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news 2025/5/19 9:48:30

相信自己,终会成功

 

目录

管理端代码

管理端管理用户接口

有关token的代码解析 

前缀裁剪原理

管理员登录代码 

题目接口详解

题目相关接口详解

竞赛接口详解

MyBatis分页插件

PageHelper实现

原理分析

Java Stream 流

1. Stream 的核心特点

1. 中间操作（Intermediate Operations）

2. 终端操作（Terminal Operations）

 Elasticsearch

优点

缺点

管理端代码

管理端管理用户接口

管理员登录之后,生成一个token令牌,之后携带令牌调用各种接口

添加用户时,需要先验证用户是否存在,存在的话就会报错

  public String createToken(Long userId,String secret,Integer identity,String nickName,String headInmage){//生成JWT token的方法Map<String,Object> claims=new HashMap<>();String userKey= UUID.fastUUID().toString();claims.put(JwtConstants.LOGIN_USER_ID,userId);claims.put(JwtConstants.LOGIN_USER_KEY,userKey);//            secret定期更换,不能写死,写在nacos上String token= JwtUtils.createToken(claims,secret);//往第三方存储敏感信息 redis//身份认证具体要存储哪些信息表明用户身份字段 identity 1 表示普通用户 2表示管理员用户//但是最好是可扩展的,所以设置为对象//使用什么样的数据结构 String  key-value//key必须保证唯一,便于维护=>统一前缀+logintoken:userId  userId通过雪花算法生成的唯一的字符串//主键若为自增,redis存储所用用户登录信息(包括管理员和C端用户)//hutool提供的工具类(uuid可以理解为全局唯一标识)String tokenkey = getTokenKey(userKey);
//            String key ="logintoken:" + sysUser.getUserId();//记录过期时间,过期时间定义多长 Redis如果能查出来则没过期,不存在则过期LoginUser loginUSer=new LoginUser();loginUSer.setIdentity(identity);loginUSer.setNickName(nickName);loginUSer.setHeadImage(headInmage);redisService.setCacheObject(tokenkey,loginUSer, CacheConstants.EXP, TimeUnit.MINUTES);return token;}

有关token的代码解析 

filter方法,获取http请求,之后调用了ServerHttpRequest.getURI().getPath()方法，其返回值是请求的路径部分。

举个例子，如果完整的请求 URL 是http://example.com/api/users/123，那么getPath()返回的就是/api/users/123。

判断这个url是否在白名单中,如果匹配则会直接放行该请求

不会则会继续判断,走到getToken函数  , 从请求头中获取JWR令牌,判断令牌是否存在,并且移除前缀,

replaceFirst方法会用空字符串替换掉第一个匹配到的前缀。

经过这一步处理后，Bearer eyJhbGciOiJIUzI1NiJ9...就会变成eyJhbGciOiJIUzI1NiJ9...

前缀就会被移除了

前缀裁剪原理

  • 正则表达式匹配：replaceFirst的第一个参数实际上是一个正则表达式，不过像"Bearer "这样的普通字符串也能被正确匹配。
  • 只替换首个匹配项：该方法只会替换第一次出现的前缀，这样就能避免误处理令牌中可能重复出现的相同字符序列。
  • 空格处理：前缀中的空格很关键，它能确保Bearer和真正的令牌内容分隔开

假设：

  • HttpConstants.PREFIX的值为"Bearer "。
  • 客户端发送的请求头是Authorization: Bearer abc123。
 

执行过程如下：

  1. 从请求头获取到的原始令牌是"Bearer abc123"。
  2. 因为这个令牌以"Bearer "开头，所以会进入if语句块。
  3. 执行replaceFirst后，得到的结果是"abc123"。

    之后判断token 是否为空,如果为空抛出异常

    为什么不用 throw new RuntimeException而选择返回特定响应??

