SpringCloud学习笔记（七）Elasticsearch与springDataElasticsearch

╰半橙微兮° 2022-03-19 03:50 511阅读 0赞

> Elasticsearch是一个实时的**分布式搜索**和**分析引擎**。它可以帮助你用前所未有的速 度去处理大规模数据。ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分 布式多用户能力的全文搜索引擎，**基于RESTful web接口**。Elasticsearch是用Java开发 的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是当前流行的企业级搜索引擎。设计用 于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。

RestApi和Head插件操作Elasticsearch使用非java方式操作 ，**端口9200**

SpringDataElasticsearch 采用java方式**  端口9300**

**数据库同步**： 通过logstash完成mysql与Elasticsearch同步工作

--------------------

### 第一部分 Elasticsearch  ###

1.Elasticsearch与MySQL数据库逻辑结构概念的对比

<table style="width:500px;"> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td><span style="color:#7c79e5;">Elasticsearch</span></td> 
   <td><span style="color:#7c79e5;">关系型数据库Mysql</span></td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td><span style="color:#7c79e5;">索引(index)</span></td> 
   <td><span style="color:#7c79e5;">数据库(databases)</span></td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td><span style="color:#7c79e5;">类型(type)</span></td> 
   <td><span style="color:#7c79e5;">表(table)</span></td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td><span style="color:#7c79e5;">文档(document)</span></td> 
   <td><span style="color:#7c79e5;">行(row)</span></td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

2.下载与启动

下载ElasticSearch  5.6.8版本  
  [https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases/elasticsearch-5-6-8][https_www.elastic.co_cn_downloads_past-releases_elasticsearch-5-6-8]

启动: 在命令提示符下，进入ElasticSearch安装目录下的bin目录,执行命令  
    elasticsearch  
即可启动。  
我们打开浏览器，在地址栏输入http://127.0.0.1:9200/  即可看到输出结果  
elasticsearch

{
    name: "zbKmjZZ",
    cluster_name: "elasticsearch",
    cluster_uuid: "W63nSobSRfKSLrrjuHXvzg",
    version: {
    number: "5.6.8",
    build_hash: "688ecce",
    build_date: "2018-02-16T16:46:30.010Z",
    build_snapshot: false,
    lucene_version: "6.6.1"
    },
    tagline: "You Know, for Search"
    }

3.相关操作（Restful风格）

**a.创建索引库**

postman以PUT方式请求 127.0.0.1:9200/tensquare\_elasticsearch

> \{  
>     "acknowledged": true,  
>     "shards\_acknowledged": true,  
>     "index": "tensquare\_elasticsearch"  
> \}

**b.创建文档**

postman 以post方式请求  127.0.0.1:9200/tensquare\_elasticsearch/article

> \{  
>     "\_index": "tensquare\_elasticsearch",  
>     "\_type": "article",  
>     "\_id": "AWjshO2\_gWUztPUP5aDv",  
>     "\_version": 1,  
>     **"result": "created",**  
>     "\_shards": \{  
>         "total": 2,  
>         "successful": 1,  
>         "failed": 0  
>     \},  
>     **"created": true**  
> \}

c.查询全部索引库索引

GET方式提交 127.0.0.1:9200/tensquare\_elasticsearch/article/**\_search**

**d.更新索引或者新建索引同方法**

PUT方式提交

更新操作：127.0.0.1:9200/tensquare\_elasticsearch/article/ + 已经存在的id   进行更新操作

新增操作：127.0.0.1:9200/tensquare\_elasticsearch/article/ + 不存在的id   进行新增操作

e.根据id做查询  127.0.0.1:9200/tensquare\_elasticsearch/article/1

GET **条件查询 ** 127.0.0.1:9200/tensquare\_elasticsearch/article/\_search?q=title:教程

127.0.0.1:9200/tensquare\_elasticsearch/article/\_search**?q=content:项目   此处会有模糊查询**

f.删除操作

DELETE 操作 127.0.0.1:9200/tensquare\_elasticsearch/article/1

4.head插件（图形化界面）

步骤1：  
下载head插件：[https://github.com/mobz/elasticsearch-head  ][https_github.com_mobz_elasticsearch-head]  
配套资料中已提供。 elasticsearch-head-master.zip

步骤2：  
解压到任意目录，但是要和elasticsearch的安装目录区别开。

步骤3：  
安装node js  ,安装cnpm   
**npm install ‐g cnpm ‐‐registry=https://registry.npm.taobao.org**  
  
