乐优商城学习笔记十三-搜素微服务

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title: 乐优商城学习笔记十二-搜素微服务
date: 2019-04-19 14:30:36
tags:
- 乐优商城
- java
- springboot
categories:
- 乐优商城

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0.学习目标

• 独立编写数据导入功能
• 独立实现基本搜索
• 独立实现页面分页
• 独立实现结果排序

1.索引库数据导入

昨天我们学习了Elasticsearch的基本应用。今天就学以致用，搭建搜索微服务，实现搜索功能。

1.1.创建搜索服务

创建module：

1526603473533

[图片上传失败...(image-c343c2-1555657109674)]

Pom文件：

    
        leyou
        com.leyou.parent
        1.0.0-SNAPSHOT
    
    4.0.0

    com.leyou.service
    ly-search
    1.0.0-SNAPSHOT

    
        
        
            org.springframework.cloud
            spring-cloud-starter-netflix-eureka-client
        
        
        
            org.springframework.boot
            spring-boot-starter-web
        
        
        
            org.springframework.boot
            spring-boot-starter-data-elasticsearch
        
        
        
            org.springframework.cloud
            spring-cloud-starter-openfeign
        
    

application.yml：

server:
  port: 8083
spring:
  application:
    name: search-service
  main:
    allow-bean-definition-overriding: true
  data:
    elasticsearch:
      cluster-name: elasticsearch
      cluster-nodes: 182.254.227.85:9300
eureka:
  client:
    service-url:
      defaultZone: http://127.0.0.1:10086/eureka
  instance:
    lease-renewal-interval-in-seconds: 5 # 每隔5秒发送一次心跳
    lease-expiration-duration-in-seconds: 10 # 10秒不发送就过期
    prefer-ip-address: true
    ip-address: 127.0.0.1
    instance-id: ${spring.application.name}:${server.port}

Feign报错'xx.FeignClientSpecification', defined in null, could not be registered.
在SpringBoot 2.1之前，这个配置默认就是true，而在2.1做了更改。
设置为true后，因为FeignClientSpecification的原因，FeignClient注解的configuration参数会被覆盖

解决方案

spring:
  main:
    allow-bean-definition-overriding: true

启动类：

@SpringBootApplication
@EnableDiscoveryClient
@EnableFeignClients
public class LySearchService {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(LySearchService.class, args);
    }
}

1.2.2.需要什么数据

再来看看页面中有什么数据：

1526607712207

直观能看到的：图片、价格、标题、副标题

暗藏的数据：spu的id，sku的id

另外，页面还有过滤条件：

1526608095471

这些过滤条件也都需要存储到索引库中，包括：

商品分类、品牌、可用来搜索的规格参数等

综上所述，我们需要的数据格式有：

spuId、SkuId、商品分类id、品牌id、图片、价格、商品的创建时间、sku信息集、可搜索的规格参数

1.2.3.最终的数据结构

我们创建一个类，封装要保存到索引库的数据，并设置映射属性：

@Document(indexName = "goods", type = "docs", shards = 1, replicas = 0)
public class Goods {
    @Id
    private Long id; // spuId
    @Field(type = FieldType.text, analyzer = "ik_max_word")
    private String all; // 所有需要被搜索的信息，包含标题，分类，甚至品牌
    @Field(type = FieldType.keyword, index = false)
    private String subTitle;// 卖点
    private Long brandId;// 品牌id
    private Long cid1;// 1级分类id
    private Long cid2;// 2级分类id
    private Long cid3;// 3级分类id
    private Date createTime;// 创建时间
    private List price;// 价格
    @Field(type = FieldType.keyword, index = false)
    private String skus;// sku信息的json结构
    private Map specs;// 可搜索的规格参数，key是参数名，值是参数值
}

一些特殊字段解释：

• all：用来进行全文检索的字段，里面包含标题、商品分类信息

• price：价格数组，是所有sku的价格集合。方便根据价格进行筛选过滤

• skus：用于页面展示的sku信息，不索引，不搜索。包含skuId、image、price、title字段

• specs：所有规格参数的集合。key是参数名，值是参数值。

  例如：我们在specs中存储 内存：4G,6G，颜色为红色，转为json就是：

  {
      "specs":{
          "内存":[4G,6G],
          "颜色":"红色"
      }
  }
  

  当存储到索引库时，elasticsearch会处理为两个字段：

  • specs.内存 ： [4G,6G]
  • specs.颜色：红色

  另外， 对于字符串类型，还会额外存储一个字段，这个字段不会分词，用作聚合。

  • specs.颜色.keyword：红色

1.3.商品微服务提供接口

索引库中的数据来自于数据库，我们不能直接去查询商品的数据库，因为真实开发中，每个微服务都是相互独立的，包括数据库也是一样。所以我们只能调用商品微服务提供的接口服务。

先思考我们需要的数据：

• SPU信息

• SKU信息

• SPU的详情

• 商品分类名称（拼接all字段）

• 规格参数

再思考我们需要哪些服务：

• 第一：分批查询spu的服务，已经写过。
• 第二：根据spuId查询sku的服务，已经写过
• 第三：根据spuId查询SpuDetail的服务，已经写过
• 第四：根据商品分类id，查询商品分类名称，没写过