    1.响应式编程模型的要求：需通过异步数据流返回结果，而非同步抛出异常。

    2.精确控制 HTTP 响应：直接设置状态码和错误信息，符合业务语义（如 401 Unauthorized）。

    3.避免破坏过滤器链：保证请求处理流程正常终止，不影响其他过滤器逻辑。

    获取token的中间部分( Payload ) ,获取令牌中信息 解析payload中信息 存储着用户的唯一表示信息

    之后获取jwt中的key,判断key是否过期

    如果走到下述代码则说明token正确,且未过期

    LoginUser user = redisService.getCacheObject(getTokenKey(userKey), LoginUser.class);

    再判断当前请求 请求的时C端功能(只有C端用户可以请求) 还是B端功能(只有管理员可以请求)

    拿出存储信息,判断是管理员还是用户,确实身份后进行延长token(前提token少于规定的时间)

    @Overridepublic Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) {//获取http请求ServerHttpRequest request = exchange.getRequest();String url = request.getURI().getPath();//请求接口地址 登录接口是否需要身份认证? 否// 跳过不需要验证的路径 接口白名单,通过白名单的接口均不需要进行身份验证if (matches(url, ignoreWhite.getWhites())) {//判断当前接口如果在白名单中则不需要身份认证return chain.filter(exchange);          //ignoreWhite.getWhites():拿到nacos上配置接口地址的白名单}//执行到这里,说明接口不在白名单上,接着进行身份认证//通过token进行身份认证,客户端会把token放在请求头中,需要把token获取出来//从http请求头中获取tokenString token = getToken(request);if (StrUtil.isEmpty(token)) {//为什么不用 throw new RuntimeExceptionreturn unauthorizedResponse(exchange, "令牌不能为空");}Claims claims;try {
// Payload是JWT中最重要的部分，因为它包含了令牌携带的实际信息，这些信息可以在不接触数据库的情况下验证用户身份和权限
// 在JWT(JSON Web Token)中，payload是指令牌的中间部分，包含了令牌携带的实际数据(也称为"声明"claims)。claims = JwtUtils.parseToken(token, secret); //获取令牌中信息 解析payload中信息 存储着用户的唯一表示信息if (claims == null) {//soringcloud gateway基于webfluxreturn unauthorizedResponse(exchange, "令牌已过期或验证不正确！");}} catch (Exception e) {return unauthorizedResponse(exchange, "令牌已过期或验证不正确！");}
//        String key ="logintoken:" + sysUser.getUserId();这个方法存储的key,可以这样取值
//        String userId = JwtUtils.getUserId(claims);
//        boolean isLogin = redisService.hasKey(getTokenKey(userId));//控制token有效时间,判断redis存储的敏感信息到期,是否存在String userKey = JwtUtils.getUserKey(claims); //获取jwt中的keyboolean isLogin = redisService.hasKey(getTokenKey(userKey));if (!isLogin) {return unauthorizedResponse(exchange, "登录状态已过期");}String userId = JwtUtils.getUserId(claims); //判断jwt中的信息是否完整if (StrUtil.isEmpty(userId)) {return unauthorizedResponse(exchange, "令牌验证失败");}//token正确,并且没有过期//判断redis存储的关于用户身份认证信息是否正确//判断当前请求 请求的时C端功能(只有C端用户可以请求)     还是B端功能(只有管理员可以请求)//拿出存储信息//url.contains,前缀如果是Steam,访问system接口//             前缀如果是friend,访问friend接口LoginUser user = redisService.getCacheObject(getTokenKey(userKey), LoginUser.class);if (url.contains(HttpConstants.SYSTEM_URL_PREFIX) &&!UserIdentity.ADMIN.getValue().equals(user.getIdentity())) {return unauthorizedResponse(exchange, "令牌验证失败");}if (url.contains(HttpConstants.FRIEND_URL_PREFIX) &&!UserIdentity.ORDINARY.getValue().equals(user.getIdentity())) {return unauthorizedResponse(exchange, "令牌验证失败");}
//        将当前用户的ID（userId）存储到线程本地变量（ThreadLocal）中
//        并以常量Constants.USER_ID作为键名。
//        如果写在这里,存在线程隔离 common和gateway是两个微服务,
//        所以换到TokenInterceptor中了//ThreadLocalUtil.set(Constants.USER_ID,userId);//确定身份认证之后,进行时间延长return chain.filter(exchange);}

      获取token

    /*** 从请求头中获取请求token*/private String getToken(ServerHttpRequest request) {String token = request.getHeaders().getFirst(HttpConstants.AUTHENTICATION);// 如果前端设置了令牌前缀，则裁剪掉前缀if (StrUtil.isNotEmpty(token) && token.startsWith(HttpConstants.PREFIX)) {token = token.replaceFirst(HttpConstants.PREFIX, StrUtil.EMPTY);}return token;}

