十次方项目第四天（分布式搜索引擎ElasticSearch）

1 ElasticSearch简介#

1.1 什么是ElasticSearch

Elasticsearch是一个实时的分布式搜索和分析引擎。它可以帮助你用前所未有的速 度去处理大规模数据。ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分 布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发 的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是当前流行的企业级搜索引擎。设计用 于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。

1.2 ElasticSearch特点

（1）可以作为一个大型分布式集群（数百台服务器）技术，处理PB级数据，服务大公 司；也可以运行在单机上 （2）将全文检索、数据分析以及分布式技术，合并在了一起，才形成了独一无二的ES； （3）开箱即用的，部署简单 （4）全文检索，同义词处理，相关度排名，复杂数据分析，海量数据的近实时处理

1.3 ElasticSearch体系结构

下表是Elasticsearch与MySQL数据库逻辑结构概念的对比

Elasticsearch	关系型数据库Mysql
索引(index)	数据库(databases)
类型(type)	表(table)
文档(document)	行(row)

2 走进ElasticSearch

2.1 ElasticSearch部署与启动

下载ElasticSearch 5.6.8版本 https://www.elastic.co/downloads/past-releases/elasticsearch-5-6-8 资源\配套软件中也提供了安装包 无需安装，解压安装包后即可使用 在命令提示符下，进入ElasticSearch安装目录下的bin目录,执行命令

  elasticsearch

即可启动。 我们打开浏览器，在地址栏输入http://127.0.0.1:9200/ 即可看到输出结果

  {
  "name" : "uV2glMR",
  "cluster_name" : "elasticsearch",
  "cluster_uuid" : "RdV7UTQZT1‐Jnka9dDPsFg",
  "version" : {
    "number" : "5.6.8",
    "build_hash" : "688ecce",
    "build_date" : "2018‐02‐16T16:46:30.010Z",
    "build_snapshot" : false,
    "lucene_version" : "6.6.1"
  },
  "tagline" : "You Know, for Search"
}

2.2 Postman调用RestAPI

2.2.1 新建索引

例如我们要创建一个叫articleindex的索引 ,就以put方式提交 http://127.0.0.1:9200/articleindex/

2.2.2 新建文档

新建文档： 以post方式提交 http://127.0.0.1:9200/articleindex/article body:

  {
"title":"SpringBoot2.0",    
"content":"发布啦"    
}

返回结果如下：

  {
    "_index": "articleindex",
    "_type": "article",
    "_id": "AWPKsdh0FdLZnId5S_F9",
    "_version": 1,
    "result": "created",
    "_shards": {
        "total": 2,
        "successful": 1,
        "failed": 0
    },
    "created": true
}

_id是由系统自动生成的。 为了方便之后的演示，我们再次录入几条测试数据。

2.2.3 查询全部文档

查询某索引某类型的全部数据，以get方式请求 http://127.0.0.1:9200/articleindex/article/_search 返回结果如下

  {
    "took": 5,
    "timed_out": false,
    "_shards": {
        "total": 5,
        "successful": 5,
        "skipped": 0,
        "failed": 0
    },
    "hits": {
        "total": 2,
        "max_score": 1,
        "hits": [
            {
                "_index": "articleindex",
                "_type": "article",
                "_id": "AWPKrI4pFdLZnId5S_F7",
                "_score": 1,
                "_source": {
                    "title": "SpringBoot2.0",
                    "content": "发布啦"
                }
            },
            {
                "_index": "articleindex",
                "_type": "article",
                "_id": "AWPKsdh0FdLZnId5S_F9",
                "_score": 1,
                "_source": {
                    "title": "elasticsearch入门",
                    "content": "零基础入门"
                }
            }
        ]
    }
}

2.2.4 修改文档

以put形式提交以下地址：

http://192.168.184.134:9200/articleindex/article/AWPKrI4pFdLZnId5S_F7 body:

