分布式搜索引擎03
0.学习目标
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| 数据聚合: 解决复杂的统计搜索问题
自动补全: 当用户在搜索框内输入相关的 词条 拼音 首字母 实时给与对应的提示
数据同步:
当mysql中的数据发生改变时,将改变后的数据同步到ES中,保证ES中的数据与Mysql中的同步
集群: 解决单点故障,提高可用性
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1.数据聚合
聚合（aggregations）可以让我们极其方便的实现对数据的统计、分析、运算。例如：
- 什么品牌的手机最受欢迎？
- 这些手机的平均价格、最高价格、最低价格？
- 这些手机每月的销售情况如何？
实现这些统计功能的比数据库的sql要方便的多，而且查询速度非常快，可以实现近实时搜索效果。
1.1.聚合的种类
聚合常见的有三类：
注意：参加聚合的字段必须是keyword、日期、数值、布尔类型
可分组的字段不能参与聚合(会影响聚合的结果)
1.2.DSL实现聚合
现在，我们要统计所有数据中的酒店品牌有几种，其实就是按照品牌对数据分组。此时可以根据酒店品牌的名称做聚合，也就是Bucket聚合。
1.2.1.Bucket聚合语法
语法如下：
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| GET /hotel/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"brandAgg": {
"terms": {
"field": "brand",
"size": 20
}
}
}
}
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示例:
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| GET /hotel/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"brandAgg": {
"terms": {
"field": "brand",
"size": 20
}
}
}
}
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结果如图：
1.2.2.聚合结果排序
默认情况下，Bucket聚合会统计Bucket内的文档数量，记为_count，并且按照_count降序排序。
我们可以指定order属性，自定义聚合的排序方式：
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| GET /hotel/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"brandAgg": {
"terms": {
"field": "brand",
"order": {
"_count": "asc"
},
"size": 20
}
}
}
}
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示例
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| GET /hotel/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"brandAgg": {
"terms": {
"field": "brand",
"order": {
"_count": "desc"
},
"size": 20
}
}
}
}
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| # 聚合分桶
GET /hotel/_search
{
"query": {
"match_all": {}
},
"size": 0,
"aggs": {
"brandAggName": {
"terms": {
"field": "brand",
"size": 10
}
},
"cityAggName":{
"terms": {
"field": "city",
"size": 10
}
}
}
}
# 排序
GET /hotel/_search
{
"query": {
"match_all": {}
},
"size": 0,
"aggs": {
"brandAggName": {
"terms": {
"field": "brand",
"size": 20,
"order": {
"_count": "asc"
}
}
},
"cityAggName":{
"terms": {
"field": "city",
"size": 10
}
}
}
}
|
1.2.3.限定聚合范围
默认情况下，Bucket聚合是对索引库的所有文档做聚合，但真实场景下，用户会输入搜索条件，因此聚合必须是对搜索结果聚合。那么聚合必须添加限定条件。
我们可以限定要聚合的文档范围，只要添加query条件即可：
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| GET /hotel/_search
{
"query": {
"range": {
"price": {
"lte": 200
}
}
},
"size": 0,
"aggs": {
"brandAgg": {
"terms": {
"field": "brand",
"size": 20
}
}
}
}
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这次，聚合得到的品牌明显变少了：
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| # 限定聚合范围
GET /hotel/_search
{
"query": {
"range": {
"price": {
"gte": 1000,
"lte": 3000
}
}
},
"size": 0,
"aggs": {
"brandAggName": {
"terms": {
"field": "brand",
"size": 20,
"order": {
"_count": "asc"
}
}
},
"cityAggName":{
"terms": {
"field": "city",
"size": 10
}
}
}
}
|
1.2.4.Metric聚合语法
上节中，我们对酒店按照品牌分组，形成了一个个桶。现在我们需要对桶内的酒店做运算，获取每个品牌的用户评分的min、max、avg等值。
这就要用到Metric聚合了，例如stat聚合：就可以获取min、max、avg等结果。
语法如下：
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| GET /hotel/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"brandAgg": {
"terms": {
"field": "brand",
"size": 20
},
"aggs": {
"score_stats": {
"stats": {
"field": "score"
}
}
}
}
}
}
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示例
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| # 桶内度量: 统计
GET /hotel/_search
{
"query": {
"match_all": {}
},
"size": 0,
"aggs": {
"brandAggName": {
"terms": {
"field": "brand",
"size": 20,
"order": {
"price_status.avg": "desc"
}
},
"aggs": {
"price_status": {
"stats": {
"field": "price"
}
}
}
}
}
}
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这次的score_stats聚合是在brandAgg的聚合内部嵌套的子聚合。因为我们需要在每个桶分别计算。
另外，我们还可以给聚合结果做个排序，例如按照每个桶的酒店平均分做排序：
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| # 对分桶后的数据进行聚合统计
