使用Docker和Elasticsearch搭建全文本搜索引擎应用

给应用添加快速、灵活的全文本搜索对谁都不是一件容易的事情。许多主流数据库，如PostgreSQL和MongoDB，受限于查询和索引结构，只提供基础文本搜索能力。为了提供高效全文本搜索一般都需要一个独立的数据库。Elasticsearch正是这样一个能够提供灵活性和快速全文本搜索能力的开源数据库。

本文采用Docker来设置依赖环境。Docker是目前最常见的容器化引擎，Uber、Spotify、ADP和Paypal都是用这个技术，它的优势在于与操作系统无关，可以运行在Windows、macOS和Linux之上——写操作指南很容易。如果从来没有用过Docker也没问题，本文会详细提供配置文件。

本文也分别采用Node.js采（用Koa框架）和Vue.js创建搜索API和前端Web应用。

1. 什么是Elasticsearch

现代应用中全文本检索是高请求负载的应用。搜索功能也是比较困难完成的功能（许多大众网站都有subpar功能，但不是返回很慢就是返回结果不准确），大部分原因是因为底层数据库：许多标准关系型数据库只能提供基本字符串匹配功能，而对CONTAINS或者LIKE SQL查询只能提供有限支持。

而本文提供的搜索应用能够提供：

1. 快速：查询结果应该实时返回，提高用户体验。
2. 灵活：根据不同数据和使用场景，可以调整搜索过程​。
3. 最佳建议：对于输入错误，返回最可能的结果。
4. 全文本：除了搜索关键词和标签之外，希望能够搜索到所有匹配文本​。

实现以上要求的搜索应用，最好采用一个为全文本检索优化的数据库，这也是本文采用Elasticsearch的原因。Elasticsearch是一个用Java开发的，开源的内存数据库，最开始是包含在Apache Lucene库中。以下是一些官方给出的Elasticsearch使用场景：

1. Wikipedia使用Elasticsearch提供全文检索，提供高亮显示、search-as-you-type和did-you-mean建议等功能。
2. Guardian使用Elasticsearch将访问者社交数据​整合反馈给作者。
3. Stack Overflow将位置信息和more-like-this功能与全文本检索整合提供相关问题和答案。
4. GitHub使用Elasticsearch在一千三百亿行代码中进行搜索。​

Elasticsearch有什么独特之处

本质上，Elasticsearch通过使用反向索引提供快速和灵活的全文本搜索。

“索引”是一种在数据库中提供快速查询和返回的数据结构。数据库一般将数据域和相应表位置生成索引信息。将索引信息存放在一个可搜索的数据结构中（一般是 B-Tree ），数据库可以为优化数据请求获得线性搜索响应（例如“Find the row with ID=5”）。

可以把数据库索引看做学校图书馆卡片分类系统，只要知道书名和作者，就可以准确告诉查找内容的入口。数据库表一般都有多个索引表，可以加速查询（例如，对name列的索引可以极大加速对特定name的查询）。

而反向索引工作原理与此完全不同。每行（或者每个文档）的内容被分拆​，每个入口（本案例中是每个单词）反向指向包含它的文档。

反向索引数据结构对查询“football”位于哪个文档这种查询非常迅速。Elasticsearch使用内存优化反向索引，可以实现强大和客制化全文本检索任务。

2. 项目安装

2.0 Docker

本文使用Docker作为项目开发环境。Docker是一个容器化引擎，应用可以运行在隔离环境中，不依赖于本地操作系统和开发环境。因为可以带来巨大灵活性和客制化，许多互联网公司应用都已经运行在容器中。

对于作者来说，Docker可以提供平台一致性安装环境（可以运行在Windows、macOS和Linux系统）。一般Node.js、Elasticsearch和Nginx都需要不同安装步骤，如果运行在Docker环境中只需要定义好不同配置文件，就可以运行在任何Docker环境。另外，由于应用各自运行在隔离容器中，与本地宿主机关系很小，因此类似于“但是我这可以运行啊”这种排错问题就很少会出现。

