Spring Boot 中 ES索引刷新策略：RefreshPolicy详解

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Java编程

，

高并发设计

，

Springboot和微服务

，熟悉

Linux

，

ESXI虚拟化

以及

云原生Docker和K8s

，热衷于探索科技的边界，并将理论知识转化为实际应用。保持对新技术的好奇心，乐于分享所学，希望通过我的实践经历和见解，启发他人的创新思维。在这里，我希望能与志同道合的朋友交流探讨，共同进步，一起在技术的世界里不断学习成长。

引言

在

Elasticsearch（ES）

中，关于索引刷新，它是一个非常重要的概念。

1. 索引刷新的含义

索引刷新是指将内存缓冲区中的数据写入新的段（

segment

）并使其可被搜索的过程。默认情况下，

Elasticsearch

大约每

1 秒

自动执行一次索引刷新操作。

2. 为什么需要刷新？

1. 数据可见性- 确保新写入的数据能够尽快被搜索到。如果没有刷新操作，新写入的数据将一直停留在内存缓冲区中，无法被查询到。例如，在一个电商平台的商品搜索功能中，当商家新上架商品时，需要尽快让用户能够搜索到这些新商品，这就要求及时进行索引刷新。
2. 一致性- 保证搜索结果的一致性。如果不进行刷新，不同的搜索请求可能会得到不同的结果，因为内存缓冲区中的数据可能在不同的时间点被写入磁盘。通过定期刷新索引，可以确保搜索结果基于相对一致的数据集。

3. 索引刷新的机制

1. 内存缓冲区- 当数据被写入 Elasticsearch 时，首先会被写入内存缓冲区。这个缓冲区是一个临时存储区域，用于快速接收写入请求，提高写入性能。
2. 自动刷新- Elasticsearch 会根据配置的 refresh_interval（默认 1 秒）自动触发索引刷新。在刷新时，内存缓冲区中的数据会被写入一个新的段，并生成新的倒排索引。这个新的段会被写入磁盘，使得数据可被搜索。
3. 手动刷新- 除了自动刷新，还可以通过调用 _refresh API 手动触发索引刷新。例如，在一些对实时性要求非常高的场景中，可以在关键操作后手动刷新索引，以确保数据立即可被搜索。
4. 性能影响- 频繁的刷新会带来一定的性能开销。因为每次刷新都需要消耗系统资源，包括CPU 和 I/O 操作。如果刷新过于频繁，可能会影响写入性能，因为 Elasticsearch 需要花费更多的时间来处理刷新操作，而不是接收新的数据写入请求。所以，在实际应用中，需要根据具体的业务需求和性能要求来调整刷新频率。

Spring Boot 中 Elasticsearch 的 RefreshPolicy 详解

在 Spring Boot 项目中与 Elasticsearch 交互时，

RefreshPolicy

是一个重要的枚举类型，用于控制索引的刷新策略。它有三个枚举值，分别是：

NONE

、

IMMEDIATE

、

WAIT_UNTIL

。接下来我们将详细了解每个枚举值的含义，并通过代码示例进行讲解。

一、

NONE

1.1 含义

NONE

表示不执行任何显式的刷新操作。写入的数据不会立即被搜索到，只有在

Elasticsearch

根据其默认的刷新策略（通常是

1 秒

）或手动触发刷新时，数据才会变得可搜索。

1.2 优缺点

• 优点：写入性能较高，因为不会立即触发刷新操作，减少了系统资源的消耗。适合对数据实时性要求不高的场景，例如批量数据导入、历史数据存储等。
• 缺点：数据的可见性有延迟，新写入的数据不能立即被搜索到。

1.3 代码示例

importorg.springframework.boot.SpringApplication;importorg.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;importorg.springframework.data.elasticsearch.annotations.RefreshPolicy;importorg.springframework.data.elasticsearch.core.ElasticsearchOperations;importorg.springframework.data.elasticsearch.core.IndexOperations;importorg.springframework.data.elasticsearch.core.document.Document;importorg.springframework.data.elasticsearch.repository.ElasticsearchRepository;importorg.springframework.stereotype.Service;importjava.util.List;@SpringBootApplicationpublicclassEsRefreshPolicyExampleApplication{publicstaticvoidmain(String[] args){SpringApplication.run(EsRefreshPolicyExampleApplication.class, args);}@ServicepublicstaticclassMyService{privatefinalElasticsearchOperations elasticsearchOperations;privatefinalMyRepository myRepository;publicMyService(ElasticsearchOperations elasticsearchOperations,MyRepository myRepository){this.elasticsearchOperations = elasticsearchOperations;this.myRepository = myRepository;}publicvoidsaveDataWithNoneRefreshPolicy(){// 创建一个文档对象Document document =newDocument("field1","value1");// 使用 NONE 刷新策略保存文档
            myRepository.save(document,RefreshPolicy.NONE);}publicList<Document>searchData(){// 尝试搜索数据，但由于使用了 NONE 刷新策略，可能搜索不到刚刚保存的数据return elasticsearchOperations.queryForList("SELECT * FROM my_index",Document.class);}}publicinterfaceMyRepositoryextendsElasticsearchRepository<Document,String>{}}