GET /hotel/_search
{
"size": 0,
"query": {
"range": {
"price": {
"gte": 200,
"lte": 500
}
}
},
"aggs": {
"brandAgg": {
"terms": {
"field": "brand",
"size": 20,
"order": {
"_count": "asc"
}
},
"aggs": {
"score_stats": {
"stats": {
"field": "price"
}
},
"score_avg": {
"avg": {
"field": "price"
}
},
"score_max": {
"max": {
"field": "price"
}
}
}
}
}
}
GET /hotel/_search
{
"size": 0,
"query": {
"range": {
"price": {
"gte": 200,
"lte": 500
}
}
},
"aggs": {
"brandAgg": {
"terms": {
"field": "brand",
"size": 20,
"order": {
"score_max": "asc" # 可以根据聚合函数处理的结果进行排序
}
},
"aggs": {
"score_stats": {
"stats": {
"field": "score"
}
},
"score_avg": {
"avg": {
"field": "price"
}
},
"score_max": {
"max": {
"field": "price"
}
}
}
}
}
}
|
1.2.5.小结
aggs代表聚合，与query同级，此时query的作用是？
聚合必须的三要素：
聚合可配置属性有：
- size：指定聚合结果数量
- order：指定聚合结果排序方式
- field：指定聚合字段
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| # 小结
GET /hotel/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"brandAgg": {
"terms": {
"field": "brand",
"size": 10,
"order": {
"_count": "desc"
}
},
"aggs": {
"brandCityAgg": {
"terms": {
"field": "city",
"size": 10,
"order": {
"price_avg": "desc"
}
},
"aggs": {
"price_avg": {
"avg": {
"field": "price"
}
}
}
}
}
}
}
}
|
1.3.RestAPI实现聚合
1.3.1.API语法
聚合条件与query条件同级别，因此需要使用request.source()来指定聚合条件。
聚合条件的语法：
聚合的结果也与查询结果不同，API也比较特殊。不过同样是JSON逐层解析：
示例:
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| @Test
void testAggs() throws IOException {
SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
request.source().size(0);
request.source().aggregation(AggregationBuilders
.terms("brand_agg")
.field("brand")
.size(20));
SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
Aggregations aggregations = response.getAggregations();
Terms brandTerms = aggregations.get("brand_agg");
List<? extends Terms.Bucket> buckets = brandTerms.getBuckets();
for (Terms.Bucket bucket : buckets) {
String brandName = bucket.getKeyAsString();
long docCount = bucket.getDocCount();
System.out.println(brandName+" : "+docCount);
}
}
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课堂代码
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| package cn.itcast.hotel;
import cn.itcast.hotel.pojo.HotelDoc;
import cn.itcast.hotel.service.IHotelService;
import com.alibaba.fastjson.JSON;
import org.apache.http.HttpHost;
import org.elasticsearch.action.search.SearchRequest;
import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.client.RestClient;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.elasticsearch.index.query.BoolQueryBuilder;
import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders;
import org.elasticsearch.search.SearchHit;
import org.elasticsearch.search.SearchHits;
import org.elasticsearch.search.aggregations.Aggregation;
import org.elasticsearch.search.aggregations.AggregationBuilder;
import org.elasticsearch.search.aggregations.AggregationBuilders;
import org.elasticsearch.search.aggregations.Aggregations;
import org.elasticsearch.search.aggregations.bucket.terms.Terms;
import org.elasticsearch.search.builder.SearchSourceBuilder;
import org.elasticsearch.search.fetch.subphase.highlight.HighlightBuilder;
import org.elasticsearch.search.fetch.subphase.highlight.HighlightField;
import org.elasticsearch.search.sort.SortOrder;
import org.junit.jupiter.api.AfterEach;
import org.junit.jupiter.api.BeforeEach;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import java.io.IOException;
import java.util.List;
import java.util.Map;
@SpringBootTest
public class Hotel05AggsTests {
private RestHighLevelClient client;
@Autowired
private IHotelService hotelService;
@Test
public void test01() throws IOException {
SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.matchAllQuery());
request.source(searchSourceBuilder);
