password: xxxxxxxxxxx
ssl:
verification-mode: none
```

连接配置类

```java
@Configuration
public class ElasticsearchConfig extends AbstractElasticsearchConfiguration {
@Value("${spring.elasticsearch.rest.uris}")
private String elasticsearchUrl;

@Value("${spring.elasticsearch.rest.username}")
private String username;

@Value("${spring.elasticsearch.rest.password}")
private String password;

@Override
@Bean
public RestHighLevelClient elasticsearchClient() {
final CredentialsProvider credentialsProvider = new BasicCredentialsProvider();
credentialsProvider.setCredentials(AuthScope.ANY,
new UsernamePasswordCredentials(username, password));

SSLContext sslContext = SSLContexts.custom()
.loadTrustMaterial(null, (x509Certificates, s) -> true)
.build();

RestClientBuilder builder = RestClient.builder(HttpHost.create(elasticsearchUrl))
.setHttpClientConfigCallback(httpClientBuilder -> httpClientBuilder
.setDefaultCredentialsProvider(credentialsProvider)
.setSSLContext(sslContext)
.setSSLHostnameVerifier(NoopHostnameVerifier.INSTANCE));

return new RestHighLevelClient(builder);
}
}
```

## 领域模型

使用 Spring 的 Elasticsearch 注解定义领域模型：

```java
@Data
@Document(indexName = "products")
public class Product {
@Id
private String id;

@Field(type = FieldType.Text, name = "name")
private String name;

@Field(type = FieldType.Double, name = "price")
private Double price;
}
```

## 仓库层

创建继承 ElasticsearchRepository 的仓库接口：

```java
@Repository
@EnableElasticsearchRepositories
public interface ProductRepository extends ElasticsearchRepository {
}
```

## 服务层

实现服务层来处理业务逻辑：

```java
@Service
public class ProductService {
private final ProductRepository productRepository;

@Autowired
public ProductService(ProductRepository productRepository) {
this.productRepository = productRepository;
}

public Product saveProduct(Product product) {
return productRepository.save(product);
}

public Product findProductById(String id) {
return productRepository.findById(id).orElse(null);
}
}
```

## 测试

编写集成测试类：

```java
@SpringBootTest
public class ProductServiceIntegrationTest {
@Autowired
private ElasticsearchOperations elasticsearchOperations;

@Autowired
private ProductService productService;

private static final String INDEX_NAME = "products";

@BeforeEach
public void setUp() {
IndexOperations indexOperations = elasticsearchOperations.indexOps(IndexCoordinates.of(INDEX_NAME));
if (indexOperations.exists()) {
indexOperations.delete();
}

// 定义 mapping
Document mapping = Document.create()
.append("properties", Document.create()
.append("name", Document.create()
.append("type", "text")
.append("analyzer", "standard"))
.append("price", Document.create()
.append("type", "double")));

// 创建索引并应用 mapping
indexOperations.create(Collections.EMPTY_MAP, mapping);
}

@Test
public void testSaveAndFindProduct() {
List products = Arrays.asList(
new Product("Test Product 1", 99.99),
new Product("Test Product 2", 199.99),
new Product("Test Product 3", 299.99)
);

List queries = products.stream()
.map(product -> new IndexQueryBuilder()
.withObject(product)
.withIndex(INDEX_NAME)
.build())
.collect(Collectors.toList());

List indexedInfos = elasticsearchOperations.bulkIndex(
queries,
IndexCoordinates.of(INDEX_NAME)
);

// 验证结果
List ids = indexedInfos.stream()
.map(IndexedObjectInformation::getId)
.collect(Collectors.toList());

assertFalse(ids.isEmpty());
assertEquals(products.size(), ids.size());
}
}
```

## 结论

本指南展示了 Easysearch 与 Elasticsearch 的高度兼容性：

1. 配置方式相同，仅需启用 Easysearch 的 API 兼容模式。
2. 可直接使用现有 Elasticsearch 客户端。
3. Maven 依赖无需更改。
4. API、注解和仓库接口完全兼容。
5. 现有测试代码可直接应用。

这种兼容性使得从 Elasticsearch 迁移到 Easysearch 成为一个简单、低风险的过程。Spring Boot 项目可以几乎无缝地切换到 Easysearch，同时获得其性能和资源利用方面的优势。

## 关于 Easysearch

![](https://infinilabs.cn/img/blog ... er.png)

INFINI Easysearch 是一个分布式的搜索型数据库，实现非结构化数据检索、全文检索、向量检索、地理位置信息查询、组合索引查询、多语种支持、聚合分析等。Easysearch 可以完美替代 Elasticsearch，同时添加和完善多项企业级功能。Easysearch 助您拥有简洁、高效、易用的搜索体验。

官网文档：<https://infinilabs.cn/docs/latest/easysearch>

> 作者：张磊，极限科技（INFINI Labs）搜索引擎研发负责人，对 Elasticsearch 和 Lucene 源码比较熟悉，目前主要负责公司的 Easysearch 产品的研发以及客户服务工作。
> 原文：https://infinilabs.cn/blog/202 ... tion/

Easysearch 集群通过 API 进行用户密码重置

INFINI Labs 小助手发表了文章 • 0 个评论 • 3499 次浏览 • 2025-02-07 17:52 • 来自相关话题

在日常使用 Easysearch 中，难免会遇到集群密码需要重置的情况（如密码遗失、安全审计要求等）。

通过查看 Easysearch [用户](https://infinilabs.cn/docs/lat ... pi%23创建用户)接口文档，创建用户使用如下接口：

json PUT _security/user/<username> { "password": "adminpass", "roles": ["maintenance_staff", "weapons"], "external_roles": ["captains", "starfleet"], "attributes": { "attribute1": "value1", "attribute2": "value2" } } 

同样可以通过该接口对用户进行密码重置：

json PUT _security/user/<username> { "password": "adminpass111", "roles": ["maintenance_staff", "weapons"], "external_roles": ["captains", "starfleet"], "attributes": { "attribute1": "value1", "attribute2": "value2" } 

API 接口创建的用户

创建一个测试用户 test，并进行访问验证。

![](https://infinilabs.cn/img/blog ... /1.png)

通过接口重置用户 test 密码，并进行访问验证。

![](https://infinilabs.cn/img/blog ... /2.png)

配置文件创建的用户

在配置文件 user.yml 中添加测试用户（test1、test2）配置：

```yaml

Test users

test1:
hash: "$2y$12$ZNfKKCeeRQXOWX27W50tbu0Tq4NT4ADdCQOBoZzokI1zR8ZEUWm4W" # test1
reserved: true
roles:

"readall_and_monitor"

test2:
hash: "$2y$12$m4/eSiDlzRII87vNeKwzteEHGpgpbdMr5tRvOfve/xIbEYdC4bU7a" # test2
reserved: false
roles:
"readall_and_monitor"
`` 其中hash字段是将用户密码哈希出来的值，可通过bin/hash_password.sh -p "<明文密码>"生成。 进行用户访问验证。 ![](<a href="https://infinilabs.cn/img/blog/2025/easysearch-use-api-reset-user-password/3.pn" rel="nofollow" target="_blank">https://infinilabs.cn/img/blog ... /3.pn</a>g) 对 test1、test2 用户进行密码重置。 ![](<a href="https://infinilabs.cn/img/blog/2025/easysearch-use-api-reset-user-password/4.pn" rel="nofollow" target="_blank">https://infinilabs.cn/img/blog ... /4.pn</a>g) 用户 test1 重置失败，用户 test2 重置成功。用户 test1 重置失败是因为配置了reserved: true，将用户 test1 指定为内置用户，使用用户 admin 会因为权限无法进行密码重置，那就需要使用有更高权限的[管理证书](<a href="https://infinilabs.cn/docs/latest/easysearch/references/security/configuration/tls#" rel="nofollow" target="_blank">https://infinilabs.cn/docs/lat ... ls%23</a>配置管理证书)进行密码重置。默认在 Easysearch 集群执行初始化脚本bin/initialize.sh时，会在config目录下生成证书文件，其中admin.crt、admin.key` 为管理证书。

![](https://infinilabs.cn/img/blog ... /5.png)

test1 用户密码重置成功，进行访问验证。

![](https://infinilabs.cn/img/blog ... /6.png)

关于 Easysearch

![](https://infinilabs.cn/img/blog ... er.png)

INFINI Easysearch 是一个分布式的搜索型数据库，实现非结构化数据检索、全文检索、向量检索、地理位置信息查询、组合索引查询、多语种支持、聚合分析等。Easysearch 可以完美替代 Elasticsearch，同时添加和完善多项企业级功能。Easysearch 助您拥有简洁、高效、易用的搜索体验。

官网文档：<https://infinilabs.cn/docs/latest/easysearch>;

如何使用 Filebeat 8 连接 Easysearch

yangmf2040 发表了文章 • 0 个评论 • 3230 次浏览 • 2025-02-07 12:02 • 来自相关话题

在日志场景，还是有很多小伙伴在使用 Filebeat 采集日志的。今天我来实战下使用 Filebeat 8 连接 Easysearch 。本次使用 Easysearch-1.9.0 版本和 Filebeat-8.17.0 版本做演示，也适用 Filebeat-oss-8.17.0 版本。

Easysearch 不开启兼容参数的情况

Easysearch 默认情况下未开启 Elastic 兼容功能。此时直接用 Filebeat 去连接 Easysearch 会失败，报错 "could not connect to a compatible version of Elasticsearch" ，直译过来就是“无法连接到兼容的 Elasticsearch 版本”。

![](https://infinilabs.cn/img/blog ... /1.png)

Easysearch 开启 elasticsearch.api_compatibility 参数

在 Easysearch-1.9.0 中关于 Elasticsearch 的兼容性参数有两个，我们先开第一个。

```plain
elasticsearch.api_compatibility: true

elasticsearch.api_compatibility_version: "8.9.0"

启动 Filebeat 连接。 ![](<a href="https://infinilabs.cn/img/blog/2025/filebeat-8-connect-easysearch/2.pn" rel="nofollow" target="_blank">https://infinilabs.cn/img/blog ... /2.pn</a>g) 这次 Filebeat 检测到了一个兼容的版本 7.10.2，并导入了一个叫 filebeat 的索引生命周期管理策略，但最终因为无法导入模板而失败了。 索引生命周期查看。 ![](<a href="https://infinilabs.cn/img/blog/2025/filebeat-8-connect-easysearch/3.pn" rel="nofollow" target="_blank">https://infinilabs.cn/img/blog ... /3.pn</a>g) **关闭 Filebeat 的导入模板功能尝试连接**，修改配置 filebeat.yml 关闭模板导入。 ![](<a href="https://infinilabs.cn/img/blog/2025/filebeat-8-connect-easysearch/4.pn" rel="nofollow" target="_blank">https://infinilabs.cn/img/blog ... /4.pn</a>g) plain
setup.template.enabled: false
```

