day07 Elasticsearch搜索引擎3

day07 Elasticsearch搜索引擎3

1、数据聚合

聚合（aggregations）可以让我们极其方便的实现对文档数据的统计、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？

实现这些统计功能比数据库的sql要方便得多，而且查询速度非常快，可以实现实时搜索效果。

1.1、聚合的分类

聚合常见的有三类：

• 桶（Bucket）聚合：用来对文档做分组
  • TermAggregation：按照文档字段值进行分组，例如按照品牌值分组、按照国家分组
  • Date Histogram：按照日期阶梯进行分组，例如一周为一组，或者一个月为一组、一个季度为一组等等

• 度量（Metric）聚合：用以计算一些值，比如：最大值、最小值、平均值等
  • Avg：求平均值
  • Max：求最大值
  • Min：求最小值
  • Stats：同时求 max、min、avg、sum 等
• 管道（pipeline）聚合：以其它聚合的结果为基础做聚合

注意：参加聚合的字段必须是 keyword、日期、数值、布尔类型，也就是聚合的字段一定是不能分词的

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进行分组。此时可以根据酒店品牌的名称做聚合，也就是Bucket聚合。

Bucket聚合语法

基本语法：

GET /hotel/_search
{
  "size": 0,  // 设置size为0，结果中不包含文档，只包含聚合结果
  "aggs": { // 定义聚合
    "brandAgg": { // 给聚合起个名字
      "terms": { // 聚合的类型，按照品牌值聚合，所以选择term
        "field": "brand", // 参与聚合的字段
        "size": 20 // 希望获取的聚合结果数量
      }
    }
  }
}
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示例：

# 聚合功能
GET /hotel/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "brandAgg": {
      "terms": {
        "field": "brand",
        "size": 20
      }
    }
  }
}
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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：

GET /hotel/_search
{
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "brandAgg": {
      "terms": {
        "field": "brand",
        "order": {
          "_count": "asc" // 按照_count升序排列
        },
        "size": 20
      }
    }
  }
}
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示例：

# 聚合功能，自定义排序规则
GET /hotel/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "brandAgg": {
      "terms": {
        "field": "brand",
        "size": 20,
        "order": {
          "_count": "asc"
        }
      }
    }
  }
}
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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，因此聚合是对搜索结果做聚合，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，只需要添加 query 条件即可：

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "range": {
      "price": {
        "lte": 200 // 只对200元以下的文档聚合
      }
    }
  }, 
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "brandAgg": {
      "terms": {
        "field": "brand",
        "size": 20
      }
    }
  }
}
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示例：

# 聚合功能，限定聚合范围
GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "range": {
      "price": {
        "lte": 200
      }
    }
  }, 
  "size": 0,
  "aggs": {
    "brandAgg": {
      "terms": {
        "field": "brand",
        "size": 20
      }
    }
  }
}
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Metric聚合语法

上面我们对酒店按照品牌进行分组，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 stats 聚合：就可以获取 min、max、avg 等结果

基本语法：

GET /hotel/_search
{
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "brandAgg": { 
      "terms": { 
        "field": "brand", 
        "size": 20
      },
      "aggs": { // 是brands聚合的子聚合，也就是分组后对每组分别计算
        "score_stats": { // 聚合名称
          "stats": { // 聚合类型，这里stats可以计算 min、max、avg 等
            "field": "score" // 聚合字段，这里是score
          }
        }
      }
    }
  }
}
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示例：

# 嵌套聚合metric
GET /hotel/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "brandAgg": {
      "terms": {
        "field": "brand",
        "size": 20,
        "order": {
          "scoreAgg.avg": "desc"
        }
      },
      "aggs": {
        "scoreAgg": {
          "stats": {
            "field": "score"
          }
        }
      }
    }
  }
}
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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，因此我们需要在每个桶分别计算。

另外，我们还可以对聚合结果做个排序，例如按照每个桶的酒店平均分做排序：

1.3、RestAPI实现聚合

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：

聚合的结果也和查询结果不同，API也比较特殊。不过同样是JSON逐层解析：

示例：

		@Test
    void testAggregation() throws IOException {
        // 1.创建Request对象
        SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
        // 2.准备DSL
        // 2.1、设置size
        request.source().size(0);
        // 2.1、聚合
        request.source().aggregation(AggregationBuilders
                // 聚合的名称
                .terms("brandAgg")
                // 聚合的字段
                .field("brand")
                // 聚合的数量
                .size(10)
        );