2.1 安装Docker和Docker-Compose

本项目只需要Docker和Docker-Compose环境。后者是Docker官方工具，在单一应用栈中编排定义多个容器配置。

安装Docker—— https://docs.docker.com/engine/installation/
安装Docker Compose—— https://docs.docker.com/compose/install/

2.2 设置项目安装目录

创建一个项目根目录（例如guttenberg_search），在其下定义两个子目录：

• /public——为前端 Vue.js webapp存放数据。
• /server——服务器端Node.js 源文件。

2.3 添加Docker-Compose配置文件

下一步，创建docker-compose.yml文件，定义应用栈中每个容器的配置：

1. gs-api——Node.js 容器后端应用逻辑.
2. gs-frontend——为前端webapp提供服务的Nginx容器
3. gs-search——存储搜索数据的Elasticsearch容器

version: '3'

services:
api: # Node.js App
container_name: gs-api
build: .
ports:
  - "3000:3000" # Expose API port
  - "9229:9229" # Expose Node process debug port (disable in production)
environment: # Set ENV vars
 - NODE_ENV=local
 - ES_HOST=elasticsearch
 - PORT=3000
volumes: # Attach local book data directory
  - ./books:/usr/src/app/books

frontend: # Nginx Server For Frontend App
container_name: gs-frontend
image: nginx
volumes: # Serve local "public" dir
  - ./public:/usr/share/nginx/html
ports:
  - "8080:80" # Forward site to localhost:8080

elasticsearch: # Elasticsearch Instance
container_name: gs-search
image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:6.1.1
volumes: # Persist ES data in seperate "esdata" volume
  - esdata:/usr/share/elasticsearch/data
environment:
  - bootstrap.memory_lock=true
  - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
  - discovery.type=single-node
ports: # Expose Elasticsearch ports
  - "9300:9300"
  - "9200:9200"

volumes: # Define seperate volume for Elasticsearch data
esdata:

此文件定义应用栈，而不需要在本地宿主机安装Elasticsearch、Node.js、或者Nginx。每个容器都对宿主机开放相应端口，以便从宿主机访问和排错Node API，Elasticsearch实例和前端应用。

2.4 添加Dockerfile

本文使用官方的Nginx和Elasticsearch镜像，但是需要重新为Node.js创建自己的镜像。

在应用根目录定义一个简单的Dockerfile配置文件。

# Use Node v8.9.0 LTS
FROM node:carbon

Setup app working directory

WORKDIR /usr/src/app

Copy package.json and package-lock.json

COPY package*.json ./

Install app dependencies

RUN npm install

Copy sourcecode

COPY . .

Start app

CMD [ "npm", "start" ]
此Docker配置文件中将应用源码拷贝进来，安装了NPM依赖包，形成了自己的镜像。同样需要添加一个.dockerignore文件，避免不需要的文件被拷入。

node_modules/
npm-debug.log
books/
public/

注意：不需要将node_modules拷入，因为我们后续要用npm install来安装这些进程。如果拷贝node_modules到容器中容易引起兼容性问题。例如在macOS上安装bcrypt包，如果将此module拷入Ubuntu容器就会引起操作系统不匹配问题。

2.5 添加基础文件

测试配置文件前，还需要往应用目录拷入一下占位文件。在public/index.html中加入如下基础配置信息：

Hello World From The Frontend Container

下一步，在server/app.js中加入Node.js的应用文件。

const Koa = require('koa')
const app = new Koa()

app.use(async (ctx, next) => {
ctx.body = 'Hello World From the Backend Container'
})

const port = process.env.PORT || 3000

app.listen(port, err => {
if (err) console.error(err)
console.log(`App Listening on Port ${port}`
})