启动 Filebeat 连接 Easysearch。

![](https://infinilabs.cn/img/blog ... /5.png)

这次 Filebeat 成功连接上了 Easysearch，并成功将采集数据写入。

![](https://infinilabs.cn/img/blog ... /6.png)

Easysearch 同时开启两个兼容性参数

在 Easysearch-1.9.0 中关于 Elasticsearch 的兼容性参数有两个，这次我们二个同时打开。

plain elasticsearch.api_compatibility: true elasticsearch.api_compatibility_version: "8.9.0" 

清理测试数据后，启动 Filebeat 连接。

![](https://infinilabs.cn/img/blog ... /7.png)

跟打开第一个兼容参数很像，只是 Filebeat 检测到的版本变成了 8.9.0。

我们关闭 Filebeat 的模板导入功能，再次连接——成功。

![](https://infinilabs.cn/img/blog ... /8.png)

数据也成功写入。

![](https://infinilabs.cn/img/blog ... /9.png)

注意事项

Easysearch 的第一个兼容参数 elasticsearch.api_compatibility 必须开启，否则 Filebeat 检测到的还是 1.9.0 版本无法正常连接。

如果 Easysearch 使用的是 1.9.0 之前的版本，可以使用[网关代理 Easysearch 的方法](https://infinilabs.cn/blog/202 ... earch/)。

总结

Easysearch-1.9.0 必须开启第一个兼容参数，此时检测到的版本是 7.10.2。也可同时开启两个兼容性参数，此时检测到的版本是 8.9.0。

Filebeat 必须关闭模板导入功能。

好了，还有其他问题的小伙伴，欢迎加我微信沟通。

如何使用 Logstash 8 连接 Easysearch

yangmf2040 发表了文章 • 0 个评论 • 3177 次浏览 • 2025-02-06 20:11 • 来自相关话题

背景

很多小伙伴都在使用 Logstash ，随着各家安全扫描、安全策略的加固，不少小伙伴已经开始使用 Logstash 8 了。在使用 Logstash 8 连接 Easysearch 的时候可能会遇到问题，比如下图。

![](https://www.infinilabs.com/img ... /1.png)

提示连接的不是兼容版本的 Elasticsearch 。

解决方法有两种

两种方法对 Logstash 和 Logstash-oss 两种版本都适用。

一、用 INFINI Gateway 代理 Easysearch

使用此方法， Logstash 连接的是 INFINI Gateway ，由 INFINI Gateway “通过” Logstash 8 的检查。

优点是对 Easysearch 版本无要求。

默认的网关配置要稍作修改。

修改 router.rules 部分

```plain
router:
- name: my_router
  default_flow: default_flow
  tracing_flow: logging_flow
  rules:
  - method:
    - "GET"
      pattern:
    - "/"
      flow:
    - overwrite_flow
  - method:
    - "GET"
      pattern:
    - "/_license"
      flow:
    - overwrite_license_flow
  - method:
    - "*"
      pattern:
    - "/_bulk"
    - "/{any_index}/_bulk"
      flow:
    - async_bulk_flow
```
flow 下增加 overwrite_flow 和 overwrite_license_flow

```plain
- name: overwrite_flow
 filter:
 - elasticsearch:
 elasticsearch: prod
 max_connection_per_node: 1000
 - set_context:
 context:
 _ctx.response.body_json.version.number: '"8.14.3"'
 _ctx.response.body_json.version.build_flavor: '"default"'
 _ctx.response.body_json.tagline: '"You Know, for Search"'
 _ctx.response.body_json.minimum_wire_compatibility_version: '"7.17.0"'
 _ctx.response.body_json.minimum_index_compatibility_version: '"7.0.0"'
 - set_response_header:
 headers:
 - X-elastic-product -> Elasticsearch
- name: overwrite_license_flow
 filter:
 - echo:
 message: '{"license": "ok"}'
 - set_context:
 context:
 _ctx.response.code: 200
 _ctx.response.body_json.license.status: '"active"'
 _ctx.response.body_json.license.type: '"basic"'
 _ctx.response.body_json.license.issuer: '"elasticsearch"'
 _ctx.response.body_json.license.issue_date: '"2024-09-12T13:10:55.848Z"'
 _ctx.response.body_json.license.start_date_in_millis: "-1"
 - set_response_header:
 headers:
 - X-elastic-product -> Elasticsearch
```

记住 Logstash 要填写 INFINI Gateway 的地址和端口，并关闭自动导入模板功能。

![](https://www.infinilabs.com/img ... /2.png)

连接成功后，如下图。

![](https://www.infinilabs.com/img ... /3.png)

二、使用 Easysearch 1.9.0 及以上版本

Easysearch 1.9.0 已经增加了适配 Logstash8.x 的请求 header，因此使用 Easysearch 1.9.0 的小伙伴，只需打开对应的设置就可以了。

![](https://www.infinilabs.com/img ... /4.png)

在 easysearch.yml 中，打开下面的 elastic 的兼容参数（默认已注释）：

plain elasticsearch.api_compatibility: true elasticsearch.api_compatibility_version: "8.9.0" 

注意 Logstash 配置中关闭自动导入模板功能。

![](https://www.infinilabs.com/img ... /5.png)

plain output { elasticsearch { hosts => ["<a href="http://127.0.0.1:9200"" rel="nofollow" target="_blank">http://127.0.0.1:9200"</a>] index => "logstash8" manage_template => false } } 

启动 Logstash 连接到 easysearch 后， Logstash 日志会输出检测到版本 8.9.0 。

![](https://www.infinilabs.com/img ... /6.png)

最新 Easysearch 下载地址：[下载](https://infinilabs.cn/download/)

好了，还有其他问题的小伙伴，欢迎加我微信沟通。

Elasticsearch VS Easysearch 性能测试

yangmf2040 发表了文章 • 0 个评论 • 3438 次浏览 • 2025-01-21 16:41 • 来自相关话题

压测环境

虚拟机配置

使用阿里云上规格：[ecs.u1-c1m4.4xlarge](https://help.aliyun.com/docume ... l%23u1)，PL2: 单盘 IOPS 性能上限 10 万 (适用的云盘容量范围：461GiB - 64TiB)

| vCPU | 内存 (GiB) | 磁盘(GB) | 带宽（Gbit/s） | 数量 |
| ---- | ---------- | -------- | -------------- | ---- |
| 16 | 64 | 500 | 5000 | 24 |

Easysearch 配置

7 节点集群，版本：1.9.0

| 实例名 | 内网 IP | 软件 | vCPU | JVM | 磁盘 |
| ---------------------- | -------------- | ---------- | ---- | ---- | ----- |
| i-2zegn56cijnzklcn2410 | 172.22.75.144 | Easysearch | 16 | 31G | 500GB |
| i-2zegn56cijnzklcn240u | 172.23.15.97 | Easysearch | 16 | 31G | 500GB |
| i-2zegn56cijnzklcn240i | 172.25.230.228 | Easysearch | 16 | 31G | 500GB |
| i-2zegn56cijnzklcn240y | 172.22.75.142 | Easysearch | 16 | 31G | 500GB |
| i-2zegn56cijnzklcn240x | 172.22.75.143 | Easysearch | 16 | 31G | 500GB |
| i-2zegn56cijnzklcn240z | 172.24.250.252 | Easysearch | 16 | 31G | 500GB |
| i-2zegn56cijnzklcn240r | 172.24.250.254 | Easysearch | 16 | 31G | 500GB |

Elasticsearch 配置

7 节点集群，版本：7.10.2

| 实例名称 | 内网 IP | 软件 | vCPU | JVM | 磁盘 |
| ---------------------- | -------------- | ------------- | ---- | ---- | ----- |
| i-2zegn56cijnzklcn240m | 172.24.250.251 | Elasticsearch | 16 | 31G | 500GB |
| i-2zegn56cijnzklcn240p | 172.22.75.145 | Elasticsearch | 16 | 31G | 500GB |
| i-2zegn56cijnzklcn240o | 172.17.67.246 | Elasticsearch | 16 | 31G | 500GB |
| i-2zegn56cijnzklcn240t | 172.22.75.139 | Elasticsearch | 16 | 31G | 500GB |
| i-2zegn56cijnzklcn240q | 172.22.75.140 | Elasticsearch | 16 | 31G | 500GB |
| i-2zegn56cijnzklcn240v | 172.24.250.253 | Elasticsearch | 16 | 31G | 500GB |
| i-2zegn56cijnzklcn240l | 172.24.250.250 | Elasticsearch | 16 | 31G | 500GB |

监控集群配置

单节点 Easysearch 集群，版本：1.9.0

| 实例名 | 内网 IP | 软件 | vCPU | 内存 | 磁盘 |
| ---------------------- | -------------- | -------------------- | ---- | ---- | ----- |
| i-2zegn56cijnzklcn240f | 172.25.230.226 | 监控集群：Console | 16 | 64G | 500GB |
| i-2zegn56cijnzklcn240j | 172.23.15.98 | 监控集群：Easysearch | 16 | 64G | 500GB |

压测 loadgen 配置

loadgen 版本：1.25.0

4 台压 Easysearch，4 台压 Elasticsearch。

| 实例名 | 内网 IP | 软件 | vCPU | 内存 | 磁盘 |
| ---------------------- | -------------- | -------------------------- | ---- | ---- | ----- |
| i-2zegn56cijnzklcn240n | 172.17.67.245 | Loadgen - 压 Easysearch | 16 | 64G | 500GB |
| i-2zegn56cijnzklcn2411 | 172.22.75.141 | Loadgen - 压 Easysearch | 16 | 64G | 500GB |
| i-2zegn56cijnzklcn240k | 172.25.230.227 | Loadgen - 压 Easysearch | 16 | 64G | 500GB |
| i-2zegn56cijnzklcn240e | 172.22.75.138 | Loadgen - 压 Easysearch | 16 | 64G | 500GB |
| i-2zegn56cijnzklcn240h | 172.24.250.255 | Loadgen - 压 Elasticsearch | 16 | 64G | 500GB |
| i-2zegn56cijnzklcn240w | 172.24.251.0 | Loadgen - 压 Elasticsearch | 16 | 64G | 500GB |
| i-2zegn56cijnzklcn240g | 172.24.250.248 | Loadgen - 压 Elasticsearch | 16 | 64G | 500GB |
| i-2zegn56cijnzklcn240s | 172.24.250.249 | Loadgen - 压 Elasticsearch | 16 | 64G | 500GB |