     查找指定url是否匹配指定匹配规则链表中的任意⼀个字符串

       /*** 查找指定url是否匹配指定匹配规则链表中的任意⼀个字符串** @param url         指定url* @param patternList 需要检查的匹配规则链表* @return 是否匹配*/private boolean matches(String url, List<String> patternList) {
//接口匹配if (StrUtil.isEmpty(url) || CollectionUtils.isEmpty(patternList)) {return false;}
//接口地址如果和白名单其中一个地址匹配就返回true
// 如果遍历完白名单所有地址都没有匹配返回falsefor (String pattern : patternList) {if (isMatch(pattern, url)) {//匹配上了return true;}}return false;}

    记录过期时间,过期时间定义多长 Redis如果能查出来则没过期,不存在则过期

     /*** 缓存基本的对象，Integer、String、实体类等** @param key 缓存的键值* @param value 缓存的值* @param timeout 时间* @param timeUnit 时间颗粒度*/public <T> void setCacheObject(final String key, final T value, final Longtimeout, final TimeUnit timeUnit) {redisTemplate.opsForValue().set(key, value, timeout, timeUnit);}/*** 判断 key是否存在** @param key 键* @return true 存在 false不存在*/public Boolean hasKey(String key) {return redisTemplate.hasKey(key);}/*** 获得缓存的基本对象。** @param key 缓存键值* @return 缓存键值对应的数据*/public <T> T getCacheObject(final String key, Class<T> clazz) {ValueOperations<String, T> operation = redisTemplate.opsForValue();T t = operation.get(key);if (t instanceof String) {return t;}return JSON.parseObject(String.valueOf(t), clazz);}

    管理员登录代码 

    public boolean logout(String token) {//检查token是否为空if (StrUtil.isEmpty(token)) {throw new IllegalArgumentException("token不为null");}//再处理前缀if (token.startsWith(HttpConstants.PREFIX)) {token = token.substring(HttpConstants.PREFIX.length());}return tokenService.deleteLoginUser(token,secret);}

    退出登录代码,主要逻辑是接收一个 token，处理可能存在的前缀，然后调用 tokenService 的 deleteLoginUser 方法删除用户的登录状态

     @Overridepublic boolean logout(String token) {//检查token是否为空if (StrUtil.isEmpty(token)) {throw new IllegalArgumentException("token不为null");}//再处理前缀if (token.startsWith(HttpConstants.PREFIX)) {token = token.substring(HttpConstants.PREFIX.length());}return tokenService.deleteLoginUser(token,secret);}

    题目接口详解

    获取题目列表 

    使用 String.split() 方法按分隔符（通常是 ;）将字符串拆分为数组。

    Constants.SPLIT_SEM 是自定义常量，代表分隔符（如 ";"）。

    代码中涉及一个知识点Java Stream 流(下方有介绍)

    excludeIdSet = Arrays.stream(excludeIdStr.split(Constants.SPLIT_SEM)).filter(StrUtil::isNotBlank)  // 过滤空字符串（避免 "1,,2" 的情况）.map(Long::valueOf)           // 转为 Long.collect(Collectors.toSet()); // 收集为 Set

    对上述代码详解

    Arrays.stream()：将数组转换为流（Stream）

    filter()：过滤空字符串（处理 "1;;2" 这种情况）

    StrUtil::isNotBlank：引用工具类方法判断字符串非空（来自 Hutool 或类似库）。

    map()：将每个字符串元素转换为 Long 类型

    Long::valueOf：引用 Long 类的静态方法进行类型转换。

    collect(Collectors.toSet())：将流中的元素收集到 Set 中，自动去重

      @Overridepublic List<QuestionVO> list(QuestionQueryDTO questionQueryDTO) {String excludeIdStr = questionQueryDTO.getExcludeIdStr();Set<Long> excludeIdSet = new HashSet<>(); // 默认空集合if (StrUtil.isNotEmpty(excludeIdStr)) {excludeIdSet = Arrays.stream(excludeIdStr.split(Constants.SPLIT_SEM)).filter(StrUtil::isNotBlank)  // 过滤空字符串（避免 "1,,2" 的情况）.map(Long::valueOf)           // 转为 Long.collect(Collectors.toSet()); // 收集为 SetquestionQueryDTO.setExcludeIdSet(excludeIdSet);}//       自动分页：PageHelper 会自动解析你执⾏的 SQL 语句，并根据你提供的⻚码和每页显示的记录数，
//       自动添加分页相关的 SQL ⽚段，从而返回正确的分页结果。无需在 SQL 语句中手动编写复杂的分页逻辑PageHelper.startPage(questionQueryDTO.getPageNum(),questionQueryDTO.getPageSize());return questionMapper.selectQuestionList(questionQueryDTO);}