最后，加入package.json节点配置文件：

{
"name": "guttenberg-search",
"version": "0.0.1",
"description": "Source code for Elasticsearch tutorial using 100 classic open source books.",
"scripts": {
"start": "node --inspect=0.0.0.0:9229 server/app.js"
},
"repository": {
"type": "git",
"url": "git+https://github.com/triestpa/guttenberg-search.git"
},
"author": "[email protected]",
"license": "MIT",
"bugs": {
"url": "https://github.com/triestpa/guttenberg-search/issues"
},
"homepage": "https://github.com/triestpa/guttenberg-search#readme",
"dependencies": {
"elasticsearch": "13.3.1",
"joi": "13.0.1",
"koa": "2.4.1",
"koa-joi-validate": "0.5.1",
"koa-router": "7.2.1"
}
} 

此文件定义应用开始命令和Node.js依赖包。

注意：不需要特意运行npm install，容器创建时候会自动安装依赖包。

2.6 开始测试

都准备好了，接下来可以测试了。从项目根目录开始，运行docker-compose，会自动创建Node.js容器应用。

运行docker-compose up启动应用：

注意：这一步可能会运行时间比较长，因为Docker可能需要下载基础镜像。以后执行速度会很快，因为本地已经有了基础镜像。

访问localhost:8080，应该看到如下图输出“hello world”。

访问localhost:3000验证服务器端返回“hello world”信息。

最后，访问localhost:9200确认Elasticsearch是否运行，如果正常，应该返回如下输出：

{
"name" : "SLTcfpI",
"cluster_name" : "docker-cluster",
"cluster_uuid" : "iId8e0ZeS_mgh9ALlWQ7-w",
"version" : {
"number" : "6.1.1",
"build_hash" : "bd92e7f",
"build_date" : "2017-12-17T20:23:25.338Z",
"build_snapshot" : false,
"lucene_version" : "7.1.0",
"minimum_wire_compatibility_version" : "5.6.0",
"minimum_index_compatibility_version" : "5.0.0"
},
"tagline" : "You Know, for Search"
} 

如果所有URL输出都正常，恭喜，整个应用框架可以正常工作，下面开始进入真正有趣的部分了。

3. 接入Elasticsearch

第一步是要接入本地Elasticsearch实例。

3.0 加入ES链接模块

在server/connection.js中加入如下初始化代码：

const elasticsearch = require('elasticsearch')

// Core ES variables for this project
const index = 'library'
const type = 'novel'
const port = 9200
const host = process.env.ES_HOST || 'localhost'
const client = new elasticsearch.Client({ host: { host, port } })

/** Check the ES connection status */
async function checkConnection () {
let isConnected = false
while (!isConnected) {
console.log('Connecting to ES')
try {
  const health = await client.cluster.health({})
  console.log(health)
  isConnected = true
} catch (err) {
  console.log('Connection Failed, Retrying...', err)
}
}
}

checkConnection() 

下面用docker-compose来重建更改过的应用。之后运行docker-compose up -d重新启动后台进程。

应用启动后，命令行运行docker exec gs-api "node" "server/connection.js"，在容器中运行脚本，应该可以看到如下输出：

{ cluster_name: 'docker-cluster',
status: 'yellow',
timed_out: false,
number_of_nodes: 1,
number_of_data_nodes: 1,
active_primary_shards: 1,
active_shards: 1,
relocating_shards: 0,
initializing_shards: 0,
unassigned_shards: 1,
delayed_unassigned_shards: 0,
number_of_pending_tasks: 0,
number_of_in_flight_fetch: 0,
task_max_waiting_in_queue_millis: 0,
active_shards_percent_as_number: 50 } 

如果一切顺利，就可以把最后一行的checkConnection()调用删掉，因为最终应用会从connection模块之外调用它。

3.1 给Reset Index添加Helper功能

在server/connection.js文件checkConnection之下添加如下内容, 以便更加方便重置索引。

/** Clear the index, recreate it, and add mappings */
async function resetIndex () {
if (await client.indices.exists({ index })) {
await client.indices.delete({ index })
}

await client.indices.create({ index })
await putBookMapping()
} 

3.2 添加Book Schema

紧接resetIndex之后，添加如下功能：

/** Add book section schema mapping to ES */
async function putBookMapping () {
const schema = {
title: { type: 'keyword' },
author: { type: 'keyword' },
location: { type: 'integer' },
text: { type: 'text' }
}

return client.indices.putMapping({ index, type, body: { properties: schema } })
} 