步骤4：-- 这一步需要网络好的地方  
将grunt安装为全局命令 。Grunt是基于Node.js的项目构建工具。它可以自动运行你所 设定的任务  
** npm install ‐g grunt‐cli**  
  
 步骤5：安装依赖 需要在head-master对应的package.json文件同一级执行  
**cnpm install**

步骤6：  
进入head目录启动head，在命令提示符下输入命令

**grunt server**  
   
步骤7： 打开浏览器，输入 http://localhost:9100

步骤8：  
点击连接按钮没有任何相应，按F12发现有如下错误  
No 'Access-Control-Allow-Origin' header is present on the requested resource  
这个错误是由于elasticsearch默认不允许跨域调用，而elasticsearch-head是属于前端工 程，所以报错。  
我们这时需要修改elasticsearch的配置，让其允许跨域访问。  
修改elasticsearch配置文件：\[D:\\software\\elasticsearch-5.6.8\\config\]

> elasticsearch.yml，增加以下两句命令：
> 
> http.cors.enabled: true
> 
> http.cors.allow‐origin: "\*"  
> 此步为允许elasticsearch跨越访问     点击连接即可看到相关信息

head插件的使用

(1) 数据浏览为查询操作功能

复合查询为增删改操作功能

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM1Mjc1MjMz_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

（2）新增和更改操作： 获取索引，获取类型，然后在符合查询功能中进行操作

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM1Mjc1MjMz_size_16_color_FFFFFF_t_70 1][]

PUT操作进行更新和修改操作：拼接路径

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM1Mjc1MjMz_size_16_color_FFFFFF_t_70 2][]

5.ik分词器

（a）分词了解

[http://127.0.0.1:9200/\_analyze? analyzer=chinese&pretty=true&text=我是程序员][http_127.0.0.1_9200_analyze_ analyzer_chinese_pretty_true_text]

注：\_analyze 分词

analyzer 分词器名称

（b）安装并重启elasticsearch    [https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases][https_github.com_medcl_elasticsearch-analysis-ik_releases]   下载5.6.8版 本

![20190215203440328.png][]

解压后放到该路径 D:\\software\\elasticsearch-5.6.8\\plugins\\ik ，放到es路径的plugins目录下面，需要新建ik

**IK 提供了两个分词算法ik\_smart 和ik\_max\_word**

**其中ik\_smart为最少切分，ik\_max\_word为最细粒度划分**

**实例1：最少切分  ik\_smart**

[http://127.0.0.1:9200/\_analyze?analyzer=**ik\_smart**&pretty=true&text=我是程序员][http_127.0.0.1_9200_analyze_analyzer_ik_smart_pretty_true_text]

**实例2：最细粒度切分  ik\_max\_word**

[http://127.0.0.1:9200/\_analyze?analyzer=][http_127.0.0.1_9200_analyze_analyzer_ik_smart_pretty_true_text]**ik\_max\_word**[&pretty=true&text=我是程序员][http_127.0.0.1_9200_analyze_analyzer_ik_smart_pretty_true_text]

{
      "tokens" : [
        {
          "token" : "我",
          "start_offset" : 0,
          "end_offset" : 1,
          "type" : "CN_CHAR",
          "position" : 0
        },
        {
          "token" : "是",
          "start_offset" : 1,
          "end_offset" : 2,
          "type" : "CN_CHAR",
          "position" : 1
        },
        {
          "token" : "程序员",
          "start_offset" : 2,
          "end_offset" : 5,
          "type" : "CN_WORD",
          "position" : 2
        },
        {
          "token" : "程序",
          "start_offset" : 2,
          "end_offset" : 4,
          "type" : "CN_WORD",
          "position" : 3
        },
        {
          "token" : "员",
          "start_offset" : 4,
          "end_offset" : 5,
          "type" : "CN_CHAR",
          "position" : 4
        }
      ]
    }

（c）**自定义词库 **

向ik分词器中添加分词词条：秦时明月

步骤： 进入elasticsearch/plugins/ik/config 目录

新建自定义dic文件  **custom.dic，**编辑内容

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM1Mjc1MjMz_size_16_color_FFFFFF_t_70 3][]

向custom.dic中添加词条，**第一行需要设置空格，兼容各种环境**

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM1Mjc1MjMz_size_16_color_FFFFFF_t_70 4][]

在**IKAnalyzer.cfg.xml**添加自定义词条的目录

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM1Mjc1MjMz_size_16_color_FFFFFF_t_70 5][]

