1. 首页
  2. 博客
  3. 畅购商城(五)：Elasticsearch实现商品搜索

畅购商城(五)：Elasticsearch实现商品搜索

搜索微服务的API工程的搭建

在changgou-service-api下创建一个Module叫changgou-service-search-api 。我们后面所要是实现的功能都是基于 Spring Data ElasticSearch 实现的，所以相关依赖不能少：

<dependencies>
    <!--goods API依赖-->
    <dependency>
        <groupId>com.robod</groupId>
        <artifactId>changgou-service-goods-api</artifactId>
        <version>1.0-SNAPSHOT</version>
    </dependency>
    <!--SpringDataES依赖-->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>

搜索微服务搭建

在 changgou-service下新建一个changgou-service-search工程 作为搜索微服务。在搜索微服务里面需要用到API工程的JavaBean和Feign接口，所以 将search-api和goods-api作为依赖添加 进来。

<dependencies>
    <!--依赖search api-->
    <dependency>
        <groupId>com.robod</groupId>
        <artifactId>changgou-service-search-api</artifactId>
        <version>1.0-SNAPSHOT</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>com.robod</groupId>
        <artifactId>changgou-service-goods-api</artifactId>
        <version>1.0-SNAPSHOT</version>
    </dependency>
</dependencies>

启动类和配置文件自然不能少👉

@SpringBootApplication(exclude={DataSourceAutoConfiguration.class})
@EnableEurekaClient
@EnableFeignClients(basePackages = "com.robod.goods.feign")
@EnableElasticsearchRepositories(basePackages = "com.robod.mapper")
public class SearchApplication {

    public static void main(String[] args) {
        //解决SpringBoot的netty和elasticsearch的netty相关jar冲突
        System.setProperty("es.set.netty.runtime.available.processors", "false");
        SpringApplication.run(SearchApplication.class,args);
    }
}



server:
  port: 18085
spring:
  application:
    name: search
  data:
    elasticsearch:
      cluster-name: my-application        # 集群节点的名称，就是在es的配置文件中配置的
      cluster-nodes: 192.168.31.200:9300  # 这里用的是TCP端口所以是9300
eureka:
  client:
    service-url:
      defaultZone: http://127.0.0.1:7001/eureka
  instance:
    prefer-ip-address: true
feign:
  hystrix:
    enabled: true
#超时配置
ribbon:
  ReadTimeout: 500000   # Feign请求读取数据超时时间

hystrix:
  command:
    default:
      execution:
        isolation:
          thread:
            timeoutInMilliseconds: 50000   # feign连接超时时间

数据导入ES

数据从MySQL导入到ES中大概分为以下几个步骤：

首先我们需要去创建一个JavaBean来定义相关的映射配置，Index，Type，Field。 在changgou-service-search- api的com.robod.entity包下创建一个JavaBean叫SkuInfo ：

@Data
@Document(indexName = "sku_info", type = "docs")
public class SkuInfo implements Serializable {

    @Id
    private Long id;//商品id，同时也是商品编号

    /**
     * SKU名称
     * FieldType.Text支持分词
     * analyzer 创建索引的分词器
     * searchAnalyzer 搜索时使用的分词器
     */
    @Field(type = FieldType.Text, analyzer = "ik_smart",searchAnalyzer = "ik_smart")
    private String name;

    @Field(type = FieldType.Double)
    private Long price;//商品价格，单位为：元

    private Integer num;//库存数量

    private String image;//商品图片

    private String status;//商品状态，1-正常，2-下架，3-删除

    private LocalDateTime createTime;//创建时间

    private LocalDateTime updateTime;//更新时间

    private String isDefault; //是否默认

    private Long spuId;//SPU_ID

    private Long categoryId;//类目ID

    @Field(type = FieldType.Keyword)
    private String categoryName;//类目名称,不分词

    @Field(type = FieldType.Keyword)
    private String brandName;//品牌名称，不分词

    private String spec;//规格

    private Map<String, Object> specMap;//规格参数

}

在SkuInfo中，设置了Index是"sku_info"，Tpye为"docs"，并为几个字段设置了分词。然后 在changgou-service- goods-api的com.robod.goods.feign包下创建一个Feign的接口SkuFeign ：

@FeignClient(name = "goods")
@RequestMapping("/sku")
public interface SkuFeign {

    /**
     * 查询所有的sku数据
     * @return
     */
    @GetMapping
    Result<List<Sku>> findAll();
}

我们将使用这个Feign去调用Goods微服务中的findAll方法去数据库中获取所有的Sku数据。最后， 在changgou-service- search微服务中写出Controller，Service，Dao层的相关代码 ，实现数据导入的功能。

//SkuEsController
@GetMapping("/import")
public Result importData(){
    skuEsService.importData();
    return new Result(true, StatusCode.OK,"数据导入成功");
}
-----------------------------------------------------------
//SkuEsServiceImpl
@Override
public void importData() {
    List<Sku> skuList = skuFeign.findAll().getData();
    List<SkuInfo> skuInfos = JSON.parseArray(JSON.toJSONString(skuList), SkuInfo.class);
    //将spec字符串转化成map，map的key会自动生成Field
    for (SkuInfo skuInfo : skuInfos) {
        Map<String,Object> map = JSON.parseObject(skuInfo.getSpec(),Map.class);
        skuInfo.setSpecMap(map);
    }
    skuEsMapper.saveAll(skuInfos);
}
-------------------------------------------------------------
//继承自ElasticsearchRepository，泛型为SkuInfo，主键类型为Long
public interface SkuEsMapper extends ElasticsearchRepository<SkuInfo,Long> {
}

