微服务技术栈导学

微服务实现流程：

所有要学的技术：

分层次教学：

具体分层：

实用篇---第一天

一、认识微服务

单体架构

将业务所有功能集中在一个项目中开发，打成一个包部署

优点：架构简单、部署成本低

缺点：耦合度高

分布式架构

根据业务功能对系统进行查分，每个业务模块作为独立项目开发，称为一个服务

优点：降低服务耦合、有利于服务升级拓展

服务治理

分布式架构需要考虑的问题：

服务拆分粒度如何？

服务集群地址如何维护？

服务之间如何实现远程调用？

服务健康状态如何感知？

微服务

微服务是一种经过良好架构设计的分布式架构方案，微服务架构特征如下：

单一职责：微服务拆分粒度更小，每一个服务都对应唯一的业务能力，做到单一职责，避免重复业务开发

面向服务：微服务对外暴露业务接口

自治：团队独立、技术独立、数据独立、部署独立

隔离性强：服务调用做好隔离、容错、降级，避免出现级联问题

微服务技术对比

微服务这种方案需要技术框架来落地，全球的互联网公司都在积极尝试自己的微服务落地技术。在国内最知名的就是SpringCloud和阿里巴巴的Dubbo

企业场景

SpringCloud

SpingCloud是国内目前使用最广泛的微服务框架

SpringCloud集成了各种微服务功能组件，并基于SpringBoot实现饿了这些组件的自动装配，从而提供了良好的开箱即用的体验

SpringBoot和SpringCloud版本兼容如下：

二、服务拆分及远程调用

服务拆分

1.不同微服务，不要重复开发相同的业务

2.微服务数据独立，不要访问其他微服务的数据库

3.微服务可以将自己的业务暴露为接口，供其他微服务调用

远程调用

要想实现跨服务的远程调用，其实就是发送一次http请求

1.注册RestTemplate

2.调用api

三、Eureka

提供者与消费者

服务提供者：一次业务中，被其他微服务调用的服务（提供接口给其他服务）

服务消费者：一次业务中，调用其他微服务的服务（调用其他微服务提供的接口）

服务A调用服务B，服务B调用服务C，那么服务B是什么角色呢？

既是服务提供者，有时候服务消费者

Eureka原理分析

消费者该如何获取服务提供者的具体信息呢？

服务提供者启动时向eureka注册自己的信息

eureka保存这些信息

消费者根据服务名向eureka拉取提供者信息

如果有多个服务提供者，消费者该如何选择？

服务消费者利用负载均衡算法，从服务列表中挑选一个

消费者如何感知服务提供者健康状态？

服务提供者会每隔30s向EurekaServer发送心跳请求，报告健康状态

eureka会更新记录服务列表信息，心跳不正常会被踢除

消费者就可以拉取到最新的信息

搭建eureka服务

任务：

搭建EurekaServer：

注册user-service

服务注册两步：

1.引入eureka-client依赖

2.在application.yml中配置eureka地址

为了能够更方便的模拟多个服务请求，可以编辑配置

-D代表参数

server.port就是配置端口

此时可以看到USERSERVICE有两个

服务拉取

服务拉取是基于服务名称获取服务列表，然后对服务列表做负载均衡

四、 Ribbon

负载均衡原理

负载均衡策略

Ribbon的负载均衡规则是一个叫做IRule的接口来定义的，每一个子接口都是一种规则

策略详解：

通过定义IRule实现可以修改负载均衡规则：

方式①：在order-service中的OrderApplication类中，定义一个新的IRule

注意：这是全局配置

    @Beanpublic IRule randomRule(){return new RandomRule();}

方式②：在order-service中的application.yml文件中，添加新的配置也可以修改规则

注意：这是局部配置

userservice:ribbon:NFLoadBalancerRuleClassName: com.netflix.loadbalancer.RandomRule

饥饿加载

Ribbon默认采用懒加载，即第一次访问时才会创建LoadBalanceClient，请求时间会很长。

而饥饿加载则会在项目启动时创建，降低第一次访问的耗时，通过下面的配置开启饥饿加载：

ribbon:eager-load:enabled: trueclients: userservice

总结：

五、Nacos

认识并安装Nacos

Nacos是阿里巴巴的产品，现在是SpringCloud中的一个组件，相比Eureka功能更加丰富，在国内受欢迎程度更高。

在nacos解压目录的bin目录下进入命令窗口，输入

进入nacos页面，初始用户名和密码都是nacos

nacos快速入门

服务注册到nacos：

nacos服务分级存储模型

①一级是服务，例如userservice

②二级是集群，例如杭州或上海

③三级是实例，例如杭州机房的某台部署了userservice的服务器

服务跨集群调用问题：

服务调用尽可能选择本地集群的服务，跨集群调用延迟较高

本地集群不可访问时，再去访问其他集群

服务集群属性配置：

修改application.yml文件，添加spring.cloud.nacos.discovery

NacosRule 负载均衡

根据集群负载均衡：

NacosRule负载均衡策略：

①优先选择同集群服务实例列表

②本地集群找不到提供者，才会去其它集群寻找，并且会报警告

③确定了可用实例列表后，再采用随机负载均衡挑选实例

根据权重负载均衡

在实际部署中会出现这样的场景：

服务器设备性能有差异，部分实例所在机器性能较好，另一些较差，我们希望性能好的机器承担更多的用户请求

Nacos提供了权重配置来控制访问频率，权重越大则访问频率越高

环境隔离---namespace

Nacos中服务存储和数据存储的最外层都是一个名为namespace的东西，用来做最外层隔离

新建命名空间：

创建好命名空间以后，添加namespace配置

Nacos环境隔离：

①namespace用来做环境隔离

②每个namespace都有唯一的id

③不同的namespace下的服务不可见

nacos注册中心细节分析

临时实例和非临时实例：

服务器注册到Nacos时，可以选择注册为临时或非临时实例，通过下面的配置来设置：

Nacos与eureka的共同点：

①都支持服务注册和服务拉取

②都支持服务提供者心跳方式做健康检测

Nacos和Eureka的区别：

①Nacos支持服务端主动检测提供者状态：临时实例采用心跳模式，非临时实例采用主动监测模式

②临时实例心跳不正常会被踢除，非临时实例则不会被剔除

③Nacos支持服务列表变更的消息推送模式，服务列表更新更及时

④Nacos集群默认采用AP方式，当集群中存在非临时实例时，采用CP模式，Eureka采用AP方式

实用篇---第二天

一、Nacos配置管理

Nacos实现配置管理

配置的统一管理：

Data ID命名：服务名称-profile.后缀名

Group：分组，默认即可

配置格式：目前支持yaml和properties

配置内容：填写将来可能会改变的配置

微服务配置拉取

进行微服务配置拉取可以实现：

步骤：

注意：如果你的userservice配置在dev命名空间下，请标明

spring:application:name: userserviceprofiles:active: devcloud:nacos:server-addr: localhost:8848config:file-extension: yaml #文件后缀名namespace: 0482f978-fc0d-4030-948c-5a91488ff1d5

总结：

将配置交给Nacos管理的步骤

①在Nacos中添加配置文件

②在微服务中引入nacos的config依赖

③在为服务中添加bootstrap.yml，配置nacos地址、当前环境、服务名称、文件后缀名。这些决定了程序启动时去nacos读取哪个文件

配置热更新

Nacos中的配置文件变更后，微服务无需重启就可以感知，不过需要通过下面两种配置实现：

方式一：在@Value注入的变量所在类上添加注解@RefreshScope

方式二：使用@ConfigurationProperties注解

@Data
@ConfigurationProperties(prefix="pattern")
@Component
public class PatternProperties {private String dateformat;
}

在Controller中不再需要@Value注解，直接自动注入PatternProperties类即可

@Slf4j
@RestController
@RequestMapping("/user")
public class UserController {@Autowiredprivate PatternProperties properties;@GetMapping("now")public String now(){return LocalDateTime.now().format(DateTimeFormatter.ofPattern(properties.getDateformat()));}
}