此处为书目索引定义了mapping（映射）。Elasticsearch索引类似于SQL的表或者MongoDB的connection。通过mapping我们可以定义文档每个域和数据类型。Elasticsearch是schema-less，因此技术上说不需要添加mapping，但是通过mapping可以更好控制数据处理方式。

例如，有两个关键词域，分别是“titile”和“author”，文本定为“text”域。这样定义搜索引擎会有完全不同的动作：搜索中，引擎会在text域中查找可能匹配项，而在关键词域则是精确匹配。看起来差别不大，但却对搜索行为和搜索速度有很大影响。

在文件最后输出功能和属性，可以被其它模块访问。

module.exports = {
client, index, type, checkConnection, resetIndex
} 

4. 加载源数据

本文使用从 Gutenberg项目 （一个在线提供免费电子书的应用）提供的数据。包括100本经典书目，例如《80天环绕地球》、《罗密欧与朱丽叶》以及《奥德赛》等。

4.1 下载书籍数据

本文的数据可以从以下网站下载：
https://cdn.patricktriest.com/data/books.zip ，之后解压到项目根目录下的books/ 子目录下。

也可以用命令行实现以上操作：

wget https://cdn.patricktriest.com/data/books.zip
unar books.zip

4.2 预览书籍

打开一本书，例如219-0.txt。书籍以公开访问license开始，跟着是书名、作者、发行日期、语言以及字符编码。

Title: Heart of Darkness
Author: Joseph Conrad
Release Date: February 1995 [EBook #219]
Last Updated: September 7, 2016
Language: English
Character set encoding: UTF-8

随后是声明信息：* * * START OF THIS PROJECT GUTENBERG EBOOK HEART OF DARKNESS * * *，紧接着就是书的实际内容。

书的最后会发现书籍结束声明： * * * END OF THIS PROJECT GUTENBERG EBOOK HEART OF DARKNESS * * *，紧跟着是更加详细的书籍license。

下一步将用编程方法从书中提取元数据，并且从* * *之间将书籍内容抽取出来。

4.3 读取数据目录

本节写一段脚本读取书籍内容添加到Elasticsearch中，脚本存放在server/load_data.js 中。

首先，获得books目录下所有文件列表。

const fs = require('fs')
const path = require('path')
const esConnection = require('./connection')

/** Clear ES index, parse and index all files from the books directory */
async function readAndInsertBooks () {
try {
// Clear previous ES index
await esConnection.resetIndex()

// Read books directory
let files = fs.readdirSync('./books').filter(file => file.slice(-4) === '.txt')
console.log(`Found ${files.length} Files`)

// Read each book file, and index each paragraph in elasticsearch
for (let file of files) {
  console.log(`Reading File - ${file}`)
  const filePath = path.join('./books', file)
  const { title, author, paragraphs } = parseBookFile(filePath)
  await insertBookData(title, author, paragraphs)
}
} catch (err) {
console.error(err)
}
}

readAndInsertBooks()

运行docker-compose -d --build重建镜像更新应用。

运行docker exec gs-api "node" "server/load_data.js"调用包含load_data脚本应用，应该看到Elasticsearch输出如下。随后，脚本会因为错误退出，原因是调用了一本目前还不存在的helper函数（parseBookFile）。

4.4 读取数据文件

创建server/load_data.js文件，读取每本书元数据和内容：

/** Read an individual book text file, and extract the title, author, and paragraphs */
function parseBookFile (filePath) {
// Read text file
const book = fs.readFileSync(filePath, 'utf8')

// Find book title and author
const title = book.match(/^Title:\s(.+)$/m)[1]
const authorMatch = book.match(/^Author:\s(.+)$/m)
const author = (!authorMatch || authorMatch[1].trim() === '') ? 'Unknown Author' : authorMatch[1]

console.log(`Reading Book - ${title} By ${author}`)