        // 3.发送请求
        SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);

        // 4.解析聚合结果
        Aggregations aggregations = response.getAggregations();
        // 4.1、根据聚合名称获取聚合结果
        Terms brandTerms = aggregations.get("brandAgg");
        // 4.2、获取buckets
        List<? extends Terms.Bucket> buckets = brandTerms.getBuckets();
        // 4.3、遍历每一个bucket
        for (Terms.Bucket bucket : buckets) {
            // 4.4、获取key
            String key = bucket.getKeyAsString();
            System.out.println("key = " + key);
        }
    }
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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。

因为是对搜索结果进行聚合，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

业务实现

在 cn.itcast.hotel.web 包下的 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>

代码：

		@PostMapping("/filters")
    public Map<String, List<String>> getFilters(@RequestBody RequestParams params) {
        return hotelService.filters(params);
    }
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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：

Map<String, List<String>> filters(RequestParams params);
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在 cn.itcast.hotel.service.impl.HotelService 中实现该方法：

		/**
     * 查询城市、星级、品牌的聚合结果
     *
     * @param params
     * @return 聚合结果，格式：{"城市": ["上海", "北京"], "品牌": ["如家", "希尔顿"]}
     */
    @Override
    public Map<String, List<String>> filters(RequestParams params) {
        try {
            // 1.创建Request对象
            SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
            // 2.准备DSL
            // 2.1、query
            buildBasicQuery(params, request);
            // 2.2、设置size
            request.source().size(0);
            // 2.1、聚合
            buildAggregation(request);
            // 3.发送请求
            SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
            // 4.解析聚合结果
            Map<String, List<String>> result = new HashMap<>();
            Aggregations aggregations = response.getAggregations();
            // 4.1、根据品牌名称，获取品牌结果
            List<String> brandList = getAggByName(aggregations, "brandAgg");
            result.put("品牌", brandList);
            // 4.2、根据城市名称，获取城市结果
            List<String> cityList = getAggByName(aggregations, "cityAgg");
            result.put("城市", cityList);
            // 4.3、根据星级名称，获取星级结果
            List<String> starList = getAggByName(aggregations, "starAgg");
            result.put("星级", starList);
            return result;
        } catch (IOException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        }
    }

    private List<String> getAggByName(Aggregations aggregations, String aggName) {
        // 1、根据聚合名称获取聚合结果
        Terms brandTerms = aggregations.get(aggName);
        // 2、获取buckets
        List<? extends Terms.Bucket> buckets = brandTerms.getBuckets();
        // 3、遍历每一个bucket
        List<String> brandList = new ArrayList<>();
        for (Terms.Bucket bucket : buckets) {
            // 4、获取key
            String key = bucket.getKeyAsString();
            brandList.add(key);
        }
        return brandList;
    }

    private void buildAggregation(SearchRequest request) {
        // 对品牌进行聚合
        request.source().aggregation(AggregationBuilders
                // 聚合的名称
                .terms("brandAgg")
                // 聚合的字段
                .field("brand")
                // 聚合的数量
                .size(100));
        // 对城市进行聚合
        request.source().aggregation(AggregationBuilders
                // 聚合的名称
                .terms("cityAgg")
                // 聚合的字段
                .field("city")
                // 聚合的数量
                .size(100));
        // 对星级进行聚合
        request.source().aggregation(AggregationBuilders
                // 聚合的名称
                .terms("starAgg")
                // 聚合的字段
                .field("starName")
                // 聚合的数量
                .size(100));
    }

    private void buildBasicQuery(RequestParams params, SearchRequest request) {
        // 1.构建BooleanQuery
        BoolQueryBuilder boolQuery = QueryBuilders.boolQuery();
        // 关键字搜索
        String key = params.getKey();
        if (key == null || "".equals(key)) {
            boolQuery.must(QueryBuilders.matchAllQuery());
        } else {
            boolQuery.must(QueryBuilders.matchQuery("all", key));
        }
        // 城市条件
        if (params.getCity() != null && !params.getCity().equals("")) {
            boolQuery.filter(QueryBuilders.termQuery("city", params.getCity()));
        }
        // 品牌条件
        if (params.getBrand() != null && !params.getBrand().equals("")) {
            boolQuery.filter(QueryBuilders.termQuery("brand", params.getBrand()));
        }
        // 星级条件
        if (params.getStarName() != null && !params.getStarName().equals("")) {
            boolQuery.filter(QueryBuilders.termQuery("starName", params.getStarName()));
        }
        // 价格
        if (params.getMinPrice() != null && params.getMaxPrice() != null) {
            boolQuery.filter(QueryBuilders.rangeQuery("price").gte(params.getMinPrice()).lte(params.getMaxPrice()));
        }