request.source().size(0);
String brandName = "brandAgg";
request.source().aggregation(
AggregationBuilders.terms(brandName)
.field("brand")
.size(10)
);
String cityName = "cityAgg";
request.source().aggregation(
AggregationBuilders.terms(cityName)
.field("city")
.size(10)
);
SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
handleResponse(response,brandName);
System.out.println("==========================");
handleResponse(response,cityName);
}
public void handleResponse(SearchResponse response,String name){
Aggregations aggregations = response.getAggregations();
Terms brandAgg = aggregations.get(name);
List<? extends Terms.Bucket> buckets = brandAgg.getBuckets();
for (Terms.Bucket bucket : buckets) {
Object key = bucket.getKey();
long count = bucket.getDocCount();
System.out.println(key+" : "+count);
}
}
@BeforeEach
public void init(){
client = new RestHighLevelClient(
RestClient.builder(
new HttpHost("192.168.163.140", 9200, "http")));
System.out.println(client);
}
@AfterEach
public void destory() throws IOException {
client.close();
}
}
|
1.3.2.业务需求
需求：搜索页面的品牌、城市等信息不应该是在页面写死，而是通过聚合索引库中的酒店数据得来的：
分析：
目前，页面的城市列表、星级列表、品牌列表都是写死的，并不会随着搜索结果的变化而变化。但是用户搜索条件改变时，搜索结果会跟着变化。
例如：用户搜索“东方明珠”，那搜索的酒店肯定是在上海东方明珠附近，因此，城市只能是上海，此时城市列表中就不应该显示北京、深圳、杭州这些信息了。
也就是说，搜索结果中包含哪些城市，页面就应该列出哪些城市；搜索结果中包含哪些品牌，页面就应该列出哪些品牌。
如何得知搜索结果中包含哪些品牌？如何得知搜索结果中包含哪些城市？
使用聚合功能，利用Bucket聚合，对搜索结果中的文档基于品牌分组、基于城市分组，就能得知包含哪些品牌、哪些城市了。
因为是对搜索结果聚合，因此聚合是限定范围的聚合，也就是说聚合的限定条件跟搜索文档的条件一致。
查看浏览器可以发现，前端其实已经发出了这样的一个请求：
请求参数与搜索文档的参数完全一致。
返回值类型就是页面要展示的最终结果：
结果是一个Map结构：
- key是字符串，城市、星级、品牌、价格
- value是集合，例如多个城市的名称
1.3.3.业务实现
在cn.itcast.hotel.web包的HotelController中添加一个方法，遵循下面的要求：
- 请求方式：
POST
- 请求路径：
/hotel/filters
- 请求参数：
RequestParams，与搜索文档的参数一致
- 返回值类型：
Map<String, List<String>>
代码：
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| @PostMapping("filters")
public Map<String, List<String>> getFilters(@RequestBody RequestParams params){
return hotelService.getFilters(params);
}
|
这里调用了IHotelService中的getFilters方法，尚未实现。
在cn.itcast.hotel.service.IHotelService中定义新方法：
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| Map<String, List<String>> filters(RequestParams params);
|
在cn.itcast.hotel.service.impl.HotelService中实现该方法：
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| @Override
public Map<String, List<String>> filters(RequestParams params) {
try {
SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
buildBasicQuery(params, request);
request.source().size(0);
buildAggregation(request);
SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
Map<String, List<String>> result = new HashMap<>();
Aggregations aggregations = response.getAggregations();
List<String> brandList = getAggByName(aggregations, "brandAgg");
result.put("brand", brandList);
List<String> cityList = getAggByName(aggregations, "cityAgg");
result.put("city", cityList);
List<String> starList = getAggByName(aggregations, "starAgg");
result.put("starName", starList);
return result;
} catch (IOException e) {
throw new RuntimeException(e);
}
}
private void buildAggregation(SearchRequest request) {
request.source().aggregation(AggregationBuilders
.terms("brandAgg")
.field("brand")
.size(100)
);
request.source().aggregation(AggregationBuilders
.terms("cityAgg")
.field("city")
.size(100)
);
request.source().aggregation(AggregationBuilders
.terms("starAgg")
.field("starName")
.size(100)
);
}
private List<String> getAggByName(Aggregations aggregations, String aggName) {
Terms brandTerms = aggregations.get(aggName);
List<? extends Terms.Bucket> buckets = brandTerms.getBuckets();
List<String> brandList = new ArrayList<>();
for (Terms.Bucket bucket : buckets) {
String key = bucket.getKeyAsString();
brandList.add(key);
}
return brandList;
}
|
2.自动补全
当用户在搜索框输入字符时，我们应该提示出与该字符有关的搜索项，如图：
这种根据用户输入的字母，提示完整词条的功能，就是自动补全了。
因为需要根据拼音字母来推断，因此要用到拼音分词功能。