压测索引 Mapping

plain PUT nginx { "mappings": { "properties": { "method": { "type": "keyword" }, "bandwidth": { "type": "integer" }, "service_name": { "type": "keyword" }, "ip": { "type": "ip" }, "memory_usage": { "type": "integer" }, "upstream_time": { "type": "float" }, "url": { "type": "keyword" }, "response_size": { "type": "integer" }, "request_time": { "type": "float" }, "request_body_size": { "type": "integer" }, "error_code": { "type": "keyword" }, "metrics": { "properties": { "queue_size": { "type": "integer" }, "memory_usage": { "type": "integer" }, "thread_count": { "type": "integer" }, "cpu_usage": { "type": "integer" }, "active_connections": { "type": "integer" } } }, "cpu_usage": { "type": "integer" }, "user_agent": { "type": "keyword" }, "connections": { "type": "integer" }, "timestamp": { "type": "date", "format": "yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss.SSS" }, "status": { "type": "integer" } } }, "settings": { "number_of_shards": 7, "number_of_replicas": 0, "refresh_interval": "30s" } }

压测方法

每 4 个 [loadgen](https://infinilabs.cn/docs/lat ... hmark/) 使用批量写入接口 bulk 轮询压测同一集群的 7 个节点，每个请求写入 10000 个文档。

具体请求如下：

```plain
requests:

request: #prepare some docs
method: POST
runtime_variables:

batch_no: uuid

runtime_body_line_variables:

routing_no: uuid

url: $[[env.ES_ENDPOINT]]/_bulk

url: $[[ip]]/_bulk
body_repeat_times: 10000
basic_auth:
username: "$[[env.ES_USERNAME]]"
password: "$[[env.ES_PASSWORD]]"
body: |
{"index": {"_index": "nginx", "_type": "_doc", "_id": "$[[uuid]]"}}
$[[message]]
```

压测数据样本

plain {"method":"DELETE","bandwidth":1955,"service_name":"cart-service","ip":"120.204.26.240","memory_usage":1463,"upstream_time":"1.418","url":"/health","response_size":421,"request_time":"0.503","request_body_size":1737,"error_code":"SYSTEM_ERROR","metrics":{"queue_size":769,"memory_usage":1183,"thread_count":65,"cpu_usage":68,"active_connections":837},"cpu_usage":70,"user_agent":"Mozilla/5.0 (iPad; CPU OS 14_6 like Mac OS X) AppleWebKit/605.1.15 (KHTML, like Gecko) Version/14.1.1","connections":54,"timestamp":"2024-11-16T14:25:21.423","status":500} {"method":"OPTIONS","bandwidth":10761,"service_name":"product-service","ip":"223.99.83.60","memory_usage":567,"upstream_time":"0.907","url":"/static/js/app.js","response_size":679,"request_time":"1.287","request_body_size":1233,"error_code":"NOT_FOUND","metrics":{"queue_size":565,"memory_usage":1440,"thread_count":148,"cpu_usage":39,"active_connections":1591},"cpu_usage":87,"user_agent":"Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/605.1.15 (KHTML, like Gecko) Version/14.1.1","connections":354,"timestamp":"2024-11-16T05:37:28.423","status":502} {"method":"HEAD","bandwidth":10257,"service_name":"recommendation-service","ip":"183.60.242.143","memory_usage":1244,"upstream_time":"0.194","url":"/api/v1/recommendations","response_size":427,"request_time":"1.449","request_body_size":1536,"error_code":"UNAUTHORIZED","metrics":{"queue_size":848,"memory_usage":866,"thread_count":86,"cpu_usage":29,"active_connections":3846},"cpu_usage":71,"user_agent":"Mozilla/5.0 (compatible; Googlebot/2.1; +<a href="http://www.google.com/bot.htm" rel="nofollow" target="_blank">http://www.google.com/bot.htm</a>l)","connections":500,"timestamp":"2024-11-16T15:14:30.424","status":403} 

压测索引 1 主分片 0 副本

Elastic 吞吐

![](https://infinilabs.cn/img/blog ... -1.jpg)

![](https://infinilabs.cn/img/blog ... -2.jpg)

Elastic 线程及队列

![](https://infinilabs.cn/img/blog ... -3.jpg)

资源消耗

![](https://infinilabs.cn/img/blog ... -4.jpg)

![](https://infinilabs.cn/img/blog ... -5.jpg)

![](https://infinilabs.cn/img/blog ... -6.jpg)

Easysearch 吞吐

![](https://infinilabs.cn/img/blog ... -7.jpg)

![](https://infinilabs.cn/img/blog ... -8.jpg)

Easysearch 线程及队列

![](https://infinilabs.cn/img/blog ... -9.jpg)

资源消耗

![](https://infinilabs.cn/img/blog ... 10.jpg)

![](https://infinilabs.cn/img/blog ... 11.jpg)

![](https://infinilabs.cn/img/blog ... 12.jpg)

对比

| 软件 | 平均集群吞吐 | 平均单节点吞吐 | 最大队列 | 磁盘消耗 |
| ------------- | ------------ | -------------- | -------- | -------- |
| Elasticsearch | 5w | 5w | 811 | 10G |
| Easysearch | 7w | 7w | 427 | 4G |

压测索引 1 主分片 1 副本

Elastic 吞吐

![](https://infinilabs.cn/img/blog ... 13.jpg)

![](https://infinilabs.cn/img/blog ... 14.jpg)

Elastic 线程及队列

![](https://infinilabs.cn/img/blog ... 15.jpg)

资源消耗

![](https://infinilabs.cn/img/blog ... 16.jpg)

Easysearch 吞吐

![](https://infinilabs.cn/img/blog ... 17.jpg)

![](https://infinilabs.cn/img/blog ... 18.jpg)

Easysearch 线程及队列

![](https://infinilabs.cn/img/blog ... 19.jpg)

资源消耗

![](https://infinilabs.cn/img/blog ... 20.jpg)

对比

| 软件 | 平均集群吞吐 | 平均单节点吞吐 | 最大队列 | 磁盘消耗(~3000 万文档） |
| ------------- | ------------ | -------------- | -------- | ----------------------- |
| Elasticsearch | 10w | 5w | 791 | 22G |
| Easysearch | 14w | 7w | 421 | 7G |

压测索引 7 主分片

Elastic 吞吐

![](https://infinilabs.cn/img/blog ... 21.jpg)

![](https://infinilabs.cn/img/blog ... 22.jpg)

Elastic 线程及队列

![](https://infinilabs.cn/img/blog ... 23.jpg)

资源消耗

![](https://infinilabs.cn/img/blog ... 24.jpg)

![](https://infinilabs.cn/img/blog ... 25.jpg)

网络

单节点平均接收 26MB/s，对应带宽：1456 Mb/s

![](https://infinilabs.cn/img/blog ... 26.jpg)

5 千万文档，总存储 105 GB，单节点 15 GB

![](https://infinilabs.cn/img/blog ... 27.jpg)

Easysearch 吞吐

![](https://infinilabs.cn/img/blog ... 28.jpg)

![](https://infinilabs.cn/img/blog ... 29.jpg)

Easysearch 线程及队列

![](https://infinilabs.cn/img/blog ... 30.jpg)

资源消耗

![](https://infinilabs.cn/img/blog ... 31.jpg)

![](https://infinilabs.cn/img/blog ... 32.jpg)

![](https://infinilabs.cn/img/blog ... 33.jpg)

![](https://infinilabs.cn/img/blog ... 34.jpg)

对比

| 软件 | 平均集群吞吐 | 平均单节点吞吐 | 最大队列 | 磁盘消耗 |
| ------------- | ------------ | -------------- | -------- | -------- |
| Elasticsearch | 35w | 5w | 2449 | 105G |
| Easysearch | 60w | 8.5w | 1172 | 36G |

总结

通过对不同场景的压测结果进行对比分析，得出以下结论：
- Easysearch 相比 Elasticsearch 的索引性能显著提升
 Easysearch 集群的吞吐性能提升了 40% - 70%，且随着分片数量的增加，性能提升效果更为显著。
- Easysearch 相比 Elasticsearch 的磁盘压缩效率大幅提高
 Easysearch 集群的磁盘压缩效率提升了 2.5 - 3 倍，并且随着数据量的增加，压缩效果愈发明显。
 
 此测试结果表明，[Easysearch](https://infinilabs.cn/docs/latest/easysearch/) 在日志处理场景中具有更高的性能与存储效率优势，尤其适用于大规模分片与海量数据的使用场景。
 
 如有任何问题，请随时联系我，期待与您交流！
 
 ![](https://infinilabs.cn/img/blog ... gf.png)

如何在 Easysearch 中使用 Rollup 优化时序数据的存储和查询

INFINI Labs 小助手发表了文章 • 0 个评论 • 2932 次浏览 • 2025-01-14 10:05 • 来自相关话题

从 Elastic 迁移到 Easysearch 指引

yangmf2040 发表了文章 • 0 个评论 • 3120 次浏览 • 2024-12-30 16:44 • 来自相关话题

从 Elasticsearch 迁移到 [Easysearch](https://infinilabs.cn/products/easysearch/) 需要考虑多个方面，这取决于当前使用的 Elasticsearch 版本、能容忍的停机时间、应用需求等。在此背景下，我们梳理了一下通用的升级指引，方便大家进行迁移工作。

迁移路径

| Elasticsearch 版本 | 快照兼容 | 推荐升级方法 |
| ---------------------- | ------------ | ------------------------ |
| 5.x | ❌ | 使用 INFINI Console 迁移 |
| 6.x | ✅ | 快照恢复迁移 |
| 7.0.0 - 7.10.2 | ✅ | 快照恢复迁移 |
| >7.11.0 | ❌ | 使用 INFINI Console 迁移 |

之前有同事做过相关测试，详情请移步[这里](https://infinilabs.cn/blog/202 ... store/)。

快照恢复迁移

部署新的 Easysearch 集群，如果有使用插件（如 IK），也一并安装。
将备份仓库注册到 Easysearch 集群。
在 Easysearch 中设置需要使用的用户名和密码信息。
原 Elasticsearch 集群进行快照备份。
在 Easysearch 集群中进行备份还原。
另部署一套应用连接 Easysearch 集群，进行数据、功能验证。
停止应用写入新的数据到 Elasticsearch。
原 Elasticsearch 集群进行快照备份。
在 Easysearch 集群中进行备份还原。
再次使用应用验证数据、功能正常。
切换，老应用下线使用新应用或者老应用修改地址连接 Easysearch 集群。