1.4 测试代码及预期输出

importorg.junit.jupiter.api.Test;importorg.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;importorg.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;importjava.util.List;importstaticorg.junit.jupiter.api.Assertions.assertEquals;importstaticorg.junit.jupiter.api.Assertions.assertTrue;@SpringBootTestclassEsRefreshPolicyExampleApplicationTests{@AutowiredprivateEsRefreshPolicyExampleApplication.MyService myService;@TestvoidtestNoneRefreshPolicy(){
        myService.saveDataWithNoneRefreshPolicy();List<Document> results = myService.searchData();// 预期输出：由于使用了 NONE 刷新策略，刚保存的数据可能还未被搜索到，所以结果列表为空assertTrue(results.isEmpty());}}

二、

IMMEDIATE

2.1 含义

IMMEDIATE

在写入操作后立即执行刷新操作，使得新写入的数据可以立即被搜索到。这是一种强一致性的策略，但会带来一定的性能开销，因为每次写入都要触发刷新。

2.2 优缺点

• 优点：数据写入后可以立即被搜索到，保证了数据的强实时性。适用于对数据实时性要求非常高的场景，如金融交易系统、实时监控系统等。
• 缺点：频繁的刷新会带来较大的性能开销，可能会影响写入性能。

2.3 代码示例

importorg.springframework.boot.SpringApplication;importorg.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;importorg.springframework.data.elasticsearch.annotations.RefreshPolicy;importorg.springframework.data.elasticsearch.core.ElasticsearchOperations;importorg.springframework.data.elasticsearch.core.IndexOperations;importorg.springframework.data.elasticsearch.core.document.Document;importorg.springframework.data.elasticsearch.repository.ElasticsearchRepository;importorg.springframework.stereotype.Service;importjava.util.List;@SpringBootApplicationpublicclassEsRefreshPolicyExampleApplication{publicstaticvoidmain(String[] args){SpringApplication.run(EsRefreshPolicyExampleApplication.class, args);}@ServicepublicstaticclassMyService{privatefinalElasticsearchOperations elasticsearchOperations;privatefinalMyRepository myRepository;publicMyService(ElasticsearchOperations elasticsearchOperations,MyRepository myRepository){this.elasticsearchOperations = elasticsearchOperations;this.myRepository = myRepository;}publicvoidsaveDataWithImmediateRefreshPolicy(){// 创建一个文档对象Document document =newDocument("field1","value2");// 使用 IMMEDIATE 刷新策略保存文档
            myRepository.save(document,RefreshPolicy.IMMEDIATE);}publicList<Document>searchData(){// 立即搜索数据，由于使用了 IMMEDIATE 刷新策略，应该能搜索到刚刚保存的数据return elasticsearchOperations.queryForList("SELECT * FROM my_index",Document.class);}}publicinterfaceMyRepositoryextendsElasticsearchRepository<Document,String>{}}

2.4 测试代码及预期输出

importorg.junit.jupiter.api.Test;importorg.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;importorg.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;importjava.util.List;importstaticorg.junit.jupiter.api.Assertions.assertEquals;importstaticorg.junit.jupiter.api.Assertions.assertFalse;@SpringBootTestclassEsRefreshPolicyExampleApplicationTests{@AutowiredprivateEsRefreshPolicyExampleApplication.MyService myService;@TestvoidtestImmediateRefreshPolicy(){
        myService.saveDataWithImmediateRefreshPolicy();List<Document> results = myService.searchData();// 预期输出：由于使用了 IMMEDIATE 刷新策略，刚保存的数据应该能被搜索到，结果列表不为空assertFalse(results.isEmpty());}}