  {
"title":"SpringBoot2.0正式版",    
"content":"发布了吗"    
}

返回结果

  {
    "_index": "articleindex",
    "_type": "article",
    "_id": "AWPKsdh0FdLZnId5S_F9",
    "_version": 2,
    "result": "updated",
    "_shards": {
        "total": 2,
        "successful": 1,
        "failed": 0
    },
    "created": false
}

如果我们在地址中的ID不存在，则会创建新文档 以put形式提交以下地址：

http://192.168.184.134:9200/articleindex/article/1

body:

  {
"title":"十次方课程好给力",    
"content":"知识点很多"    
}

返回信息：

  {
    "_index": "articleindex",
    "_type": "article",
    "_id": "1",
    "_version": 1,
    "result": "created",
    "_shards": {
        "total": 2,
        "successful": 1,
        "failed": 0
    },
    "created": true
}

再次查询，看是否有新增的这条文档

2.2.5 按ID查询文档

GET方式请求 http://192.168.184.134:9200/articleindex/article/1

2.2.6 基本匹配查询

根据某列进行查询 get方式提交下列地址： http://192.168.184.134:9200/articleindex/article/_search?q=title:十次方课程好给力 以上为按标题查询，返回结果如下：

  {
    "took": 10,
    "timed_out": false,
    "_shards": {
        "total": 5,
        "successful": 5,
        "skipped": 0,
        "failed": 0
    },
    "hits": {
        "total": 1,
        "max_score": 2.0649285,
        "hits": [
            {
                "_index": "articleindex",
                "_type": "article",
                "_id": "1",
                "_score": 2.0649285,
                "_source": {
                    "title": "十次方课程好给力",
                    "content": "知识点很多"
                }
            }
        ]
    }
}

2.2.7 模糊查询

我们可以用代表任意字符： http://192.168.184.134:9200/articleindex/article/_search?q=title:s*

2.2.8 删除文档

根据ID删除文档,删除ID为1的文档 DELETE方式提交 http://192.168.184.134:9200/articleindex/article/1

返回结果如下：

  {
    "found": true,
    "_index": "articleindex",
    "_type": "article",
    "_id": "1",
    "_version": 2,
    "result": "deleted",
    "_shards": {
        "total": 2,
        "successful": 1,
        "failed": 0
    }
}

再次查看全部是否还存在此记录

3 Head插件的安装与使用

3.1 Head插件安装

如果都是通过rest请求的方式使用Elasticsearch，未免太过麻烦，而且也不够人性化。我 们一般都会使用图形化界面来实现Elasticsearch的日常管理，最常用的就是Head插件 步骤1： 下载head插件：https://github.com/mobz/elasticsearch-head 配套资料中已提供。 elasticsearch-head-master.zip 步骤2： 解压到任意目录，但是要和elasticsearch的安装目录区别开。 步骤3： 安装node js ,安装cnpm

  npm install ‐g cnpm ‐‐registry=https://registry.npm.taobao.org

步骤4： 将grunt安装为全局命令 。Grunt是基于Node.js的项目构建工具。它可以自动运行你所 设定的任务

  npm install ‐g grunt‐cli

步骤5：安装依赖

步骤6： 进入head目录启动head，在命令提示符下输入命令

  cnpm install

步骤6： 进入head目录启动head，在命令提示符下输入命令

  grunt server

步骤7： 打开浏览器，输入 http://localhost:9100 步骤8： 点击连接按钮没有任何相应，按F12发现有如下错误 No 'Access-Control-Allow-Origin' header is present on the requested resource 这个错误是由于elasticsearch默认不允许跨域调用，而elasticsearch-head是属于前端工 程，所以报错。 我们这时需要修改elasticsearch的配置，让其允许跨域访问。 修改elasticsearch配置文件：elasticsearch.yml，增加以下两句命令：

  http.cors.enabled: true
http.cors.allow‐origin: "*"