INFINI Console 迁移
部署新的 Easysearch 集群及其插件（如 IK）。
部署 INFINI Console、Gateway 程序。
将 Elasticsearch 和 Easysearch 注册到 INFINI Console 中。
在 Easysearch 中设置需要使用的用户名和密码信息。
建立数据迁移任务，对业务索引进行迁移，建议启用压缩功能。
另部署一套应用连接 Easysearch 集群，进行数据、功能验证。
停止应用写入新的数据到 Elasticsearch。
再次建立数据迁移任务，设置条件，只迁移增量数据。
再次使用应用验证数据、功能正常。
切换，老应用下线使用新应用或者老应用修改地址连接 Easysearch 集群。

客户端调整

如果要继续使用 Java High Level REST Client，建议将版本调整到 7.10.2 。当然更建议的是使用 Easysearch 的[客户端](https://infinilabs.cn/blog/202 ... ent-1/)，更轻更快，构建查询，跟搭积木一样简单。

开源事业

[极限科技（INFINI Labs）](https://infinilabs.cn) 一直致力于为开发者和企业提供优质的开源工具，提升整个技术生态的活力。除了维护国内最流行的分词器 analysis-ik 和 analysis-pinyin ，也在不断推动更多高质量开源产品的诞生。

在极限科技成立三周年之际，公司宣布以下产品和工具已全面开源：
- [INFINI Framework](https://github.com/infinilabs/framework)
- [INFINI Gateway](https://github.com/infinilabs/gateway)
- [INFINI Console](https://github.com/infinilabs/console)
- [INFINI Agent](https://github.com/infinilabs/agent)
- [INFINI Loadgen](https://github.com/infinilabs/loadgen)
- [INFINI Coco AI](https://github.com/infinilabs/coco-app)
  
  以上开源软件都可以在 Github 上面找到：[https://github.com/infinilabs](https://github.com/infinilabs)
  
  欢迎大家一起参与到开源工具的维护、贡献当中来，别忘了 Star🌟 支持一下！！！
  
  如果您对迁移过程有任何疑问，欢迎与我讨论。
  
  ![](https://infinilabs.cn/img/blog ... gf.png)

Easysearch 可搜索快照功能，看这篇就够了

yangmf2040 发表了文章 • 0 个评论 • 2948 次浏览 • 2024-12-30 16:38 • 来自相关话题

可搜索快照功能改变了我们对备份数据的查询方式。以往要查询备份数据时，要先找到备份数据所在的快照，然后在一个合适的环境中恢复快照，最后再发起请求查询数据。这个处理路径很长，而且很消耗时间。可搜索快照功能将大大简化该处理路径，节约时间。

角色设置

相信你对节点角色的概念已经有所熟悉。要启用可搜索快照功能，[Easysearch](https://infinilabs.cn/products/easysearch/) 集群中必须至少有一个节点拥有 search 角色。参考设置如下。

plain node.roles: ["search"] node.search.cache.size: 500mb 

node.roles: 指定节点角色，只有 search 角色的节点才能去搜索快照中的数据。
node.search.cache.size: 执行快照搜索时，数据缓存大小。

混合角色设置，参考如下。

plain node.roles: ["master","data","search","ingest"] node.search.cache.size: 500mb 

创建快照

可搜索快照功能使用普通快照作为基础，创建快照命令不变。比如我创建且备份个 infini 索引。

```plain

创建 infini 索引

POST infini/_doc
{
"test":"Searchable snapshots"
}

创建快照备份 infini 索引

PUT _snapshot/my-fs-repository/1
{
"indices": "infini",
"include_global_state": false
}
```

![](https://infinilabs.cn/img/blog ... /1.png)

创建快照索引

可搜索快照功能的核心是搜索快照中的索引，这一步是通过快照索引实现的。为了和集群中的普通索引区别开来，我们将实际存储在快照中的索引称为快照索引。通过使用 Easysearch 的 _restore API 并指定 remote_snapshot 存储类型来创建快照索引。

创建快照索引时，注意名称不能与当前索引名称重复。通常我们备份完索引后，可删除索引释放节点磁盘空间，创建快照索引时默认使用原来的名称。

```plain

删除 infini 索引释放磁盘空间

DELETE infini

创建快照索引,使用原索引名称

POST /_snapshot/my-fs-repository/1/_restore
{
"indices": "infini",
"include_global_state": false,
"include_aliases": false,
"storage_type": "remote_snapshot"
}
 创建快照索引的命令和还原快照的命令非常相似，关键在于 storage_type 参数指定 remote_snapshot 存储类型。 如果要将快照中的全部索引都创建快照索引，可省略 indices 参数。 ![](<a href="https://infinilabs.cn/img/blog/2024/searchable-snapshot-read-this-article/2.pn" rel="nofollow" target="_blank">https://infinilabs.cn/img/blog ... /2.pn</a>g) 如果想在创建快照索引时指定不同的名字，参考下面的命令。 plain
POST /_snapshot/my-fs-repository/1/_restore
{
"indices": "infini",
"include_global_state": false,
"include_aliases": false,
"storage_type": "remote_snapshot",
"rename_pattern": "(infini)",
"rename_replacement": "snapshot-$1"
}
```
rename_pattern: 使用此选项指定索引匹配的正则表达式。使用捕获组重用索引名称的部分。
rename_replacement: 使用 $0 包括整个匹配索引名称，使用 $1 包括第一个捕获组的内容，等等。

上述命令创建出来的快照索引名称是 snapshot-infini 。

![](https://infinilabs.cn/img/blog ... /3.png)

经过上面一系列的操作，我已经拥有了两个快照索引。

搜索快照索引

我们通过搜索快照索引达到搜索快照数据的目的，令人开心的是搜索快照索引和搜索普通索引的语法完全一样。😀

![](https://infinilabs.cn/img/blog ... /4.png)

常见问题

如何区分普通索引和快照索引呢？

我们可以通过索引的 settings 信息区分，快照索引的 settings 信息中有 store.type: remote_snapshot 信息，普通索引没有此信息。

![](https://infinilabs.cn/img/blog ... /5.png)

快照索引能写入数据吗？

快照索引无法写入，数据仍然保持在快照格式中存储在存储库中，因此可搜索快照索引本质上是只读的。任何尝试写入可搜索快照索引的操作都会导致错误。

![](https://infinilabs.cn/img/blog ... /6.png)

快照索引不想要了怎么办？

直接删除，需要时再执行创建快照索引流程。此外快照在创建快照索引后，无法直接删除快照，要先删除快照索引。
![](https://infinilabs.cn/img/blog ... /7.png)

如果您对上述内容有任何疑问，欢迎与我讨论。

![](https://infinilabs.cn/img/blog ... gf.png)

Spring Boot 集成 Easysearch 完整指南

INFINI Labs 小助手发表了文章 • 0 个评论 • 3294 次浏览 • 2024-12-29 15:41 • 来自相关话题

[Easysearch](https://infinilabs.cn/products/easysearch/) 的很多用户都有这样的需要，之前是用的 ES，现在要迁移到 Easysearch，但是业务方使用的是 Spring Boot 集成的客户端，问是否能平滑迁移。

Easysearch 是完全兼容 Spring Boot 的，完全不用修改，本指南将探讨如何将 Spring Boot 和 ES 的 high-level 客户端与 Easysearch 进行集成，涵盖从基础设置到实现 CRUD 操作和测试的所有内容。

服务器设置

首先，需要修改 Easysearch 节点的 easysearch.yml 文件，打开并配置这 2 个配置项：

```yml
elasticsearch.api_compatibility: true

根据客户端版本配置版本号，我这里配置成 7.17.18

elasticsearch.api_compatibility_version: "7.17.18"
```

项目设置

然后，让我们设置 Maven 依赖。以下是 pom.xml 中的基本配置：

```xml

11

4.4.18

7.17.18

org.springframework.boot
spring-boot-starter-web

org.springframework.data
spring-data-elasticsearch
${spring-data-elasticsearch.version}

org.elasticsearch
elasticsearch
${elasticsearch.version}

org.elasticsearch.client
elasticsearch-rest-high-level-client
${elasticsearch.version}

org.projectlombok
lombok
true

```

## 客户端连接配置

完全和连接 Elasticsearch 的方式一样，不用修改：

配置 src/main/resources/application.yml 文件

```yaml
spring:
elasticsearch:
rest:
uris: https://localhost:9202
username: admin
password: xxxxxxxxxxx
ssl:
verification-mode: none
```

连接配置类

```java
@Configuration
public class ElasticsearchConfig extends AbstractElasticsearchConfiguration {
@Value("${spring.elasticsearch.rest.uris}")
private String elasticsearchUrl;

@Value("${spring.elasticsearch.rest.username}")
private String username;

@Value("${spring.elasticsearch.rest.password}")
private String password;

@Override
@Bean
public RestHighLevelClient elasticsearchClient() {
final CredentialsProvider credentialsProvider = new BasicCredentialsProvider();
credentialsProvider.setCredentials(AuthScope.ANY,
new UsernamePasswordCredentials(username, password));

SSLContext sslContext = SSLContexts.custom()
.loadTrustMaterial(null, (x509Certificates, s) -> true)
.build();

RestClientBuilder builder = RestClient.builder(HttpHost.create(elasticsearchUrl))
.setHttpClientConfigCallback(httpClientBuilder -> httpClientBuilder
.setDefaultCredentialsProvider(credentialsProvider)
.setSSLContext(sslContext)
.setSSLHostnameVerifier(NoopHostnameVerifier.INSTANCE));

return new RestHighLevelClient(builder);
}
}
```

## 领域模型

使用 Spring 的 Elasticsearch 注解定义领域模型：

```java
@Data
@Document(indexName = "products")
public class Product {
@Id
private String id;

@Field(type = FieldType.Text, name = "name")
private String name;

@Field(type = FieldType.Double, name = "price")
private Double price;
}
```

## 仓库层

创建继承 ElasticsearchRepository 的仓库接口：

```java
@Repository
@EnableElasticsearchRepositories
public interface ProductRepository extends ElasticsearchRepository {
}
```