    题目相关接口详解

    管理员添加题目 

      @Overridepublic boolean add(QuestionAddDTO questionAddDTO) {
//        List<Question> questionList=questionMapper.selectList(
//                new LambdaQueryWrapper<Question>()
//                        .eq(Question::getTitle,QuestionAddDTO.getTitle()));List<Question> questionList = questionMapper.selectList(new LambdaQueryWrapper<Question>().eq(Question::getTitle, questionAddDTO.getTitle())  // 这里修正); if(CollectionUtil.isNotEmpty(questionList)){throw new ServiceException(ResultCode.FAILED_ALREADY_EXISTS);}Question question=new Question();//        questionAddDTO：源对象（Source），通常是数据传输对象（DTO），包含前端传入的数据。
//        question：  目标对象（Target），通常是一个实体类（Entity），用于后续的数据库操作或其他业务逻辑。
//        将前端传入的 DTO 对象转换为数据库实体对象。对象属性拷贝：避免手动逐个 set 属性，简化代码。// 将DTO属性复制到实体类BeanUtils.copyProperties(questionAddDTO, question);// 插入数据库int insert = questionMapper.insert(question);// 检查插入是否成功if(insert <= 0) {return false;}QuestionES questionES=new QuestionES();//往es(Elasticsearch)中添加BeanUtil.copyProperties(question,questionES);questionRepository.save(questionES);questionCacheManager.addCache(question.getQuestionId());return true;}

    Question::getTitle：通过方法引用指定实体类的字段（对应数据库的 title 列）

    questionAddDTO.getTitle()：实际查询的值（来自 DTO 的标题) 

    List<Question> questionList = questionMapper.selectList(new LambdaQueryWrapper<Question>().eq(Question::getTitle, questionAddDTO.getTitle())  // 这里修正);

    将 questionAddDTO 对象的属性值复制到 question 对象中。

    仅复制属性名相同且类型兼容的字段。

            BeanUtils.copyProperties(questionAddDTO,question);

    可能结果:

    存在匹配记录：返回包含所有匹配记录的列表（可能多条，因为标题可能重复）

    无匹配记录：返回空列表 []（不会返回 null）

    异常情况：若 SQL 执行出错（如字段名错误、数据库连接问题），抛出异常。

    下方有关于ES的介绍 

    // 创建ES文档对象
QuestionES questionES = new QuestionES();
// 将数据库实体属性复制到ES文档对象
BeanUtil.copyProperties(question, questionES);
// 保存到Elasticsearch
questionRepository.save(questionES);

     删除题目数据

     @Overridepublic int delete(Long questionId) {Question Question=questionMapper.selectById(questionId);if(Question==null){throw new ServiceException(ResultCode.FAILED_NOT_EXISTS);}//在es中删除数据questionRepository.deleteById(questionId);questionCacheManager.deleteCache(questionId);return questionMapper.deleteById(questionId);}

     这个是实现题目的接口,至于edit和detail没有涉及特殊知识点就不介绍了

    public interface IQuestionService {List<QuestionVO> list(QuestionQueryDTO questionQueryDTO);boolean add(QuestionAddDTO questionAddDTO);QuestionDetialVO detail(Long questionId);int edit(QuestionEditDTO questionEditDTO);int delete(Long questionId);
}