此步为允许elasticsearch跨越访问 点击连接即可看到相关信息

3.2 Head插件操作

3.2.1 新建索引

选择“索引”选项卡，点击“新建索引”按钮

3.2.2 新建或修改文档

3.2.3 搜索文档

3.2.4 删除文档

4 IK分词器

4.1什么是IK分词器

我们在浏览器地址栏输入http://127.0.0.1:9200/_analyze? analyzer=chinese&pretty=true&text=我是程序员，浏览器显示效果如下

   {
  "tokens" : [
    {
      "token" : "我",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 1,
      "type" : "",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "是",
      "start_offset" : 1,
      "end_offset" : 2,
      "type" : "",
      "position" : 1
    },
    {
      "token" : "程",
      "start_offset" : 2,
      "end_offset" : 3,
      "type" : "",
      "position" : 2
    },
    {
      "token" : "序",
      "start_offset" : 3,
      "end_offset" : 4,
      "type" : "",
      "position" : 3
    },
    {
      "token" : "员",
      "start_offset" : 4,
      "end_offset" : 5,
      "type" : "",
      "position" : 4
    }
  ]
}

默认的中文分词是将每个字看成一个词，这显然是不符合要求的，所以我们需要安装中 文分词器来解决这个问题。 IK分词是一款国人开发的相对简单的中文分词器。虽然开发者自2012年之后就不在维护 了，但在工程应用中IK算是比较流行的一款！我们今天就介绍一下IK中文分词器的使用。

4.2 IK分词器安装

下载地址：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases 下载5.6.8版 本 课程配套资源也提供了: 资源\配套软件\elasticsearch\elasticsearch-analysis-ik-5.6.8.zip （1）先将其解压，将解压后的elasticsearch文件夹重命名文件夹为ik （2）将ik文件夹拷贝到elasticsearch/plugins 目录下。 （3）重新启动，即可加载IK分词器

4.3 IK分词器测试

IK提供了两个分词算法ik_smart 和 ik_max_word 其中 ik_smart 为最少切分，ik_max_word为最细粒度划分 我们分别来试一下 （1）最小切分：在浏览器地址栏输入地址 http://127.0.0.1:9200/_analyze?analyzer=ik_smart&pretty=true&text=我是程序员 输出的结果为：

  {
  "tokens" : [
    {
      "token" : "我",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 1,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "是",
      "start_offset" : 1,
      "end_offset" : 2,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 1
    },
    {
      "token" : "程序员",
      "start_offset" : 2,
      "end_offset" : 5,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 2
    }
  ]
}

（2）最细切分：在浏览器地址栏输入地址 http://127.0.0.1:9200/_analyze?analyzer=ik_max_word&pretty=true&text=我是程序 员 输出的结果为：

  {
  "tokens" : [
    {
      "token" : "我",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 1,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "是",
      "start_offset" : 1,
      "end_offset" : 2,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 1
    },
    {
      "token" : "程序员",
      "start_offset" : 2,
      "end_offset" : 5,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 2
    },
    {
      "token" : "程序",
      "start_offset" : 2,
      "end_offset" : 4,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 3
    },
    {
      "token" : "员",
      "start_offset" : 4,
      "end_offset" : 5,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 4
    }
  ]
}

4.4 自定义词库

我们现在测试"传智播客"，浏览器的测试效果如下： http://127.0.0.1:9200/_analyze?analyzer=ik_smart&pretty=true&text=传智播客

  {
  "tokens" : [
    {
      "token" : "传",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 1,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "智",
      "start_offset" : 1,
      "end_offset" : 2,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 1
    },
    {
      "token" : "播",
      "start_offset" : 2,
      "end_offset" : 3,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 2
    },
    {
      "token" : "客",
      "start_offset" : 3,
      "end_offset" : 4,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 3
    }
  ]
}

