一、Spring项目集成方案。

对于Stored Fields，Elasticsearch会维护一个文档ID到磁盘位置的映射表，通过这个映射表可以快速定位到存储该文档字段值的磁盘位置。对于Stored Fields，Elasticsearch会读取整个文档的字段值（如果只需要部分字段，可以在查询时指定）。对于Doc Values，由于其采用列式存储，Elasticsearch会根据文档ID在相应的列中找到对应的字段值。当执行查询

实际开发中应结合具体业务需求，通过@Setting注解加载自定义分析器配置，使用@Field注解精确控制字段映射类型，并通过组合BoolQuery实现复杂查询条件。五、索引配置建议（product-settings.json）一、复杂查询实现方案（多条件聚合示例）二、索引映射设计原则（商品模型示例）四、查询构建最佳实践。

【代码】如何设计一个支持千万级数据量的搜索系统（结合 MySQL 和 ES）？ES与关系型数据库（MySQL）数据同步方案？如何保证数据库与Elasticsearch的双写一致性？对比采用事务日志与CDC方案。

建议优先从查询优化和JVM参数调整入手，同时结合GC日志分析具体GC类型（Young GC/Full GC）和停顿时间。若频繁出现Full GC，需重点检查内存泄漏或大对象分配问题。和垃圾回收器类型（G1/CMS）

*** 自定义数据转换器（对应配置中的value.converter）*/// 数据转换入口方法@Overridetry {// 数据清洗：IP地址标准化// 去除空格// 添加清洗标记// 生成数据清洗哈希值。

Elasticsearch分片与Redis Cluster Slot分片对比分析。每个分片的副本（默认 1 个）存储在不同节点，主分片故障时副本自动升级为主分片。副本分片可同时处理搜索请求，支持读写分离（写入只发生在主分片，读取可来自副本）将索引拆分为多个分片（默认 5 个），实现海量数据分布式存储和并行计算。每个分片作为独立的 Lucene 索引，支持并发读写操作，提升吞吐量。单个分片故障不会导

开发者可以自定义关闭钩子，通过实现 ApplicationListener 接口并监听 ContextClosedEvent 事件来实现。@Component@Override// 在这里执行自定义的关闭逻辑// 例如，关闭数据库连接池// }@Override// Add to end of list，添加处理器//前置@Override。

公共字段 (：就像把你家的保险箱放在大街上。任何人都可以过来尝试打开它。私有字段 + 业务代码反射 (：就像你把保险箱藏在家里，但你自己偷偷配了一把万能钥匙。只有你和你授权的朋友（同一安全上下文）可以用这把钥匙打开它。私有字段 + 高权限Agent (：就像一个超级锁匠。他不需要你的钥匙，可以直接改变保险箱的锁芯结构，把它变成公用的，让所有人都能打开。公共字段非常危险，应避免使用。业务代码中的反射

地址绑定：Java字节码存储符号引用，JVM运行时绑定地址；C++ so编译时确定大部分布局，dlopen是运行时查找。ByteBuddy的能力：它是一个完整的字节码生成工具包。运行时生成新类和通过Agent修改已存在的类是它的两大应用范式，后者只是前者一个非常重要的特例。Transform的角色和transform方法为ByteBuddy提供了一个标准化的、被JVM认可的“手术室”，让它能在类加