## 服务层

实现服务层来处理业务逻辑：

```java
@Service
public class ProductService {
private final ProductRepository productRepository;

@Autowired
public ProductService(ProductRepository productRepository) {
this.productRepository = productRepository;
}

public Product saveProduct(Product product) {
return productRepository.save(product);
}

public Product findProductById(String id) {
return productRepository.findById(id).orElse(null);
}
}
```

## 测试

编写集成测试类：

```java
@SpringBootTest
public class ProductServiceIntegrationTest {
@Autowired
private ElasticsearchOperations elasticsearchOperations;

@Autowired
private ProductService productService;

private static final String INDEX_NAME = "products";

@BeforeEach
public void setUp() {
IndexOperations indexOperations = elasticsearchOperations.indexOps(IndexCoordinates.of(INDEX_NAME));
if (indexOperations.exists()) {
indexOperations.delete();
}

// 定义 mapping
Document mapping = Document.create()
.append("properties", Document.create()
.append("name", Document.create()
.append("type", "text")
.append("analyzer", "standard"))
.append("price", Document.create()
.append("type", "double")));

// 创建索引并应用 mapping
indexOperations.create(Collections.EMPTY_MAP, mapping);
}

@Test
public void testSaveAndFindProduct() {
List products = Arrays.asList(
new Product("Test Product 1", 99.99),
new Product("Test Product 2", 199.99),
new Product("Test Product 3", 299.99)
);

List queries = products.stream()
.map(product -> new IndexQueryBuilder()
.withObject(product)
.withIndex(INDEX_NAME)
.build())
.collect(Collectors.toList());

List indexedInfos = elasticsearchOperations.bulkIndex(
queries,
IndexCoordinates.of(INDEX_NAME)
);

// 验证结果
List ids = indexedInfos.stream()
.map(IndexedObjectInformation::getId)
.collect(Collectors.toList());

assertFalse(ids.isEmpty());
assertEquals(products.size(), ids.size());
}
}
```

## 结论

本指南展示了 Easysearch 与 Elasticsearch 的高度兼容性：

1. 配置方式相同，仅需启用 Easysearch 的 API 兼容模式。
2. 可直接使用现有 Elasticsearch 客户端。
3. Maven 依赖无需更改。
4. API、注解和仓库接口完全兼容。
5. 现有测试代码可直接应用。

这种兼容性使得从 Elasticsearch 迁移到 Easysearch 成为一个简单、低风险的过程。Spring Boot 项目可以几乎无缝地切换到 Easysearch，同时获得其性能和资源利用方面的优势。

## 关于 Easysearch

![](https://infinilabs.cn/img/blog ... er.png)

INFINI Easysearch 是一个分布式的搜索型数据库，实现非结构化数据检索、全文检索、向量检索、地理位置信息查询、组合索引查询、多语种支持、聚合分析等。Easysearch 可以完美替代 Elasticsearch，同时添加和完善多项企业级功能。Easysearch 助您拥有简洁、高效、易用的搜索体验。

官网文档：<https://infinilabs.cn/docs/latest/easysearch>

> 作者：张磊，极限科技（INFINI Labs）搜索引擎研发负责人，对 Elasticsearch 和 Lucene 源码比较熟悉，目前主要负责公司的 Easysearch 产品的研发以及客户服务工作。
> 原文：https://infinilabs.cn/blog/202 ... tion/

Easysearch Java SDK 2.0.x 使用指南（一）

INFINI Labs 小助手发表了文章 • 0 个评论 • 2826 次浏览 • 2024-12-14 17:50 • 来自相关话题

![](https://infinilabs.cn/img/blog ... bg.png)

各位 [Easysearch](https://infinilabs.cn/docs/latest/easysearch/) 的小伙伴们，我们前一阵刚把 easysearch-client 更新到了 2.0.2 版本！借此详细介绍下新版客户端的使用。

新版客户端和 1.0 版本相比，完全重构，抛弃了旧版客户端的一些历史包袱，从里到外都焕然一新！不管是刚入门的小白还是经验丰富的老司机，2.0.x 客户端都能让你开发效率蹭蹭往上涨！

到底有啥新东西？

更轻更快： 以前的版本依赖了一堆乱七八糟的东西，现在好了，我们把那些没用的都砍掉了，客户端变得更苗条，性能也杠杠的！
类型安全，告别迷糊： 常用的 Easysearch API 现在都配上了强类型的请求和响应对象，再也不用担心写错参数类型了，代码也更好看了，维护起来也更省心！
同步异步，想咋用咋用： 所有 API 都支持同步和异步两种调用方式，不管是啥场景，都能轻松应对！
构建查询，跟搭积木一样简单： 我们用了流式构建器和函数式编程，构建复杂查询的时候，代码写起来那叫一个流畅，看着也舒服！
和 Jackson 无缝对接： 可以轻松地把你的 Java 类和客户端 API 关联起来，数据转换嗖嗖的快！

快速上手

废话不多说，咱们直接上干货！这部分教你怎么快速安装和使用 easysearch-client 2.0.2 客户端，还会演示一些基本操作。

安装

easysearch-client 2.0.2 已经上传到 Maven 中央仓库了，加到你的项目里超级方便。

最低要求： JDK 8 或者更高版本

依赖管理： 客户端内部用 Jackson 来处理对象映射。

Maven 项目

在你的 pom.xml 文件的 <dependencies> 里面加上这段：

```xml

com.infinilabs
easysearch-client
2.0.2

```

#### Gradle 项目

在你的 `build.gradle` 文件的 `dependencies` 里面加上这段：

```gradle
dependencies {
implementation 'com.infinilabs:easysearch-client:2.0.2'
}
```

### 初始化客户端

下面这段代码演示了怎么初始化一个启用了安全通信加密和 security 的 Easysearch 客户端，看起来有点长，别慌，我们一步一步解释！

```java
public static EasysearchClient create() throws NoSuchAlgorithmException, KeyStoreException,
KeyManagementException {

final HttpHost[] hosts = new HttpHost[]{new HttpHost("localhost", 9200, "https")};

final SSLContext sslContext = SSLContextBuilder.create()
.loadTrustMaterial(null, (chains, authType) -> true).build();
SSLIOSessionStrategy sessionStrategy = new SSLIOSessionStrategy(sslContext, NoopHostnameVerifier.INSTANCE);

final CredentialsProvider credentialsProvider = new BasicCredentialsProvider();
credentialsProvider.setCredentials(AuthScope.ANY, new UsernamePasswordCredentials("username", "passwowd"));

RestClient restClient = RestClient.builder(hosts)
.setHttpClientConfigCallback(httpClientBuilder ->
httpClientBuilder.setDefaultCredentialsProvider(credentialsProvider)
.setSSLStrategy(sessionStrategy)
.disableAuthCaching()
).setRequestConfigCallback(requestConfigCallback ->
requestConfigCallback.setConnectTimeout(30000).setSocketTimeout(300000))
.build();

EasysearchTransport transport = new RestClientTransport(
restClient, new JacksonJsonpMapper());
return new EasysearchClient(transport);
}
```

这段代码，简单来说，就是：

1. **连上 Easysearch：** 我们要用 HTTPS 连接到本地的 9200 端口。
2. **搞定证书：** 这里为了方便，我们信任了所有证书（注意！生产环境一定要配置好你们自己的证书）。
3. **填上用户名密码：** 这里需要填上你的用户名和密码。
4. **设置连接参数：** 设置了连接超时时间（30 秒）和读取超时时间（300 秒）。
5. **创建客户端：** 最后，我们就创建好了一个 `EasysearchClient` 实例，可以开始干活了！

### 举个栗子：批量操作

下面的例子演示了怎么用 `bulk` API 来批量索引数据：

```java
public static void bulk() throws Exception {

String json2 = "{"
+ " \"@timestamp\": \"2023-01-08T22:50:13.059Z\","
+ " \"agent\": {"
+ " \"version\": \"7.3.2\","
+ " \"type\": \"filebeat\","
+ " \"ephemeral_id\": \"3ff1f2c8-1f7f-48c2-b560-4272591b8578\","
+ " \"hostname\": \"ba-0226-msa-fbl-747db69c8d-ngff6\""
+ " }"
+ "}";

EasysearchClient client = create();

BulkRequest.Builder br = new BulkRequest.Builder();
br.index("test1");
for (int i = 0; i < 10; i++) {
BulkOperation.Builder builder = new BulkOperation.Builder();
IndexOperation.Builder indexBuilder = new IndexOperation.Builder();
builder.index(indexBuilder.document(JsonData.fromJson(json2)).build());
br.operations(builder.build());
}

for (int i = 0; i < 10; i++) {
BulkOperation.Builder builder = new BulkOperation.Builder();
IndexOperation.Builder indexBuilder = new IndexOperation.Builder();
indexBuilder.document(JsonData.fromJson(json2)).index("test2");
builder.index(indexBuilder.build());
br.operations(builder.build());
}

for (int i = 0; i < 10; i++) {
Map map = new HashMap<>();
map.put("@timestamp", "2023-01-08T22:50:13.059Z");
map.put("field1", "value1");
IndexOperation.Builder indexBuilder = new IndexOperation.Builder();
indexBuilder.document(map).index("test3");
br.operations(new BulkOperation(indexBuilder.build()));
}

BulkResponse bulkResponse = client.bulk(br.build());
if (bulkResponse.errors()) {
for (BulkResponseItem item : bulkResponse.items()) {
System.out.println(item.toString());
}
}
client._transport().close();

}
```

这个例子里，我们一口气把数据批量索引到了 `test1`、`test2` 和 `test3` 这三个索引里，
并且展示了三种在 bulk API 中构建 IndexOperation 的方式，虽然它们最终都能实现将文档索引到 Easysearch，但在使用场景和灵活性上还是有一些区别的：

这段代码的核心是利用 BulkRequest.Builder 来构建一个批量请求，并通过 br.operations(...) 方法添加多个操作。而每个操作，在这个例子里，都是一个 IndexOperation，也就是索引一个文档。IndexOperation 可以通过 IndexOperation.Builder 来创建。

三种方式的区别主要体现在如何构建 IndexOperation 里的 document 部分，也就是要索引的文档内容。

**第一种方式：使用 JsonData.fromJson(json2) 且不指定索引。**

特点：
使用 JsonData.fromJson(json2) 将一个 JSON 字符串直接转换成 JsonData 对象作为文档内容。
这里没有在 IndexOperation.Builder 上调用 index() 方法来指定索引名称。由于没有在每个 IndexOperation 中指定索引，这个索引名称将回退到 BulkRequest.Builder 上设置的索引，即 br.index("test1")，所以这 10 个文档都会被索引到 test1。
当你需要将一批相同结构的 JSON 文档索引到同一个索引时，这种方式比较简洁。