        // 2.算分控制
        FunctionScoreQueryBuilder functionScoreQuery =
                // 构建 function_socre 查询
                QueryBuilders.functionScoreQuery(
                        // 原始查询，相关性算分的查询
                        boolQuery,
                        // function socre的数组
                        new FunctionScoreQueryBuilder.FilterFunctionBuilder[]{
                                // 其中的一个function socre元素
                                new FunctionScoreQueryBuilder.FilterFunctionBuilder(
                                        // 过滤条件
                                        QueryBuilders.termQuery("isAD", true),
                                        // 算分函数
                                        ScoreFunctionBuilders.weightFactorFunction(10))});
        // 3.放入source
        request.source().query(functionScoreQuery);
    }
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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

要实现根据字母自动做补全，就必须对文档按照拼音进行分词。在 GitHub 上恰好有 elasticsearch 的拼音分词插件。地址：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-pinyin

安装方式与IK分词器一样，分为三步：

1、解压

2、上传到虚拟机中，elasticsearch的 plugin 目录

/var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data
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3、重启 elasticsearch

4、测试

POST /_analyze
{
  "text": ["如家酒店还不错"],
  "analyzer": "pinyin"
}
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2.2、自定义分词器

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，所以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：

我们可以在创建索引库时，通过 settings 来配置自定义的analyzer（分词器）：

PUT /test // 创建一个test索引库
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "analyzer": { // 自定义分词器
        "my_analyzer": {  // 分词器名称
          "tokenizer": "ik_max_word",
          "filter": "py"
        }
      },
      "filter": { // 自定义tokenizer filter
        "py": { // 过滤器名称
          "type": "pinyin", // 过滤器类型，这里是pinyin
		  		"keep_full_pinyin": false, // 取消单个字的拼音，例如：刘德华 -> [liu,de,hua]
          "keep_joined_full_pinyin": true, // 加上全拼功能，例如：刘德华 -> [liudehua]
          "keep_original": true, // 保留中文
          "limit_first_letter_length": 16,
          "remove_duplicated_term": true,
          "none_chinese_pinyin_tokenize": false
        }
      }
    }
  }
}
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示例：

# 自定义拼音分词器
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": {
      "name": {
        "type": "text",
        "analyzer": "my_analyzer"
      }
    }
  }
}
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测试：

POST /test/_analyze
{
  "text": ["如家酒店还不错"],
  "analyzer": "my_analyzer"
}
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注意：为了避免搜索到同音字，搜索时不要使用拼音分词器

拼音分词器适合在创建倒排索引的时候使用，但不能在搜索的时候使用。

# 插入数据
POST /test/_doc/1
{
  "id": 1,
  "name": "狮子"
}
POST /test/_doc/2
{
  "id": 2,
  "name": "虱子"
}
# 搜索关键字
GET /test/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "掉入狮子笼咋办"
    }
  }
}
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因此字段在创建倒排索引时应该用 my_analyzer 分词器；字段在搜索时应该使用 ik_smart 分词器

# 删除test索引库
DELETE /test

# 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": {
      "name": {
        "type": "text",
        "analyzer": "my_analyzer",
        "search_analyzer": "ik_smart"
      }
    }
  }
}
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再次测试：

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。为了提高自动补全查询的效率，对于文档中字段的类型有一些约束：

• 参与补全查询的字段必须是 completion 类型。
• 字段的内容一般是用来补全的多个词条形成的数组。

比如，一个这样的索引库：

# 自动补全的索引库
PUT test2
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "title":{
        "type": "completion"
      }
    }
  }
}
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然后插入下面的数据：

# 示例数据
POST test2/_doc
{
  "title": ["Sony", "WH-1000XM3"]
}
POST test2/_doc
{
  "title": ["SK-II", "PITERA"]
}
POST test2/_doc
{
  "title": ["Nintendo", "switch"]
}
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查询语法如下：