默认的分词并没有识别“传智播客”是一个词。如果我们想让系统识别“传智播客”是一个 词，需要编辑自定义词库。 步骤： （1）进入elasticsearch/plugins/ik/config目录 （2）新建一个my.dic文件，编辑内容：

  测试测试

修改IKAnalyzer.cfg.xml（在ik/config目录下）

  
IK Analyzer 扩展配置    
    
my.dic    
     
    

重新启动elasticsearch,通过浏览器测试分词效果

  {
  "tokens" : [
    {
      "token" : "传智播客",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 4,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 0
    }
  ]
}

5 搜索微服务开发

5.1 需求分析

5.2 代码编写

5.2.1 模块搭建

（1）创建模块tensquare_search ，pom.xml引入依赖

      
        
            org.springframework.data
            spring‐data‐elasticsearch
        
        
            com.tensquare
            tensquare_common
            1.0‐SNAPSHOT
        
    

（2）application.yml

  server:
  port: 9007
spring:
  application:
    name: tensquare‐search #指定服务名
  data:
    elasticsearch:
      cluster‐nodes: 127.0.0.1:9300

（3）创建包com.tensquare.search ，包下创建启动类

  @SpringBootApplication
public class RecruitApplication {
public static void main(String[] args) {    
 SpringApplication.run(RecruitApplication.class, args);        
}    
@Bean    
public IdWorker idWorkker(){    
 return new IdWorker(1, 1);        
 }       
}

5.2.2 添加文章

（1）创建实体类 创建com.tensquare.search.pojo包，包下建立类

  /**
 * 文章实体类
 */
@Document(indexName="tensquare",type="article")
public class Article implements Serializable{
    @Id
    private String id;//ID
    @Field(index= true
,analyzer="ik_max_word",searchAnalyzer="ik_max_word")
    private String title;//标题
    @Field(index= true
,analyzer="ik_max_word",searchAnalyzer="ik_max_word")
    private String content;//文章正文
  
    private String state;//审核状态
 
//getter and setter ......    
}

（2）创建数据访问接口 创建com.tensquare.search.dao包，包下建立接口

  /**
 * 文章数据访问层接口
 */
public interface ArticleSearchDao extends
ElasticsearchRepository {
   
}

（3）创建业务逻辑类 创建com.tensquare.search.service包，包下建立类

  @Service
public class ArticleSearchService {
    @Autowired
    private ArticleSearchDao articleSearchDao;
    /**
     * 增加文章
     * @param article
     */
    public void add(Article article){
        articleSearchDao.save(article);
    }
}

（4）创建控制器类 创建com.tensquare.search.controller包，包下建立类

  @RestController
@CrossOrigin
@RequestMapping("/article")
public class ArticleSearchController {
    @Autowired
    private ArticleSearchService articleSearchService;
    @RequestMapping(method= RequestMethod.POST)
    public Result save(@RequestBody Article article){
        articleSearchService.save(article);
        return new Result(true, StatusCode.OK, "操作成功");
    }
}

5.2.3 文章搜索

（1）ArticleSearchRepository新增方法定义

      /**
     * 检索
     * @param
     * @return
     */
    public Page
 findByTitleOrContentLike(String title, String
content, Pageable pageable);

（2）ArticleSearchService新增方法

  public Page
 findByTitleLike(String keywords, int page, int size)
{
   PageRequest pageRequest = PageRequest.of(page‐1, size);
   return
articleSearchRepository.findByTitleOrContentLike(keywords,keywords,
pageRequest); 
}

（3）ArticleSearchController方法

  @RequestMapping(value="/search/{keywords}/{page}/{size}",method=
RequestMethod.GET)
public Result findByTitleLike(@PathVariable String keywords,
@PathVariable int page, @PathVariable int size){
        Page
 articlePage =
articleSearchService.findByTitleLike(keywords,page,size);
        return new Result(true, StatusCode.OK, "查询成功",
                new PageResult
(articlePage.getTotalElements(),
articlePage.getContent()));
}