因此我们需要额外提供一个查询商品分类名称的接口。

1.3.1.商品分类名称查询

controller：

/**
 * 根据商品分类id查询名称
 * @param ids 要查询的分类id集合
 * @return 多个名称的集合
 */
@GetMapping("names")
public ResponseEntity> queryNameByIds(@RequestParam("ids") List ids){
    List list = this.categoryService.queryNameByIds(ids);
    if (list == null || list.size() < 1) {
        return new ResponseEntity<>(HttpStatus.NOT_FOUND);
    }
    return ResponseEntity.ok(list);
}

service：

public List queryNameByIds(List ids) {
    return this.categoryMapper.selectByIdList(ids).stream()
                .map(Category::getName).collect(Collectors.toList());
}

测试：

1526611720402

1.3.2.编写FeignClient

问题展现：

现在，我们要在搜索微服务调用商品微服务的接口。

第一步要引入商品微服务依赖：ly-item-interface。

    com.leyou.service
    ly-item-interface
    ${leyou.latest.version}

第二步，编写FeignClient
商品的FeignClient：

@FeignClient(value = "item-service")
public interface GoodsClient extends GoodsApi {
}

商品分类的FeignClient：

@FeignClient(value = "item-service")
public interface CategoryClient extends CategoryApi {
}

商品服务接口

public interface GoodsApi {

        /**
         * 分页查询商品
         * @param page
         * @param rows
         * @param saleable
         * @param key
         * @return
         */
        @GetMapping("/spu/page")
        PageResult querySpuByPage(
                @RequestParam(value = "page", defaultValue = "1") Integer page,
                @RequestParam(value = "rows", defaultValue = "5") Integer rows,
                @RequestParam(value = "saleable", defaultValue = "true") Boolean saleable,
                @RequestParam(value = "key", required = false) String key);

        /**
         * 根据spu商品id查询详情
         * @param id
         * @return
         */
        @GetMapping("/spu/detail/{id}")
        SpuDetail querySpuDetailById(@PathVariable("id") Long id);

        /**
         * 根据spu的id查询sku
         * @param id
         * @return
         */
        @GetMapping("sku/list")
       // List querySkuBySpuId(@RequestParam("id") Long id);
        List queryBySkuSpuId(@RequestParam("id")Long id);
    }

public interface CategoryApi {
    @GetMapping("category/list/ids")
    List queryCategoryByIds(@RequestParam("ids") List ids);
}

需要在ly-item-interface中引入一些依赖：

    org.springframework
    spring-webmvc


    com.leyou.common
    ly-common
    1.0.0-SNAPSHOT

项目结构：

1526614742882

测试

引入springtest依赖：

    org.springframework.boot
    spring-boot-starter-test
    test

创建测试类：

在接口上按快捷键：Ctrl + Shift + T
测试代码：

@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest(classes = LySearchService.class)
public class CategoryClientTest {

    @Autowired
    private CategoryClient categoryClient;

    @Test
    public void testQueryCategories() {
        List names = this.categoryClient.queryNameByIds(Arrays.asList(1L, 2L, 3L));
        names.forEach(System.out::println);
    }
}

结果：

[图片上传失败...(image-d9c9e7-1555657109674)]

1.4.导入数据

1.4.1.创建GoodsRepository

java代码：

public interface GoodsRepository extends ElasticsearchRepository {
}

1.4.2.创建索引

我们新建一个测试类，在里面进行数据的操作：

@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest(classes = LySearchService.class)
public class ElasticsearchTest {

    @Autowired
    private GoodsRepository goodsRepository;

    @Autowired
    private ElasticsearchTemplate elasticsearchTemplate;

    @Test
    public void createIndex(){
        // 创建索引
        this.elasticsearchTemplate.createIndex(Goods.class);
        // 配置映射
        this.elasticsearchTemplate.putMapping(Goods.class);
    }
}

查询结果

GET /goods

{
  "goods": {
    "aliases": {},
    "mappings": {
      "docs": {
        "properties": {
          "all": {
            "type": "text",
            "analyzer": "ik_max_word"
          },
          "skus": {
            "type": "keyword",
            "index": false
          },
          "subTitle": {
            "type": "keyword",
            "index": false
          }
        }
      }
    },
    "settings": {
      "index": {
        "refresh_interval": "1s",
        "number_of_shards": "1",
        "provided_name": "goods",
        "creation_date": "1555572720690",
        "store": {
          "type": "fs"
        },
        "number_of_replicas": "0",
        "uuid": "10qY2kDdTbq6EO8SEqfexA",
        "version": {
          "created": "6020499"
        }
      }
    }
  }
}

1.4.3.导入数据

@Service
public class SearchService {

    @Autowired
    private CategoryClient categoryClient;

    @Autowired
    private BrandClient brandClient;

    @Autowired
    private GoodClient goodClient;