三、

WAIT_UNTIL

3.1 含义

WAIT_UNTIL

会等待当前正在进行的刷新操作完成后再返回结果。如果没有正在进行的刷新操作，它的行为类似于

NONE

。这种策略适用于需要确保查询结果基于最新的已刷新数据，但又不想强制立即刷新的场景。

3.2 优缺点

• 优点：在一定程度上平衡了数据实时性和性能。如果有正在进行的刷新操作，会等待其完成，确保查询结果基于相对较新的数据；如果没有正在进行的刷新操作，行为类似于 NONE，减少了不必要的刷新开销。
• 缺点：不确定性较大，取决于是否有正在进行的刷新操作，可能会导致查询结果的延迟不稳定。

3.3 代码示例

importorg.springframework.boot.SpringApplication;importorg.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;importorg.springframework.data.elasticsearch.annotations.RefreshPolicy;importorg.springframework.data.elasticsearch.core.ElasticsearchOperations;importorg.springframework.data.elasticsearch.core.IndexOperations;importorg.springframework.data.elasticsearch.core.document.Document;importorg.springframework.data.elasticsearch.repository.ElasticsearchRepository;importorg.springframework.stereotype.Service;importjava.util.List;importjava.util.concurrent.TimeUnit;@SpringBootApplicationpublicclassEsRefreshPolicyExampleApplication{publicstaticvoidmain(String[] args){SpringApplication.run(EsRefreshPolicyExampleApplication.class, args);}@ServicepublicstaticclassMyService{privatefinalElasticsearchOperations elasticsearchOperations;privatefinalMyRepository myRepository;publicMyService(ElasticsearchOperations elasticsearchOperations,MyRepository myRepository){this.elasticsearchOperations = elasticsearchOperations;this.myRepository = myRepository;}publicvoidsaveDataWithWaitUntilRefreshPolicy(){// 创建一个文档对象Document document =newDocument("field1","value3");// 使用 WAIT_UNTIL 刷新策略保存文档
            myRepository.save(document,RefreshPolicy.WAIT_UNTIL);}publicList<Document>searchData(){// 尝试搜索数据，如果有正在进行的刷新操作，会等待其完成后再搜索return elasticsearchOperations.queryForList("SELECT * FROM my_index",Document.class);}}publicinterfaceMyRepositoryextendsElasticsearchRepository<Document,String>{}}

3.4 测试代码及预期输出

importorg.junit.jupiter.api.Test;importorg.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;importorg.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;importjava.util.List;importjava.util.concurrent.TimeUnit;importstaticorg.junit.jupiter.api.Assertions.assertEquals;importstaticorg.junit.jupiter.api.Assertions.assertTrue;@SpringBootTestclassEsRefreshPolicyExampleApplicationTests{@AutowiredprivateEsRefreshPolicyExampleApplication.MyService myService;@TestvoidtestWaitUntilRefreshPolicy(){
        myService.saveDataWithWaitUntilRefreshPolicy();try{// 等待一段时间，确保如果有正在进行的刷新操作能够完成TimeUnit.SECONDS.sleep(2);}catch(InterruptedException e){Thread.currentThread().interrupt();}List<Document> results = myService.searchData();// 预期输出：如果没有正在进行的刷新操作，行为类似于 NONE，可能搜索不到刚保存的数据；如果有正在进行的刷新操作并等待完成后，可能搜索到刚保存的数据// 具体结果取决于实际情况// 这里假设如果搜索到数据则测试通过assertTrue(results.size()>0|| results.isEmpty());}}

四、场景距离与选择建议

4.1 日志分析系统

对于日志分析系统，通常对数据的实时性要求不是特别高，更注重写入性能和存储效率。在这种情况下，可以选择

NONE

刷新策略，并定期手动触发刷新或者根据业务需求设置合理的自动刷新间隔。

4.2 电商实时搜索

如果是电商平台的实时搜索功能，需要尽快让用户搜索到新上架的商品等数据。此时可以考虑使用

WAIT_UNTIL

策略，在保证一定实时性的同时，尽量减少不必要的刷新开销。如果对实时性要求极高，也可以谨慎使用

IMMEDIATE

策略，但需要注意性能影响，并做好系统的性能优化和监控。

4.3 金融交易系统

在金融交易系统中，对数据的实时性和准确性要求极高。这种情况下，可以选择

IMMEDIATE

策略，确保交易数据能够立即被查询和分析。但同时需要投入更多的资源来优化系统性能，以应对频繁刷新带来的开销。

五、总结

通过以上代码示例和测试，我们可以清楚地了解到

Spring Boot

中

Elasticsearch

的

RefreshPolicy

三个枚举值的不同作用和使用场景。在实际应用中，可以根据具体的需求选择合适的刷新策略。