2.1.拼音分词器
要实现根据字母做补全，就必须对文档按照拼音分词。在GitHub上恰好有elasticsearch的拼音分词插件。地址：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-pinyin
课前资料中也提供了拼音分词器的安装包：
安装方式与IK分词器一样，分三步：
①解压
②上传到虚拟机中，elasticsearch的plugin目录
③重启elasticsearch
④测试
详细安装步骤可以参考IK分词器的安装过程。
测试用法如下：
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| POST /_analyze
{
"text": "如家酒店还不错",
"analyzer": "pinyin"
}
|
结果：
2.2.自定义分词器(了解)
默认的拼音分词器会将每个汉字单独分为拼音，而我们希望的是每个词条形成一组拼音，需要对拼音分词器做个性化定制，形成自定义分词器。
elasticsearch中分词器（analyzer）的组成包含三部分：
- character filters：在tokenizer之前对文本进行处理。例如删除字符、替换字符
- tokenizer：将文本按照一定的规则切割成词条（term）。例如keyword，就是不分词；还有ik_smart
- tokenizer filter：将tokenizer输出的词条做进一步处理。例如大小写转换、同义词处理、拼音处理等
文档分词时会依次由这三部分来处理文档：
声明自定义分词器的语法如下：
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| PUT /test
{
"settings": {
"analysis": {
"analyzer": {
"my_analyzer": {
"tokenizer": "ik_max_word",
"filter": "pinyin"
}
}
}
}
}
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| PUT /test
{
"settings": {
"analysis": {
"analyzer": {
"my_analyzer": {
"tokenizer": "ik_max_word",
"filter": "py"
}
},
"filter": {
"py": {
"type": "pinyin",
"keep_full_pinyin": false,
"keep_joined_full_pinyin": true,
"keep_original": true,
"limit_first_letter_length": 16,
"remove_duplicated_term": true,
"none_chinese_pinyin_tokenize": false
}
}
}
},
"mappings": {
"properties": {
"name": {
"type": "text",
"analyzer": "my_analyzer",
"search_analyzer": "ik_smart"
}
}
}
}
|
示例
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62
63
| #----自定义分词器
PUT /test
{
"settings": {
"analysis": {
"analyzer": {
"my_analyzer": {
"tokenizer": "ik_max_word",
"filter": "py"
}
},
"filter": {
"py": {
"type": "pinyin",
"keep_full_pinyin": false,
"keep_joined_full_pinyin": true,
"keep_original": true,
"limit_first_letter_length": 16,
"remove_duplicated_term": true,
"none_chinese_pinyin_tokenize": false
}
}
}
},
"mappings": {
"properties": {
"id":{
"type": "keyword"
},
"name":{
"type": "text",
"analyzer": "my_analyzer"
}
}
}
}
POST /test/_analyze
{
"text": ["如家酒店还不错"],
"analyzer": "my_analyzer"
}
=====================注意事项
POST /test/_doc/1
{
"id": 1,
"name": "狮子"
}
POST /test/_doc/2
{
"id": 2,
"name": "虱子"
}
GET /test/_search
{
"query": {
"match": {
"name": "虱子"
}
}
}
注意: 构建索引库和搜索搜因库使用的不是同一个分词器
|
测试：
课堂DSL
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| # 拼音分词器注意事项
PUT /test
{
"settings": {
"analysis": {
"analyzer": {
"my_analyzer": {
"tokenizer": "ik_max_word",
"filter": "py"
}
},
"filter": {
"py": {
"type": "pinyin",
"keep_full_pinyin": false,
"keep_joined_full_pinyin": true,
"keep_original": true,
"limit_first_letter_length": 16,
"remove_duplicated_term": true,
"none_chinese_pinyin_tokenize": false
}
}
}
},
"mappings": {
"properties": {
"id":{
"type": "keyword"
},
"name":{
"type": "text",
"analyzer": "my_analyzer",
"search_analyzer": "ik_max_word"
}
}
}
}
POST /test/_doc/1
{
"id": 1,
"name": "狮子"
}
POST /test/_doc/2
{
"id": 2,
"name": "虱子"
}
GET /test/_search
{
"query": {
"match": {
"name": "狮子"
}
}
}
|
总结：
如何使用拼音分词器？
如何自定义分词器？
拼音分词器注意事项？
2.3.自动补全查询
elasticsearch提供了Completion Suggester查询来实现自动补全功能。这个查询会匹配以用户输入内容开头的词条并返回。为了提高补全查询的效率，对于文档中字段的类型有一些约束：
比如，一个这样的索引库：
1
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10
11
| # 创建索引库
PUT test
{
"mappings": {
"properties": {
"title":{
"type": "completion"
}
}
}
}
|
然后插入下面的数据：
1
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13
| # 示例数据
POST test/_doc
{
"title": ["Sony", "WH-1000XM3"]
}
POST test/_doc
{
"title": ["SK-II", "PITERA"]
}
POST test/_doc
{
"title": ["Nintendo", "switch"]
}
|
查询的DSL语句如下：
1
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11
12
13
14
| # 自动补全查询
GET /test/_search
{
"suggest": {
"title_suggest": {
"text": "n",
"completion": {
"field": "title",
"skip_duplicates": true,
"size": 10
}
}
}
}
|
课堂DSL
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43