重启 elasticsearch

127.0.0.1:9200/\_analyze?analyzer=ik\_max\_word&pretty=true&text=秦时明月

{
      "tokens" : [
        {
          "token" : "秦时明月",
          "start_offset" : 0,
          "end_offset" : 4,
          "type" : "CN_WORD",
          "position" : 0
        },
        {
          "token" : "明月",
          "start_offset" : 2,
          "end_offset" : 4,
          "type" : "CN_WORD",
          "position" : 1
        }
      ]
    }

启动本地的es ,访问 [http://localhost:9200/][http_localhost_9200]

![20190217110104458.png][]

启动本地的head插件 [http://localhost:9100/][http_localhost_9100]

![20190217110128950.png][]

--------------------

## ##

### 第二部分 SpringDataElasticsearch ###

一：初步了解

1.pom.xml引入依赖

> <dependency> 
> 
>        <groupId>org.springframework.data</groupId>
> 
>        <artifactId>spring‐data‐elasticsearch</artifactId>
> 
> </dependency>

2.application.xml

server:   
       port: 9007 
    spring:   
       application:     
          name: tensquare‐search #指定服务名   
       data:     
          elasticsearch:
             cluster‐nodes: 127.0.0.1:9300

3.创建索引实体类

>     @Data
>     @EqualsAndHashCode(callSuper = false)
>     @Document(indexName = "tensquare_article",type = "article")
>     public class Article implements Serializable {
>     
>         @Id
>         private Integer id;
>     
>         /**
>          * 是否索引：就是看该域是否能被搜索
>          * 是否分词：就表示搜索的时候是整体匹配还是单词匹配
>          * 是否存储：就是是否在页面上显示
>          */
>         @Field(index = true, analyzer = "ik_max_word",searchAnalyzer = "ik_max_word")
>         private String title;
>     
>         @Field(index = true, analyzer = "ik_max_word",searchAnalyzer = "ik_max_word")
>         private String content;
>     
>         /**      审核状态 */
>         private String state;
>     
>     }

4.dao层依旧遵循

>     public interface ArticleDao extends ElasticsearchRepository<Article, String> {
>     }
> 
>     package com.tensquare.search.service;
>     
>     import com.tensquare.search.dao.ArticleDao;
>     import com.tensquare.search.pojo.Article;
>     import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
>     import org.springframework.data.domain.Page;
>     import org.springframework.data.domain.PageRequest;
>     import org.springframework.data.domain.Pageable;
>     import org.springframework.stereotype.Service;
>     
>     @Service
>     public class ArticleService {
>     
>         @Autowired
>         private ArticleDao articleDao;
>     //    @Autowired
>     //    private IdWorker idWorker;
>     
>         public void save(Article article){
>             //article.setId(idWorker.nextId()+"");
>             articleDao.save(article);
>         }
>     
>         public Page<Article> findByKey(String key, int page, int size) {
>             Pageable pageable = PageRequest.of(page-1, size);
>             return articleDao.findByTitleOrContentLike(key, key, pageable);
>         }
>     }
> 
>

5.索引的新增和查询

@RestController
    @RequestMapping("/article")
    public class ArticleController {
    
        @Autowired
        private ArticleService articleService;
    
        @RequestMapping(method = RequestMethod.POST)
        public Result addArticle(@RequestBody Article article){
           articleService.save(article);
           return new Result(true,StatusCode.OK,"新建索引成功");
        }
    
        @RequestMapping(value = "/{key}/{page}/{size}",method = RequestMethod.GET)
        public Result findByTitleOrContent (@PathVariable String key,@PathVariable int page,@PathVariable int size) {
            Page<Article> pageable = articleService.findByTitleOrContent(key,page,size);
            return new Result(true,StatusCode.OK,"查询成功",new PageResult<Article>(pageable.getTotalElements(),pageable.getContent()));
        }
    }

--------------------

### 第三部分  elasticsearch与MySQL数据同步  ###

一.什么是logstash

Logstash是一款轻量级的**日志搜集处理框架**，可以方便的把分散的、多样化的日志搜集 起来，并进行**自定义的处理**，然后传输到指定的位置，比如某个服务器或者文件。

**二.Windows：logstash同步数据到索引库中**

1.解压logstash-5.6.8到 D:\\software\\logstash-5.6.8，拷贝mysqletc到D:\\software\\logstash-5.6.8

2.解压进入bin目录 logstash ‐e 'input \{ stdin \{ \} \} output \{ stdout \{\} \}'

当前输入和输入无内容，后续会把数据库的内容输入到索引库，实现**数据库和索引库的同步操作**

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM1Mjc1MjMz_size_16_color_FFFFFF_t_70 6][]