总结：

多环境配置共享

微服务启动时会从nacos读取多个配置文件：

[spring.application.name]-[spring.profiles.active].yaml，例如：userservice-dev.yaml

[spring.application.name].yaml，例如：userservice.yaml

无论profile如何变化，[spring.application.name].yaml这个文件一定会加载，因此多环境共享配置可以写入这个文件

多种配置的优先级：

服务名-profile.yaml > 服务名称.yaml > 本地配置

nacos集群搭建

搭建集群基本步骤：

搭建数据库，初始化数据库表结构

下载nacos安装包

配置nacos

启动nacos集群

nginx反向代理

mysql脚本：

/******************************************/
/*   数据库全名 = nacos_config   */
/*   表名称 = config_info   */
/******************************************/
CREATE TABLE `config_info` (`id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 'id',`data_id` varchar(255) NOT NULL COMMENT 'data_id',`group_id` varchar(255) DEFAULT NULL,`content` longtext NOT NULL COMMENT 'content',`md5` varchar(32) DEFAULT NULL COMMENT 'md5',`gmt_create` datetime NOT NULL DEFAULT '2010-05-05 00:00:00' COMMENT '创建时间',`gmt_modified` datetime NOT NULL DEFAULT '2010-05-05 00:00:00' COMMENT '修改时间',`src_user` text COMMENT 'source user',`src_ip` varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT 'source ip',`app_name` varchar(128) DEFAULT NULL,`tenant_id` varchar(128) DEFAULT '' COMMENT '租户字段',`c_desc` varchar(256) DEFAULT NULL,`c_use` varchar(64) DEFAULT NULL,`effect` varchar(64) DEFAULT NULL,`type` varchar(64) DEFAULT NULL,`c_schema` text,PRIMARY KEY (`id`),UNIQUE KEY `uk_configinfo_datagrouptenant` (`data_id`,`group_id`,`tenant_id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin COMMENT='config_info';/******************************************/
/*   数据库全名 = nacos_config   */
/*   表名称 = config_info_aggr   */
/******************************************/
CREATE TABLE `config_info_aggr` (`id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 'id',`data_id` varchar(255) NOT NULL COMMENT 'data_id',`group_id` varchar(255) NOT NULL COMMENT 'group_id',`datum_id` varchar(255) NOT NULL COMMENT 'datum_id',`content` longtext NOT NULL COMMENT '内容',`gmt_modified` datetime NOT NULL COMMENT '修改时间',`app_name` varchar(128) DEFAULT NULL,`tenant_id` varchar(128) DEFAULT '' COMMENT '租户字段',PRIMARY KEY (`id`),UNIQUE KEY `uk_configinfoaggr_datagrouptenantdatum` (`data_id`,`group_id`,`tenant_id`,`datum_id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin COMMENT='增加租户字段';/******************************************/
/*   数据库全名 = nacos_config   */
/*   表名称 = config_info_beta   */
/******************************************/
CREATE TABLE `config_info_beta` (`id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 'id',`data_id` varchar(255) NOT NULL COMMENT 'data_id',`group_id` varchar(128) NOT NULL COMMENT 'group_id',`app_name` varchar(128) DEFAULT NULL COMMENT 'app_name',`content` longtext NOT NULL COMMENT 'content',`beta_ips` varchar(1024) DEFAULT NULL COMMENT 'betaIps',`md5` varchar(32) DEFAULT NULL COMMENT 'md5',`gmt_create` datetime NOT NULL DEFAULT '2010-05-05 00:00:00' COMMENT '创建时间',`gmt_modified` datetime NOT NULL DEFAULT '2010-05-05 00:00:00' COMMENT '修改时间',`src_user` text COMMENT 'source user',`src_ip` varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT 'source ip',`tenant_id` varchar(128) DEFAULT '' COMMENT '租户字段',PRIMARY KEY (`id`),UNIQUE KEY `uk_configinfobeta_datagrouptenant` (`data_id`,`group_id`,`tenant_id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin COMMENT='config_info_beta';/******************************************/
/*   数据库全名 = nacos_config   */
/*   表名称 = config_info_tag   */
/******************************************/
CREATE TABLE `config_info_tag` (`id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 'id',`data_id` varchar(255) NOT NULL COMMENT 'data_id',`group_id` varchar(128) NOT NULL COMMENT 'group_id',`tenant_id` varchar(128) DEFAULT '' COMMENT 'tenant_id',`tag_id` varchar(128) NOT NULL COMMENT 'tag_id',`app_name` varchar(128) DEFAULT NULL COMMENT 'app_name',`content` longtext NOT NULL COMMENT 'content',`md5` varchar(32) DEFAULT NULL COMMENT 'md5',`gmt_create` datetime NOT NULL DEFAULT '2010-05-05 00:00:00' COMMENT '创建时间',`gmt_modified` datetime NOT NULL DEFAULT '2010-05-05 00:00:00' COMMENT '修改时间',`src_user` text COMMENT 'source user',`src_ip` varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT 'source ip',PRIMARY KEY (`id`),UNIQUE KEY `uk_configinfotag_datagrouptenanttag` (`data_id`,`group_id`,`tenant_id`,`tag_id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin COMMENT='config_info_tag';/******************************************/
/*   数据库全名 = nacos_config   */
/*   表名称 = config_tags_relation   */
/******************************************/
CREATE TABLE `config_tags_relation` (`id` bigint(20) NOT NULL COMMENT 'id',`tag_name` varchar(128) NOT NULL COMMENT 'tag_name',`tag_type` varchar(64) DEFAULT NULL COMMENT 'tag_type',`data_id` varchar(255) NOT NULL COMMENT 'data_id',`group_id` varchar(128) NOT NULL COMMENT 'group_id',`tenant_id` varchar(128) DEFAULT '' COMMENT 'tenant_id',`nid` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,PRIMARY KEY (`nid`),UNIQUE KEY `uk_configtagrelation_configidtag` (`id`,`tag_name`,`tag_type`),KEY `idx_tenant_id` (`tenant_id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin COMMENT='config_tag_relation';/******************************************/
/*   数据库全名 = nacos_config   */
/*   表名称 = group_capacity   */
/******************************************/
CREATE TABLE `group_capacity` (`id` bigint(20) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键ID',`group_id` varchar(128) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT 'Group ID，空字符表示整个集群',`quota` int(10) unsigned NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '配额，0表示使用默认值',`usage` int(10) unsigned NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '使用量',`max_size` int(10) unsigned NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '单个配置大小上限，单位为字节，0表示使用默认值',`max_aggr_count` int(10) unsigned NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '聚合子配置最大个数，，0表示使用默认值',`max_aggr_size` int(10) unsigned NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '单个聚合数据的子配置大小上限，单位为字节，0表示使用默认值',`max_history_count` int(10) unsigned NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '最大变更历史数量',`gmt_create` datetime NOT NULL DEFAULT '2010-05-05 00:00:00' COMMENT '创建时间',`gmt_modified` datetime NOT NULL DEFAULT '2010-05-05 00:00:00' COMMENT '修改时间',PRIMARY KEY (`id`),UNIQUE KEY `uk_group_id` (`group_id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin COMMENT='集群、各Group容量信息表';/******************************************/
/*   数据库全名 = nacos_config   */
/*   表名称 = his_config_info   */
/******************************************/
CREATE TABLE `his_config_info` (`id` bigint(64) unsigned NOT NULL,`nid` bigint(20) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,`data_id` varchar(255) NOT NULL,`group_id` varchar(128) NOT NULL,`app_name` varchar(128) DEFAULT NULL COMMENT 'app_name',`content` longtext NOT NULL,`md5` varchar(32) DEFAULT NULL,`gmt_create` datetime NOT NULL DEFAULT '2010-05-05 00:00:00',`gmt_modified` datetime NOT NULL DEFAULT '2010-05-05 00:00:00',`src_user` text,`src_ip` varchar(20) DEFAULT NULL,`op_type` char(10) DEFAULT NULL,`tenant_id` varchar(128) DEFAULT '' COMMENT '租户字段',PRIMARY KEY (`nid`),KEY `idx_gmt_create` (`gmt_create`),KEY `idx_gmt_modified` (`gmt_modified`),KEY `idx_did` (`data_id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin COMMENT='多租户改造';/******************************************/
/*   数据库全名 = nacos_config   */
/*   表名称 = tenant_capacity   */
/******************************************/
CREATE TABLE `tenant_capacity` (`id` bigint(20) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键ID',`tenant_id` varchar(128) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT 'Tenant ID',`quota` int(10) unsigned NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '配额，0表示使用默认值',`usage` int(10) unsigned NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '使用量',`max_size` int(10) unsigned NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '单个配置大小上限，单位为字节，0表示使用默认值',`max_aggr_count` int(10) unsigned NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '聚合子配置最大个数',`max_aggr_size` int(10) unsigned NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '单个聚合数据的子配置大小上限，单位为字节，0表示使用默认值',`max_history_count` int(10) unsigned NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '最大变更历史数量',`gmt_create` datetime NOT NULL DEFAULT '2010-05-05 00:00:00' COMMENT '创建时间',`gmt_modified` datetime NOT NULL DEFAULT '2010-05-05 00:00:00' COMMENT '修改时间',PRIMARY KEY (`id`),UNIQUE KEY `uk_tenant_id` (`tenant_id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin COMMENT='租户容量信息表';CREATE TABLE `tenant_info` (`id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 'id',`kp` varchar(128) NOT NULL COMMENT 'kp',`tenant_id` varchar(128) default '' COMMENT 'tenant_id',`tenant_name` varchar(128) default '' COMMENT 'tenant_name',`tenant_desc` varchar(256) DEFAULT NULL COMMENT 'tenant_desc',`create_source` varchar(32) DEFAULT NULL COMMENT 'create_source',`gmt_create` bigint(20) NOT NULL COMMENT '创建时间',`gmt_modified` bigint(20) NOT NULL COMMENT '修改时间',PRIMARY KEY (`id`),UNIQUE KEY `uk_tenant_info_kptenantid` (`kp`,`tenant_id`),KEY `idx_tenant_id` (`tenant_id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin COMMENT='tenant_info';CREATE TABLE users (username varchar(50) NOT NULL PRIMARY KEY,password varchar(500) NOT NULL,enabled boolean NOT NULL
);CREATE TABLE roles (username varchar(50) NOT NULL,role varchar(50) NOT NULL,constraint uk_username_role UNIQUE (username,role)
);CREATE TABLE permissions (role varchar(50) NOT NULL,resource varchar(512) NOT NULL,action varchar(8) NOT NULL,constraint uk_role_permission UNIQUE (role,resource,action)
);INSERT INTO users (username, password, enabled) VALUES ('nacos', '$2a$10$EuWPZHzz32dJN7jexM34MOeYirDdFAZm2kuWj7VEOJhhZkDrxfvUu', TRUE);INSERT INTO roles (username, role) VALUES ('nacos', 'ROLE_ADMIN');

进入nacos的conf目录，修改配置文件cluster.conf.example，重名名为cluster.conf

配置application.properties

打开注释，告诉nacos我们使用的是mysql集群

需要打开的注释：

spring.datasource.platform=mysqldb.num=1DB:db.url.0=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/nacos?characterEncoding=utf8&connectTimeout=1000&socketTimeout=3000&autoReconnect=true&useUnicode=true&useSSL=false&serverTimezone=UTC
db.user.0=nacos
db.password.0=nacos

将配置好的文件复制三份：

将每份文件的server.port修改为之前配好的三个端口之一

比如：server.port=8845

启动：

找到bin目录，打开命令行窗口，输入命令：startup.cmd

修改config/nginx.conf文件，将下面的配置黏贴到http内部：

    upstream nacos-cluster{server 127.0.0.1:8845;server 127.0.0.1:8846;server 127.0.0.1:8847;}server{listen  80;server_name  localhost;location   /nacos {proxy_pass  http://nacos-cluster;}}

在nginx安装目录下打开命令符提示窗口，输入：

start nginx.exe

配置application.yaml或者bootstrap.yaml

spring: cloud:nacos:server-addr: localhost:80

二、Feign远程调用

初识http客户端Feign

restTemplate方式调用存在的问题

Feign是一个声明式的http客户端，其作用就是帮助我们优雅地实现http请求的发送，解决上面的问题

使用Feign的步骤：

注：如果Maven导入openfeign失败，可以加上版本号

        <dependency><groupId>org.springframework.cloud</groupId><artifactId>spring-cloud-starter-openfeign</artifactId><version>2.1.1.RELEASE</version></dependency>

实现远程调用：

@RestController
@RequestMapping("order")
public class OrderController {@Autowiredprivate OrderService orderService;@Autowiredprivate UserClient userClient;@GetMapping("{orderId}")public Order queryOrderByUserId(@PathVariable("orderId") Long orderId) {// 根据id查询订单并返回Order order=orderService.queryOrderById(orderId);User user = userClient.findById(order.getUserId());order.setUser(user);return order;}
}

总结：

Feign的使用步骤

①引入依赖

②添加@EnableFeignClients注解

③编写FeignClient接口

④使用FeignClient中定义的方法代替RestTemplate

自定义Feign的配置

配置Feign日志有两种方式：

Feign的日志配置总结：

1.方式一是配置文件，feign.client.config.xxx.loggerLevel

①如果xxx是default则代表全局

②如果xxx是服务名称，例如userservice，则代表某服务

2.方式二是java代码配置Logger.Level这个Bean

①如果在@EnableFeignClients注解声明则代表全局

②如果在@FeignClient注解中声明则代表某服务

Feign性能优化

Feign底层的客户端实现：

URLConnection：默认实现，不支持连接池

Apache HttpClient：支持连接池

OKHttp：支持连接池

因此优化Feign的性能主要包括：

①使用连接池代替默认的URLConnection

②日志级别，最好用basic或none

Feign添加HttpClient的支持：

Feign的优化总结：

1.日志级别尽量用basic

2.使用HttpClient或OKHttp代替URLConnection

①引入feign-httpClient依赖

②配置文件开启httpClient功能，设置连接池参数

Feign的最佳实践

方式一（继承）：给消费者的FeignClient和提供者的controller定义统一的父接口作为标准

方式二（抽取）：将FeignClient抽取为独立模块，并且把接口有关的pojo、默认的Feign配置都放到这个模块中，提供给所有消费者使用

Feign的最佳实践总结：

①让controller和FeignClient继承同一个接口

②将FeignClient、POJO、Feign的默认配置都定义到一个项目中，供所有消费者使用

Feign最佳实践的实现

步骤：

1.首先创建一个module，命名为feign-api，然后引入feign的starter依赖

2.将order-service中编写的UserClient、User、DefaultFeignConfiguration都复制到feign-api项目中

3.在order-service中引入feign-api的依赖

4.修改order-service中所有与上诉三个组件有关的import部分，改成导入feign-api中的包

如上图，当定义的FeignClient不在SpringBootApplication的扫描包范围时，这些FeignClient无法使用。有两种方式解决：

总结：

三、统一网关Gateway

网关作用介绍

为什么需要网关？

网关的技术实现：

在SpringCloud中网关的实现有两种：

gateway

zuul

Zuul是基于Servlet的实现，属于阻塞式编程。而SpringCloudGateway则是基于Spring5中提供的WebFlux，属于响应式编程的实现，具备更好的性能