// 自动补全查询
GET /test/_search
{
  "suggest": {
    "title_suggest": { // 给查询起一个名称
      "text": "s", // 用户输入的关键字
      "completion": { // 自动补全的类型
        "field": "title", // 补全查询的字段
        "skip_duplicates": true, // 跳过重复的
        "size": 10 // 获取前10条结果
      }
    }
  }
}
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示例：

# 自动补全查询
GET /test2/_search
{
  "suggest": {
    "titleSuggest": {
      "text": "s",
      "completion": {
        "field": "title",
        "skip_duplicates": true,
        "size": 10
      }
    }
  }
}
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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：

1、修改hotel索引库结构，设置自定义拼音分词器

2、修改索引库的 name、all 字段，使用自定义分词器

3、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

4、给HotelDoc类添加suggestion字段，内容包含brand、business

5、重新导入数据到hotel库

修改酒店映射结构

# 删除酒店索引库
DELETE /hotel

# 酒店索引库
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"
      }
    }
  }
}
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注意：text_anlyzer 是用于全文检索的，需要进行分词（ik_max_word）；而 completion_analyzer 是用于自动补全的，不需要进行分词（keyword）

这里看下 name、all 字段，"analyzer": "text_anlyzer" 表示在创建倒排索引时用 text_anlyzer，"search_analyzer": "ik_smart" 表示在搜索时用 ik_smart。

再看看 suggestion ，这个字段是用来做自动补全的，它的类型是 completion，用的分词器是 completion_analyzer，也就是不分词直接转成拼音。

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，然后将 brand、city、business 等信息放到里面。

@Data
@NoArgsConstructor
public class HotelDoc {
    private Long id;
    private String name;
    private String address;
    private Integer price;
    private Integer score;
    // 品牌
    private String brand;
    private String city;
    private String starName;
    // 酒店所在的商圈
    private String business;
    private String location;
    private String pic;
    // 排序时的距离值
    private Object distance;
    // 广告标记
    private boolean isAD;
    // 自动补全的数组
    private List<String> suggestion;

    // 注意这两个get和set方法需要手动加上，不然自动生成的方法名是没有带get的，会导致广告图片无法正常显示
    public boolean getisAD() {
        return isAD;
    }

    public void setisAD(boolean AD) {
        isAD = AD;
    }

    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();
        // 自动补全字段的处理
        if (this.business.contains("/")) {
            // business有多个值，需要切割
            String[] arr = this.business.split("/");
            this.suggestion = new ArrayList<>();
            // 添加品牌
            this.suggestion.add(this.brand);
            // 添加商圈
            Collections.addAll(this.suggestion, arr);
        } else {
            this.suggestion = Arrays.asList(this.brand, this.business);
        }
    }
}
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重新导入数据到es中

重新执行之前编写的导入数据功能：

		/**
     * 批量新增文档
     *
     * @throws IOException
     */
    @Test
    void testBulkRequest() throws IOException {
        // 查询所有的酒店数据
        List<Hotel> list = hotelService.list();

        // 1.创建Request对象
        BulkRequest request = new BulkRequest();
        // 2.准备参数，添加多个新增的Request
        for (Hotel hotel : list) {
            // 2.1 转换为文档类型HotelDoc
            HotelDoc hotelDoc = new HotelDoc(hotel);
            // 2.2 转json
            String json = JSON.toJSONString(hotelDoc);
            // 2.3 添加请求
            request.add(new IndexRequest("hotel").id(hotel.getId().toString()).source(json, XContentType.JSON));
        }

        // 3.发送请求
        client.bulk(request, RequestOptions.DEFAULT);
    }
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可以看到新的酒店数据中包含了suggestion：

测试自动补全功能

GET /hotel/_search
{
  "suggest": {
    "suggestions": {
      "text": "h",
      "completion": {
        "field": "suggestion",
        "skip_duplicates": true,
        "size": 10
      }
    }
  }
}
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RestAPI实现自动补全

请求参数构造的API：

自动补全的结果比较特殊，解析的代码如下：

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

1、在 cn.itcast.hotel.web 包下的 HotelController 中添加新接口，接收新的请求：

		@GetMapping("/suggestion")
    public List<String> getSuggestions(@RequestParam("key") String prefix) {
        return hotelService.getSuggestions(prefix);
    }
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2、在 cn.itcast.hotel.service 包下的 IhotelService 中添加方法：