6 elasticsearch与MySQL数据同步

6.1 Logstash

6.1.1什么是Logstash

Logstash是一款轻量级的日志搜集处理框架，可以方便的把分散的、多样化的日志搜集 起来，并进行自定义的处理，然后传输到指定的位置，比如某个服务器或者文件。

6.1.2 Logstash安装与测试

解压，进入bin目录

  logstash ‐e 'input { stdin { } } output { stdout {} }'

控制台输入字符，随后就有日志输出

stdin，表示输入流，指从键盘输入 stdout，表示输出流，指从显示器输出 命令行参数: -e 执行 --config 或 -f 配置文件，后跟参数类型可以是一个字符串的配置或全路径文件名或全路径 路径(如：/etc/logstash.d/，logstash会自动读取/etc/logstash.d/目录下所有*.conf 的文 本文件，然后在自己内存里拼接成一个完整的大配置文件再去执行)

6.2 MySQL数据导入Elasticsearch

（1）在logstash-5.6.8安装目录下创建文件夹mysqletc （名称随意） （2）文件夹下创建mysql.conf （名称随意） ，内容如下：

  input {
  jdbc {
    # mysql jdbc connection string to our backup databse  后面的test
对应mysql中的test数据库
    jdbc_connection_string =>
"jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/tensquare_article?characterEncoding=UTF8"
    # the user we wish to excute our statement as
    jdbc_user => "root"
    jdbc_password => "123456"
    # the path to our downloaded jdbc driver  
    jdbc_driver_library => "D:/logstash‐5.6.8/mysqletc/mysql‐
connector‐java‐5.1.46.jar"
    # the name of the driver class for mysql
    jdbc_driver_class => "com.mysql.jdbc.Driver"
    jdbc_paging_enabled => "true"
    jdbc_page_size => "50000"
    #以下对应着要执行的sql的绝对路径。
    statement => "select id,title,content from tb_article"
    #定时字段 各字段含义（由左至右）分、时、天、月、年，全部为*默认含义为
每分钟都更新
      schedule => "* * * * *"
  }
}
output {
  elasticsearch {
    #ESIP地址与端口
    hosts => "localhost:9200" 
    #ES索引名称（自己定义的）
    index => "tensquare"
    #自增ID编号
    document_id => "%{id}"
    document_type => "article"
  }
  stdout {
      #以JSON格式输出
      codec => json_lines
  }
}

（3）将mysql驱动包mysql-connector-java-5.1.46.jar拷贝至D:/logstash- 5.6.8/mysqletc/ 下 。D:/logstash-5.6.8是你的安装目录 （4）命令行下执行

  logstash ‐f ../mysqletc/mysql.conf

观察控制台输出，每间隔1分钟就执行一次sql查询。

 

再次刷新elasticsearch-head的数据显示，看是否也更新了数据。

7 Elasticsearch Docker环境下安装

7.1 容器的创建与远程连接

（1）下载镜像（此步省略）

  docker pull elasticsearch:5.6.8

（2）创建容器

  docker run ‐di ‐‐name=tensquare_elasticsearch ‐p 9200:9200 ‐p 9300:9300
elasticsearch:5.6.8

（3）浏览器输入地址http://192.168.184.134:9200/ 即可看到如下信息

  {
  "name" : "WmBn0H‐",
  "cluster_name" : "elasticsearch",
  "cluster_uuid" : "2g‐VVbm9Rty7J4sksZNJEg",
  "version" : {
    "number" : "5.6.8",
    "build_hash" : "688ecce",
    "build_date" : "2018‐02‐16T16:46:30.010Z",
    "build_snapshot" : false,
    "lucene_version" : "6.6.1"
  },
  "tagline" : "You Know, for Search"
}