搭建网关服务

步骤：

1.创建新的module，引入SpringCloudGateway的依赖和nacos的服务发现依赖：

    <dependencies><!--nacos服务注册发现依赖--><dependency><groupId>com.alibaba.cloud</groupId><artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId></dependency><!--网关gateway依赖--><dependency><groupId>org.springframework.cloud</groupId><artifactId>spring-cloud-starter-gateway</artifactId></dependency></dependencies>

2.编写路由配置及nacos地址

server:port: 10010 #网关端口
spring:application:name: gatewaycloud:nacos:server-addr: localhost:8848 #nacos地址gateway:routes: #网关路由配置- id: user-service #路由id，自定义，只要唯一即可uri: lb://userservice #路由的目标地址lb（loadBalance）就是负载均衡，后面跟服务名称predicates: #路由断言，也就是判断请求是否符合路由规则的条件- Path=/user/** #这个是按照路径匹配，只要以/user/开头就符合规则- id: order-serviceuri: lb://orderservicepredicates:- Path=/order/**

网关工作流程图：

总结：

网关搭建步骤：

1.创建项目，引入nacos服务发现和gateway依赖

2.配置application.yml，包括服务基本信息、nacos地址、路由

路由配置包括：

1.路由id：路由的唯一标识

2.路由目标（uri）：路由的目标地址，http代表固定地址，lb代表根据服务名负载均衡

3.路由断言（predicates）：判断路由的规则

4.路由过滤器（filters）：对请求或响应做处理

路由断言工厂 Route Predicate Factory

网关路由可以配置的内容包括：

路由id：路由唯一标识

uri：路由目的地，支持lb和http两种

predicates：路由断言，判断请求是否符合要求，符合则转发到路由目的地

filters：路由过滤器，处理请求或响应

我们在配置文件中写的断言规则只是字符串，这些字符串会被Predicate Factory读取并处理，转变为路由判断条件

例如Path=/user/** 是按照路径匹配，这个规则是有org.springframework.cloud.gateway.handler.predicate.PathRoutePredicateFactory

像这样的断言工厂spring还有十几个：

以After为例，配置了未来的时间，则访问失败：

- After=2031-04-13T15:14:47.433+08:00[Asia/Shanghai]

路由过滤器 GatewayFilter

GatewayFilter是网关中提供的一种过滤器，可以对进入网关的请求和微服务返回的响应做处理

Spring提供了31种不同的路由过滤器工厂，例如：

案例：给所有进入userservicce的请求添加一个请求头：Truth=Itcast is freaking awesome!

实现方式：在gateway中修改application.yml文件，给userservice的路由添加过滤器：

          filters:- AddRequestHeader=Truth,Itcast is freaking awesome!

验证方式：修改UserController，接收请求头Truth

    @GetMapping("/{id}")public User queryById(@PathVariable("id") Long id,@RequestHeader(value = "Truth",required = false)String truth) {System.out.println("truth:"+truth);return userService.queryById(id);}

打印成功：

默认过滤器：

如果要对所有的路由都生效，则可以将过滤器工厂写到default下

总结：

过滤器的作用是什么？

①对路由的请求或响应做加工处理，比如添加请求头

②配置在路由下的过滤器只对当前路由的请求生效

defaultFilters的作用是什么？

①对所有路由都生效的过滤器

全局过滤器 GlobalFilter

全局过滤器的作用也是处理一切进入网关的请求和微服务响应，与GatewayFilter的作用一样

区别在于GatewayFilter通过配置定义，处理逻辑是固定的。而GlobalFilter的逻辑需要自己写代码实现

定义方式是实现GlobalFilter接口：

定义全局过滤器，拦截并判断用户身份：

需求：定义全局过滤器，拦截请求、判断请求的参数是否满足下面条件：

参数中是否有authorization

authorization参数值是否有admin

如果同时满足则放行，否则拦截

@Component
@Order(-1) //指定过滤器的顺序
public class AuthorizeFilter implements GlobalFilter {@Overridepublic Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain){//1.获取请求参数ServerHttpRequest request = exchange.getRequest();MultiValueMap<String, String> params = request.getQueryParams();//2.获取参数中的authorization参数String auth=params.getFirst("authorization");//3.判断参数值是否等于adminif("admin".equals(auth)){//4.是，放行return chain.filter(exchange);}//5.否，拦截//5.1 设置状态码exchange.getResponse().setStatusCode(HttpStatus.UNAUTHORIZED); //401代表未登录//5.2 拦截请求return exchange.getResponse().setComplete();}
}

总结：

全局过滤器的作用是什么？

对所有路由都生效的过滤器，并且可以自定义处理逻辑

实现全局过滤器的步骤是什么？

①实现GlobalFilter接口

②添加@Order注解或实现Ordered接口

③编写处理逻辑

过滤器执行顺序

请求进入网关会碰到三类过滤器：当前路由的过滤器、DefaultFilter、GlobalFilter

请求路由后，会将当前路由过滤器和DefaultFilter、GlobalFilter合并到一个过滤器链（集合）中，排序后依次执行每个过滤器

默认过滤器和路由过滤器很相似，他们都是GatewayFilter

而对于全局过滤器，虽然他是GlobalFilter，但是通过适配器模式，可以将他转为GatewayFilter

每一个过滤器必须指定一个int类型的order值，order值越小，优先级越高，执行顺序越靠前

GlobalFilter通过实现Ordered接口，或者添加@Order注解来指定order值，由我们自己指定

路由过滤器和defaultFilter的order由Spring指定，默认是按照声明顺序从1递增

当过滤器的order值一样时，会按照defaultFilter>路由过滤器>GlobalFilter的顺序执行

总结：

网关的cors跨域配置

跨域：域名不一致就是跨域

主要包括：

跨域问题：浏览器禁止请求的发起者与服务端发生跨域ajax请求，请求被浏览器拦截的问题

解决方案：CORS

网关处理跨域采用的同样是CORS方案，并且只需要简单的配置即可实现：

实用篇---第三天

一、初识Docker

什么是Docker

项目部署的问题：

Docker是如何解决依赖的兼容问题呢？

linux操作系统结构：

Ubuntu和CentOS都是基于Linux内核，只是系统应用不同，提供的函数库有差异，所以程序不能跨系统运行

Docker如何解决不同系统环境的问题？

==>Docker打包好的程序可以运行在任何linux系统上

总结：

Docker如何解决大型项目依赖关系复杂、不同组件依赖的兼容性问题？

Docker允许开发中将应用、依赖、函数库、配置一起打包，形成可移植镜像

Docker应用运行在容器中，使用沙箱机制，相互隔离

Docker如何解决开发、测试、生产环境有差异的问题？

Docker镜像中包含完整运行环境，包括系统函数库、仅依赖系统的linux内核，因此可以在任意的linux操作系统上运行

Docker是一个快速交付应用、运行应用的技术

Docker与虚拟机的差别

Docker与虚拟机性能的差别：

Docker和虚拟机的差异：

docker是一个系统进程；虚拟机是在操作系统中的操作系统

docker体积小、启动速度快、性能好；虚拟机体积大、启动速度慢、性能一般

Docker架构

镜像（Image）：Docker将应用程序及其所需要的依赖、函数库、环境、配置等文件打包在一起，称为镜像

容器（Container）：镜像中的应用程序运行后形成的进程就是容器，只是Docker会给容器做隔离，对外不可见

DockerHub：DockerHub是一个Docker镜像的托管平台，这样的平台称为Docker Registry

docker架构：

总结：

安装Docker

Docker分为CE和EE两大版本，CE是社区版免费，EE是企业版收费

Docker CE支持64为版本CentOS 7，并且要求内核版本不低于3.10，CentOS 7满足最低内核要求，所以我们在CentOS 7 上安装Docker

如果之前安装过旧版本的Docker，可以使用下面的命令卸载：

开始正式安装Docker

第一步：虚拟机联网，安装yum工具

第二步：更新本地镜像源

上面的命令要分开敲，如下：

第三步：安装docker-ce（社区免费版）

至此，docker安装完毕

启动docker

由于Docker应用需要用到这种端口，逐一去修改防火墙设置非常麻烦，因此建议大家直接关闭防火墙。

启动docker前，一定要关闭防火墙！！！

启动docker：

命令：systemctl start docker

启动后，可以用docker -v来查看docker的版本，如果能够查到，则启动docker成功

配置镜像：

docker官方镜像仓库网速较差，我们需要设置国内镜像

具体命令分步可以看我的代码：

二、Docker的基本操作

镜像操作

镜像名称一般分为两部分:

[repository]:[tag]

tag是版本号，在没有指定tag时，默认是latest，代表最新版本的镜像

镜像操作命令：

dock

案例一：从DockerHub中拉去一个nginx镜像并查看

拉取镜像成功后，可以通过docker images查看

案例二：利用docker save将nginx镜像导出磁盘，然后再通过load加载回来

步骤一：利用dockr xx --help命令查看docker save和docker load的语法

步骤二：使用docker tag 创建新镜像mynginx 1.0

步骤三：使用docker save导出镜像到磁盘

通过load加载回来：

总结：

镜像命令练习

我的练习代码如下：

[root@Soft soft]# docker pull redis:alpine3.17

[root@Soft soft]# docker save -o redis.tar redis:alpine3.17

[root@Soft soft]# docker rmi redis:alpine3.17

[root@Soft soft]# docker load -i redis.tar

最终操作结果：

容器相关命令

向浏览器

容器命令案例1

创建并运行一个nginx容器

去docker hub查看nginx的容器运行命令

docker run --name containerName -p 80:80 -d nginx

命令解读：

docker run：创建并运行一个容器

--name：给容器起一个名字，比如叫做mn

-p：将宿主端口与容器端口映射，冒号左侧是宿主机端口，右侧是容器端口

注意：宿主机的端口只要没被占用，可以任意指定；但是容器内的端口一般取决于运行的程序本身，一般是固定的，比如nginx一般监听的都是80端口

-d：后台运行容器

nginx：镜像名称，例如nginx，不写tag代表最新nginx

容器创建成功后，会返回一个字符串。这是容器的全局唯一标识，代表容器创建成功

查看容器运行状态：

浏览器访问：

注明，可以用ifconfig查看虚拟机的ip地址

向浏览器输入虚拟机的ip地址，查看到下面的页面则说明nginx部署成功：

查看日志：-f选项可以持续跟踪日志，而无需每次手动查询日志

[root@Soft soft]# docker logs -f mn

总结：

容器命令案例2

进入nginx容器，修改HTML文件内容，添加“传智教育欢迎您”