List<String> getSuggestions(String prefix);
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3、在 cn.itcast.hotel.service.impl.HotelService 中实现该方法：

		@Override
    public List<String> getSuggestions(String prefix) {
        try {
            // 1.创建Request对象
            SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
            // 2.准备DSL
            request.source().suggest(new SuggestBuilder()
                    // 添加一个补全查询的名称
                    .addSuggestion("suggestions",
                            // 自动补全的字段名字
                            SuggestBuilders.completionSuggestion("suggestion")
                                    // 自动补全的前缀
                                    .prefix(prefix)
                                    // 跳过重复的
                                    .skipDuplicates(true)
                                    // 最多显示10条数据
                                    .size(10)));
            // 3.发起请求
            SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
            // 4.解析响应结果
            Suggest suggest = response.getSuggest();
            // 4.1、根据补全查询的名称，获取补全结果
            CompletionSuggestion suggestions = suggest.getSuggestion("suggestions");
            // 4.2、获取options
            List<CompletionSuggestion.Entry.Option> options = suggestions.getOptions();
            // 4.3、遍历options
            List<String> list = new ArrayList<>(options.size());
            for (CompletionSuggestion.Entry.Option option : options) {
                // 4.4、获取一个option中的text字段，也就是补全的词条
                String text = option.getText().toString();
                list.add(text);
            }
            return list;
        } catch (IOException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        }
    }
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4、测试：

3、数据同步（面试重点）

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，这就是 elasticsearch 和 mysql 之间的数据同步
问题。

3.1、思路分析

常见的数据同步方案有三种：

• 同步调用
• 异步通知
• 监听binlog

方案一：同步调用

流程如下：

• 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

优缺点：

• 优点：实现简单，粗暴
• 缺点：业务耦合度高

方案二：异步通知

流程如下：

• hotel-admin 对 mysql 数据库的数据完成增、删、改后，发送 MQ 消息
• hotel-demo 监听 MQ，接收到消息后完成对 elasticsearch 数据的修改

优缺点：

• 优点：低耦合，实现难度一般
• 缺点：依赖 mq 的可靠性

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

优缺点：

• 优点：完全解除服务间的耦合
• 缺点：开启 binlog 会增加数据库负担、实现复杂度高

3.2、实现数据同步

我们以异步通知为例，使用 MQ 消息中间件

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 中的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 中的数据
• 启动并测试数据同步功能

导入demo

导入课前资料提供的 hotel-admin 项目：

运行后，访问 http://localhost:8099

声明交换机和队列

MQ结构如图：

1、引入依赖

在 hotel-admin、hotel-demo 中引入 rabbitmq 的依赖：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.bootgroupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-amqpartifactId>
dependency>
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2、配置 rabbitmq

在 hotel-admin、hotel-demo 中的 application.yaml 中配置 rabbitmq

spring:
	rabbitmq:
    host: rabbitmq服务器ip地址
    port: 5672
    username: admin
    password: 283619
    virtual-host: /
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3、声明队列和交换机名称

在 hotel-admin 和 hotel-demo 中的 cn.itcast.hotel.constatnts 包下新建一个类 MqConstants：

/**
 * 声明队列和交换机的名称
 *
 * @author xiexu
 * @create 2022-11-17 10:12
 */
public class MqConstants {

    /**
     * 交换机
     */
    public final static String HOTEL_EXCHANGE = "hotel.topic";
    /**
     * 监听新增或修改的队列
     */
    public final static String HOTEL_INSERT_QUEUE = "hotel.insert.queue";
    /**
     * 监听删除的队列
     */
    public final static String HOTEL_DELETE_QUEUE = "hotel.delete.queue";
    /**
     * 新增或修改的RoutingKey
     */
    public final static String HOTEL_INSERT_KEY = "hotel.insert";
    /**
     * 删除的RoutingKey
     */
    public final static String HOTEL_DELETE_KEY = "hotel.delete";

}
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4、声明队列和交换机

在 hotel-demo 中定义配置类，声明队列、交换机：

/**
 * 声明队列和交换机
 *
 * @author xiexu
 * @create 2022-11-17 10:17
 */
@Configuration
public class MqConfig {

    /**
     * 声明一个交换机
     *
     * @return
     */
    @Bean
    public TopicExchange topicExchange() {
        return new TopicExchange(MqConstants.HOTEL_EXCHANGE, true, false);
    }

