8.从零开始搭建基于SpringCloud的京东整站_内容管理微服务_使用Elasticsearch实现商品搜索

本次目标

后端：使用Elasticsearch实现商品搜索。
前端：使用Vue对查询的商品列表进行展示。

使用Elasticsearch实现商品搜索

配置TransportClient客户端

通过TransportClient发起对ES（Elasticsearch的简称）的索引创建、关键词查询等功能。

1. 在工程的POM.xm文件中添加相关依赖Jar包。

在父级工程中，添加TransportClient的版本管理：

    org.elasticsearch.client
    transport
    5.5.2


org.elasticsearch
    elasticsearch
    5.5.2

内容管理系统，添加TransportClient依赖：

    org.elasticsearch.client
    transport

这样，内容管理微服务对TransportClient和Elasticsearch（前者依赖后者，版本需要统一）的Jar包都使用的5.5.2版本的了：

这里需要注意，你服务器的版本需要和这里的统一，否则会造成连接失败。
2. 创建TransportClient对象，由Spring容器对其管理。

package liwen.zhao.config;

import org.elasticsearch.client.transport.TransportClient;
import org.elasticsearch.common.settings.Settings;
import org.elasticsearch.common.transport.InetSocketTransportAddress;
import org.elasticsearch.transport.client.PreBuiltTransportClient;
import org.springframework.boot.context.properties.ConfigurationProperties;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

import java.net.InetAddress;
import java.util.List;

@Configuration
@ConfigurationProperties("config.es")
public class ESconfig {
    private List nodes;
    
    public List getNodes() {
        return nodes;
    }
    
    public void setNodes(List nodes) {
        this.nodes = nodes;
    }
    
    private TransportClient transportClient;
    @Bean
    public TransportClient iniTransportClient(){
        transportClient=new PreBuiltTransportClient(Settings.EMPTY);
        
        //获取配置文件中nodes节点信息中的ip和port
        for(String node: nodes){
            String ip=node.split(":")[0];
            String port=node.split(":")[1];
    
            try {
                InetSocketTransportAddress address= new InetSocketTransportAddress(InetAddress.getByName(ip), Integer.parseInt(port));
                transportClient.addTransportAddress(address);
            } catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
        return  transportClient;
    }
    
}

创建操作TransportClient的工具类：

package liwen.zhao.utils;

import org.elasticsearch.action.admin.indices.exists.indices.IndicesExistsResponse;
import org.elasticsearch.client.IndicesAdminClient;
import org.elasticsearch.client.transport.TransportClient;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Component;

@Component("esUtil")
public class ESUtil {
    @Autowired
    TransportClient transportClient;
    
    //创建索引
    public TransportClient  indexIsExists(String name){
        transportClient.admin().indices().prepareCreate(name).get().isAcknowledged();
        //拿到集群索引管理对象
        IndicesAdminClient indicesAdminClient = transportClient.admin().indices();
        //判断这个索引是否存在
        IndicesExistsResponse indicesExistsResponse = indicesAdminClient.prepareExists(name).get();
        if(!indicesExistsResponse.isExists()){
            throw  new RuntimeException("already exists");
        }else{
            return  transportClient;
        }
    }
    
}

配置文件中需要添加：

#Elasticsearch
config.es.nodes=192.168.43.88:9300

使用数据库中的商品数据创建索引

1.控制层和业务层代码实现

控制层：

@Controller
@RestController
@RequestMapping("/es")
public class ElasticsearchController {
    @Autowired
    private ElasticsearchService elasticsearchService;
    @RequestMapping("/createIndex")
    public SysResult createIndex(String indexName,String type){
        return elasticsearchService.createIndexByNameAndType(indexName,type);
    }
}

业务逻辑层：

package liwen.zhao.service;

import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import liwen.zhao.common.jd.pojo.Article;
import liwen.zhao.common.jd.vo.SysResult;
import liwen.zhao.mappers.ArticleMapper;
import liwen.zhao.utils.ESUtil;
import org.elasticsearch.client.transport.TransportClient;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Component;

import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;

@Component
public class ElasticsearchServiceImpl implements ElasticsearchService {
    @Autowired
    ArticleMapper articleMapper;
    @Autowired
    private ESUtil esUtil;
    private ObjectMapper mapper=new ObjectMapper();
    @Override
    public SysResult createIndexByNameAndType(String indexName,String type) {
        try{
            TransportClient client = esUtil.indexIsExists(indexName);
            //创建索引成功
            //将document数据写入到索引中 type
            //读取数据库数 0,100
            List
 articles = articleMapper.selectArticleByPage(0, 100);
            for(Article a:articles){
                //每次拿到一个商品对象
                //String aJson = mapper.writeValueAsString(p);
                Map articleMap=new HashMap();
                articleMap.put("title",a.getTitle());
                articleMap.put("content",a.getContent());
                articleMap.put("img",a.getImg());
                client.prepareIndex(indexName,type,a.getId()+"")
                        .setSource(articleMap).get();
            }
            return SysResult.ok();
        }catch (Exception e){
            e.printStackTrace();
            return SysResult.build(500,"索引创建失败！",null);
        }
    }
}

2.完成商品索引的创建

在浏览器输入：http://localhost/es/createIndex?indexName=jd&type=shop，将创建索引名称为jd，类型为shop的索引。并将数据库的100条数据录入到Elasticsearch。

ps:这个操作直接暴露在外不太安全和正规，应该在后台进行操作并添加认证授权流程。还是那句话，实现京东商城的每个细节不太现实，本次目标主要是为了通过Elasticsearch实现一下搜索功能。

使用Vue对查询的商品列表进行展示

准备商品数据查询的接口：

前端代码-数据获取：

前端代码-数据绑定：

	

		

			

				

				
{{shop.title}}
				
￥{{shop.price}}
				
已有10人评价
			
		

	

效果展示

搜索“手机”：

我们看到，前两个商品，和手机密切相关，搜出来了，权重最高，排在了前面。第三个商品，机油里有“机”，次相关。后面两个商品，手表里有“手”，也是次相关。

总结

本案例，通过elasticsearch实现了商品搜索功能。 除建立索引用到了数据库，其它过程都是Elasticsearch实现的。 这样既实现了精准搜索，又减小了数据库访问压力。