3.mysql同步到es中步骤

a.将mysqletc粘贴到该路径 D:\\software\\elasticsearch-5.6.8\\mysqletc

b.修改mysql.conf

input {
      jdbc {
    	  # mysql jdbc connection string to our backup databse
    	  jdbc_connection_string => "jdbc:mysql://192.168.1.105:3306/tensquare_article?characterEncoding=UTF8"
    	  # the user we wish to excute our statement as
    	  jdbc_user => "root"
    	  jdbc_password => "123456"
    	  # the path to our downloaded jdbc driver  
    	  jdbc_driver_library => "D:\software\elasticsearch-5.6.8\mysqletc\mysql-connector-java-5.1.46.jar"
    	  # the name of the driver class for mysql
    	  jdbc_driver_class => "com.mysql.jdbc.Driver"
    	  jdbc_paging_enabled => "true"
    	  jdbc_page_size => "50"
    	  #以下对应着要执行的sql的绝对路径。
    	  #statement_filepath => ""
    	  statement => "select id,title,content,state from tb_article"
    	  #定时字段 各字段含义（由左至右）分、时、天、月、年，全部为*默认含义为每分钟都更新（测试结果，不同的话请留言指出）
          schedule => "* * * * *"
      }
    }
    
    output {
      elasticsearch {
    	  #ESIP地址与端口
    	  hosts => "127.0.0.1:9200" 
    	  #ES索引名称（自己定义的）
    	  index => "tensquare_article"
    	  #自增ID编号
    	  document_id => "%{id}"
    	  document_type => "article"
      }
      stdout {
          #以JSON格式输出
          codec => json_lines
      }
    }

c.bin命令行下执行 logstash ‐f ../mysqletc/mysql.conf

执行时间间隔：一分钟一次，同步成功后会将mysql数据同步到索引库

input {
      jdbc {
    	  # mysql jdbc connection string to our backup databse
    	  jdbc_connection_string => "jdbc:mysql://192.168.1.105:3306/tensquare_article?characterEncoding=UTF8"
    	  # the user we wish to excute our statement as
    	  jdbc_user => "root"
    	  jdbc_password => "123456"
    	  # the path to our downloaded jdbc driver  
    	  jdbc_driver_library => "D:/software/logstash-5.6.8/mysqletc/mysql-connector-java-5.1.46.jar"
    	  # the name of the driver class for mysql
    	  jdbc_driver_class => "com.mysql.jdbc.Driver"
    	  jdbc_paging_enabled => "true"
    	  jdbc_page_size => "50"
    	  #以下对应着要执行的sql的绝对路径。
    	  #statement_filepath => ""
    	  statement => "select id,title,content,state from tb_article"
    	  #定时字段 各字段含义（由左至右）分、时、天、月、年，全部为*默认含义为每分钟都更新（测试结果，不同的话请留言指出）
          schedule => "* * * * *"
      }
    }
    
    output {
      elasticsearch {
    	  #ESIP地址与端口
    	  hosts => "127.0.0.1:9200" 
    	  #ES索引名称（自己定义的）
    	  index => "tensquare_article"
    	  #自增ID编号
    	  document_id => "%{id}"
    	  document_type => "article"
      }
      stdout {
          #以JSON格式输出
          codec => json_lines
      }
    }

注意：mysql删除数据后，索引库并不会消失，所以mysql需要维护state进行状态的同步，表示已删除

三.linux : **logstash同步数据到索引库中**

1.docker 安装elasticsearch

docker run -di --name=tensquare\_elasticsearch -p 9200:9200 -p 9300:9300 elasticsearch:5.6.8

2.在postman先通过put提交请求

192.168.1.105:9200/tensquare\_article  生成一个tensquare\_article索引库

3.通过本地请求 127.0.0.1/article  post请求，**但是报如下错误：无法远程访问**

> \{  
>     "timestamp": "2019-02-17T08:39:54.039+0000",  
>     "status": 500,  
>     "error": "Internal Server Error",  
>     "message": "None of the configured nodes are available: \[\{\#transport\#-1\}\{nTimF\_t5Q0O7PJwrbcPjiw\}\{192.168.1.105\}\{192.168.1.105:9300\}\]",  
>     "path": "/article"  
> \}

解决方法：

a.进入容器

> docker exec ‐it tensquare\_elasticsearch /bin/bash

b.拷贝配置文件到宿主机

> docker cp  tensquare\_elasticsearch:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml  /usr/share/elasticsearch.yml

c.关闭并删除原es容器

> docker stop tensquare\_elasticsearch     
> 
> docker rm  tensquare\_elasticsearch

d.以配置文件启动

> docker run -di --name=tensquare\_es -p 9200:9200 -p 9300:9300 -v /usr/share/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml elasticsearch:5.6.8

e.）修改/usr/share/elasticsearch.yml   将 transport.host: 0.0.0.0 前的\#去掉后保 存文件退出。其作用是允许任何ip地址访问elasticsearch  .开发测试阶段可以这么做，生产环境下指定具体的IP

