仓库地址：https://github.com/elastic/go-elasticsearch
仓库简介：The official Go client for Elasticsearch
分支：v7.11.0
README & MakeFile
使用了goreportcard对项目的质量进行了分析。
使用了codecov对代码覆盖率进行测试，网站界面用起来还挺舒服的。这个项目的覆盖率有80%+，挺高的。
使用了Github Action对项目进行自动构建编译。
使用MakeFile封装了一系列构建命令，其中有Unit-test和integration-test。它使用了go的条件编译，来区分两种测试。
比如/esutil下的测试代码属于unit-test。它不需要依赖es组件。
比如/estransport下的测试代码属于integration-test。它依赖了es组件，需要在本地先起好es。
发现Makefile还挺强大的，可以节省很多的重复性工作。比如其中的release命令，甚至可以将代码发布到Github的流程自动化。为了方便测试，Makefile也集成了用docker起ES的命令。通过Makefile，也可以很好的实践项目到API文档的输出。
Client
项目的入口在于elasticsearch.go，它提供了创建Client的函数。另外也有对应的一些_test.go文件，包括example, benchmark, test等。
Client包含了两个成员，一个是esapi.API，另一个是estransport.Interface。
API:
/esapi/doc.go的文档提供了比较充分的说明。API是自动根据ES官方client标准生成的，生成代码在/internal/cmd/generate。更牛的是，ES官方还提供了client test，以保证不同语言实现的client都能复用。
API本身是个结构体，成员是函数。API的调用设计，提供了struct和function两种方式。为了实现struct方式的调用，Request定义了Do的method，感觉用起来还挺奇怪的。更倾向于使用function的模式，更紧凑一些。
estransport.Interface:
/estransport/doc.go有文档说明。estransport感觉蛮可配置化的，包括重试策略、节点选择、连接池、Logger等。estransport.go: 核心文件。主要实现函数是Perform。logger.go: 实现了日志的采集，其实不仅是日志，其他metrics的埋点也可以在这里做。metrics.go: 实现了metrics的采集。connection.go: 实现了连接池。只有在输入多个URL的时候有效。假如是使用云厂商的，一般会提供一个VIP，云厂商做了负载均衡。
NewClient源码阅读收获：
- 默认是使用http.DefaultTransport，该transport没有设置读取header的超时时间，所以假如是客户端返回response慢，那么可能会导致hang住。
Perform源码阅读收获：
- 为了实现重试，会将request body拷贝一份，因为http请求发送出去后就没了。http内置了GetBody函数可实现多次读取body。
- 默认超时是不会自动重试的，需要配置enableRetryOnTimeout为true才会。为什么这么设计？
- 为了实现并发访问，很多地方使用了Lock来实现的，包括对pool, metrics等字段的访问。
- 使用sleep来实现退避重试。
- 还是使用transport来发起请求，并在发起请求后使用logger来记录请求情况，用户可以用该logger记录日志、打点等。
Connection源码阅读收获：
- 创建连接池只需要少量参数（host, username, password）。当真正发起请求前，需要将这些参数的绑定到Request中，以便发起http请求。
- Next用于获取连接，OnSuccess用于归还成功的连接，OnFailure用于归还失败的连接。
- 实现了两种连接池，一种是单URL地址的连接池，另一种是多URL地址的连接池。后者相比于前者多了一个负载均衡策略，代码中定义了Selector来抽象。
- singleConnectionPool其实只会返回自己的URL，没有建立连接的概念。这里复用连接是依赖底层的http client实现的。