步骤一：进入容器。

进入我们刚刚创建的nginx容器的命令为：

docker exec -it mn bash

命令解读：

docker exec：进入容器命令，执行一个命令

-it：给当前进入的容器创建一个标准输入、输出终端，允许我们与容器交互

mn：要进入的容器的名称

bash：进入容器后执行的命令，bash是一个linux终端交互命令

进入nginx容器内部，其实就是一个阉割版的linux，可以使用linux的命令

步骤二：进入nginx的HTML所在目录 /usr/share/nginx/html

步骤三：修改index.html的内容

退出容器的命令：exit

docker ps默认只能查看运行中的容器，可以加-a参数查看所有容器

当容器处于运行状态时，不能直接通过docker rm containerName删除，需要先停止容器运行才行。为了方便，可以直接使用-f参数，强制删除运行时的容器

总结：

查看容器状态：

docker ps

添加-a参数查看所有状态的容器

删除容器：

docker rm

不能删除运行中的容器，除非添加-f参数

进入容器：

命令是docker exec -it [容器名] [要执行的命令]

exec命令可以进入容器修改文件，但是在容器内修改文件是不推荐的

容器命令练习

创建并运行一个redis容器，并且支持数据持久化

进入redis容器，并执行redis-cli客户端命令，存入num=555

数据卷命令

容器与数据耦合的问题：

数据卷（volume）是一个虚拟目录，指向宿主机文件系统中的某个目录

操作数据卷：

数据卷操作的基本语法如下：

docker volume [COMMAND]

docker volume 命令是数据卷操作，但根据命令后跟随的command来确定下一步的操作：

create 创建一个volume

inspect 显示一个或多个volume的信息

ls 列出所有的volume

prune 删除未使用的volume

rm 删除一个或多个指定的volume

官方释义：

案例：创建一个数据卷，并查看数据卷在宿主机的目录位置

①创建数据卷

②查看所有数据

③查看数据卷详细信息卷

删除未使用的数据卷：

移除特定的数据卷

总结：

数据卷的作用：

将容器与数据分离，解耦合，方便操作容器内的数据，保证数据安全

数据卷操作：

docker volume create

docker volume ls

docker volume inspect

docker volume rm

docker volume prune

挂载数据卷

我们在创建容器时，可以通过-v参数来挂载一个数据卷到某个容器目录

案例：创建一个nginx容器，修改容器内的html目录内的index.html内容

需求说明：上个案例中，我们进入nginx容器内部，已经知道nginx的html目录所在位置是 /usr/share/nginx/html，我们需要把这个目录挂载到html这个数据卷上，方便操作其中的内容

提示：运行容器时使用-v参数挂载数据卷

步骤：

①创建容器并挂载数据卷到容器内的HTML目录

②进入html数据卷所在位置，并修改HTML内容

运行结果：

如果做数据卷挂载，数据卷不存在，docker会自动创建需要的数据卷

总结：

数据卷挂载方式：

-v volumeName:/targetContainerPath

如果容器运行时volume不存在，会被自动创建出来

数据卷挂载案例

创建并运行一个MySQL容器，将宿主机目录直接挂载到容器上

目录挂载与数据卷挂载语法相似：

-v [宿主机文件]:[容器内文件]

步骤1：

步骤2/3：

步骤4：

两种数据卷挂载方式的对比：

总结：

三、Dockerfile自定义镜像

镜像结构

镜像是将应用程序及其需要的系统函数库、环境、配置、依赖打包而成

总结：

镜像是分层结构，每一层称为一个Layer

BaseImage层：包含基本的系统函数库、环境变量、文件系统

Entrypoint：入口，是镜像中应用启动的命令

其他：在BaseImage基础上添加依赖、安装程序、完成整个应用的安装和配置

Dockerfile

Dockerfile是一个文本文件，其中包含一个个的指令（Instruction），用指令来说明要执行什么操作来构建镜像。每一个指令都会形成一层Layer

简单的Dockerfile为例：

# 指定基础镜像
FROM ubuntu:16.04
# 配置环境变量，JDK的安装目录
ENV JAVA_DIR=/usr/local# 拷贝jdk和java项目的包
COPY ./jdk8.tar.gz $JAVA_DIR/
COPY ./docker-demo.jar /tmp/app.jar# 安装JDK
RUN cd $JAVA_DIR \&& tar -xf ./jdk8.tar.gz \&& mv ./jdk1.8.0_144 ./java8# 配置环境变量
ENV JAVA_HOME=$JAVA_DIR/java8
ENV PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin# 暴露端口
EXPOSE 8090
# 入口，java项目的启动命令
ENTRYPOINT java -jar /tmp/app.jar

案例1：

基于Ubuntu镜像构建一个新镜像，运行一个java项目

步骤1：新建一个空文件夹docker-demo

步骤2：拷贝课前资料的docker-demo.jar文件到docker-demo这个目录

步骤3：拷贝课前资料的jdk8.tar.gz文件到docker-demo这个目录

步骤4：拷贝课前资料提供的Dockerfile到docker-demo这个目录

步骤5：进入docker-demo

步骤6：运行命令

docker build -t javaweb:1.0 .

记得命令末尾空格+一个点，这个点代表Dockerfile所在的目录（构建的时候要告诉docker Dockerfile在哪）

检查并运行此镜像：

访问页面，出现下面的页面即大功告成：

案例2：

基于java:8-alpine镜像，将一个Java项目构建为镜像

实现思路：

①新建一个空的目录，然后目录中新建一个文件，命名为Dockerfile

②拷贝课前资料提供的docker-demo.jar到这个目录中

③编写Dockerfile文件：

a）基于java:8-alpine作为基础镜像

b）将app.jar拷贝到镜像中

c)暴露端口

d）编写入口ENTRYPOINT

④使用docker build命令构建镜像

⑤使用docker run创建容器并运行

Dockerfile文件：

# 指定基础镜像
FROM java:8-alpine
# 拷贝
COPY ./docker-demo.jar /tmp/app.jar# 暴露端口
EXPOSE 8090
# 入口，java项目的启动命令
ENTRYPOINT java -jar /tmp/app.jar

注意不要随便更改暴露出来的端口，运行成功

初识DockerCompose

Docker Compose可以基于Compose文件帮我们快速地部署分布式应用，而无需手动一个个创建和运行容器

Compose文件是一个文本文件，通过指令定义集群中的每个容器如何运行

安装docker compose：

第一步：下载

第二步：修改文件权限

+x代表给docker-compose执行权（绿色代表可以执行）

第三步让tionBash自动补全命令

总结：

Docker compose有什么作用？

帮助我们快速部署分布式应用，无需一个个微服务去构建镜像和部署

DockerCompose部署微服务

案例：将之前学习的cloud-demo微服务集群利用DockerCompose部署

①查看docker-compose：

②修改自己的cloud-demo项目，将数据库、nacos地址都命名为docker-compose中的服务名

（用docker compose部署，所有的服务之间都可以用服务名访问）

③使用maven打包工具，将项目中的每个微服务都打包为app.jar

④将打包好的app.jar拷贝到cloud-demo中的每一个对应的子目录中

⑤将cloud-demo上传至虚拟机，利用docker-compose up -d 来部署

因为阿里代码有问题，nacos应该第一时间部署，而后再部署其他微服务，所以需要重启gateway、orderservice、userservice

访问页面成功则配置成功：

Docker镜像仓库

镜像仓库（Docker Registry）有共有和私有两种形式：

公共仓库：例如Docker官方的Docker Hub

私有仓库：用户自己搭建

简化版镜像仓库：

Docker官方的Docker Registry是一个基础版本的Docker镜像仓库，具备仓库管理的完整功能，但是没有图形化界面

搭建方式比较简单，命令如下：

访问http://Yourlp:5000/v2/ catalog 可以查看当前私有镜像服务中包含的镜像

带有图形化界面

使用DockerCompose部署带有图像界面的DockerRegistry，命令如下：

第一步：配置Docker信任地址

我们的私服采用的是http协议，默认不被Docker信任，所以需要做一个配置：

第二步：配置docker-compose

配置好后执行命令：

docker-compose up -d

加载完毕后，可以看到ui界面

在私有镜像仓库推送或拉取镜像：

推送镜像成功可以在私服看到：

总结：

1.推送本地镜像到仓库前都必须重命名（docker tag）镜像，以镜像仓库地址为前缀

2.镜像仓库推送前需要把仓库地址配置到docker服务的daemon.json文件，被docker信任

3.推送使用docker push命令

4.拉取使用docker pull命令

实用篇---第四天

一、初识MQ

同步通讯和异步通讯

同步通信相当于打视频，一次只能和一个人打

异步通信相当于聊天，一次可以和很多个人聊

同步通信的优缺点

缺点：

微服务间基于Feign的调用就属于同步方式，存在一些问题

①代码耦合严重，比如支付服务需要在加业务的时候不断修改

②耗时太长，性能下降

......

总结：

同步调用的优点：

时效性强，可以立即得到结果

同步调用的问题：

耦合度高

性能和吞吐能力下降

有额外的资源消耗

有级联失败问题

异步通信的优缺点

异步调用常见实现是事件驱动模式

优点：

①服务解耦

②性能提升，吞吐量提高

③服务没有强依赖，不担心级联失败问题（故障隔离）

④流量削峰

缺点：

①依赖于Broker的可靠性、安全性、吞吐力量

②架构复杂，业务没有明显的流程线，不好追踪管理

mq常见技术介绍

MQ：Message Queue，中文是消息队列，也就是事件驱动架构中的Broker

二、RabbitMQ入门

RabbitMQ介绍和安装

RabbitMQ是基于Erlang计开发的开源消息中间件

单机部署：

第一步：下载镜像

方式一：在线拉取

docker pull rabbitmq:3-management

方式二：从本地加载

将mq.tar上传到虚拟机中，使用命令加载镜像即可：

docker load -i mq.tar

第二步：执行下面的命令来运行MQ容器

然后就可以进入rabbitMQ了

RabbitMQ的结构和概念：

RabbitMQ中的几个概念：

channel：操作MQ的工具

exchange：路由消息到队列中

queue：缓存消息

virtual host：虚拟主机，是对queue、exchange等资源的逻辑分组

消息模型

HelloWorld案例

官方的HelloWorld是基于最基础的消息队列模型来实现的，只包括三个角色：

publisher：消息发布者，将消息发送到队列queue

queue：消息队列，负责接受并缓存消息

consumer：订阅消息，处理队列中的消息

完成官方Demo中的hello world案例

①导入课前资料的mq-demo工程

②运行publisher服务中的测试类PublisherTest中的测试方法testSendMessage()

③查看RabbitMQ控制台的消息

④启动consumer服务，查看是否能接收消息

总结：

基本消息队列的消息发送流程：

1.建立connection

2.创建channel

3.利用channel声明队列

4.利用channel向队列发送消息

基本消息队列的消息接收流程：

1.建立connection

2.建立channel

3.利用channel声明队列

4.利用consumer的消费行为handleDelivery()

5.利用channel将消费者与队列绑定

三、SpringAMQP

SpringAMQP基本介绍

特征：

侦听器容器，用于异步处理入站消息

用于发送和接收消息的RabbitTemplate

RabbitAdmin用于自动声明队列、交换和绑定

基本消息队列功能实现

消息发送：

1.在父工程中引入spring-amqp的依赖

2.在publisher服务中利用RabbitTemplate发送消息到simple.queue这个队列

3.在consumer服务中编写消费逻辑，绑定simple.queue这个队列

第一步实现：

        <dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-amqp</artifactId></dependency>