**第二种方式：使用 JsonData.fromJson(json2) 并指定索引**

特点：
同样使用 JsonData.fromJson(json2) 将 JSON 字符串转换成 JsonData 对象。
关键区别在于，这里在 IndexOperation.Builder 上调用了 index("test2")，为每个操作单独指定了索引名称。
这 10 个文档会被索引到 test2，即使 BulkRequest.Builder 上设置了 index("test1") 也没用，因为 IndexOperation 里的设置优先级更高。
当你需要将一批相同结构的 JSON 文档索引到不同的索引时，就需要使用这种方式来分别指定索引。

**第三种方式：使用 Map 并指定索引**

特点：
使用 Map 来构建文档内容，这种方式更加灵活，可以构建任意结构的文档。
同样在 IndexOperation.Builder 上调用了 index("test3") 指定了索引名称。
使用 new BulkOperation(indexBuilder.build()) 代替之前的 builder.index(indexBuilder.build())，这是等价的。
这 10 个文档会被索引到 test3。
当你需要索引的文档结构不固定，或者你需要动态构建文档内容时，使用 Map 是最佳选择。例如，你可以根据不同的业务逻辑，往 Map 里添加不同的字段。

## 总结

这次 easysearch-client 2.0.x Java 客户端的更新真的很给力，强烈建议大家升级体验！相信我，用了新版客户端，你的开发效率绝对会提升一大截！

---

**想要了解更多？**
客户端 Maven 地址： [https://mvnrepository.com/arti ... 2.0.2](https://mvnrepository.com/arti ... /2.0.2)
更详细的文档和示例代码在 [官网](https://infinilabs.cn/docs/lat ... t-api/) 持续更新中，请随时关注！

大家有啥问题或者建议，也欢迎随时反馈！

作者：张磊，极限科技（INFINI Labs）搜索引擎研发负责人，对 Elasticsearch 和 Lucene 源码比较熟悉，目前主要负责公司的 Easysearch 产品的研发以及客户服务工作。

【第3期】INFINI Easysearch 免费认证培训开放报名

INFINI Labs 小助手发表了文章 • 0 个评论 • 5955 次浏览 • 2024-09-13 17:43 • 来自相关话题

探索 Easysearch 的无限可能，与 INFINI Labs 共赴搜索技术前沿！

随着数字化转型的加速，搜索技术已成为企业数据洞察的核心。INFINI Labs 作为搜索创新技术的引领者，诚邀所有对 Easysearch 搜索引擎感兴趣的开发者、技术爱好者及合作伙伴，参加我们即将于 2024 年 10 月 19 日至 20 日举办的第 3 期 Easysearch 线上免费培训活动。这不仅是一场知识的盛宴，更是技能提升的加速器，将助您在职业道路上迈出坚实的一步！

活动亮点

系统课程，全面深入：从 Easysearch 的基本概念到环境搭建，再到高级功能的实战应用，INFINI Labs 的技术专家将为您带来全面而深入的讲解，确保每位参与者都能收获满满。
实战导向，解决痛点：课程设计紧贴实际需求，旨在帮助学员掌握 Easysearch 的核心技术，有效解决工作中的搜索需求和技术难题，让理论知识迅速转化为实践能力。
认证证书，助力进阶：后期 INFINI Labs 将推出 Easysearch 认证考试。通过考试的学员将获得官方认证的 Easysearch 证书，为您的职业发展增添强力背书，开启职业生涯的新篇章。

培训时间

2024 年 10 月 19 日至 20 日（周六、周日）共两天，每天具体培训时间：
上午 09:30 ~ 11:30
下午 14:00 ~ 16:00

培训内容概览

第一阶段：初识 Easysearch
Easysearch 环境搭建与对比，了解其与 Elasticsearch 的差异；
功能初探：身份验证、数据脱敏、权限控制等，全面掌握 Easysearch 的基础功能；
容灾技术：兼容性验证、跨集群复制等，确保您的搜索服务稳定可靠；

第二阶段：Easysearch 高阶使用
深度探析：性能压测、数据迁移、请求管理等，提升 Easysearch 的使用效率；
高级功能：快照管理、可视化看板、告警功能等，让您的搜索服务更加智能；
生态集成：Filebeat、Logstash、LangChain 等，轻松实现 Easysearch 与其他工具的集成；

参与方式

本次活动完全免费，名额有限，请尽快报名，同时微信扫码添加小助手进群（培训会议地址将在微信群公布），锁定您的学习席位！

扫码或点击 [我要报名](https://hdxu.cn/Qo9UJ)

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👉 立即行动：不要错过这次提升自我、与行业精英共成长的宝贵机会。让我们相聚云端，共同探索 Easysearch 的无限可能，开启技术进阶的新篇章！

参会提示
培训内容涉及动手实践，请务必自备电脑（Windows 系统环境请提前安装好 Linux 虚拟机）；
请提前在 INFINI Labs 官网下载对应平台最新安装包（INFINI Easysearch、INFINI Gateway、INFINI Console）；
下载地址：[https://infinilabs.cn/download](https://infinilabs.cn/download)

联系我们

如有任何疑问，欢迎通过微信添加 [小助手：INFINI-Labs] 与我们联系。

INFINI Labs 期待与您相约，共赴这场技术盛宴！

关于 Easysearch

![Easysearch](https://infinilabs.cn/img/blog ... er.png)

Easysearch 是一个分布式的近实时搜索与分析引擎，基于开源的 Apache Lucene 构建。它旨在提供一个自主可控、轻量级的 Elasticsearch 可替代版本，并不断完善和支持更多的企业级功能。与 Elasticsearch 相比，Easysearch 更注重搜索业务场景的优化，同时保持其产品的简洁与易用性。

详情参见：[Easysearch 介绍](https://infinilabs.cn/products/easysearch)

关于极限科技（INFINI Labs）

![INFINI Labs](https://infinilabs.cn/img/blog ... bs.png)

极限科技，全称极限数据（北京）科技有限公司，是一家专注于实时搜索与数据分析的软件公司。旗下品牌极限实验室（INFINI Labs）致力于打造极致易用的数据探索与分析体验。

极限科技是一支年轻的团队，采用天然分布式的方式来进行远程协作，员工分布在全球各地，希望通过努力成为中国乃至全球企业大数据实时搜索分析产品的首选，为中国技术品牌输出添砖加瓦。

官网：[https://infinilabs.cn](https://infinilabs.cn)

如何用 Scrapy 爬取网站数据并在 Easysearch 中进行存储检索分析

INFINI Labs 小助手发表了文章 • 0 个评论 • 5991 次浏览 • 2024-09-13 12:28 • 来自相关话题

![](https://infinilabs.cn/img/blog ... bg.png)

做过数据分析和爬虫程序的小伙伴想必对 Scrapy 这个爬虫框架已经很熟悉了。今天给大家介绍下，如何基于 Scrapy 快速编写一个爬虫程序并利用 Easysearch 储存、检索、分析爬取的数据。我们以极限科技的官网 Blog 为数据源([https://infinilabs.cn/blog](https://infinilabs.cn/blog)) ，做下实操演示。

1、安装 scrapy

使用 Scrapy 可以快速构建一个爬虫项目，从目标网站中获取所需的数据，并进行后续的处理和分析。

```python
pip install scrapy

新建项目 infini_spiders

scrapy startproject infini_spiders

初始化爬虫

cd infini_spiders/spiders
scrapy genspider blog infinilabs.cn
```

2、爬虫编写

编写一个爬虫文件 blog.py ，它会首先访问 start_urls 指定的地址，将结果发给 parse 函数解析。通过这一步解析，我们得到了每一篇博客的地址。然后我们对每个博客的地址发送请求，将结果发给 parse_blog 函数进行解析，在这里才会真正提取每篇博客的 title、tag、url、date、content 内容。

python from typing import Any, Iterable import scrapy from bs4 import BeautifulSoup from scrapy.http import Response class BlogSpider(scrapy.Spider): name = "blog" allowed_domains = ["infinilabs.cn"] start_urls = ["<a href="https://infinilabs.cn/blog/"" rel="nofollow" target="_blank">https://infinilabs.cn/blog/"</a>] def parse(self, response): links = response.css("div.blogs a") yield from response.follow_all(links, self.parse_blog) def parse_blog(self, response): title = response.xpath('//div[@class="title"]/text()').extract_first() tags = response.xpath('//div[@class="tags"]/div[@class="tag"]/text()').extract() url = response.url author = response.xpath('//div[@class="logo"]/div[@class="name"]//text()').extract_first() date = response.xpath('//div[@class="date"]/text()').extract_first() all_text = response.xpath('//p//text() | //h3/text() | //h2/text() | //h4/text() | //ol/li//text()').extract() content = '\n'.join(all_text) yield { 'title': title, 'tags': tags, 'url': url, 'author': author, 'date': date, 'content': content } 

提取完我们想要的内容后，接下来就要考虑存储了。考虑到要对内容进行检索、分析，接下来我们将内容直接存放到 Easysearch 当中。

3、安装插件

通过安装 ScrapyElasticsearch pipeline 可将 scrapy 爬取的内容存入到 Easysearch 中。

python pip install ScrapyElasticSearch 

修改 scrapy 自带的配置文件 settings.py ，添加以下内容。

python ITEM_PIPELINES = { 'scrapyelasticsearch.scrapyelasticsearch.ElasticSearchPipeline': 10 } ELASTICSEARCH_SERVERS = ['http://192.168.56.3:9210'] ELASTICSEARCH_INDEX = 'scrapy' ELASTICSEARCH_INDEX_DATE_FORMAT = '%Y-%m-%d' ELASTICSEARCH_TYPE = '_doc' ELASTICSEARCH_USERNAME = 'admin' ELASTICSEARCH_PASSWORD = '9423d1d5345ed6d0db19' 

ScrapyElasticSearch 会以 bulk 方式写入 Easysearch，每次批量的大小由 scrapyelasticsearch.scrapyelasticsearch.ElasticSearchPipeline 参数控制，大家可自行修改。

在上述配置中，我们会将爬到的数据存放到 scrapy-yyyy-mm-dd 索引中。

4、启动爬虫

在 infini_spiders/spiders 目录下，使用命令启动爬虫。

bash scrapy crawl blog 

blog 就是爬虫的名字，对应到 blog.py 里面的 name 变量。运行完成后，就可以去 Easysearch 里查看数据了，当然我们还是使用 Console 进行查看。