    竞赛接口详解

    添加题目接口

    从前端拿到数据,checkExamSaveParams进行判断

    在数据库中查询内容

    检查考试标题是否重复（排除当前考试) , 验证开始时间和结束时间是否存在

    验证开始时间是否早于当前时间 , 验证开始时间是否早于结束时间

    如果没有出异常信息则正常,将前端拿到的数据复制到exam中,进而添加到数据库中

     @Overridepublic String add(ExamAddDTO examAddDTO) {checkExamSaveParams(examAddDTO,null);Exam exam = new Exam();BeanUtils.copyProperties(examAddDTO, exam);examMapper.insert(exam);
//返回新创建考试的ID字符串形式return exam.getExamId().toString();}
    private void checkExamSaveParams(ExamAddDTO examSaveDTO,Long examId) {List<Exam> examList = examMapper.selectList(new LambdaQueryWrapper<Exam>().eq(Exam::getTitle, examSaveDTO.getTitle()).ne(examId!=null,Exam::getExamId,examId));if (CollectionUtil.isNotEmpty(examList)) {throw new ServiceException(ResultCode.EXAM_RESULT_REPEAT);}if (examSaveDTO.getStartTime() == null || examSaveDTO.getEndTime() == null) {throw new ServiceException(ResultCode.EXAM_START_EXAM_TIME_NOT_EXIST);}if (examSaveDTO.getStartTime().isBefore((LocalDateTime.now()))) {throw new ServiceException(ResultCode.EXAM_START_TIME_BEFORE_CURRENT_TIME);//竞赛开始时间不能早于当前时间}if (examSaveDTO.getStartTime().isAfter(examSaveDTO.getEndTime())) {throw new ServiceException(ResultCode.EXAM_START_TIME_AFTER_END_TIME);//竞赛开始时间不能早于竞赛结束时间}}

    在书写竞赛接口时需要注意

    检查考试标题是否重复（排除当前考试) , 验证开始时间和结束时间是否存在

    验证开始时间是否早于当前时间 , 验证开始时间是否早于结束时间

    添加题目时,注意竞赛是否已经发布,如果已经发布则禁止编辑,在添加题目的时候,可以限制添加题数

    发布和未发布就是需要把状态修改一下(数据库中内容也需要更新),在添加题目时,注意这个题目是否已被添加,如果以备添加,就不需要显示了

    给竞赛添加题目,详情看注释(添加题目顺序)

     @Overridepublic boolean questionAdd(ExamQuestionAddDTO examQuestionAddDTO) {//判断竞赛是否存在Exam exam = getExam(examQuestionAddDTO.getExamId());checkExam(exam);if(Constants.TRUE.equals(exam.getStatus())){throw new ServiceException(ResultCode.EXAM_IS_PUBLISH);}// 2. 从DTO中获取题目ID集合Set<Long> questionIdSet = examQuestionAddDTO.getQuestionIdSet();// 3. 如果题目ID集合为空，直接返回trueif (CollectionUtil.isEmpty(questionIdSet)) {return true;}// 4. 根据ID集合批量查询题目List<Question> questionList = questionMapper.selectBatchIds(questionIdSet);// 4. 根据ID集合批量查询题目if (CollectionUtil.isEmpty(questionList) || questionList.size() < questionIdSet.size()) {throw new ServiceException(ResultCode.EXAM_QUESTION_NOT_EXIST);}return saveExamQuestion(exam, questionIdSet);}

    private boolean saveExamQuestion(Exam exam, Set<Long> questionIdSet) {// 初始化题目序号int num = 1;// 创建考试题目关联列表List<ExamQuestion> examQuestionList = new ArrayList<>();// 遍历题目ID集合for (Long questionId : questionIdSet) {ExamQuestion examQuestion = new ExamQuestion();// 设置考试IDexamQuestion.setExamId(exam.getExamId());// 设置题目IDexamQuestion.setQuestionId(questionId);// 设置题目顺序(自动递增)examQuestion.setQuestionOrder(num++);// 添加到列表examQuestionList.add(examQuestion);}//批量操作的方式return saveBatch(examQuestionList);}

    MyBatis分页插件

    分页是数据处理中的基础功能，良好的分页机制能显著提升系统性能和用户体验。以下是对分页管理机制的深度分析。

    基本参数设计

    参数名说明推荐默认值
    pageNum当前页码（从1开始）1
    pageSize每页记录数10-50（视业务而定）
    total总记录数-
    pages总页数自动计算
    orderBy排序字段（可选）"create_time desc"

    逻辑分页（内存分页） 

    // Java示例：使用List.subList
List<Data> allData = getFromCacheOrDB();
List<Data> pageData = allData.subList(start, end);

    • 优点：实现简单，适合小数据量

    • 缺点：数据量大时内存消耗高

    • 适用场景：本地缓存数据分页

     物理分页（数据库分页）

    -- MySQL
SELECT * FROM table LIMIT 10 OFFSET 20;-- Oracle
SELECT * FROM (SELECT t.*, ROWNUM rn FROM table t WHERE ROWNUM <= 30
) WHERE rn > 20;

    • 优点：性能高，节省内存

    • 缺点：SQL语法差异大

    • 适用场景：大数据量查询

    主流技术实现方案

    PageHelper实现
    // 1. 引入依赖
<dependency><groupId>com.github.pagehelper</groupId><artifactId>pagehelper-spring-boot-starter</artifactId><version>最新版</version>
</dependency>// 2. 使用示例
PageHelper.startPage(pageNum, pageSize);
List<User> users = userMapper.selectAll();
PageInfo<User> pageInfo = new PageInfo<>(users);
    原理分析