第二步实现：

①在publisher服务中编写application.yml，添加mq连接信息

spring:rabbitmq:host: 192.168.150.101port: 5672username: itcastpassword: 123321virtual-host: /

②在publisher服务中新建一个测试类，编写测试方法

@SpringBootTest
public class SpringAmqpTest {@Autowiredprivate RabbitTemplate rabbitTemplate;@Testpublic void testSendMessage2SimpleQueue(){String queueName="simple.queue";String message="hello,Spring AMQP!";rabbitTemplate.convertAndSend(queueName,message);}
}

总结：

什么是AMQP？

应用间消息通信的一种协议，与语言和平台无关

SpringAMQP如何发送消息？

①引入amqp的starter依赖

②配置RabbitMQ地址

③利用RabbitTemplate的convertAndSend方法

消息消费：

1.在consumer服务中编写application.yml，添加mq连接信息

spring:rabbitmq:host: 192.168.202.128port: 5672virtual-host: /username: itcastpassword: 123321

2.在consumer服务中新建一个类，编写消费逻辑

@Component
public class SpringRabbitListener {@RabbitListener(queues = "simple.queue")public void listenSimpleQueue(String msg){System.out.println("消费者接收到simple.queue的消息【"+msg+"】");}}

接收消息成功：

总结：

SpringAMQP如何接收消息？

引入amqp的starter依赖

配置RabbitMQ地址

定义类，添加@Component注解

类中声明方法，添加@RabbitListener注解，方法参数接收消息

注意：消息一旦消费就会从队列中删除，RabbitMQ没有消息回溯功能

Work Queue 工作队列

Work Queue，工作队列，挂载两个消费者，可以提高消息处理的速度，避免队列消息堆积

案例：模拟WorkQueue，实现一个队列绑定多个消费者

基本思路如下：

1.在publisher服务中定义测试方法，每秒产生50条消息，发送到simple.queue

2.在consumer服务中定义两个消息监听者，都监听simple.queue队列

3.消费者1每秒处理50条消息，消费者2每秒处理10条消息

生产者：

@SpringBootTest
public class SpringAmqpTest {@Autowiredprivate RabbitTemplate rabbitTemplate;@Testpublic void testSendMessage2SimpleQueue() throws InterruptedException {String queueName = "simple.queue";String message = "hello,message--";for (int i = 0; i < 50; i++) {rabbitTemplate.convertAndSend(queueName, message+i);Thread.sleep(20);}}
}

消费者：

@Component
public class SpringRabbitListener {@RabbitListener(queues = "simple.queue")public void listenWorkQueue(String msg) throws InterruptedException {System.out.println("消费者1接收到simple.queue的消息【"+msg+"】"+ LocalTime.now());Thread.sleep(20);}@RabbitListener(queues = "simple.queue")public void listenWorkQueue2(String msg) throws InterruptedException {System.err.println("消费者2接收到simple.queue的消息【"+msg+"】"+LocalTime.now());Thread.sleep(200);}}

因为消费预取限制，导致消息预取分配给两个cnsumer各一半。消费者1只接收奇数消息队列，消费者2只接收偶数消息队列，而消费者2的处理消息能力远低于消费者1，会拉低整体处理消息的能力

取消消费预取限制：

修改application.yml文件，设置preFetch这个值，可以控制预取消息的上限：

spring:rabbitmq:host: 192.168.202.128port: 5672virtual-host: /username: itcastpassword: 123321listener:simple:prefetch: 1 #每次只能获取一条消息，处理完成才能获取下一个消息

总结：

Work模型的使用：

多个消费者绑定到一个队列，同一条消息只会被一个消费者处理

通过设置prefetch来控制消费者预取的消息数量

发布订阅模型介绍

发布（publish）订阅（subscribe）模式与之前案例的区别就是允许将同一消息发送给多个消费者。实现方式是加入了exchange（交换机）

常见的exchange类型包括：

Fanout：广播

Direct：路由

Topic：话题

注意：exchange负责消息路由，而不是存储，路由失败则消息丢失

Fanout Exchange

Fanout Exchange会将接收到的消息路由到每一个跟其绑定的queue

案例：利用SpringAMQP演示FanoutExchange的使用

实现思路：

1.在consumer服务中，利用代码声明队列、交换机，并将两者绑定

2.在consumer服务中，编写两个消费者方法，分别监听fanout.queue1和fanout.queue2

3.在publisher中编写测试方法，向itcast.fanout发送消息

步骤一：

首先，SpringAMQP提供了声明交换机、队列、绑定关系的API，例如：

其次，在consumer服务创建一个类，添加@Configuration注解，并声明FanoutExchange、Queue和绑定关系对象Binding。

代码如下：

@Configuration
public class FanoutConfig {//itcast.fanout@Beanpublic FanoutExchange fanoutExchange(){return new FanoutExchange("itcast.fanout");}//fanout.queue1@Beanpublic Queue fanoutQueue1(){return new Queue("itcast.queue1");}//fanout.queue2@Beanpublic Queue fanoutQueue2(){return new Queue("itcast.queue2");}@Beanpublic Binding fanoutBinding1(Queue fanoutQueue1,FanoutExchange fanoutExchange){return BindingBuilder.bind(fanoutQueue1).to(fanoutExchange);}@Beanpublic Binding fanoutBinding2(Queue fanoutQueue2,FanoutExchange fanoutExchange){return BindingBuilder.bind(fanoutQueue2).to(fanoutExchange);}}

步骤二：

@Component
public class SpringRabbitListener {@RabbitListener(queues = "itcast.queue1")public void listenWorkQueue(String msg) throws InterruptedException {System.out.println("消费者1接收到Fanout的消息【"+msg+"】"+ LocalTime.now());}@RabbitListener(queues = "itcast.queue2")public void listenWorkQueue2(String msg) throws InterruptedException {System.err.println("消费者2接收到Fanout的消息【"+msg+"】"+LocalTime.now());}}

步骤三：

@SpringBootTest
public class SpringAmqpTest {@Autowiredprivate RabbitTemplate rabbitTemplate;@Testpublic void testSendFanoutExchange(){//交换机名称String exchangeName="itcast.fanout";//消息String message="hello,everybody~";//发送rabbitTemplate.convertAndSend(exchangeName,"",message);}
}

运行成功，nice

总结：

交换机的作用是什么？

接收publisher发送的消息

将消息按照规则路由到与之绑定的队列

不能缓存消息，路由失败，消息失败

FanoutExchange会将消息路由到每个绑定的队列

声明队列、交换机、绑定关系的Bean是什么？

Queue

FanoutExchange

Binding

DirectExchange

DirectExchange会将接收到的消息根据规则路由到指定的Queue，因此成为路由模式（routes）

案例：利用SpringAMQP演示DirectExchange的使用

实现思路如下：

1.利用@RabbitListener声明Exchange、Queue、RoutingKey

2.在consumer服务中，编写两个消费者方法，分别监听direct.queue1和direcct.queue2

3.在publisher中编写测试方法，向itcast.direct发送消息

步骤一、二：

@Component
public class SpringRabbitListener {@RabbitListener(bindings=@QueueBinding(value=@Queue(name="direct.queue1"),exchange=@Exchange(name="itcast.direct",type= ExchangeTypes.DIRECT),key={"red","blue"}))public void listenDirectQueue1(String msg){System.err.println("消费者接收到direct.queue1的消息【"+msg+"】"+LocalTime.now());}@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(value=@Queue(name="direct.queue2"),exchange = @Exchange(name="itcast.direct",type="direct"),key={"red","yellow"}))public void listenDirectQueue2(String msg){System.err.println("消费者接收到direct.queue2的消息【"+msg+"】"+LocalTime.now());}}

步骤三：

    @Testpublic void testSendDirectExchange(){String exchangeName="itcast.direct";String message="hello,blue";rabbitTemplate.convertAndSend(exchangeName,"blue",message);}

总结：

描述下Direct交换机与Fanout交换机的差异?

Fanout交换机将消息路由给每一个与之绑定的队列

Direct交换机根据RoutingKey判断路由给哪个队列

如果多个队列具有相同的RoutingKey，则与Fanout功能类似

基于@RabbitListener注解声明队列和交换机有哪些常见注解？

@Queue

@Exchange

TopicExchange

TopicExchange与DirectExchange类似，区别在于routingKey必须是多个单词的列表，且以点.做分割

Queue与Exchange指定BindingKey时可以使用通配符：

#：代指0个或多个单词

*：代指一个单词

案例：利用SpringAMQP演示TopicExchange的使用

实现思路如下：

1.利用@RabbitListener声明Exchange、Queue、RoutingKey

2.在consumer服务中编写两个消费者方法，分别监听topic.queue1和topic.queue2

3.在publisher中编写测试方法，向itcast.topic发送消息

步骤一、二：

@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(value=@Queue("topic.queue1"),exchange = @Exchange(name="itcast.topic",type="topic"),key = "china.#"))public void listenTopicQueue1(String msg){System.err.println("消费者接收到topic.queue1的消息【"+msg+"】");}@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(value=@Queue("topic.queue2"),exchange = @Exchange(name="itcast.topic",type="topic"),key = "#.news"))public void listenTopicQueue2(String msg){System.err.println("消费者接收到topic.queue2的消息【"+msg+"】");}

步骤三：

    @Testpublic void testSendTopicExchange(){String exchangeName="itcast.topic";String message="学it，来黑马";rabbitTemplate.convertAndSend(exchangeName,"china.news",message);}

消息转换器

案例：测试发送Object类型消息

说明：在SpringAMQP的发送方法中，接收消息的类型是Object，也就是说我们可以发送任意类型的消息，SpringAMQP会帮我们序列化为字节后发送

    @Bean Queue objectQueue(){return new Queue("object.queue");}

    public void testSendObjectQueue(){Map<String,Object> msg=new HashMap<>();msg.put("name","柳岩");msg.put("age",21);rabbitTemplate.convertAndSend("object.queue",msg);}

队列中收到的消息：

===>Spring对消息对象的处理是由org.springframework.amqp.support.converter.Messaegonverter来处理的。而默认实现是SimpleMessageConverter，基于JDK的ObjectOutputStream来完成序列化

如果要修改只需要定义一个MessageConverter类型的Bean即可。推荐用JSON方式序列号。步骤如下：

消息发送：

①在publisher服务引入依赖

        <dependency><groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId><artifactId>jackson-databind</artifactId></dependency>

②在publisher服务声明MessageConverter

    @Beanpublic MessageConverter messageConverter(){return new Jackson2JsonMessageConverter();}

运行结果：

消息接收：

①引入jackson依赖

②在consumer服务中定义MessageConverter

③定义一个消费者，监听object.queue队列并消费消息

    @RabbitListener(queues="object.queue")public void listenObejctQueue(Map<String,Object> msg){System.out.println("收到消息：【"+msg+"】");}