| #==============ES自动补全-类型
#=================================自动补全字段
# completion修饰的字段为自动补全字段,可以实现自动补全功能
# completion修饰的字段可以有多个值,以数组的形式存放数据
PUT /test
{
"mappings": {
"properties": {
"title":{
"type": "completion"
}
}
}
}
# 示例数据
POST /test/_doc
{
"title": ["Sony", "WH-1000XM3"]
}
POST /test/_doc
{
"title": ["SK-II", "PITERA"]
}
POST /test/_doc
{
"title": ["Nintendo", "switch"]
}
# 自动补全查询
GET /test/_search
{
"suggest": {
"title_suggest": {
"text": "w",
"completion": {
"field": "title",
"skip_duplicates": true,
"size": 10
}
}
}
}
|
2.4.实现酒店搜索框自动补全
现在，我们的hotel索引库还没有设置拼音分词器，需要修改索引库中的配置。但是我们知道索引库是无法修改的，只能删除然后重新创建。
另外，我们需要添加一个字段，用来做自动补全，将brand、suggestion、city等都放进去，作为自动补全的提示。
因此，总结一下，我们需要做的事情包括：
修改hotel索引库结构，设置自定义拼音分词器
修改索引库的name、all字段，使用自定义分词器
索引库添加一个新字段suggestion，类型为completion类型，使用自定义的分词器
给HotelDoc类添加suggestion字段，内容包含brand、business
重新导入数据到hotel库
2.4.1.修改酒店映射结构
代码如下：
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78
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81
82
83
| # 酒店数据索引库
PUT /hotel
{
"settings": {
"analysis": {
"analyzer": {
"text_anlyzer": {
"tokenizer": "ik_max_word",
"filter": "py"
},
"completion_analyzer": {
"tokenizer": "keyword",
"filter": "py"
}
},
"filter": {
"py": {
"type": "pinyin",
"keep_full_pinyin": false,
"keep_joined_full_pinyin": true,
"keep_original": true,
"limit_first_letter_length": 16,
"remove_duplicated_term": true,
"none_chinese_pinyin_tokenize": false
}
}
}
},
"mappings": {
"properties": {
"id":{
"type": "keyword"
},
"name":{
"type": "text",
"analyzer": "text_anlyzer",
"search_analyzer": "ik_smart",
"copy_to": "all"
},
"address":{
"type": "keyword",
"index": false
},
"price":{
"type": "integer"
},
"score":{
"type": "integer"
},
"brand":{
"type": "keyword",
"copy_to": "all"
},
"city":{
"type": "keyword"
},
"starName":{
"type": "keyword"
},
"business":{
"type": "keyword",
"copy_to": "all"
},
"location":{
"type": "geo_point"
},
"pic":{
"type": "keyword",
"index": false
},
"all":{
"type": "text",
"analyzer": "text_anlyzer",
"search_analyzer": "ik_smart"
},
"suggestion":{
"type": "completion",
"analyzer": "completion_analyzer"
}
}
}
}
|
2.4.2.修改HotelDoc实体
HotelDoc中要添加一个字段，用来做自动补全，内容可以是酒店品牌、城市、商圈等信息。按照自动补全字段的要求，最好是这些字段的数组。
因此我们在HotelDoc中添加一个suggestion字段，类型为List<String>，然后将brand、city、business等信息放到里面。
代码如下：
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45
| package cn.itcast.hotel.pojo;
@Data
@NoArgsConstructor
public class HotelDoc {
private Long id;
private String name;
private String address;
private Integer price;
private Integer score;
private String brand;
private String city;
private String starName;
private String business;
private String location;
private String pic;
private Object distance;
private Boolean isAD;
private List<String> suggestion;
public HotelDoc(Hotel hotel) {
this.id = hotel.getId();
this.name = hotel.getName();
this.address = hotel.getAddress();
this.price = hotel.getPrice();
this.score = hotel.getScore();
this.brand = hotel.getBrand();
this.city = hotel.getCity();
this.starName = hotel.getStarName();
this.business = hotel.getBusiness();
this.location = hotel.getLatitude() + ", " + hotel.getLongitude();
this.pic = hotel.getPic();
if(this.business.contains("/")){
String[] arr = this.business.split("/");
this.suggestion = new ArrayList<>();
this.suggestion.add(this.brand);
Collections.addAll(this.suggestion, arr);
}else {
this.suggestion = Arrays.asList(this.brand, this.business);
}
}
}
|
2.4.3.重新导入
重新执行之前编写的导入数据功能，可以看到新的酒店数据中包含了suggestion：
2.4.4.自动补全查询的JavaAPI
之前我们学习了自动补全查询的DSL，而没有学习对应的JavaAPI，这里给出一个示例：
而自动补全的结果也比较特殊，解析的代码如下：
1
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57
58
59
| package cn.itcast.hotel;
@SpringBootTest
public class Hotel06SuggestionTests {
private RestHighLevelClient client;
@Autowired