![20190217170450815.png][]

但是重启会报错，因为配置之后需要更多的软硬件

\*\*\* 系统调优

第一步：修改软硬件：修改/etc/security/limits.conf  ，追加内容

> \* soft nofile 65536  
> 
> \* hard nofile 65536

第二步：修改访问数：nofile是单个进程允许打开的最大文件个数     soft nofile 是软限制  hard nofile是硬限制  
修改/etc/sysctl.conf，追加内容

> vm.max\_map\_count=655360

第三步：重新启动虚拟机，再次启动容器，发现已经可以启动并远程访问

4.访问127.0.0.1:9007/article 添加

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM1Mjc1MjMz_size_16_color_FFFFFF_t_70 7][]

查询全部

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM1Mjc1MjMz_size_16_color_FFFFFF_t_70 8][]

更新操作

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM1Mjc1MjMz_size_16_color_FFFFFF_t_70 9][]

### **四.linux ：ik分词器** ###

http://192.168.1.105:9200/\_analyze?analyzer=chinese&pretty=true&text=我是程序员  
http://192.168.1.105:9200/\_analyze?analyzer=ik\_smart&pretty=true&text=我是程序员  
http://192.168.1.105:9200/\_analyze?analyzer=ik\_max\_word&pretty=true&text=我是程序员

访问时

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM1Mjc1MjMz_size_16_color_FFFFFF_t_70 10][]

安装ik分词器

1.进入容器  docker exec -it tensquare\_es /bin/bash，获取plugins路径  /usr/share/elasticsearch/plugins

2.拷贝ik到容器plugins中

> docker cp ik.zip tensquare\_es:/usr/share/elasticsearch/plugins/

3.重启es容器

### **五.linux ： 安装head插件，进行图形化界面展示** ###

**1.进入/usr/share，修改elasticsearch.xml**

> **http.cors.enabled: true  **
> 
> **http.cors.allow‐origin: "\*"**

2.创建head容器

> docker run ‐di ‐‐name=myhead ‐p 9100:9100 docker pull mobz/elasticsearchhead:5

3. 访问 192.168.1.105:9100

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM1Mjc1MjMz_size_16_color_FFFFFF_t_70 11][]

[https_www.elastic.co_cn_downloads_past-releases_elasticsearch-5-6-8]: https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases/elasticsearch-5-6-8
[https_github.com_mobz_elasticsearch-head]: https://github.com/mobz/elasticsearch-head
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM1Mjc1MjMz_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20220319/d191753e2055446185e9ffd8e61e679f.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM1Mjc1MjMz_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20220319/e96c89b214d54056b19c36772e8209d9.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM1Mjc1MjMz_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: /images/20220319/fba761d0c5564b2684605d024ce41db4.png
[http_127.0.0.1_9200_analyze_ analyzer_chinese_pretty_true_text]: http://127.0.0.1:9200/_analyze?analyzer=chinese&pretty=true&text=%E6%88%91%E6%98%AF%E7%A8%8B%E5%BA%8F%E5%91%98
[https_github.com_medcl_elasticsearch-analysis-ik_releases]: https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases
[20190215203440328.png]: /images/20220319/b8dd1bdc62cc4d08a17da5b3240527c7.png
[http_127.0.0.1_9200_analyze_analyzer_ik_smart_pretty_true_text]: http://127.0.0.1:9200/_analyze?analyzer=ik_smart&pretty=true&text=%E6%88%91%E6%98%AF%E7%A8%8B%E5%BA%8F%E5%91%98
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM1Mjc1MjMz_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]: /images/20220319/e3271fd7f34a4d5fa910ff09cf2ac9c4.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM1Mjc1MjMz_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]: /images/20220319/c812bb1576ee4fd3b8a9e4d02708c11b.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM1Mjc1MjMz_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]: /images/20220319/d14f81f5a5544d668938f1a548c85bc0.png
[http_localhost_9200]: http://localhost:9200/
[20190217110104458.png]: /images/20220319/c03a3125d26643baa2dda5113b6ebe00.png
[http_localhost_9100]: http://localhost:9100/
[20190217110128950.png]: /images/20220319/3666a12b7c63428b8a7f3807e480eb66.png
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