总结：

SpringAMQP中的消息序列化和反序列化是怎么实现的？

利用MessageConverter实现的，默认是JDK的序列化

注意发送方与接收方必须使用相同的MessageConverter

实用篇---第五天

分布式搜索---elasticsearch

一、初识elasticsearch

什么是elasticsearch？

elasticsearch是一款非常强大的开源搜索引擎，可以帮助我们从海量数据中快速找到需要的内容

elasticsearch结合kibana、Logstash、Beats，也就是elastic stack（ELK）。被广泛应用在日志数据分析、实时监控等领域

elasticsearch是elastic stack的核心，负责存储、搜索和分析数据

elasticsearch底层使用了Lucene技术

Lucene是一个Java语言的搜索引擎类库，是Apache公司的顶级项目，由DougCutting于1999年研发

Lucene的优势：

易扩展

高性能（基于倒排索引）

Lucene的缺点：

只限于Java语言开发

学习曲线陡峭

不支持水平扩展

elasticsearch的发展：

2004年Shay Banon基于Lucene开发了Compass

2010年Shay Banon重写了Compass，取名为Elasticsearch

相比于Lucene，elasticsearch具备下列优势：

支持分布式，可水平扩展

提供Restful接口，可悲任何语言调用

总结：

正向索引和倒排索引

传统数据库（如MySQL）采用正向索引

elasticsearch采用倒排索引：

文档（document）：每条数据就是一个文档

词条（term）：文档按照语义分成的词语

正向索引：基于文档id创建索引。查询词条时必须先找到文档，而后判断是否包含词条

倒排索引：对文档内容分词，对词条创建索引，并记录词条所在文档的信息。查询时先根据词条查询到文档id，而后获取文档

es和mysql概念对比

文档：

elasticsearch是面向文档存储的，可以是数据库中的一条商品数据、一个订单信息

文档数据会被序列化为json格式后存储在elasticsearch中

索引：

索引（index）：是相同类型文档的集合

映射（mapping）：索引中文档的字段约束信息，类似表的结构约束

概念对比：

架构

MySQL：擅长事务类型操作，可以确保数据的安全和一致性

Elasticsearch：擅长海量数据的搜索、分析和计算

总结：

文档：一条数据就是一个文档，es中是json格式

字段：json文档中的字段

索引：同类型文档的集合

映射：索引中文档的约束，比如字段名称、类型

elasticsearch与数据库的关系：

数据库负责事务类型操作

elasticsearch负责海量数据的搜索、分析和计算

安装es

第一步：创建网络

因为我们还需要部署kibana容器，因此需要让es和kibana容器互联。这里先创建一个网络：

docker network create es-net

第二步：将es.tar加载：

docker load -i es.tar

kibana的tar包也需要这样做

第三步：运行docker命令，部署单点es

只要看到下面的界面，就代表部署es成功：

安装kibana

kibana可以给我们提供一个elasticsearch的可视化界面，便于我们学习

部署：

运行docker命令，部署kibana

--network=es-net：加入一个名为es-net的网络中，与elasticsearch在同一个网络中

-e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://es:9200：设置elasticsearch的地址，因为kibana已经与elasticsearch在一个网络，所以可以用容器名直接访问elasticsearch

注意：kibana和elasticsearch的版本必须严格一致，并在同一网络中

看到下面这个界面代表部署kibana成功：

安装ik分词器

es在创建倒排索引时需要对文档分词

在搜索时，需要对用户输入内容分词。但默认的分词规则则对中文处理并不友好。

我们可以在kibana的DevTools中测试：

POST /_analyze
{"analyzer": "standard","text": "黑马程序员学习java也太棒了吧！"
}

语法说明：

POST：请求方式

/_analyze：请求路径，这里省略了http://192.168.150.101:9200，有kibana帮我们补充

请求参数，json风格：

analyzer：分词器类型，这里默认是standard

text：要分词的内容

分词结果：

处理中文分词，一般会使用lk分词器

安装ik：

第一步：查看数据卷目录

安装插件需要知道elasticsearch的plugins目录位置，而我们用了数据卷挂载，因此需要查看elasticsearch的数据卷目录，通过下面命令查看：

第二步：把课前资料中的lk分词器解压缩，重命名为ik

第三步：上传到es容器的插件数据卷中

也就是/var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data

第四步：重启容器

docker restart es

第五步：测试

ik分词器包含两种模式：

ik_smart：最少切分

ik_max_word：最细切分

POST /_analyze
{"analyzer": "ik_smart","text": "黑马程序员学习java也太棒了吧！"
}

分词效果：

ik分词器的扩展和停用词典

测试：


POST /_analyze
{"analyzer":"ik_smart","text":"传智播客的课程可白嫖"
}

可以看到ik无法对所有词语完美分词：

扩展词库：

停用词库：

进入文件，可以看见：

entry标签里填入文件名，直接进入对应的文件添加内容即可

重启es：

docker restart es

测试：


POST /_analyze
{"analyzer":"ik_smart","text":"传智播客的课程可白嫖了"
}

总结：

分词器的作用是什么？

创建倒排索引时对文档分词

用户搜索时，对输入的内容分词

ik分词器有几种模式？

ik_smart：只能切分，粗粒度

ik_max_word：最细切分，细粒度

ik分词器如何扩展词条？如何停用词条？

利用config目录的ikAnalyzer.cfg.xml文件添加扩展词典和停用词典

在词典中添加扩展词条或者停用词条

二、索引库操作

mapping映射属性

mapping是对索引库中文档的约束，常见的mapping属性包括：

type：字段数据类型，常见的简单类型有：

字符串：text（可分词的文本）、keyword（精确值，例如：品牌、国家、ip地址）

数值：long、integer、short、byte、double、float

布尔：boolean

日期：date

对象：object

注意，在es中没有数组这个类型，但是允许某一种类型的字段有多个值，所以这些都可以作为数组

index：是否创建索引，默认为true。只有index为true，才会创建倒排索引，如果index设为false，则不参与倒排索引

analyzer：使用哪种分词器

properties：该字段的子字段

总结：

创建索引库

ES中通过Restful请求操作索引库、文档。请求内容用DSL语句表示。

创建索引库和mapping的DSL语法如下：

实操定义DSL语句：

PUT /heima
{"mappings":{"properties":{"info":{"type":"text","analyzer":"ik_smart"},"email":{"type":"keyword","index":false},"name":{"type":"object","properties": {"firstName":{"type":"keyword"},"lastName":{"type":"keyword"}}}}}
}

创建成功：

查看、删除、修改索引库

查看索引库语法：

GET /索引库名

删除索引库语法：

DELETE /索引库名

修改索引库：

索引库和mapping一旦创建无法修改，但是可以添加新的字段，语法如下：

PUT /heima/_mapping
{"properties":{"age":{"type":"integer"}}
}

总结：

索引库操作有哪些？

创建索引库：PUT/索引库名

查询索引库：GET/索引库名

删除索引库：DELETE/索引库名

添加字段：PUT/索引库名/_mapping

三、文档操作

新增、查询、删除文档

新增文档的DSL语法：

插入一个文档：

POST /heima/_doc/1
{"name":{"firstName":"信","lastName":"李"},"info":"人送外号峡谷拆迁队队长","email":"123@qq.com"
}

查看文档：

语法：GET /索引库名/_doc/文档id

示例：

GET /heima/_doc/1

删除文档：

语法：DELETE 索引库名/_doc/文档id

示例：

DELETE /heima/_doc/1

修改文档

方式一：全量修改，会删除旧文档，添加新文档

其实这种方式既可以做新增又可以做修改

方式二：

增量修改，修改制定的字段值

可以修改已经有的字段：

POST /heima/_update/1
{"doc":{"email":"lixin@qq.com"}
}

也可以添加没有的字段：

POST /heima/_update/1
{"doc":{"gender":"男"}
}

此时查看索引结构，可以发现gender字段被创建出来了

总结：

四、RestClient操作索引库

导入demo

ES官方提供了各种语言的客户端，用来操作ES。这些客户端的本质就是组装DSL语句，通过http请求发送给ES。

案例：利用JavaRestClient实现创建、删除索引库，判断索引库是否存在

hotel数据结构分析

mapping要考虑的问题：

字段名、数据类型、是否参与搜索、是否分词、如果分词，分词器是什么？

定义hotel：

PUT /hotel
{"mappings":{"properties":{"id":{"type":"keyword"},"name":{"type":"text","analyzer":"ik_max_word","copy_to":"all"},"address":{"type":"keyword","index":false},"price":{"type":"integer"},"score":{"type":"integer"},"brand":{"type":"keyword","copy_to":"all"},"city":{"type":"keyword"},"star_name":{"type":"keyword"},"business":{"type":"keyword","copy_to": "all"},"location":{"type":"geo_point"},"pic":{"type":"keyword","index":false},"all":{"type":"text","analyzer":"ik_max_word"}}
}

初始化RestClient

1.引入es的RestHighLevelClient依赖

        <dependency><groupId>org.elasticsearch.client</groupId><artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId><version>7.12.1</version></dependency>

2.因为SpringBoot默认的ES版本是7.6.2，所以我们需要覆盖默认的ES版本

        <elasticsearch.version>7.12.1</elasticsearch.version>

3.初始化RestHighLevelClient

public class HotelIndexTest {private RestHighLevelClient client;@BeforeEachvoid setUp(){this.client=new RestHighLevelClient(RestClient.builder(HttpHost.create("http://192.168.202.128:9200")));}@AfterEachvoid testDown() throws IOException {this.client.close();}
}

创建索引库

删除和判断数据库

删除索引库：

@Testvoid testDeleteHotelIndex() throws IOException {DeleteIndexRequest request = new DeleteIndexRequest("hotel");client.indices().delete(request,RequestOptions.DEFAULT);}

判断索引库是否存在

    @Testvoid testExistHotelIndex() throws IOException {GetIndexRequest request = new GetIndexRequest("hotel");boolean exists = client.indices().exists(request, RequestOptions.DEFAULT);System.err.println(exists?"索引库已经存在！":"索引库不存在！");}

总结：

索引库操作的基本步骤：

①初始化RestHighLevelClient

②创建XxxIndexRequest。Xxx是Create、Get、Delete

③准备DSL(Create时需要)

④发送请求。调用RestHighLevelClient的indices().xxx()方法

xxx是create、exists、delete

五、RestClient操作文档

新增文档

第一步：初始化JavaRestClient

新建一个测试类，实现文档相关操作，并且完成JavaestClient的初始化

第二步：添加酒店数据到索引库

先查询酒店数据，然后给这条数据创建倒排索引，即可完成添加

public class HotelDocumentTest {private RestHighLevelClient client;@BeforeEachvoid setUp(){this.client=new RestHighLevelClient(RestClient.builder(HttpHost.create("192.168.202.128:9200")));}@AfterEachvoid testDown() throws IOException {this.client.close();}
}

给测试类添加@SpringBootTest注解，可以自动注入

    @Autowiredprivate IHotelService hotelService;@Testvoid testAddDocument() throws IOException {//根据id查询酒店数据Hotel hotel = hotelService.getById(61083L);HotelDoc hotelDoc = new HotelDoc(hotel);//1.准备Request对象IndexRequest request = new IndexRequest("hotel").id(hotelDoc.getId().toString());//2.准备Json文档request.source(JSON.toJSONString(hotelDoc), XContentType.JSON);//3.发送请求client.index(request, RequestOptions.DEFAULT);}