private IHotelService hotelService;
@Test
public void test01() throws IOException {
SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
request.source().suggest(
new SuggestBuilder().addSuggestion(
"mySuggestion",
SuggestBuilders.completionSuggestion("suggestion")
.prefix("s").skipDuplicates(true).size(10))
);
SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
Suggest suggest = response.getSuggest();
CompletionSuggestion suggestion = suggest.getSuggestion("mySuggestion");
for (CompletionSuggestion.Entry.Option option : suggestion.getOptions()) {
System.out.println(option.getText().string());
}
}
@BeforeEach
public void init(){
client = new RestHighLevelClient(
RestClient.builder(
new HttpHost("192.168.163.140", 9200, "http")));
System.out.println(client);
}
@AfterEach
public void destory() throws IOException {
client.close();
}
}
|
2.4.5.实现搜索框自动补全
查看前端页面，可以发现当我们在输入框键入时，前端会发起ajax请求：
返回值是补全词条的集合，类型为List<String>
1）在cn.itcast.hotel.web包下的HotelController中添加新接口，接收新的请求：
1
2
3
4
| @GetMapping("suggestion")
public List<String> getSuggestions(@RequestParam("key") String prefix) {
return hotelService.getSuggestions(prefix);
}
|
2）在cn.itcast.hotel.service包下的IhotelService中添加方法：
1
| List<String> getSuggestions(String prefix);
|
3）在cn.itcast.hotel.service.impl.HotelService中实现该方法：
1
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| @Override
public List<String> getSuggestions(String prefix) {
try {
SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
request.source().suggest(new SuggestBuilder().addSuggestion(
"suggestions",
SuggestBuilders.completionSuggestion("suggestion")
.prefix(prefix)
.skipDuplicates(true)
.size(10)
));
SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
Suggest suggest = response.getSuggest();
CompletionSuggestion suggestions = suggest.getSuggestion("suggestions");
List<CompletionSuggestion.Entry.Option> options = suggestions.getOptions();
List<String> list = new ArrayList<>(options.size());
for (CompletionSuggestion.Entry.Option option : options) {
String text = option.getText().toString();
list.add(text);
}
return list;
} catch (IOException e) {
throw new RuntimeException(e);
}
}
|
3.数据同步
elasticsearch中的酒店数据来自于mysql数据库，因此mysql数据发生改变时，elasticsearch也必须跟着改变，这个就是elasticsearch与mysql之间的数据同步。
3.1.思路分析
常见的数据同步方案有三种：
3.1.1.同步调用
方案一：同步调用
基本步骤如下：
- hotel-demo对外提供接口，用来修改elasticsearch中的数据
- 酒店管理服务在完成数据库操作后，直接调用hotel-demo提供的接口，
3.1.2.异步通知
方案二：异步通知
流程如下：
- hotel-admin对mysql数据库数据完成增、删、改后，发送MQ消息
- hotel-demo监听MQ，接收到消息后完成elasticsearch数据修改
3.1.3.监听binlog
方案三：监听binlog
流程如下：
- 给mysql开启binlog功能
- mysql完成增、删、改操作都会记录在binlog中
- hotel-demo基于canal监听binlog变化，实时更新elasticsearch中的内容
3.1.4.选择
方式一：同步调用
方式二：异步通知
- 优点：低耦合，实现难度一般
- 缺点：依赖mq的可靠性
方式三：监听binlog
- 优点：完全解除服务间耦合
- 缺点：开启binlog增加数据库负担、实现复杂度高
3.2.实现数据同步
3.2.1.思路
利用课前资料提供的hotel-admin项目作为酒店管理的微服务。当酒店数据发生增、删、改时，要求对elasticsearch中数据也要完成相同操作。
步骤：
导入课前资料提供的hotel-admin项目，启动并测试酒店数据的CRUD
声明exchange、queue、RoutingKey
在hotel-admin中的增、删、改业务中完成消息发送
在hotel-demo中完成消息监听，并更新elasticsearch中数据
启动并测试数据同步功能
3.2.2.导入demo
导入课前资料提供的hotel-admin项目：
运行后，访问 http://localhost:8099
其中包含了酒店的CRUD功能：
3.2.3.声明交换机、队列
MQ结构如图：
1）引入依赖
在hotel-admin、hotel-demo中引入rabbitmq的依赖：
1
2
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4
5
|
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-amqp</artifactId>
</dependency>
|
1
2
3
4
5
6
7
| spring:
rabbitmq:
host: 192.168.163.130
port: 5672
virtual-host: /
username: itcast
password: 123321
|
2）声明队列交换机名称
在hotel-admin和hotel-demo中的cn.itcast.hotel.constatnts包下新建一个类MqConstants：
1
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| package cn.itcast.hotel.constants;
public class MqConstants {
public final static String HOTEL_EXCHANGE = "hotel.topic";
public final static String HOTEL_INSERT_QUEUE = "hotel.insert.queue";
public final static String HOTEL_DELETE_QUEUE = "hotel.delete.queue";