    /**
     * 声明新增或修改的队列
     *
     * @return
     */
    @Bean
    public Queue insertQueue() {
        return new Queue(MqConstants.HOTEL_INSERT_QUEUE, true);
    }

    /**
     * 声明删除的队列
     *
     * @return
     */
    @Bean
    public Queue deleteQueue() {
        return new Queue(MqConstants.HOTEL_DELETE_QUEUE, true);
    }

    /**
     * 声明新增队列与交换机的绑定关系
     *
     * @return
     */
    @Bean
    public Binding insertQueueBinding() {
        return BindingBuilder.bind(insertQueue()).to(topicExchange()).with(MqConstants.HOTEL_INSERT_KEY);
    }

    /**
     * 声明删除队列与交换机的绑定关系
     *
     * @return
     */
    @Bean
    public Binding deleteQueueBinding() {
        return BindingBuilder.bind(deleteQueue()).to(topicExchange()).with(MqConstants.HOTEL_DELETE_KEY);
    }

}
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发送MQ消息

在 hotel-admin 中的增、删、改业务中分别发送MQ消息：

@RestController
@RequestMapping("/hotel")
public class HotelController {

    @Autowired
    private IHotelService hotelService;

    @Autowired
    private RabbitTemplate rabbitTemplate;

    @GetMapping("/{id}")
    public Hotel queryById(@PathVariable("id") Long id) {
        return hotelService.getById(id);
    }

    @GetMapping("/list")
    public PageResult hotelList(@RequestParam(value = "page", defaultValue = "1") Integer page, @RequestParam(value = "size", defaultValue = "1") Integer size) {
        Page<Hotel> result = hotelService.page(new Page<>(page, size));

        return new PageResult(result.getTotal(), result.getRecords());
    }

    /**
     * 新增
     *
     * @param hotel
     */
    @PostMapping
    public void saveHotel(@RequestBody Hotel hotel) {
        // 新增酒店
        hotelService.save(hotel);
        /**
         * 发送MQ消息
         * 第一个参数：交换机
         * 第二个参数：RoutinKey
         * 第三个参数：为了节省资源，只发送酒店id，消费者拿到后通过id查询mysql数据库，就能获取到插入的酒店数据了
         */
        rabbitTemplate.convertAndSend(HotelMqConstants.EXCHANGE_NAME, HotelMqConstants.INSERT_KEY, hotel.getId());
    }

    /**
     * 更新
     *
     * @param hotel
     */
    @PutMapping()
    public void updateById(@RequestBody Hotel hotel) {
        if (hotel.getId() == null) {
            throw new InvalidParameterException("id不能为空");
        }
        hotelService.updateById(hotel);
        /**
         * 发送MQ消息
         * 第一个参数：交换机
         * 第二个参数：RoutinKey
         * 第三个参数：为了节省资源，只发送酒店id，消费者拿到后通过id查询mysql数据库，就能获取到插入的酒店数据了
         */
        rabbitTemplate.convertAndSend(HotelMqConstants.EXCHANGE_NAME, HotelMqConstants.INSERT_KEY, hotel.getId());
    }

    /**
     * 删除
     *
     * @param id
     */
    @DeleteMapping("/{id}")
    public void deleteById(@PathVariable("id") Long id) {
        hotelService.removeById(id);
        /**
         * 发送MQ消息
         * 第一个参数：交换机
         * 第二个参数：RoutinKey
         * 第三个参数：酒店id
         */
        rabbitTemplate.convertAndSend(HotelMqConstants.EXCHANGE_NAME, HotelMqConstants.DELETE_KEY, id);
    }
}
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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es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

操作

1、首先在 hotel-demo 的 cn.itcast.hotel.service 包下的 IHotelService 中添加新增、删除的业务

void insertById(Long id);

void deleteById(Long id);
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2、给 hotel-demo 中的 cn.itcast.hotel.service.impl 包下的 HotelService 中实现业务：

		@Override
    public void insertById(Long id) {
        try {
            // 1.根据id查询酒店数据
            Hotel hotel = getById(id);
            // 2.转换为HotelDoc文档类型
            HotelDoc hotelDoc = new HotelDoc(hotel);
            // 3.转换成JSON格式
            String json = JSON.toJSONString(hotelDoc);

            // 1.创建Request对象
            IndexRequest request = new IndexRequest("hotel").id(hotelDoc.getId().toString());
            // 2.准备JSON文档
            request.source(json, XContentType.JSON);
            // 3.发送请求
            client.index(request, RequestOptions.DEFAULT);
        } catch (IOException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        }
    }