注：因为我们准备的实体类和索引库的实体类有差异，所以需要为索引库数据专门准备一个转变的实体类

@Data
@NoArgsConstructor
public class HotelDoc {private Long id;private String name;private String address;private Integer price;private Integer score;private String brand;private String city;private String starName;private String business;private String location;private String pic;public HotelDoc(Hotel hotel) {this.id = hotel.getId();this.name = hotel.getName();this.address = hotel.getAddress();this.price = hotel.getPrice();this.score = hotel.getScore();this.brand = hotel.getBrand();this.city = hotel.getCity();this.starName = hotel.getStarName();this.business = hotel.getBusiness();this.location = hotel.getLatitude() + ", " + hotel.getLongitude();this.pic = hotel.getPic();}
}

在索引库中查询

GET /hotel/_doc/61083

查询文档

    @Testvoid testGetDocumentById() throws IOException {//1.准备RequestGetRequest request = new GetRequest("hotel", "61083");//2.发送请求，得到响应GetResponse response = client.get(request, RequestOptions.DEFAULT);//3.解析响应结果String json = response.getSourceAsString();HotelDoc hotelDoc = JSON.parseObject(json, HotelDoc.class);System.out.println(hotelDoc);}

运行结果：

更新文档

修改文档数据有两种方式：

方式一：全量更新。再次写入id一样的文档，就会删除旧文档，添加新文档

方式二：局部更新。只更新部分字段

我们演示方式二：

    @Testvoid testUpdateDocument() throws IOException {//1.准备RequestUpdateRequest request = new UpdateRequest("hotel", "61083");//2.准备请求参数request.doc("price","952","starName","四钻");//3.发送请求client.update(request,RequestOptions.DEFAULT);}

可以看到price和starName修改成功：

删除文档

    @Testvoid testDeleteDocument() throws IOException {DeleteRequest request = new DeleteRequest("hotel", "61083");client.delete(request,RequestOptions.DEFAULT);}

总结：

文档操作的基本步骤：

初始化RestHighLevelClient

初始化XxxRequest。Xxx是Index、Get、Update、Delete

准备参数（Index和Update时需要）

发送请求。调用RestHighLevelClient的xxx()方法

xxx是index、get、update、delete

批量导入文档

需求：批量查询酒店数据，然后批量导入索引库中

思路：

1.利用mybatis-plus查询酒店数据

2.将查询到的酒店数据（Hotel）转换为文档类型数据（HotelDoc）

3.利用JavaRestClient中的Bulk批处理，实现批量新增文档

    @Testvoid testBulkRequest() throws IOException {//批量查询酒店数据List<Hotel> hotels = hotelService.list();//1.创建RequestBulkRequest request = new BulkRequest();for(Hotel hotel:hotels){HotelDoc hotelDoc = new HotelDoc(hotel);//2.准备参数，添加多个新增的Requestrequest.add(new IndexRequest("hotel").id(hotelDoc.getId().toString()).source(JSON.toJSONString(hotelDoc),XContentType.JSON));}//3.发送请求client.bulk(request,RequestOptions.DEFAULT);}

可以用DSL语句：GET /hotel/_search 对批量导入功能进行验证

六、分布式搜索引擎

DSL查询文档

Elasticsearch提供了基于JSON的DSL来定义查询。常见的查询类型包括：

查询所有：查询出所有数据，一般测试用。例如：match_all

全文检索（full text）查询：利用分词器对用户输入内容分词，然后去倒排索引库中匹配。例如：

match_query

multi_match_query

精确查询：根据精确词条值查找数据，一般是查找keyword、数值、日期、boolean等类型字段

ids

range

term

地理（geo）查询：根据经纬度查询。例如：

geo_distance

geo_bounding_box

复合（compound）查询：复合查询可以将上述各种条件组合起来，合并查询条件。例如：

bool

function_score

GET /hotel/_search
{"query":{"match_all":{}}
}

查询DSL的基本语法是什么？

GET /索引库名/_search

{

“query”：{

“查询类型”：{

“FIELD”：“TEXT”

}

}

}

全文检索查询

全文检索查询，会对用户输入内容分词，常用于搜索框搜索：

match查询：全文检索查询的一种，会对用户输入内容分词，然后去倒排索引库检索。

语法：

比如查询如家外滩，首先会对“如家外滩”分词，匹配度越高，得分越高，越靠前

GET /hotel/_search
{"query":{"match":{"all":"外滩如家"}}
}

multi_match：与match查询类似，只不过允许同时查询多个字段

GET /hotel/_search
{"query": {"multi_match": {"query": "外滩如家","fields": ["brand","name","business"]}}
}

总结：

match和multi_match的区别是什么？

match：根据一个字段查询

multi_match：根据多个字段查询，参与查询的字段越多，性能就越差

精确查询

精确查询一般是查找keyword、数值、日期、boolean等类型字段。所以不会对搜索条件分词。常见的有：

term：根据词条精确值查询

range：根据值的范围查询

term查询：

GET /hotel/_search
{"query":{"term":{"city":{"value":"上海"}}}
}

range查询：

GET /hotel/_search
{"query": {"range":{"price":{"gte":100,"lte":300}}}
}

地理查询

geo_bounding_box：查询geo_point值落在某个矩形范围的所有文档

geo_distance：查询到指定中心点小于某个距离值的所有文档

GET /hotel/_search
{"query":{"geo_distance":{"distance":"15km","location":"31.21,121.5"}}
}

Function Score Query

案例：给“如家”这个品牌的酒店排名靠前一点

==>翻译来说，function score需要的三要素：

1.哪些文档需要算分加权？

品牌为如家的酒店

2.算分函数是什么？

weight

3.加权模式是什么？

求和

GET /hotel/_search
{"query":{"function_score":{"query":{"match":{"all":"外滩"}},"functions":[{"filter":{"term":{"brand":"如家"}},"weight":10}],"boost_mode":"sum"}}
}

function score query定义的三要素是什么？

过滤条件：哪些文档要加分

算分函数：如何计算function score

加权方式：function score与query score如何运算

Boolean Query

布尔查询是一个或多个查询子句的组合。子查询的组合方式有：

must：必须匹配每个子查询，类似“与”

should：选择性匹配子查询，类似“或”

must_not：必须不匹配，不参与算分，类似于“非”

filter：必须匹配，不参与算分

案例：利用bool查询实现功能

需求：搜索名字包含“如家”，价格不高于400，在坐标31.21，121.5周围10km范围内的酒店

GET /hotel/_search
{"query":{"bool":{"must": [{"match": {"name":"如家"}}],"must_not":[{"range":{"price":{"gt":400}}}],"filter":[{"geo_distance":{"distance":"10km","location":{"lat": 31.21,"lon":121.5}}}]}}
}

二、搜索结果处理

排序

elasticsearch支持对搜索结果排序，默认是根据相关度算分（_score）来排序。可以排序的字段类型由：keyword类型、数值类型、地理坐标类型、日期类型等

案例：对酒店数据按照用户评价降序排序，评价相同的按照价格升序排序

GET /hotel/_search
{"query":{"match_all":{}},"sort":[{"score":"desc"    },{"price":"asc"}]
}

案例：实现对酒店数据按照你的位置坐标的距离升序排序

GET /hotel/_search
{"query":{"match_all":{}},"sort":[{"_geo_distance": {"location": {"lat": 31.034661,"lon": 121.612282},"order": "asc","unit":"km"}   }]
}

分页

elasticsearch默认情况下只返回top10的数据。而如果要查询更多的数据，就需要修改分页参数

elasticsearch中通过from、size参数来控制要返回的分页结果：


GET /hotel/_search
{"query":{"match_all": {}},"sort":[{"price":"asc"}],"from":2,"size":10}

深度分页问题：

ES是分布式的，所以会面临深度分页问题。例如按price排序后，获取from=990，size=10的数据：

针对深度分页，ES提供了两种解决方案：

search after：分页时需要排序，原理是从上一次的排序值开始，查询下一页数据。官方推荐。

scroll：原理是将排序数据形成快照，保存在内存。官方已经不推荐使用。

总结：

高亮

高亮就是在搜索结果中把搜索关键字突出显示

原理：

将搜索结果中的关键字用标签标记出来

在页面中给标签添加css样式

注意：高亮查询，默认情况下ES搜索字段必须和高亮字段一致

GET /hotel/_search
{"query":{"match":{"all":"如家"}},"highlight": {"fields":{"name":{"require_field_match":"false" }}}
}

总结：

三、RestClient查询文档

快速入门

    @Testvoid testMatchAll() throws IOException {SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");request.source().query(QueryBuilders.matchAllQuery());SearchResponse search = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);System.out.println(search);}

解析拿到的结果：

总代码：

    @Testvoid testMatchAll() throws IOException {SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");request.source().query(QueryBuilders.matchAllQuery());SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);SearchHits searchHits = response.getHits();long total = searchHits.getTotalHits().value;System.out.println("共搜索到"+total+"条数据");SearchHit[] hits = searchHits.getHits();for(SearchHit hit:searchHits){String json = hit.getSourceAsString();HotelDoc hotelDoc = JSON.parseObject(json, HotelDoc.class);System.out.println(hotelDoc);}}

总结：

查询的基本步骤是：

1.创建SearchRequest对象

2.准备Request.source()，也就是DSL

①QueryBuilders来构建查询条件

②传入Request.source()的query()方法

3.发送请求，得到结果

4.解析结果（参考JSON结果，从外到内，逐层解析）

match、term、range、bool查询

match语句只需修改QueryBuilders的方法

        request.source().query(QueryBuilders.matchQuery("all","如家"));

term、range、bool查询：

    @Testvoid testBool() throws IOException {SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");BoolQueryBuilder boolQuery = QueryBuilders.boolQuery();boolQuery.must(QueryBuilders.termQuery("city","上海"));boolQuery.filter(QueryBuilders.rangeQuery("price").gte(50).lte(250));request.source().query(boolQuery);SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);handleResponse(response);}

排序和分页

    @Testvoid testPageAndSort() throws IOException {//定义页码、每页大小int page=1,size=5;SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");request.source().query(QueryBuilders.matchAllQuery());//排序 sortrequest.source().sort("price", SortOrder.ASC);//分页 from、sizerequest.source().from((page-1)*size).size(size);SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);handleResponse(response);}

高亮

    @Testvoid testHighLight() throws IOException {SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");//准备queryrequest.source().query(QueryBuilders.matchQuery("name","如家"));//高亮request.source().highlighter(new HighlightBuilder().field("name").requireFieldMatch(false));SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);handleResponse(response);}

    private void handleResponse(SearchResponse response){SearchHits searchHits = response.getHits();long total = searchHits.getTotalHits().value;System.out.println("共搜索到"+total+"条数据");SearchHit[] hits = searchHits.getHits();for(SearchHit hit:hits){//获取文档sourceString json = hit.getSourceAsString();//反序列化HotelDoc hotelDoc = JSON.parseObject(json, HotelDoc.class);//获取高亮结果Map<String, HighlightField> highlightFields = hit.getHighlightFields();//根据字段名获取高亮结果if(!CollectionUtils.isEmpty(highlightFields)) {HighlightField highlightField = highlightFields.get("name");//获取高亮值String name = highlightField.getFragments()[0].string();//覆盖非高亮结果hotelDoc.setName(name);}System.out.println(hotelDoc);}}