// Find Guttenberg metadata header and footer
const startOfBookMatch = book.match(/^\*{3}\s*START OF (THIS|THE) PROJECT GUTENBERG EBOOK.+\*{3}$/m)
const startOfBookIndex = startOfBookMatch.index + startOfBookMatch[0].length
const endOfBookIndex = book.match(/^\*{3}\s*END OF (THIS|THE) PROJECT GUTENBERG EBOOK.+\*{3}$/m).index

// Clean book text and split into array of paragraphs
const paragraphs = book
.slice(startOfBookIndex, endOfBookIndex) // Remove Guttenberg header and footer
.split(/\n\s+\n/g) // Split each paragraph into it's own array entry
.map(line => line.replace(/\r\n/g, ' ').trim()) // Remove paragraph line breaks and whitespace
.map(line => line.replace(/_/g, '')) // Guttenberg uses "_" to signify italics.  We'll remove it, since it makes the raw text look messy.
.filter((line) => (line && line.length !== '')) // Remove empty lines

console.log(`Parsed ${paragraphs.length} Paragraphs\n`)
return { title, author, paragraphs }
} 

此函数执行以下功能：

1. 从文件系统中读入文件
2. 使用正则表达式抽取书名和作者
3. 通过定位* * *，来抽取书中内容
4. 解析出段落
5. 清洗数据，移除空行

最后返回一个包含书名、作者和段落列表的对象。

运行docker-compose up -d --build和docker exec gs-api "node" "server/load_data.js" ，输出如下：

到这步，脚本顺利分理出书名和作者，脚本还会因为同样问题出错（调用还未定义的函数）。

4.5 在ES中索引数据文件

最后一步在load_data.js中添加insertBookData函数，将上一节中提取数据插入Elasticsearch索引中。

/** Bulk index the book data in Elasticsearch */
async function insertBookData (title, author, paragraphs) {
let bulkOps = [] // Array to store bulk operations

// Add an index operation for each section in the book
for (let i = 0; i < paragraphs.length; i++) {
// Describe action
bulkOps.push({ index: { _index: esConnection.index, _type: esConnection.type } })

// Add document
bulkOps.push({
  author,
  title,
  location: i,
  text: paragraphs[i]
})

if (i > 0 && i % 500 === 0) { // Do bulk insert in 500 paragraph batches
  await esConnection.client.bulk({ body: bulkOps })
  bulkOps = []
  console.log(`Indexed Paragraphs ${i - 499} - ${i}`)
}
}

// Insert remainder of bulk ops array
await esConnection.client.bulk({ body: bulkOps })
console.log(`Indexed Paragraphs ${paragraphs.length - (bulkOps.length / 2)} - ${paragraphs.length}\n\n\n`)
} 

此函数索引书籍段落，包括作者、书名和段落元数据信息。使用bulk操作插入段落，比分别索引段落效率高很多。

批量bulk索引这些段落可以使本应用运行在低配电脑上（我只有1.7G内存），如果你有高配电脑（大于4G内容），也许不用考虑批量bulk操作。

运行docker-compose up -d --build 和 docker exec gs-api "node" "server/load_data.js" 输出如下：

5. 搜索

Elasticsearch已经灌入100本书籍数据（大约230000段落），本节做一些搜索操作。

5.0 简单http查询

首先，使用 http://localhost:9200/library/ ... retty  ， 这里使用全文本查询关键字“Java”，输入应该如下：

{
"took" : 11,
"timed_out" : false,
"_shards" : {
"total" : 5,
"successful" : 5,
"skipped" : 0,
"failed" : 0
},
"hits" : {
"total" : 13,
"max_score" : 14.259304,
"hits" : [
  {
    "_index" : "library",
    "_type" : "novel",
    "_id" : "p_GwFWEBaZvLlaAUdQgV",
    "_score" : 14.259304,
    "_source" : {
      "author" : "Charles Darwin",
      "title" : "On the Origin of Species",
      "location" : 1080,
      "text" : "Java, plants of, 375."
    }
  },
  {
    "_index" : "library",
    "_type" : "novel",
    "_id" : "wfKwFWEBaZvLlaAUkjfk",
    "_score" : 10.186235,
    "_source" : {
      "author" : "Edgar Allan Poe",
      "title" : "The Works of Edgar Allan Poe",
      "location" : 827,
      "text" : "After many years spent in foreign travel, I sailed in the year 18-- , from the port of Batavia, in the rich and populous island of Java, on a voyage to the Archipelago of the Sunda islands. I went as passenger--having no other inducement than a kind of nervous restlessness which haunted me as a fiend."
    }
  },
  ...
]
}
} 