    1. 通过ThreadLocal绑定分页参数

    2. 自动改写SQL添加方言特定的分页语句

    3. 执行count查询获取总数

    优化手段实现方式适用场景
    延迟关联先查ID再关联详情多表关联查询
    游标分页使用WHERE id > lastId LIMIT size无限滚动列表
    缓存总条数缓存count结果，设置短过期时间数据变化不频繁
    避免count查询仅"下一页"按钮时不做count移动端分页

    Java Stream 流

    Stream（流） 是 Java 8 引入的一个强大的数据处理 API，它允许你以声明式方式（类似 SQL 语句）对集合（Collection）、数组等数据进行高效、简洁的操作（如过滤、映射、排序、聚合等）。

    Stream 的核心作用是简化集合操作、提升代码可读性，并通过惰性求值(中间操作（如 filter、map）不会立即执行，直到遇到终端操作（如 collect、forEach），避免不必要的计算)和并行处理优化性能。

    1. Stream 的核心特点

    • 非数据结构：不存储数据，只是数据源的视图

    • 函数式编程：支持 lambda 表达式和方法引用

    • 惰性执行：中间操作不会立即执行

    • 可消费性：流只能被消费一次

    2. Stream 的操作类型

    Stream 的操作分为 中间操作（Intermediate） 和 终止操作（Terminal）：

    操作类型

    说明

    示例方法

    中间操作

    返回新的 Stream，可链式调用

    filter(), map(), sorted(), distinct(), limit()

    终止操作

    触发计算并返回结果（非 Stream）

    collect(), forEach(), count(), reduce(), anyMatch()

    1. 中间操作（Intermediate Operations）

    操作说明示例
    filter过滤元素.filter(s -> s.length() > 3)
    map元素转换.map(String::toUpperCase)
    flatMap扁平化流.flatMap(list -> list.stream())
    distinct去重.distinct()
    sorted排序.sorted(Comparator.reverseOrder())
    peek查看元素但不修改.peek(System.out::println)
    limit限制元素数量.limit(10)
    skip跳过前N个元素.skip(5)

    2. 终端操作（Terminal Operations）

    操作说明示例
    forEach遍历每个元素.forEach(System.out::println)
    collect收集为集合.collect(Collectors.toList())
    toArray转为数组.toArray(String[]::new)
    reduce归约操作.reduce(0, Integer::sum)
    min/max查找最小/最大值.max(Comparator.naturalOrder())
    count统计元素数量.count()
    anyMatch任意元素匹配.anyMatch(s -> s.startsWith("a"))
    allMatch所有元素匹配.allMatch(s -> s.length() > 2)
    noneMatch没有元素匹配.noneMatch(Objects::isNull)
    findFirst返回第一个元素.findFirst()
    findAny返回任意元素.findAny()

     Elasticsearch

    Elastic Docs | Elastic官方网站:

    Elastic Docs | Elastic

    Elasticsearch（简称 ES）是一个开源的分布式 搜索和分析引擎，基于 Apache Lucene 构建，专为处理海量数据设计，支持近实时（NRT, Near Real-Time）搜索。

    优点

    • 高性能搜索，支持复杂查询（全文检索、模糊匹配、聚合分析）。

    • 水平扩展能力强，适合大数据场景。

    • 生态完善（ELK Stack、APM、SIEM 等）。

    缺点

    • 不支持事务（不适合金融级一致性要求场景）。

    • 资源消耗较高（尤其是内存）。

    • 学习曲线较陡（需理解分词、映射、集群管理等）

    术语说明
    Index（索引）类似数据库中的“表”，存储相关文档（如 user_index、product_index）。
    Document（文档）索引中的基本数据单元，使用 JSON 格式存储（如一条用户信息）。
    Type（类型）7.x 版本后已弃用，现一个索引仅支持一种类型（_doc）。
    Shard（分片）索引被拆分为多个分片，提高并发和存储能力（如一个索引拆分为 5 个分片）。
    Replica（副本）分片的备份，提高容错能力（如每个分片有 1 个副本）。
    Node（节点）一个 Elasticsearch 运行实例，多个节点组成集群（Cluster）。
    http://www.xdnf.cn/news/519229.html

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