    @Override
    public void deleteById(Long id) {
        try {
            // 1.创建Request对象
            DeleteRequest request = new DeleteRequest("hotel", id.toString());
            // 2.发送请求
            client.delete(request, RequestOptions.DEFAULT);
        } catch (IOException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        }
    }
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3、编写监听器

在 hotel-demo 中的 cn.itcast.hotel.mq 包下新增一个类：

/**
 * @author xiexu
 * @create 2022-11-17 10:37
 */
@Component
public class HotelListener {

    @Autowired
    private IHotelService hotelService;

    /**
     * 监听酒店新增或修改的业务
     *
     * @param id 酒店id
     */
    @RabbitListener(queues = MqConstants.HOTEL_INSERT_QUEUE) // 监听的队列名称
    public void listenHotelInsertOrUpdate(Long id) {
        hotelService.insertById(id);
    }

    /**
     * 监听酒店删除的业务
     *
     * @param id 酒店id
     */
    @RabbitListener(queues = MqConstants.HOTEL_DELETE_QUEUE) // 监听的队列名称
    public void listenHotelDelete(Long id) {
        hotelService.deleteById(id);
    }

}
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4、elasticsearch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成 N 个分片（shard），存储到多个节点
• 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：

• 首先对数据进行分片，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

这样就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、部署ES集群

我们会在单机上利用 Docker 容器运行多个 Elasticsearch 实例来模拟集群。

可以直接使用 docker-compose 来完成，不过这要求你的 Linux 服务器至少有 4G ****以上的内存空间。

1、首先编写一个 docker-compose 文件，内容如下：

version: '2.2'
services:
  es01:
    image: elasticsearch:7.12.1 # 镜像
    container_name: es01 # 容器名称
    environment: # 环境变量
      - node.name=es01 # 节点名称
      - cluster.name=es-docker-cluster # 集群名称
      - discovery.seed_hosts=es02,es03 # 集群内其他节点的ip地址，因为docker容器内互联，所以直接写容器名称就可以了
      - cluster.initial_master_nodes=es01,es02,es03 # 初始化的主节点，表示这三台es节点可以参与选举
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m" # JVM堆内存大小
    volumes: # 数据卷
      - data01:/usr/share/elasticsearch/data
    ports: # 端口映射
      - 9200:9200
    networks:
      - elastic
  es02:
    image: elasticsearch:7.12.1
    container_name: es02
    environment:
      - node.name=es02
      - cluster.name=es-docker-cluster
      - discovery.seed_hosts=es01,es03
      - cluster.initial_master_nodes=es01,es02,es03
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
    volumes:
      - data02:/usr/share/elasticsearch/data
    ports: # 端口映射
      - 9201:9200
    networks:
      - elastic
  es03:
    image: elasticsearch:7.12.1
    container_name: es03
    environment:
      - node.name=es03
      - cluster.name=es-docker-cluster
      - discovery.seed_hosts=es01,es02
      - cluster.initial_master_nodes=es01,es02,es03
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
    volumes:
      - data03:/usr/share/elasticsearch/data
    ports: # 端口映射
      - 9202:9200
    networks:
      - elastic

volumes:
  data01:
    driver: local
  data02:
    driver: local
  data03:
    driver: local

networks:
  elastic:
    driver: bridge
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示例：

version: '2.2'
services:
  es01:
    image: elasticsearch:7.12.1
    container_name: es01
    environment:
      - node.name=es01
      - cluster.name=es-docker-cluster
      - discovery.seed_hosts=es02,es03
      - cluster.initial_master_nodes=es01,es02,es03
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
    volumes:
      - data01:/usr/share/elasticsearch/data
    ports:
      - 9200:9200
    networks:
      - elastic
  es02:
    image: elasticsearch:7.12.1
    container_name: es02
    environment:
      - node.name=es02
      - cluster.name=es-docker-cluster
      - discovery.seed_hosts=es01,es03
      - cluster.initial_master_nodes=es01,es02,es03
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
    volumes:
      - data02:/usr/share/elasticsearch/data
    ports: 
      - 9201:9200
    networks:
      - elastic
  es03:
    image: elasticsearch:7.12.1
    container_name: es03
    environment:
      - node.name=es03
      - cluster.name=es-docker-cluster
      - discovery.seed_hosts=es01,es02
      - cluster.initial_master_nodes=es01,es02,es03
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
    volumes:
      - data03:/usr/share/elasticsearch/data
    ports:
      - 9202:9200
    networks:
      - elastic