public final static String HOTEL_INSERT_KEY = "hotel.insert";
public final static String HOTEL_DELETE_KEY = "hotel.delete";
}
|
3）声明队列交换机
在hotel-demo中，定义配置类，声明队列、交换机：
1
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| package cn.itcast.hotel.config;
import cn.itcast.hotel.constants.MqConstants;
import org.springframework.amqp.core.Binding;
import org.springframework.amqp.core.BindingBuilder;
import org.springframework.amqp.core.Queue;
import org.springframework.amqp.core.TopicExchange;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
@Configuration
public class MqConfig {
@Bean
public TopicExchange topicExchange(){
return new TopicExchange(MqConstants.HOTEL_EXCHANGE, true, false);
}
@Bean
public Queue insertQueue(){
return new Queue(MqConstants.HOTEL_INSERT_QUEUE, true);
}
@Bean
public Queue deleteQueue(){
return new Queue(MqConstants.HOTEL_DELETE_QUEUE, true);
}
@Bean
public Binding insertQueueBinding(){
return BindingBuilder.bind(insertQueue()).to(topicExchange()).with(MqConstants.HOTEL_INSERT_KEY);
}
@Bean
public Binding deleteQueueBinding(){
return BindingBuilder.bind(deleteQueue()).to(topicExchange()).with(MqConstants.HOTEL_DELETE_KEY);
}
}
|
3.2.4.发送MQ消息
在hotel-admin中的增、删、改业务中分别发送MQ消息：
1
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| @PostMapping
public void saveHotel(@RequestBody Hotel hotel){
hotelService.save(hotel);
rabbitTemplate.convertAndSend(MqConstants.HOTEL_EXCHANGE,MqConstants.HOTEL_INSERT_KEY,hotel.getId());
}
@PutMapping()
public void updateById(@RequestBody Hotel hotel){
if (hotel.getId() == null) {
throw new InvalidParameterException("id不能为空");
}
hotelService.updateById(hotel);
rabbitTemplate.convertAndSend(MqConstants.HOTEL_EXCHANGE,MqConstants.HOTEL_INSERT_KEY,hotel.getId());
}
@DeleteMapping("/{id}")
public void deleteById(@PathVariable("id") Long id) {
hotelService.removeById(id);
rabbitTemplate.convertAndSend(MqConstants.HOTEL_EXCHANGE,MqConstants.HOTEL_DELETE_KEY,id);
}
|
3.2.5.接收MQ消息
hotel-demo接收到MQ消息要做的事情包括：
- 新增消息：根据传递的hotel的id查询hotel信息，然后新增一条数据到索引库
- 删除消息：根据传递的hotel的id删除索引库中的一条数据
1）首先在hotel-demo的cn.itcast.hotel.service包下的IHotelService中新增新增、删除业务
1
2
3
| void deleteById(Long id);
void insertById(Long id);
|
2）给hotel-demo中的cn.itcast.hotel.service.impl包下的HotelService中实现业务：
1
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| @Override
public void deleteById(Long id) {
try {
DeleteRequest request = new DeleteRequest("hotel", id.toString());
client.delete(request, RequestOptions.DEFAULT);
} catch (IOException e) {
throw new RuntimeException(e);
}
}
@Override
public void insertById(Long id) {
try {
Hotel hotel = getById(id);
HotelDoc hotelDoc = new HotelDoc(hotel);
IndexRequest request = new IndexRequest("hotel").id(hotel.getId().toString());
request.source(JSON.toJSONString(hotelDoc), XContentType.JSON);
client.index(request, RequestOptions.DEFAULT);
} catch (IOException e) {
throw new RuntimeException(e);
}
}
|
3）编写监听器
在hotel-demo中的cn.itcast.hotel.mq包新增一个类：
1
2
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6
7
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9
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27
28
29
30
31
32
| package cn.itcast.hotel.mq;
import cn.itcast.hotel.constants.MqConstants;
import cn.itcast.hotel.service.IHotelService;
import org.springframework.amqp.rabbit.annotation.RabbitListener;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Component;
@Component
public class HotelListener {
@Autowired
private IHotelService hotelService;
@RabbitListener(queues = MqConstants.HOTEL_INSERT_QUEUE)
public void listenHotelInsertOrUpdate(Long id){
hotelService.insertById(id);
}
@RabbitListener(queues = MqConstants.HOTEL_DELETE_QUEUE)
public void listenHotelDelete(Long id){
hotelService.deleteById(id);
}
}
|
4.集群
单机的elasticsearch做数据存储，必然面临两个问题：海量数据存储问题、单点故障问题。
