本次和大家分享的主要是docker搭建es和springboot操作es的內容，也便於工作中或將來使用方便，因此從搭建es環境開始到代碼插入信息到es中；主要節點如下：

1. elasticsearch啟動
2. mobz/elasticsearch-head啟動
3. kibana啟動
4. springboot操作es

1.elasticsearch啟動

　　我本機環境是windows10，要掛載es的配置文件需要在本機上創建配置文件，因此這裡創建配置文件C:UsersAdministratoreses-master.yml，配置文件內容如：

 1 #集群名稱
 2 cluster.name: "shenniu_elasticsearch"
 3 #本節點名稱
 4 node.name: master
 5 #是否master節點
 6 node.master: true
 7 #是否存儲數據
 8 node.data: true
 9 #head插件設置
10 http.cors.enabled: true
11 http.cors.allow-origin: "*"
12 http.port: 9200
13 transport.tcp.port: 9300
14 #可以訪問的ip
15 network.bind_host: 0.0.0.0

　　這裡配置一個es的cluster的master節點，集群名稱shenniu_elasticsearch，有了配置下麵就是啟動es命令：

1 docker pull elasticsearch
2 docker run -d --name es-master -p 9200:9200 -p 9300:9300 -v C:/Users/Administrator/es/es-mast
3 er.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml elasticsearch

　　啟動完後在瀏覽器瀏覽 http://192.168.183.9:9200/ 得到如下成功信息：

2.mobz/elasticsearch-head啟動

　　elasticsearch-head做為es集群狀態查看插件工具，用起來還是挺方便的，啟動命令如：

1 docker pull mobz/elasticsearch-head
2 docker run -d -p 9100:9100 --name mobz-es mobz/elasticsearch-head

　　然後在瀏覽器錄入 http://192.168.183.9:9100/ ，能夠看到插件的操作界面，其中包含了索引，數據，基本查詢等功能很是方便

　　為了博客內容充實性，這裡我添加了一些日誌到es中，通過head工具能夠看到如：

3.kibana啟動

　　kibana是專門針對es內容的一款查看工具，和elasticsearch-head不同的是前者主要是內容顯示，通常有elk的組合，這裡同樣通過docker來啟動下

1 docker pull kibana
2 docker run --name kibana -e ELASTICSEARCH_URL=http://192.168.183.9:9200 -p 5601:5601 -d kibana

　　這裡需要配置關聯的es的地址，否則kibana界面無法正常使用，倘若es停了，kibana界面也會變成如下

　　如果es和kibana都正常的話，就能夠進入到如下界面

4.springboot操作es

　　要說springboot中使用es有很多方式，這裡使用的是它集成的包，通過maven添加如下依賴：

1 <!--es-->
2 <dependency>
3      <groupId>org.springframework.boot</groupId>
4      <artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>
5 </dependency>

　　然後需要在配置文件中增加關於es的的相關配置，由於這裡採用的是resposity操作es，所以這裡需要設置為啟動狀態：

1 spring:
2   data:
3     elasticsearch:
4       cluster-name: shenniu_elasticsearch
5       cluster-nodes: 192.168.183.9:9300
6       repositories:
7         enabled: true

　　cluster-name對應的是上面啟動es時集群配置的名稱，cluster-nodes對應集群訪問的ip和埠；一般往es中存儲的都是對象形式，所以這裡需要定義一個實體類，這裡是 MoEsLog：

 1 @Document(indexName = "eslog")
 2 public class MoEsLog {
 3     private String message;
 4 
 5     public String getMessage() {
 6         return message;
 7     }
 8 
 9     public void setMessage(String message) {
10         this.message = message;
11     }
12 
13     private String dateTime;
14 
15     public String getDateTime() {
16         return dateTime;
17     }
18 
19     public void setDateTime(String dateTime) {
20         this.dateTime = dateTime;
21     }
22 
23     @Id
24     private String _id;
25 }

　　通過註解@Document裡面的indexName來創建es索引名，然後通過繼承ElasticsearchRepository來使用裡面的增刪改查方法，這裡創建一個es工廠介面如：

1 @Repository
2 public interface IEsRepository extends ElasticsearchRepository<MoEsLog, String> {
3 }

　　到此基本的配置和底層的工廠介面都完成了，剩下的就是怎麼調用和簡單的封裝了，這裡以save方法為例：

 1 @Service
 2 public class EsLogServiceImpl implements EsLogService {
 3 
 4     @Autowired
 5     private IEsRepository esRepository;
 6 
 7     @Override
 8     public void addEsLog(String message) {
 9 
10         Executors.newFixedThreadPool(10).submit(new Runnable() {
11             @Override
12             public void run() {
13                 SimpleDateFormat simpleDateFormat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss.SSSZ");
14 
15                 MoEsLog esLog = new MoEsLog();
16                 esLog.setMessage(message);
17                 esLog.setDateTime(simpleDateFormat.format(new Date()));
18                 esRepository.save(esLog);
19             }
20         });
21     }
22 
23     @Override
24     public <T> void addEs(T t) {
25         addEsLog(JsonUtil.toJson(t));
26     }
27 }

　　值得主要的是裡面對datetime屬性賦值的是一個時間字元串，格式如：yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss.SSSZ，這裡匹配es的時間格式，不出意外的運行程式後，能夠在kibana中看到如下信息：

　　這裡再轉到9100埠的mobz/elasticsearch-head界面，也能夠看到如下的記錄：