ElasticSearch学习笔记(六)自动补全、拼音分词器、RabbitMQ实现数据同步

文章目录

• 前言
• [11 自动补全](#11 自动补全)
• • [11.1 拼音分词器](#11.1 拼音分词器)
  • [11.2 自定义分词器](#11.2 自定义分词器)
  • [11.3 自动补全查询](#11.3 自动补全查询)
• [12 数据同步](#12 数据同步)
• • [12.1 实现方案](#12.1 实现方案)
  • • [12.1.1 同步调用](#12.1.1 同步调用)
    • [12.1.2 异步通知](#12.1.2 异步通知)
    • [12.1.3 监听binlog](#12.1.3 监听binlog)
  • [12.2 异步通知实现数据同步](#12.2 异步通知实现数据同步)
  • • [12.2.1 声明交换机和队列](#12.2.1 声明交换机和队列)
    • [12.2.2 发送MQ消息](#12.2.2 发送MQ消息)
    • [12.2.3 接收MQ消息并操作ES](#12.2.3 接收MQ消息并操作ES)

前言

ElasticSearch学习笔记(一)倒排索引、ES和Kibana安装、索引操作
ElasticSearch学习笔记(二)文档操作、RestHighLevelClient的使用
ElasticSearch学习笔记(三)RestClient操作文档、DSL查询文档、搜索结果排序
ElasticSearch学习笔记(四)分页、高亮、RestClient查询文档
ElasticSearch学习笔记(五)Bucket聚合、Metric聚合

11 自动补全

在搜索页面，当用户在搜索框输入字符时，应该提示出与该字符有关的搜索项。例如：

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。由于需要根据拼音字母来推断，因此要用到拼音分词功能。

11.1 拼音分词器

要实现根据拼音字母做自动补全，就必须对文档按照拼音分词。

在GitHub上下载elasticsearch的拼音分词插件，地址：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-pinyin

• 1）将下载的elasticsearch-analysis-pinyin-7.12.1.zip上传到服务器并解压

• 2）将插件移动到ES的插件目录/var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data/下

• 3）重启ES

• 4）功能测试

11.2 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，但仍然不能满足需求，我们希望的是每个词条形成一组拼音。为此需要对拼音分词器做个性化定制，形成自定义分词器。

ES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、替换字符等；
• tokenizer：将文本按照一定的规则切割成词条（term），例如keyword（不分词）、ik_smart等；
• 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。

声明自定义分词器的DSL语法如下：

PUT /test
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "analyzer": {
        "my_analyzer": { // 自定义分词器名称
          "tokenizer": "ik_max_word", // 词条切割规则
          "filter": "py" // 自定义的处理器
        }
      },
      "filter": {
        "py": { // 自定义处理器的具体实现，使用拼音处理
          "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"
      }
    }
  }
}

功能测试：

11.3 自动补全查询

ES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也有一些约束：

• 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。

例如，把酒店的品牌、城市、商圈等信息放入一个completion类型的字段中，作为自动补全的提示。

• 1）由于已经创建好的索引库是无法修改的，因此要删除然后重新创建

DELETE /hotel

• 2）修改索引库结构，主要做如下改动：设置自定义拼音分词器；修改name、all字段，使用自定义分词器；添加一个新字段suggestion，类型为completion类型，使用自定义的分词器内容

// 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": {
        // 设置自定义拼音分词器
        "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"
      },
      // 使用自定义分词器
      "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
      },
      // 使用自定义分词器
      "all":{
        "type": "text",
        "analyzer": "text_anlyzer",
        "search_analyzer": "ik_smart"
      },
      // 添加一个新字段suggestion，类型为completion类型
      "suggestion":{
          "type": "completion",
          "analyzer": "completion_analyzer"
      }
    }
  }
}

• 3）给HotelDoc类添加suggestion字段，内容包含brand、business、city

public class HotelDoc {

    // ......
    
    private String brand;
    private String city;
    private String business;
    private List<String> S;

    public HotelDoc(Hotel hotel) {
    
        // ......
        
        this.brand = hotel.getBrand();
        this.city = hotel.getCity();
        this.business = hotel.getBusiness();
        // 组装suggestion
        if(this.business.contains("/")){
            // business有多个值，需要切割
            String[] arr = this.business.split("/");
            // 添加元素
            this.suggestion = new ArrayList<>();
            this.suggestion.add(this.brand);
            this.suggestion.add(this.city);
            Collections.addAll(this.suggestion, arr);
        } else {
            this.suggestion = Arrays.asList(this.brand, this.business, this.city);
        }
    }
}

• 4）重新导入数据到hotel索引库

• 5）DSL实现自动补全查询

GET /hotel/_search
{
  "suggest": {
    "mySuggestion": { // 自定义名字
      "text": "sh", // 关键字
      "completion": {
        "field": "suggestion", // 要补全的字段
        "skip_duplicates": true, // 跳过重复项
        "size": 10 // 查询10条数据
      }
    }
  }
}