现在将程序运行起来，访问http://localhost:18085/search/import就可以开始导入了。

经过漫长的等待之后，9万多条数据成功导入到ES中了。耗费的时间有点长，大概十五分钟，可以是和虚拟机的配置有关吧。

当我做完这个的时候就提交到Github上了，后来我改来改去的，改乱了就退回到之前提交的版本。然后启动项目就报了一个错说Bean注入失败，我就纳闷了，我这是之前提交的正常的版本，怎么就出问题了。然后仔细地翻了翻日志，发现有一行

这个貌似是索引出了问题，删除索引，启动项目，没问题了，重新导入数据到ES，搞定！

功能实现

根据关键词搜索

在开始实现这个功能之前，得先规定好前后端传参的格式。视频中用的是Map，但我觉得Map不好，可读性太差了。比较好的做法是封装一个实体类，所以我在search- api工程中添加了一个SearchEntity作为前后端传参的格式：

@Data
public class SearchEntity {

    private long total;     //搜索结果的总记录数

    private int totalPages; //查询结果的总页数

    private List<SkuInfo> rows; //搜索结果的集合

    public SearchEntity() {
    }

    public SearchEntity(List<SkuInfo> rows, long total, int totalPages) {
        this.rows = rows;
        this.total = total;
        this.totalPages = totalPages;
    }
}

然后就是在搜索微服务中写出相应的代码了

@GetMapping
public Result<SearchEntity> searchByKeywords(@RequestParam(required = false)String keywords) {
    SearchEntity searchEntity = skuEsService.searchByKeywords(keywords);
    return new Result<>(true,StatusCode.OK,"根据关键词搜索成功",searchEntity);
}
---------------------------------------------------------------------------------------------------
@Override
public SearchEntity searchByKeywords(String keywords) {
    NativeSearchQueryBuilder nativeSearchQueryBuilder = new NativeSearchQueryBuilder();
    if (!StringUtils.isEmpty(keywords)) {
        nativeSearchQueryBuilder.withQuery(QueryBuilders.queryStringQuery(keywords).field("name"));
    }
    AggregatedPage<SkuInfo> skuInfos = elasticsearchTemplate
        .queryForPage(nativeSearchQueryBuilder.build(), SkuInfo.class);
    List<SkuInfo> content = skuInfos.getContent();
    return new SearchEntity(content,skuInfos.getTotalElements(),skuInfos.getTotalPages());
}

然后将项目启动起来，访问http://localhost:18085/search?keywords=小米，结果报错了，报了一个failed to map，然后我在报错信息中找到了下面这个：

大概意思就是LocalDateTime出了问题，因为Date类不是很好，所以我就改成了LocaDateTime。我看了一下Kibana中的内容，发现

原来是ES自动把LocalDateTime分成了多个Filed，可是我不想让它分成多个Filed，也不想用Date，怎么办呢？我在网上找个一个方法，成功解决了我的问题，就是 增加 @JsonSerialize 和 @JsonDeserialize 注解 ，所以我在SkuInfo的createTime和updateTime上面加了几个注解：

/**
* 只用后两个注解就可以实现LocalDateTime不分成多个Field，但是格式不对。
* 所以还需要添加前面两个注解去指定格式与时区
**/
@Field(type = FieldType.Date, format = DateFormat.custom, pattern = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss || yyyy-MM-dd")
@JsonFormat(pattern = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss", timezone = "GMT+8")
@JsonSerialize(using = LocalDateTimeSerializer.class)
@JsonDeserialize(using = LocalDateTimeDeserializer.class)
private LocalDateTime createTime;//创建时间

@Field(type = FieldType.Date, format = DateFormat.custom, pattern = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss || yyyy-MM-dd")
@JsonFormat(pattern = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss", timezone = "GMT+8")
@JsonSerialize(using = LocalDateTimeSerializer.class)
@JsonDeserialize(using = LocalDateTimeDeserializer.class)
private LocalDateTime updateTime;//更新时间

现在再次重新导入一下

现在格式没有问题了，现在再来测试看看

OK！

分类统计

当我们在小米商城上面搜索一件商品的时候，下面会将分类展示出来帮助用户进一步地筛选产品。在畅购商城的表设计中，也有一个叫categoryName的字段。接下来就是要实现把我们搜索出来的数据进行分类统计。

我们要实现的就是图中的效果，只不过是在Elasticsearch中而不是MySQL。

修改SearchEntity，添加一个categoryList字段：

private List<String> categoryList;  //分类集合

修改SkuEsServiceImpl中的searchByKeywords方法，添加分组统计的的代码：

public SearchEntity searchByKeywords(String keywords) {
    NativeSearchQueryBuilder nativeSearchQueryBuilder = new NativeSearchQueryBuilder();
    if (!StringUtils.isEmpty(keywords)) {
        nativeSearchQueryBuilder.withQuery(QueryBuilders.queryStringQuery(keywords).field("name"));
        //terms: Create a new aggregation with the given name.
        nativeSearchQueryBuilder.addAggregation(AggregationBuilders.terms("categories_grouping")
                                                .field("categoryName"));
    }
    NativeSearchQuery nativeSearchQuery = nativeSearchQueryBuilder.build();
    AggregatedPage<SkuInfo> skuInfos = elasticsearchTemplate.queryForPage(nativeSearchQuery, SkuInfo.class);
    StringTerms stringTerms = skuInfos.getAggregations().get("categories_grouping");
    List<String> categoryList = new ArrayList<>();
    for (StringTerms.Bucket bucket : stringTerms.getBuckets()) {
        categoryList.add(bucket.getKeyAsString());
    }
    return new SearchEntity(skuInfos.getTotalElements(),skuInfos.getTotalPages(),
                            categoryList,skuInfos.getContent());
}

现在再来测试一下：

OK！分组统计的功能已经实现了。

原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_43461520/article/details/107466286

热门标签