5、查看数据

先查看下索引情况，scrapy 索引已经生成，里面有 129 篇博客。

![](https://infinilabs.cn/img/blog ... /1.png)

查看详细内容，确保博客正文已经保存。

![](https://infinilabs.cn/img/blog ... /2.png)

到了这一步，我们就能使用 [Console](https://infinilabs.cn/products/console) 对博客进行搜索、分析了。

![](https://infinilabs.cn/img/blog ... /3.png)

![](https://infinilabs.cn/img/blog ... /4.png)

6、结语

这次的分享就到这里了。欢迎与我一起交流 ES 的各种问题和解决方案。

![](https://infinilabs.cn/img/blog ... gf.png)

关于 Easysearch

![](https://infinilabs.cn/img/blog ... er.png)

INFINI Easysearch 是一个分布式的近实时搜索与分析引擎，核心引擎基于开源的 Apache Lucene。Easysearch 的目标是提供一个轻量级的 Elasticsearch 可替代版本，并继续完善和支持更多的企业级功能。与 Elasticsearch 相比，Easysearch 更关注在搜索业务场景的优化和继续保持其产品的简洁与易用性。

官网文档：<https://infinilabs.cn/docs/latest/easysearch>;

作者：杨帆
原文：https://infinilabs.cn/blog/202 ... arch/

Easysearch 性能测试方法概要

INFINI Labs 小助手发表了文章 • 0 个评论 • 3402 次浏览 • 2024-08-23 14:47 • 来自相关话题

INFINI Easysearch

INFINI Easysearch 是一个分布式的近实时搜索与分析引擎，核心引擎基于开源的 Apache Lucene。Easysearch 衍生自基于开源协议 Apache 2.0 的 Elasticsearch 7.10 版本，完善和支持更多的企业级功能，优化搜索业务场景，以保证更佳的数据探索与分析体验。

Easysearch 的主要特点：

兼容 Elasticsearch，业务代码无需改动；可平滑迁移
企业级安全；更稳定可靠
企业级管理后台（多集群统一管理，实现运营标准化、自动化）
信创适配（全面适配国产 CPU/OS/服务器，支持国密算法）

Easysearch 快速体验，请参阅：

[Easysearch，地表最强，没有之一!](https://mp.weixin.qq.com/s/6kLF713Tu2fmSV3JWu12kg)

Loadgen

Loadgen 是 Elasticsearch 专属压测工具，用来对 Easysearch 或者网关进行压力测试。

Loadgen 的特点：
性能强劲
轻量级无依赖
支持模板化参数随机
支持高并发
支持压测端均衡流量控制
支持服务端返回值校验

当前最新版本为 1.26.1-598，下载链接如下：

[https://release.infinilabs.com/loadgen/stable/](https://release.infinilabs.com/loadgen/stable/)

下载并解压安装包后，得到二进制文件。

查看版本信息。

sh $ ./loadgen-linux-amd64 -v __ ___ _ ___ ___ __ __ / / /___\/_\ / \/ _ \ /__\/\ \ \ / / // ///_\\ / /\ / /_\//_\ / \/ / / /__/ \_// _ \/ /_// /_\\//__/ /\ / \____|___/\_/ \_/___,'\____/\__/\_\ \/ [LOADGEN] A http load generator and testing suite. [LOADGEN] 1.26.1#598, 2024-08-14 04:50:03, 2024-12-31 10:10:10, 00f15fd86834d7ea539f6d66ee608e3915eef0e3 loadgen 1.26.1 598 2024-08-14 04:50:03 +0000 UTC 2024-12-31 10:10:10 +0000 UTC 00f15fd86834d7ea539f6d66ee608e3915eef0e3 

Loadgen 测试

Loadgen 使用非常简单，下面演示如何进行查询压测。
1. 建立索引，根据节点数调节分片数。
 
 sh curl -X PUT -H "Content-Type: application/json" \ -ku admin:xxx "<a href="https://localhost:9200/loadtest"" rel="nofollow" target="_blank">https://localhost:9200/loadtest"</a> -d' { "settings":{ "number_of_shards":"3", "number_of_replicas":1, "translog":{ "durability":"async" } } }' {"acknowledged":true,"shards_acknowledged":true,"index":"loadtest"} 
2. 创建 loadgen.dsl.shawnyan 配置文件，定义查询
 
 sh GET loadtest/_search {"query": {"term": {"id.keyword": {"value": $[[id]]}}}} 
3. 执行压测，-d 表示秒数，-c 表示并发数。
 
 sh $ ES_ENDPOINT=https://localhost:9200 ES_USERNAME=admin ES_PASSWORD=xxx ./loadgen-linux-amd64 -run loadgen.dsl.shawnyan -d 10 -c 2 __ ___ _ ___ ___ __ __ / / /___\/_\ / \/ _ \ /__\/\ \ \ / / // ///_\\ / /\ / /_\//_\ / \/ / / /__/ \_// _ \/ /_// /_\\//__/ /\ / \____|___/\_/ \_/___,'\____/\__/\_\ \/ [LOADGEN] A http load generator and testing suite. [LOADGEN] 1.26.1#598, 2024-08-14 04:50:03, 2024-12-31 10:10:10, 00f15fd86834d7ea539f6d66ee608e3915eef0e3 [08-19 16:43:27] [INF] [env.go:179] configuration auto reload enabled [08-19 16:43:27] [INF] [app.go:285] initializing loadgen, pid: 30792 [08-19 16:43:27] [INF] [app.go:286] using config: /data/es/loadgen.yml [08-19 16:43:27] [INF] [module.go:155] started plugin: statsd [08-19 16:43:27] [INF] [module.go:161] all modules are started [08-19 16:43:27] [INF] [instance.go:78] workspace: /data/es/data/loadgen/nodes/cr1gabqr90cng685o2s0 [08-19 16:43:27] [INF] [app.go:511] loadgen is up and running now. [08-19 16:43:27] [INF] [main.go:403] loading config: /data/es/loadgen.dsl.shawnyan 21108 requests finished in 9.79061677s, 1.08MB sent, 3.22MB received [Loadgen Client Metrics] Requests/sec: 2110.63 Request Traffic/sec: 110.22KB Total Transfer/sec: 440.00KB Fastest Request: 680.198µs Slowest Request: 12.409574ms Status 200: 21108 [Latency Metrics] 10000 samples of 21108 events Cumulative: 8.732205871s HMean: 851.869µs Avg.: 873.22µs p50: 839.498µs p75: 914.298µs p95: 1.059197ms p99: 1.327098ms p999: 4.83579ms Long 5%: 1.394411ms Short 5%: 724.226µs Max: 11.618475ms Min: 680.198µs Range: 10.938277ms StdDev: 289.216µs Rate/sec.: 2110.63 [Latency Distribution] 680µs - 1.774ms ------------------------------ 1.774ms - 2.867ms - 2.867ms - 3.961ms - 3.961ms - 5.055ms - 5.055ms - 6.149ms - 6.149ms - 7.243ms - 7.243ms - 8.336ms - 8.336ms - 9.43ms - 9.43ms - 10.524ms - 10.524ms - 11.618ms - [Estimated Server Metrics] Requests/sec: 2155.94 Avg Req Time: 927.668µs Transfer/sec: 449.45KB 
 
 更多内容请参阅文档：
 
 [https://infinilabs.cn/docs/lat ... mark/](https://infinilabs.cn/docs/lat ... hmark/)
 
 Rally
 
 如果对 Elasticsearch 熟悉的同学，也可尝试使用 Rally 对 Easysearch 进行测试。
 
 Rally 是 Elasticsearch 的基准测试框架。它可以帮助您完成以下任务：
安装 Elasticsearch 集群以进行基准测试
跨 Elasticsearch 版本管理基准数据和规范
运行基准测试并记录结果
通过连接遥测设备来查找性能问题
比较性能结果