• 5）RestAPI实现自动补全查询

@Test
public void testSuggestion() throws IOException {
    // 1.创建Request对象
    SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
    // 2.准备参数
    request.source().suggest(
            new SuggestBuilder()
                    .addSuggestion("mySuggestion", // 自定义名字
                    SuggestBuilders
                            .completionSuggestion("suggestion") // 要补全的字段
                            .prefix("sh") // 关键字
                            .skipDuplicates(true) // 跳过重复项
                            .size(10)) // 查询10条数据
    );
    // 3.发送请求
    SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
    // 4.处理结果
    Suggest suggest = response.getSuggest();
    // 根据名称获取补全结果
    CompletionSuggestion mySuggestion = suggest.getSuggestion("mySuggestion");
    // 获取options并遍历
    for (CompletionSuggestion.Entry.Option option : mySuggestion.getOptions()) {
        // 获取option中的text
        String text = option.getText().string();
        System.out.println(text);
    }
}

执行以上单元测试，得到如下结果：

12 数据同步

ES中的酒店数据来源于MySQL数据库，因此MySQL数据发生改变时，ES也必须跟着改变，这个就是ES与MySQL之间的数据同步。

12.1 实现方案

12.1.1 同步调用

如上图所示，hotel-demo酒店搜索服务对外提供了一个接口。hotel-admin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，修改ES中的数据。这种方式实现简单，但业务耦合度较高。

12.1.2 异步通知

如上图所示，hotel-admin酒店管理服务在完成数据库操作后，发送对应的MQ消息到队列。hotel-demo酒店搜索服务监听MQ，接收到消息后完成ES数据修改。这种方式实现难度一般，且低耦合，但对MQ的可靠性依赖较高。

12.1.3 监听binlog

如上图所示，MySQL开启了binlog功能，hotel-admin酒店管理服务完成增、删、改操作都会记录在binlog中

。hotel-demo酒店搜索服务基于canal监听binlog变化，实时更新ES中的内容。这种方式完全解除服务间耦合，但开启binlog会增加数据库负担，且实现复杂度高。

12.2 异步通知实现数据同步

12.2.1 声明交换机和队列

使用docker安装rabbitmq的方法参考：RabbitMQ学习笔记(一)RabbitMQ部署、5种队列模型

• 1）引入依赖

<!--amqp-->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-amqp</artifactId>
</dependency>

• 2）声明交换机和队列的名称

public class MqConstants {
    /**
     * 交换机名称
     */
    public final static String HOTEL_EXCHANGE = "hotel.topic";
    /**
     * 新增和修改的队列名称
     */
    public final static String HOTEL_INSERT_QUEUE = "hotel.insert.queue";
    /**
     * 删除的队列名称
     */
    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";
}

• 3）声明交换机和队列

package com.star.sc.totel.mq;

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);
    }
}

12.2.2 发送MQ消息

@Autowired
private RabbitTemplate rabbitTemplate;

@Test
public void testSaveHotel() {
    Hotel hotel = new Hotel();
    hotel.setId(2359697L);
    rabbitTemplate.convertAndSend(MqConstants.HOTEL_EXCHANGE, MqConstants.HOTEL_INSERT_KEY, hotel.getId());
}

执行以上单元测试，向rabbitmq发送消息，在管理页面可以看到这条消息：

12.2.3 接收MQ消息并操作ES

package com.star.sc.totel.mq;

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.star.sc.totel.pojo.Hotel;
import com.star.sc.totel.pojo.HotelDoc;
import com.star.sc.totel.service.IHotelService;
import org.elasticsearch.action.index.IndexRequest;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.elasticsearch.common.xcontent.XContentType;
import org.springframework.amqp.rabbit.annotation.RabbitListener;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Component;

import java.io.IOException;

@Component
public class HotelListener {

    @Autowired
    private RestHighLevelClient client;
    @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)
    public void listenHotelInsertOrUpdate(Long id) throws IOException {
        System.out.println("监听到酒店新增或修改的业务，id=" + id);
        // 1.根据id查询酒店数据
        Hotel hotel = hotelService.getById(id);
        HotelDoc hotelDoc = new HotelDoc(hotel);
        // 2.发送请求
        IndexRequest request = new IndexRequest("hotel")
                .id(hotel.getId().toString());
        request.source(JSON.toJSONString(hotelDoc), XContentType.JSON);
        client.index(request, RequestOptions.DEFAULT);
    }

    /**
     * 监听酒店删除的业务
     * @param id 酒店id
     */
    @RabbitListener(queues = MqConstants.HOTEL_DELETE_QUEUE)
    public void listenHotelDelete(Long id){
        System.out.println("监听到酒店删除的业务，id=" + id);
    }

}

启动该监听器，日志显示读取到了MQ消息：

...

本节完，更多内容请查阅分类专栏：微服务学习笔记

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• SpringBoot源码解读与原理分析
• MyBatis3源码深度解析
• Redis从入门到精通
• MyBatisPlus详解
• SpringCloud学习笔记