volumes:
  data01:
    driver: local
  data02:
    driver: local
  data03:
    driver: local

networks:
  elastic:
    driver: bridge
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2、es运行需要修改 Linux 系统权限，修改 /etc/sysctl.conf 文件

vi /etc/sysctl.conf
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3、添加下面的内容：

vm.max_map_count=262144
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4、然后执行命令，让配置生效

sysctl -p
1

5、通过 docker-compose 启动集群：

docker-compose up -d
1

6、查看每个es节点的日志

docker logs -f es01

docker logs -f es02

docker logs -f es03
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4.2、集群状态监控

kibana 可以监控 es 集群状态，不过新版本需要依赖 es 的 x-pack 功能，配置比较复杂。

这里推荐使用 cerebro 来监控 es 集群状态，官方网站：https://github.com/lmenezes/cerebro

下载后解压打开 bin 目录下的 cerebro

访问 http://localhost:9000 即可进入管理界面

绿色的线条代表es集群处于健康状态

4.3、创建索引库

利用 kibana的DevTools创建索引库

在 DevTools 中输入指令：

PUT /itcast
{
  "settings": {
    "number_of_shards": 3, // 分片数量
    "number_of_replicas": 1 // 给每个分片添加的副本数量
  },
  "mappings": {
    "properties": {
      // mapping映射定义 ...
    }
  }
}
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利用 cerebro 创建索引库

填写索引库信息：

回到首页，即可查看索引库分片效果：

4.4、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。

真实的集群一定要将集群职责进行分离：

• master 节点：对 CPU 要求高，但是对内存要求低
• 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，避免业务之间的互相干扰。

elasticsearch 中的每个节点角色都有自己不同的职责，因此建议集群部署时，每个节点都有独立的角色

一个典型的 es 集群职责划分如图：

LB指的是负载均衡器。

4.5、ES集群脑裂问题

默认情况下，每个节点都是 master eligible 节点（主节点），因此一旦 master 节点宕机，其它候选节点会选举一个成为主节点。当主节点与其他节点发生网络故障时，可能发生脑裂问题。

例如在一个集群中，因为网络故障导致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：

为了避免发生脑裂问题，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。而 node1 只有自己 1 票，没有当选。集群中依然只有1个主节点，没有出现脑裂问题。

总结

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？

• 数据的CRUD

coordinator节点的作用是什么？

• 路由请求到其它节点
• 合并查询到的结果，返回给用户

4.6、集群分布式存储

当新增文档时，应该保存到不同的分片，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？

分布式存储测试

插入三条数据：

测试可以看到，三条数据分别在不同的分片：

结果：

分布式存储原理

elasticsearch 会通过 hash 算法来计算文档应该存储到哪个分片上：

coordinating node 根据 id 做 hash 运算，得到的结果对分片数量取余，余数就是对应要存储的分片

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，分片数量就不能修改！

新增文档的流程如下：

深蓝色表示主分片，浅蓝色表示分片副本

• 新增一个 id=1 的文档
• 对 id 做 hash 运算，假如得到的结果是 2，则应该存储到 shard-2
• shard-2 的主分片在 node3 节点，将数据路由到 node3 节点，由 node3 进行保存文档
• 同步给 shard-2 的副本分片（R-2），在 node2 节点
• 返回结果给 coordinating-node 节点（node1）

4.7、集群分布式查询

elasticsearch 的查询分成两个阶段：

• scatter phase：分散阶段，coordinating node 会把请求分发到每一个分片
• gather phase：聚集阶段，coordinating node 汇总 data node 的搜索结果，并处理为最终结果集返回给用户

4.8、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。

例如一个集群结构如图，三个节点都是健康的。

现在 node1 是主节点，其它两个节点是从节点。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 P-1 没有副本分片，P-0 没有主分片。因此需要将 node1 上的数据迁移到 node2、node3，确保任何一个分片都至少有两份（一个主分片，一个副本分片）：

总结：

• 主节点（master）宕机后，候选主节点（EligibleMaster）选举为新的主节点。
• 主节点（master）监控分片、节点状态，将故障节点上的分片转移到正常节点，确保数据安全。