安装 Rally。

sh [root@easysearch /]# pip3 install esrally Requirement already satisfied: esrally in /usr/local/lib/python3.9/site-packages (2.11.0) Requirement already satisfied: py-cpuinfo==7.0.0 in /usr/local/lib/python3.9/site-packages (from esrally) (7.0.0) Requirement already satisfied: elastic-transport==8.4.1 in /usr/local/lib/python3.9/site-packages (from esrally) (8.4.1) Requirement already satisfied: google-resumable-media[requests]==1.1.0 in /usr/local/lib/python3.9/site-packages (from esrally) (1.1.0) Requirement already satisfied: urllib3==1.26.18 in /usr/local/lib/python3.9/site-packages (from esrally) (1.26.18) Requirement already satisfied: google-auth==1.22.1 in /usr/local/lib/python3.9/site-packages (from esrally) (1.22.1) Requirement already satisfied: thespian==3.10.1 in /usr/local/lib/python3.9/site-packages (from esrally) (3.10.1) Requirement already satisfied: jsonschema==3.1.1 in /usr/local/lib/python3.9/site-packages (from esrally) (3.1.1) Requirement already satisfied: markupsafe==2.0.1 in /usr/local/lib64/python3.9/site-packages (from esrally) (2.0.1) Requirement already satisfied: yappi==1.5.1 in /usr/local/lib64/python3.9/site-packages (from esrally) (1.5.1) Requirement already satisfied: psutil==5.9.4 in /usr/local/lib64/python3.9/site-packages (from esrally) (5.9.4) Requirement already satisfied: certifi in /usr/local/lib/python3.9/site-packages (from esrally) (2024.7.4) Requirement already satisfied: elasticsearch[async]==8.6.1 in /usr/local/lib/python3.9/site-packages (from esrally) (8.6.1) Requirement already satisfied: ijson==2.6.1 in /usr/local/lib/python3.9/site-packages (from esrally) (2.6.1) Requirement already satisfied: jinja2==3.1.4 in /usr/local/lib/python3.9/site-packages (from esrally) (3.1.4) Requirement already satisfied: requests<2.32.0 in /usr/local/lib/python3.9/site-packages (from esrally) (2.31.0) Requirement already satisfied: tabulate==0.8.9 in /usr/local/lib/python3.9/site-packages (from esrally) (0.8.9) Requirement already satisfied: zstandard==0.21.0 in /usr/local/lib64/python3.9/site-packages (from esrally) (0.21.0) Requirement already satisfied: docker==6.0.0 in /usr/local/lib/python3.9/site-packages (from esrally) (6.0.0) Requirement already satisfied: websocket-client>=0.32.0 in /usr/local/lib/python3.9/site-packages (from docker==6.0.0->esrally) (1.8.0) Requirement already satisfied: packaging>=14.0 in /usr/lib/python3.9/site-packages (from docker==6.0.0->esrally) (20.9) Requirement already satisfied: aiohttp<4,>=3 in /usr/local/lib64/python3.9/site-packages (from elasticsearch[async]==8.6.1->esrally) (3.10.4) Requirement already satisfied: pyasn1-modules>=0.2.1 in /usr/local/lib/python3.9/site-packages (from google-auth==1.22.1->esrally) (0.4.0) Requirement already satisfied: six>=1.9.0 in /usr/lib/python3.9/site-packages (from google-auth==1.22.1->esrally) (1.15.0) Requirement already satisfied: rsa<5,>=3.1.4 in /usr/local/lib/python3.9/site-packages (from google-auth==1.22.1->esrally) (4.9) Requirement already satisfied: setuptools>=40.3.0 in /usr/lib/python3.9/site-packages (from google-auth==1.22.1->esrally) (53.0.0) Requirement already satisfied: cachetools<5.0,>=2.0.0 in /usr/local/lib/python3.9/site-packages (from google-auth==1.22.1->esrally) (4.2.4) Requirement already satisfied: google-crc32c<2.0dev,>=1.0 in /usr/local/lib64/python3.9/site-packages (from google-resumable-media[requests]==1.1.0->esrally) (1.5.0) Requirement already satisfied: attrs>=17.4.0 in /usr/local/lib/python3.9/site-packages (from jsonschema==3.1.1->esrally) (24.2.0) Requirement already satisfied: importlib-metadata in /usr/local/lib/python3.9/site-packages (from jsonschema==3.1.1->esrally) (8.2.0) Requirement already satisfied: pyrsistent>=0.14.0 in /usr/local/lib64/python3.9/site-packages (from jsonschema==3.1.1->esrally) (0.20.0) Requirement already satisfied: yarl<2.0,>=1.0 in /usr/local/lib64/python3.9/site-packages (from aiohttp<4,>=3->elasticsearch[async]==8.6.1->esrally) (1.9.4) Requirement already satisfied: frozenlist>=1.1.1 in /usr/local/lib64/python3.9/site-packages (from aiohttp<4,>=3->elasticsearch[async]==8.6.1->esrally) (1.4.1) Requirement already satisfied: aiosignal>=1.1.2 in /usr/local/lib/python3.9/site-packages (from aiohttp<4,>=3->elasticsearch[async]==8.6.1->esrally) (1.3.1) Requirement already satisfied: async-timeout<5.0,>=4.0 in /usr/local/lib/python3.9/site-packages (from aiohttp<4,>=3->elasticsearch[async]==8.6.1->esrally) (4.0.3) Requirement already satisfied: aiohappyeyeballs>=2.3.0 in /usr/local/lib/python3.9/site-packages (from aiohttp<4,>=3->elasticsearch[async]==8.6.1->esrally) (2.3.7) Requirement already satisfied: multidict<7.0,>=4.5 in /usr/local/lib64/python3.9/site-packages (from aiohttp<4,>=3->elasticsearch[async]==8.6.1->esrally) (6.0.5) Requirement already satisfied: pyparsing>=2.0.2 in /usr/lib/python3.9/site-packages (from packaging>=14.0->docker==6.0.0->esrally) (2.4.7) Requirement already satisfied: pyasn1<0.7.0,>=0.4.6 in /usr/local/lib/python3.9/site-packages (from pyasn1-modules>=0.2.1->google-auth==1.22.1->esrally) (0.6.0) Requirement already satisfied: idna<4,>=2.5 in /usr/local/lib/python3.9/site-packages (from requests<2.32.0->esrally) (3.7) Requirement already satisfied: charset-normalizer<4,>=2 in /usr/local/lib64/python3.9/site-packages (from requests<2.32.0->esrally) (3.3.2) Requirement already satisfied: zipp>=0.5 in /usr/local/lib/python3.9/site-packages (from importlib-metadata->jsonschema==3.1.1->esrally) (3.20.0) WARNING: Running pip as the 'root' user can result in broken permissions and conflicting behaviour with the system package manager. It is recommended to use a virtual environment instead: <a href="https://pip.pypa.io/warnings/venv" rel="nofollow" target="_blank">https://pip.pypa.io/warnings/venv</a> [root@easysearch /]# esrally --version esrally 2.11.0 [root@easysearch /]# 

关于 Rally 的更多内容，请参阅官方文档：

[https://esrally.readthedocs.io/en/stable/](https://esrally.readthedocs.io/en/stable/)

作者：少安事务所
原文：https://mp.weixin.qq.com/s/9eEH38kgsw4i150CJqyxvQ

Easysearch x 《黑神话悟空》有奖征文获奖结果公示

INFINI Labs 小助手发表了文章 • 0 个评论 • 3032 次浏览 • 2024-08-20 13:34 • 来自相关话题

随着《黑神话：悟空》游戏的正式发售，我们 INFINI Labs 组织的 Easysearch 有奖征文大赛也圆满落幕。本次征文活动自启动以来，收到了众多创作者的热情投稿。在此，我们衷心感谢每一位参与活动的作者，是你们的才华和热情让这次征文活动异彩纷呈。

经过专业评审团的认真评选，最终确定了以下获奖作品及作者，现予以公布：

| 奖项 | 作者 | 作品 | 奖品 |
| ------ | ---------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | ------------------------------- |
| 一等奖 | AWS 加油站 | [玩转 Easysearch 语法](https://blog.csdn.net/weixin_3 ... 227001) | 《黑神话:悟空》数字豪华版一套 |
| 二等奖 | 杨帆 | [使用 Easysearch 打造企业内部知识问答系统](https://infinilabs.cn/blog/202 ... earch/) | 《黑神话:悟空》数字标准版一套 |
| 二等奖 | 李家兴 | [从 Elasticsearch 到 Easysearch：国产搜索型数据库的崛起与未来展望](https://infinilabs.cn/blog/202 ... bases/) | 《黑神话:悟空》数字标准版一套 |
| 三等奖 | 严少安 | [Easysearch，地表最强，没有之一!](https://www.modb.pro/db/1823222832453660672) | INFINI Labs 咖啡杯 / 指甲剪套装 |
| 三等奖 | 张磊 | [Easysearch 新特性：写入限流功能介绍](https://infinilabs.cn/blog/202 ... ction/) | INFINI Labs 咖啡杯 / 指甲剪套装 |
| 三等奖 | keep | [如何在 MacOS 环境下快速安装部署 Easysearch](https://blog.csdn.net/weixin_4 ... 238374) | INFINI Labs 咖啡杯 / 指甲剪套装 |

恭喜以上获奖作者，你们的作品不仅展现了 Easysearch 的强大功能，也为社区成员提供了宝贵的学习资源。我们将会通过小助手微信联系各位获奖者，安排奖品的发放。

同时，我们也要感谢所有参与本次征文活动的作者，你们的每一篇 Easysearch 投稿都是对社区的一份贡献。我们期待在未来的活动中再次与大家相遇。

请继续关注 INFINI Labs，我们将持续为大家带来更多优质的产品和精彩的活动。再次感谢大家的参与和支持！

如有疑问或想加入 Easysearch 用户交流群请联系我们小助手！

![小助手微信](https://infinilabs.cn/img/comp ... at.jpg)

附征文活动原文：

[天命人, 你在吗？快拿走你的《黑神话:悟空》游戏，去开启神话冒险！](https://infinilabs.cn/blog/202 ... ukong/)

关于极限科技（INFINI Labs）

![INFINI Labs](https://infinilabs.cn/img/blog ... bs.png)

极限科技，全称极限数据（北京）科技有限公司，是一家专注于实时搜索与数据分析的软件公司。旗下品牌极限实验室（INFINI Labs）致力于打造极致易用的数据探索与分析体验。

极限科技是一支年轻的团队，采用天然分布式的方式来进行远程协作，员工分布在全球各地，希望通过努力成为中国乃至全球企业大数据实时搜索分析产品的首选，为中国技术品牌输出添砖加瓦。

官网：[https://infinilabs.cn](https://infinilabs.cn)

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Easysearch

服务器设置

根据客户端版本配置版本号，我这里配置成 7.17.18

项目设置

API 接口创建的用户

配置文件创建的用户

Test users

关于 Easysearch

Easysearch 不开启兼容参数的情况

Easysearch 开启 elasticsearch.api_compatibility 参数

elasticsearch.api_compatibility_version: "8.9.0"

Easysearch 同时开启两个兼容性参数

注意事项

总结

背景

解决方法有两种

一、用 INFINI Gateway 代理 Easysearch

二、使用 Easysearch 1.9.0 及以上版本

压测环境

虚拟机配置

Easysearch 配置

Elasticsearch 配置

监控集群配置

压测 loadgen 配置

压测索引 Mapping

压测方法

batch_no: uuid

routing_no: uuid

url: $[[env.ES_ENDPOINT]]/_bulk

压测数据样本

压测索引 1 主分片 0 副本

Elastic 吞吐

Elastic 线程及队列

资源消耗

Easysearch 吞吐

Easysearch 线程及队列

资源消耗

对比

压测索引 1 主分片 1 副本

Elastic 吞吐

Elastic 线程及队列

资源消耗

Easysearch 吞吐

Easysearch 线程及队列

资源消耗

对比

压测索引 7 主分片

Elastic 吞吐

Elastic 线程及队列

资源消耗

Easysearch 吞吐

Easysearch 线程及队列

资源消耗

对比

总结

背景

什么是 Rollup？

Rollup 的优势

Rollup 的使用场景

使用 Rollup 的先决条件

Easysearch 中的 Rollup 功能

支持的聚合类型

Rollup 的核心参数详解

1. metrics 参数：定义需要聚合的数值字段

示例：

2. attributes 参数：保留原始数据的非聚合字段

示例：

3. exclude 参数：排除不需要处理的字段

示例：

4. filter 参数：过滤源数据

示例：

5. identity 参数：定义分组字段

功能：

示例：

6. interval 参数：定义时间聚合间隔

功能：

示例：

1.10 版本的新特性

1. 支持 date_range 聚合

通知设置新通知

1. `metrics` 参数：定义需要聚合的数值字段

2. `attributes` 参数：保留原始数据的非聚合字段

3. `exclude` 参数：排除不需要处理的字段

4. `filter` 参数：过滤源数据

5. `identity` 参数：定义分组字段

6. `interval` 参数：定义时间聚合间隔

1. 支持 `date_range` 聚合

4. 新增 `ROLLUP_SEARCH_MAX_COUNT` 配置