Elasticsearch HTTP接口对于测试数据是否正常插入很有用，但是如果直接暴露给web应用就很危险。不应该将操作性API功能（例如直接添加和删除文档）直接暴露给应用，而应该写一段简单Node.js API接收客户端请求，（通过私网）转发给Elasticsearch进行查询。

5.1 请求脚本

这一节介绍如何从Node.js应用中向Elasticsearch中发送请求。首先创建新文件：server/search.js。

const { client, index, type } = require('./connection')

module.exports = {
/** Query ES index for the provided term */
queryTerm (term, offset = 0) {
const body = {
  from: offset,
  query: { match: {
    text: {
      query: term,
      operator: 'and',
      fuzziness: 'auto'
    } } },
  highlight: { fields: { text: {} } }
}

return client.search({ index, type, body })
}
} 

本模块定义了一个简单的search功能，使用输入信息进行匹配查询。详细字段解释如下：

1. from：为结果标出页码。每次查询默认返回10个结果；因此指定from为10，可以直接显示10-20的查询结果。
2. query：具体查询关键词。
3. operator：具体查询操作；本例中采用“and”操作符，优先显示包含所有查询关键词的结果。
4. fuzziness：错误拼写修正级别（或者是模糊查询级别），默认是2。数值越高，允许模糊度越高；例如数值1，会对Patricc的查询返回Patrick结果。
5. highlights：返回额外信息，其中包含HTML格式显示匹配文本信息。 可以调整这些参数看看具体的显示信息，可以查看Elastic Full-Text Query DSL获得更多信息。

6. API

本节提供前端代码访问的HTTP API。

6.0 API Server

修改server/app.js内容如下：

const Koa = require('koa')
const Router = require('koa-router')
const joi = require('joi')
const validate = require('koa-joi-validate')
const search = require('./search')

const app = new Koa()
const router = new Router()

// Log each request to the console
app.use(async (ctx, next) => {
const start = Date.now()
await next()
const ms = Date.now() - start
console.log(`${ctx.method} ${ctx.url} - ${ms}`)
})

// Log percolated errors to the console
app.on('error', err => {
console.error('Server Error', err)
})

// Set permissive CORS header
app.use(async (ctx, next) => {
ctx.set('Access-Control-Allow-Origin', '*')
return next()
})

// ADD ENDPOINTS HERE

const port = process.env.PORT || 3000

app
.use(router.routes())
.use(router.allowedMethods())
.listen(port, err => {
if (err) throw err
console.log(`App Listening on Port ${port}`)
})

这段代码导入服务依赖环境，为 Koa.js  Node API Server设置简单日志和错误处理机制。

6.1 将服务端点与查询链接起来

这一节为Server端添加服务端点，以便暴露给Elasticsearch查询服务。

在server/app.js中//ADD ENDPOINTS HERE 之后插入如下代码：

/**
* GET /search
* Search for a term in the library
*/
router.get('/search', async (ctx, next) => {
const { term, offset } = ctx.request.query
ctx.body = await search.queryTerm(term, offset)
}
)

用docker-compose up -d --build重启服务端。在浏览器中，调用此服务。例如: http://localhost:3000/search?term=java 。