- 海量数据存储问题：将索引库从逻辑上拆分为N个分片（shard），存储到多个节点(node-集群下的一台服务器)
- 单点故障问题：将分片数据在不同节点备份（replica ）
ES集群相关概念:
集群（cluster）：一组拥有共同的 cluster name 的 节点。
节点（node) ：集群中的一个 Elasticearch 实例
分片（shard）：索引可以被拆分为不同的部分进行存储，称为分片。在集群环境下，一个索引的不同分片可以拆分到不同的节点中
解决问题：数据量太大，单点存储量有限的问题。
此处，我们把数据分成3片：shard0、shard1、shard2
主分片（Primary shard）：相对于副本分片的定义。
副本分片（Replica shard）每个主分片可以有一个或者多个副本，数据和主分片一样。
数据备份可以保证高可用，但是每个分片备份一份，所需要的节点数量就会翻一倍，成本实在是太高了！
为了在高可用和成本间寻求平衡，我们可以这样做：
- 首先对数据分片，存储到不同节点
- 然后对每个分片进行备份，放到对方节点，完成互相备份
这样可以大大减少所需要的服务节点数量，如图，我们以3分片，每个分片备份一份为例：
现在，每个分片都有1个备份，存储在3个节点：
- node0：保存了分片0和1
- node1：保存了分片0和2
- node2：保存了分片1和2
4.1.搭建ES集群
参考课前资料的文档：
其中的第四章节：
4.2.集群脑裂问题
4.2.1.集群职责划分
elasticsearch中集群节点有不同的职责划分：
默认情况下，集群中的任何一个节点都同时具备上述四种角色。
但是真实的集群一定要将集群职责分离：
- master节点：对CPU要求高，但是内存要求低
- data节点：对CPU和内存要求都高
- coordinating节点：对网络带宽、CPU要求高
职责分离可以让我们根据不同节点的需求分配不同的硬件去部署。而且避免业务之间的互相干扰。
一个典型的es集群职责划分如图：
4.2.2.脑裂问题
脑裂是因为集群中的节点失联导致的。
例如一个集群中，主节点与其它节点失联：
此时，node2和node3认为node1宕机，就会重新选主：
当node3当选后，集群继续对外提供服务，node2和node3自成集群，node1自成集群，两个集群数据不同步，出现数据差异。
当网络恢复后，因为集群中有两个master节点，集群状态的不一致，出现脑裂的情况：
解决脑裂的方案是，要求选票超过 ( eligible节点数量 + 1 ）/ 2 才能当选为主，因此eligible节点数量最好是奇数。对应配置项是discovery.zen.minimum_master_nodes，在es7.0以后，已经成为默认配置，因此一般不会发生脑裂问题
例如：3个节点形成的集群，选票必须超过 （3 + 1） / 2 ，也就是2票。node3得到node2和node3的选票，当选为主。node1只有自己1票，没有当选。集群中依然只有1个主节点，没有出现脑裂。
4.2.3.小结
master eligible节点的作用是什么？
- 参与集群选主
- 主节点可以管理集群状态、管理分片信息、处理创建和删除索引库的请求
data节点的作用是什么？
coordinator节点的作用是什么？
4.3.集群分布式存储
当新增文档时，应该保存到不同分片，保证数据均衡，那么coordinating node如何确定数据该存储到哪个分片呢？
4.3.1.分片存储测试
插入三条数据：
1
2
3
4
| http:
{
"title":"添加文档数据信息---id为1"
}
|
测试可以看到，三条数据分别在不同分片：
结果：
查询
1
2
3
4
5
6
7
| http:
{
"explain": true,
"query": {
"match_all": {}
}
}
|
4.3.2.分片存储原理
elasticsearch会通过hash算法来计算文档应该存储到哪个分片：
说明：
- _routing默认是文档的id
- 算法与分片数量有关，因此索引库一旦创建，分片数量不能修改！
新增文档的流程如下：
解读：
- 1）新增一个id=1的文档
- 2）对id做hash运算，假如得到的是2，则应该存储到shard-2
- 3）shard-2的主分片在node3节点，将数据路由到node3
- 4）保存文档
- 5）同步给shard-2的副本replica-2，在node2节点
- 6）返回结果给coordinating-node节点
4.4.集群分布式查询
elasticsearch的查询分成两个阶段：
4.5.集群故障转移
集群的master节点会监控集群中的节点状态，如果发现有节点宕机，会立即将宕机节点的分片数据迁移到其它节点，确保数据安全，这个叫做故障转移。
1）例如一个集群结构如图：
现在，node1是主节点，其它两个节点是从节点。
2）突然，node1发生了故障：
宕机后的第一件事，需要重新选主，例如选中了node2：
node2成为主节点后，会检测集群监控状态，发现：shard-1、shard-0没有副本节点。因此需要将node1上的数据迁移到node2、node3：
总结
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99
100
| 数据搜索:
查询所有:match_all
全文检索:
match:分词查询,将用户输入的内容进行分词,分词后匹配字段,搜索一个字段
multi_match: 分词查询,将用户输入的内容进行分词,分词后匹配字段,搜索多个字段
精确查询:
term: 词条查询,不会对用户输入的内容进行分词
range: 范围查询
地理坐标查询:
矩形范围查询
方圆多少km
附近的酒店,附近的餐馆,附近的车辆...
复合查询:
算分函数:
改变搜索结果的顺序
广告
bool查询
must: 必须满足的条件
filter:过滤,将搜索到的文档数据进一步过滤
数据聚合:
相关概念:
聚合分桶: 将文档数据根据不同的条件进行划分
聚合度量: 对桶内的数据进行统计
管道: 对桶内的数据再次进行分桶
聚合DSL格式:
GET /hotel/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"cityName": {
"terms": {
"field": "city",
"size": 5
},
"aggs": {
"brandName": {
"terms": {
"field": "brand",
"size": 20,
"order": {
"priceAvg": "desc"
}
},
"aggs": {
"priceAvg": {
"avg": {
"field": "price"
}
}
}
}
}
}
}
}
RestAPI实现数据聚合:
....
自动补全:
什么是自动补全?
拼音分词器作用?
如何使用拼音分词器?
安装拼音分词器插件,重启ES
自定义拼音分词器(在哪个索引库中自定义分词器,就在那个索引库中使用)
注意: 创建索引库时使用的分词器和搜索时使用的分词器不是同一个
DSL如何实现自动补全功能?
能够自动补全的字段类型为 completion
数据同步:
什么是ES的数据同步?
ElasticSearch中的数据要和mysql中的数据保持同步
ES与MySQL数据同步方式?
同步访问方式:
admin服务操作完mysql数据库后,直接向Search服务发送请求,进行数据同步
异步访问方式:
admin服务操作完mysql数据库后,将操作数据的id发送到MQ中
Search服务从MQ中获取消息,并完成数据同步
基于MySQL的binlog日志
ES数据同步过程?
admin服务: 对mysql进行增删改
向MQ发送消息
Search服务: 订阅MQ
从MQ中获取消息 并使用消息 完成数据同步
ES集群:
ES集群搭建过程?
1.使用docker-compose搭建 详情见安装elasticsearch.md
ES集群中各个节点的角色?
主节点:节点监控,决定分片,处理请求
数据节点: 存储数据,搜索,聚合数据
协同节点: 路由到其他节点,合并处理结果,返回给用户
预处理节点: 数据处理之前的预处理
什么是ES的脑裂问题?
当主节点因网络或某原因与其他节点失联时,其他节点选出主节点,网络恢复后出现两个主节点问题
如何解决脑裂问题?
选票超过 ( eligible节点数量 + 1 ）/ 2 才能当选为主
ES分布式集群环境下,添加文档数据的原理?
hash算法
ES分布式集群环境下,查询文档数据的原理?
先分散请求到各个节点,然后将处理的结果收集,统一处理后返回给用户
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