    @Autowired
    private SpecificationClient specificationClient;

    public Goods bulidGoods(Spu spu){
        Long supId = spu.getId();
        //查询分类
        List categories = categoryClient.queryCategoryByIds(
                Arrays.asList(spu.getCid1(), spu.getCid2(), spu.getCid3()));
        if (CollectionUtils.isEmpty(categories)){
            throw new LyException(ExceptionEnum.CATEGORY_NOT_FOND);
        }
        List names =categories.stream().map(Category::getName).collect(Collectors.toList());
        //查询品牌
        Brand brand = brandClient.queryBrandById(spu.getBrandId());
        if (brand == null){
            throw new LyException(ExceptionEnum.BRAND_NOT_FOUND);
        }
        //搜索字段
        String all = spu.getTitle()+ StringUtils.join(names,"")+brand.getName();

        //查询sku
        List skuList = goodClient.queryBySkuSpuId(spu.getId());
        if (CollectionUtils.isEmpty(skuList)){
            throw new LyException(ExceptionEnum.GOOD_SKU_NOT_FOND);
        }
        //对SKU进行处理
        List> skus = new ArrayList<>();
        //价格集合
        List priceList = new ArrayList<>();
        for (Sku sku : skuList) {
            Map map = new HashMap<>();
            map.put("id",sku.getId());
            map.put("title",sku.getTitle());
            map.put("price",sku.getPrice());
            map.put("image",StringUtils.substringBefore(sku.getImages(),","));
            skus.add(map);
            //处理价格
            priceList.add(sku.getPrice());
        }
      //  List priceList = skuList.stream().map(Sku::getPrice).collect(Collectors.toList());

        //查询规格产数
        List params = specificationClient.querySpecSpecParam(null, spu.getCid3(), true, null);
        if (CollectionUtils.isEmpty(params)){
            throw new LyException(ExceptionEnum.SPEC_PARAM_NOT_FIND);
        }
        //查询商品详情
        SpuDetail spuDetail = goodClient.querySpuDetailById(supId);
        //String json = spuDetail.getGenericSpec();
        Map genericSpec = JsonUtils.parseMap(spuDetail.getGenericSpec(),Long.class,String.class);
        //规格参数
        String json =spuDetail.getSpecialSpec();
        Map> specialSpec = JsonUtils.nativeRead(json, new TypeReference>>() {
        });
        //规格参数,key是规格参数的名字，值是规格参数的值
        Map specs = new HashMap<>();
        for (SpecParam param : params) {
            //规格名称
            String key = param.getName();
            Object value = "";
            if (param.getGeneric()){
                value =genericSpec.get(param.getId());
                //判断是否是数值类型
                if (param.getNumeric()){
                    //处理成段
                    value = chooseSegment(value.toString(),param);
                }
            }else {
                value =specialSpec.get(param.getId());
            }
            //存入map
            specs.put(key,value);
        }
        //构建goods对象
        Goods goods = new Goods();
        goods.setBrandId(spu.getBrandId());
        goods.setCid1(spu.getCid1());
        goods.setCid2(spu.getCid2());
        goods.setCid3(spu.getCid3());
        goods.setCreateTime(spu.getCreateTime());
        goods.setId(spu.getId());
        goods.setAll(spu.getTitle() + " " + StringUtils.join(names, " "));
        goods.setPrice(priceList);
        goods.setSkus(JsonUtils.serialize(skus));
        goods.setSpecs(specs);
        goods.setSubTitle(spu.getSubTitle());
        return goods;
    }

因为过滤参数中有一类比较特殊，就是数值区间：

所以我们在存入时要进行处理：

private String chooseSegment(String value, SpecParam p) {
    double val = NumberUtils.toDouble(value);
    String result = "其它";
    // 保存数值段
    for (String segment : p.getSegments().split(",")) {
        String[] segs = segment.split("-");
        // 获取数值范围
        double begin = NumberUtils.toDouble(segs[0]);
        double end = Double.MAX_VALUE;
        if(segs.length == 2){
            end = NumberUtils.toDouble(segs[1]);
        }
        // 判断是否在范围内
        if(val >= begin && val < end){
            if(segs.length == 1){
                result = segs[0] + p.getUnit() + "以上";
            }else if(begin == 0){
                result = segs[1] + p.getUnit() + "以下";
            }else{
                result = segment + p.getUnit();
            }
            break;
        }
    }
    return result;
}

然后编写一个测试类，循环查询Spu，然后调用IndexService中的方法，把SPU变为Goods，然后写入索引库：

@Test
   public void loadData(){
       int page = 1;
       int rows = 100;
       int size = 0;
       do {
           // 查询spu
           PageResult result = this.goodClient.querySpuByPage(page, rows, true, null);
           List spus = result.getItem();

           // spu转为goods
           List goods = spus.stream().map(searchService::bulidGoods)
                   .collect(Collectors.toList());

           // 把goods放入索引库
           this.goodsRepository.saveAll(goods);

           size = spus.size();
           //翻页
           page++;
       }while (size == 100);
   }

通过kibana查询， 可以看到数据成功导入：

1526628384103