返回结果看起来应该如下：

{
"took": 242,
"timed_out": false,
"_shards": {
    "total": 5,
    "successful": 5,
    "skipped": 0,
    "failed": 0
},
"hits": {
    "total": 93,
    "max_score": 13.356944,
    "hits": [{
        "_index": "library",
        "_type": "novel",
        "_id": "eHYHJmEBpQg9B4622421",
        "_score": 13.356944,
        "_source": {
            "author": "Charles Darwin",
            "title": "On the Origin of Species",
            "location": 1080,
            "text": "Java, plants of, 375."
        },
        "highlight": {
            "text": ["Java, plants of, 375."]
        }
    }, {
        "_index": "library",
        "_type": "novel",
        "_id": "2HUHJmEBpQg9B462xdNg",
        "_score": 9.030668,
        "_source": {
            "author": "Unknown Author",
            "title": "The King James Bible",
            "location": 186,
            "text": "10:4 And the sons of Javan; Elishah, and Tarshish, Kittim, and Dodanim."
        },
        "highlight": {
            "text": ["10:4 And the sons of Javan; Elishah, and Tarshish, Kittim, and Dodanim."]
        }
    }
    ...
  ]
}
} 

6.2 输入验证

此时服务端还是很脆弱，下面对输入参数进行检查，对无效或者缺失的输入进行甄别，并返回错误。

我们使用Joi和Koa-Joi-Validate库进行这种类型的验证：

/**
* GET /search
* Search for a term in the library
* Query Params -
* term: string under 60 characters
* offset: positive integer
*/
router.get('/search',
validate({
query: {
  term: joi.string().max(60).required(),
  offset: joi.number().integer().min(0).default(0)
}
}),
async (ctx, next) => {
const { term, offset } = ctx.request.query
ctx.body = await search.queryTerm(term, offset)
}
)

现在如果重启服务端，并做一个缺失参数查询( http://localhost:3000/searc h)，将会返回HTTP 400错误，例如：Invalid URL Query - child "term" fails because ["term" is required]。

可以用docker-compose logs -f api 查看日志。

7. 前端应用

/search服务端硬件可以了，本节写一段简单前端web应用测试API。

7.0 Vue.js

本节使用Vue.js来开发前端。创建一个新文件/public/app.js：

const vm = new Vue ({
el: '#vue-instance',
data () {
return {
  baseUrl: 'http://localhost:3000', // API url
  searchTerm: 'Hello World', // Default search term
  searchDebounce: null, // Timeout for search bar debounce
  searchResults: [], // Displayed search results
  numHits: null, // Total search results found
  searchOffset: 0, // Search result pagination offset

  selectedParagraph: null, // Selected paragraph object
  bookOffset: 0, // Offset for book paragraphs being displayed
  paragraphs: [] // Paragraphs being displayed in book preview window
}
},
async created () {
this.searchResults = await this.search() // Search for default term
},
methods: {
/** Debounce search input by 100 ms */
onSearchInput () {
  clearTimeout(this.searchDebounce)
  this.searchDebounce = setTimeout(async () => {
    this.searchOffset = 0
    this.searchResults = await this.search()
  }, 100)
},
/** Call API to search for inputted term */
async search () {
  const response = await axios.get(`${this.baseUrl}/search`, { params: { term: this.searchTerm, offset: this.searchOffset } })
  this.numHits = response.data.hits.total
  return response.data.hits.hits
},
/** Get next page of search results */
async nextResultsPage () {
  if (this.numHits > 10) {
    this.searchOffset += 10
    if (this.searchOffset + 10 > this.numHits) { this.searchOffset = this.numHits - 10}
    this.searchResults = await this.search()
    document.documentElement.scrollTop = 0
  }
},
/** Get previous page of search results */
async prevResultsPage () {
  this.searchOffset -= 10
  if (this.searchOffset < 0) { this.searchOffset = 0 }
  this.searchResults = await this.search()
  document.documentElement.scrollTop = 0
}
}
}) 

应用特别简单，只是定义一些共享数据属性，添加一个接收方法以及为结果分页的功能；搜索间隔设置为100ms，以防API被频繁调用。

解释Vue.js如何工作超出本文的范围，如果想了解相关内容，可以查看 Vue.js官方文档 .

7.1 HTML

将/public/index.html用如下内容代替：

  
    
    Search
  

  {{ numHits }} Hits

  Displaying Results {{ searchOffset }} - {{ searchOffset + 9 }}