（4）我们修改demo的application.yml

  spring:
  data:
    elasticsearch:
      cluster‐nodes: 192.168.184.135:9300

（5）运行测试程序，发现会报如下错误

  NoNodeAvailableException[None of the configured nodes are available:
[{#transport#‐1}{exvgJLR‐RlCNMJy‐hzKtnA}{192.168.184.135}
{192.168.184.135:9300}]
]
  at
org.elasticsearch.client.transport.TransportClientNodesService.ensureNodes
AreAvailable(TransportClientNodesService.java:347)
  at
org.elasticsearch.client.transport.TransportClientNodesService.execute(Tra
nsportClientNodesService.java:245)
  at
org.elasticsearch.client.transport.TransportProxyClient.execute(TransportP
roxyClient.java:59)

这是因为elasticsearch从5版本以后默认不开启远程连接，需要修改配置文件 （6）我们进入容器

  docker exec ‐it tensquare_elasticsearch  /bin/bash

此时，我们看到elasticsearch所在的目录为/usr/share/elasticsearch ,进入config看到了 配置文件 elasticsearch.yml 我们通过vi命令编辑此文件，尴尬的是容器并没有vi命令 ，咋办？我们需要以文件挂载的 方式创建容器才行，这样我们就可以通过修改宿主机中的某个文件来实现对容器内配置 文件的修改 （7）拷贝配置文件到宿主机 首先退出容器，然后执行命令：

  docker cp
tensquare_elasticsearch:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml
/usr/share/elasticsearch.yml

（8）停止和删除原来创建的容器

  docker stop tensquare_elasticsearch 
docker rm  tensquare_elasticsearch

（9）重新执行创建容器命令

  docker run ‐di ‐‐name=tensquare_elasticsearch ‐p 9200:9200 ‐p 9300:9300 ‐v
/usr/share/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch
.yml elasticsearch:5.6.8

（10）修改/usr/share/elasticsearch.yml 将 transport.host: 0.0.0.0 前的#去掉后保 存文件退出。其作用是允许任何ip地址访问elasticsearch .开发测试阶段可以这么做，生 产环境下指定具体的IP （11）重启启动

  docker restart tensquare_elasticsearch

重启后发现重启启动失败了，这时什么原因呢？这与我们刚才修改的配置有关，因为 elasticsearch在启动的时候会进行一些检查，比如最多打开的文件的个数以及虚拟内存 区域数量等等，如果你放开了此配置，意味着需要打开更多的文件以及虚拟内存，所以 我们还需要系统调优。 （12）系统调优 我们一共需要修改两处 修改/etc/security/limits.conf ，追加内容

•   - soft nofile 65536
  - hard nofile 65536

   

nofile是单个进程允许打开的最大文件个数 soft nofile 是软限制 hard nofile是硬限制 修改/etc/sysctl.conf，追加内容

  vm.max_map_count=655360

限制一个进程可以拥有的VMA(虚拟内存区域)的数量 执行下面命令 修改内核参数马上生效

  sysctl ‐p

（13）重新启动虚拟机，再次启动容器，发现已经可以启动并远程访问

7.2 IK分词器安装

（1）快捷键alt+p进入sftp , 将ik文件夹上传至宿主机

  sftp> put ‐r d:\setup\ik

（2）在宿主机中将ik文件夹拷贝到容器内 /usr/share/elasticsearch/plugins 目录下。

（3）重新启动，即可加载IK分词器

  docker cp ik tensquare_elasticsearch:/usr/share/elasticsearch/plugins/

（3）重新启动，即可加载IK分词器

  docker restart tensquare_elasticsearch

7.3 HEAD插件安装 （1）修改/usr/share/elasticsearch.yml ,添加允许跨域配置

  http.cors.enabled: true
http.cors.allow‐origin: "*"

（2）重新启动elasticseach容器 （3）下载head镜像（此步省略）

  docker pull mobz/elasticsearch‐head:5

（4）创建head容器

  docker run ‐di ‐‐name=myhead ‐p 9100:9100 docker pull mobz/elasticsearch‐
head:5

 

 

 

 

 

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