总结：

所有搜索DSL的构建，记住一个API：

SearchRequest的source()方法

高亮结果解析是参考JSON结果，逐层解析

四、黑马旅游案例

酒店搜索和分页

案例1：实现黑马旅游的酒店搜索功能，完成关键字搜索和分页

先实现其中的关键字搜索功能，实现步骤如下：

1.实现实体类、接收前端请求

@Data
public class RequestParams {private String key;private Integer page;private Integer size;private String sortBy;
}

2.定义controller接口，接受页面请求，调用IHostServicce的search方法

请求方式：Post

请求路径：/hotel/list

请求参数：对象，类型为RequestParam

返回值：PageResult，包含两个属性：

①Long total：总条数

②List<HotelDoc> hotels：酒店数据

@Data
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
public class PageResult {private Long total;private List<HotelDoc> hotels;}

public interface IHotelService extends IService<Hotel> {PageResult search(RequestParams params);
}

@MapperScan("cn.itcast.hotel.mapper")
@SpringBootApplication
public class HotelDemoApplication {public static void main(String[] args) {SpringApplication.run(HotelDemoApplication.class, args);}@Beanpublic RestHighLevelClient client(){return new RestHighLevelClient(RestClient.builder(HttpHost.create("http://192.168.202.128:9200")));}
}

@Service
public class HotelService extends ServiceImpl<HotelMapper, Hotel> implements IHotelService {@AutowiredRestHighLevelClient client;@Overridepublic PageResult search(RequestParams params) {try {SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");String key=params.getKey();if(key==null || "".equals(key))request.source().query(QueryBuilders.matchAllQuery());elserequest.source().query(QueryBuilders.matchQuery("all",key));int page=params.getPage();int size=params.getSize();request.source().from((page-1)*size).size(size);SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);return handleResponse(response);} catch (IOException e) {throw new RuntimeException(e);}}private PageResult handleResponse(SearchResponse response){SearchHits searchHits = response.getHits();long total = searchHits.getTotalHits().value;SearchHit[] hits = searchHits.getHits();List<HotelDoc> hotels=new ArrayList<>();for(SearchHit hit:hits){String json = hit.getSourceAsString();HotelDoc hotelDoc = JSON.parseObject(json, HotelDoc.class);hotels.add(hotelDoc);}return new PageResult(total,hotels);}
}

3.定义IHotelService中的search方法，利用match查询实现根据关键字搜索酒店的信息

添加品牌、城市、星级、价格等过滤功能

步骤：

1.修改RequestParams类，添加brand、city、starName、minPrice、maxPrice等参数

@Data
public class RequestParams {private String key;private Integer page;private Integer size;private String sortBy;private String city;private String brand;private String starName;private Integer minPrice;private Integer maxPrice;
}

2.修改search方法的实现，在关键字搜索时，如果brand等参数存在，对其做过滤

过滤条件包括：

city精确匹配

brand精确匹配

starName精确匹配

price范围过滤

注意事项：

多个条件之间是AND关系，组合多条件用BooleanQuery

参数存在才需要过滤，做好非空判断

初始代码：

    @Overridepublic PageResult search(RequestParams params) {try {SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");// 构建BooleanQueryBoolQueryBuilder boolQuery = QueryBuilders.boolQuery();//关键字搜索String key=params.getKey();if(key==null || "".equals(key))boolQuery.must(QueryBuilders.matchAllQuery());elseboolQuery.must(QueryBuilders.matchQuery("all",key));//条件过滤//城市条件if(params.getCity()!=null && !"".equals(params.getCity())){boolQuery.filter(QueryBuilders.termQuery("city",params.getCity()));}//品牌条件if(params.getBrand()!=null && !params.getBrand().equals("")){boolQuery.filter(QueryBuilders.termQuery("brand",params.getBrand()));}//星级条件if(params.getStarName()!=null && !params.getStarName().equals("")){boolQuery.filter(QueryBuilders.termQuery("starName",params.getStarName()));}if(params.getMaxPrice()!=null && params.getMinPrice()!=null){boolQuery.filter(QueryBuilders.rangeQuery("price").gte(params.getMinPrice()).lte(params.getMaxPrice()));}request.source().query(boolQuery);int page=params.getPage();int size=params.getSize();request.source().from((page-1)*size).size(size);SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);return handleResponse(response);} catch (IOException e) {throw new RuntimeException(e);}}

可以按快捷键 ctrl+alt+m，快速重构代码，抽取冗余部分

    @Overridepublic PageResult search(RequestParams params) {try {SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");buildBasicQuery(params,request);int page=params.getPage();int size=params.getSize();request.source().from((page-1)*size).size(size);SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);return handleResponse(response);} catch (IOException e) {throw new RuntimeException(e);}}private void buildBasicQuery(RequestParams params,SearchRequest request) {// 构建BooleanQueryBoolQueryBuilder boolQuery = QueryBuilders.boolQuery();//关键字搜索String key= params.getKey();if(key==null || "".equals(key))boolQuery.must(QueryBuilders.matchAllQuery());elseboolQuery.must(QueryBuilders.matchQuery("all",key));//条件过滤//城市条件if(params.getCity()!=null && !"".equals(params.getCity())){boolQuery.filter(QueryBuilders.termQuery("city", params.getCity()));}//品牌条件if(params.getBrand()!=null && !params.getBrand().equals("")){boolQuery.filter(QueryBuilders.termQuery("brand", params.getBrand()));}//星级条件if(params.getStarName()!=null && !params.getStarName().equals("")){boolQuery.filter(QueryBuilders.termQuery("starName", params.getStarName()));}if(params.getMaxPrice()!=null && params.getMinPrice()!=null){boolQuery.filter(QueryBuilders.rangeQuery("price").gte(params.getMinPrice()).lte(params.getMaxPrice()));}request.source().query(boolQuery);}

附近的酒店

前端页面点击定位后，会将你所在的位置发送给后台：

步骤：

1.修改RequestParams参数，接收location字段

2.修改search方法业务逻辑，如果location有值，添加根据geo_distance排序的功能

            //排序String location = params.getLocation();if(location != null && location.equals("")){request.source().sort(SortBuilders.geoDistanceSort("location",new GeoPoint(location)).order(SortOrder.ASC).unit(DistanceUnit.KILOMETERS));}

处理定位结果：

1.给HotelDoc添加distance字段

    private Object distance;

2.在handleResponse方法中添加如下代码（给hotelDoc注入distance字段）：

        for(SearchHit hit:hits){String json = hit.getSourceAsString();HotelDoc hotelDoc = JSON.parseObject(json, HotelDoc.class);Object[] sortValues = hit.getSortValues();if(sortValues.length>0){Object sortValue = sortValues[0];hotelDoc.setDistance(sortValue);}hotels.add(hotelDoc);

广告置顶

让指定的酒店在搜索结果中排名置顶

我们给需要置顶的酒店文档添加一个标记，然后利用function score给带有标记的文档增加权重

步骤二：


POST /hotel/_update/60935
{"doc":{"isAD":true}
}POST /hotel/_update/309208
{"doc":{"isAD":true}
}

第三步：

        //算分控制FunctionScoreQueryBuilder functionScoreQuery = QueryBuilders.functionScoreQuery(boolQuery, new FunctionScoreQueryBuilder.FilterFunctionBuilder[]{new FunctionScoreQueryBuilder.FilterFunctionBuilder(QueryBuilders.termQuery("isAD", true),ScoreFunctionBuilders.weightFactorFunction(10))});request.source().query(functionScoreQuery);

广告标识效果：

实用篇---第七天

一、数据聚合

聚合的分类

聚合（aggregations）可以实现对文档数据的统计、分析、运算。聚合常见的有三类：

桶聚合：用来对文档做分组

TermAggregation：按照文档字段值分组

Date Histogram：按照日期阶梯分组，例如一周为一组，或者一月为一组

度量（Metric）聚合：用来计算一些值，比如：最大值、最小值、平均值等

Avg：求平均值

Max：求最大值

Min：求最小值

Stats：同时求max、min、avg、sum等

管道（pipeline）聚合：其他聚合的结果为聚合做基础

总结：

DSL实现Bucket聚合

桶聚合代码：

GET /hotel/_search
{"size":0,"aggs":{"brandAgg":{"terms":{"field": "brand","size":20}}}
}

运行结果：

默认情况下，Bucket聚合会统计Bucket内的文档数量，记为_count，并且按照_count降序排序

我们可以修改结果排序方式：

GET /hotel/_search
{"size":0,"aggs":{"brandAgg":{"terms":{"field": "brand","size":20,"order":{"_count": "asc"}}}}
}

默认情况下，Bucket聚合是对索引库的所有文档做聚合，我们可以限定要聚合的文档范围，只要添加query条件即可

GET /hotel/_search
{"query":{"range":{"price":{"lte":200}}},"size":0,"aggs":{"brandAgg":{"terms":{"field": "brand","size":10}}}
}

总结：

aggs代表聚合，与query同级，此时query的作用是？

限定聚合的文档范围

聚合必须的三要素：

聚合名称

聚合类型

聚合字段

聚合可配置的属性有：

size：指定聚合结果数量

order：指定聚合结果排序方式

field：指定聚合字段

DSL实现Metrics聚合

例如，我们要求获取每个品牌的用户评分的min、max、avg等值

我们可以利用stats聚合：

代码示例：

GET /hotel/_search
{"size":0,"aggs":{"brandAggs":{"terms":{"field": "brand","size":20},"aggs":{"scoreAgg":{"stats":{"field":"score"}}}}}
}

需求：按照分类好的avg降序排序

GET /hotel/_search
{"size":0,"aggs":{"brandAggs":{"terms":{"field": "brand","size":20,"order":{"scoreAgg.avg": "desc"}},"aggs":{"scoreAgg":{"stats":{"field":"score"}}}}}
}

RestAPI实现聚合

发起请求：

    @Testvoid testAggregation() throws IOException {SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");request.source().size(0);request.source().aggregation(AggregationBuilders.terms("brandAgg").field("brand").size(20));SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);System.out.println(response);}

处理响应：

@Testvoid testAggregation() throws IOException {SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");request.source().size(0);request.source().aggregation(AggregationBuilders.terms("brandAgg").field("brand").size(20));SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);Aggregations aggregations = response.getAggregations();Terms brandTerms = aggregations.get("brandAgg");List<? extends Terms.Bucket> buckets = brandTerms.getBuckets();for(Terms.Bucket bucket:buckets){String key = bucket.getKeyAsString();System.out.println(key);}}

多条件聚合

案例：在IUserService中定义方法，实现对品牌、城市、星级的聚合

    @Overridepublic Map<String, List<String>> filters() {try {SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");request.source().size(0);String[] arr = {"brandAgg", "cityAgg", "starAgg"};String[] fields = {"brand", "city", "starName.keyword"};for (int i = 0; i < arr.length; i++) {request.source().aggregation(AggregationBuilders.terms(arr[i]).field(fields[i]).size(100));}SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);Aggregations aggregations = response.getAggregations();Map<String, List<String>> res = new HashMap<>();for (int i = 0; i < arr.length; i++) {List<String> brandList = new ArrayList<>();Terms arrTerms = aggregations.get(arr[i]);List<? extends Terms.Bucket> buckets = arrTerms.getBuckets();for (Terms.Bucket bucket : buckets) {brandList.add(bucket.getKeyAsString());}res.put(fields[i], brandList);}return res;}catch (Exception e){throw new RuntimeException();}}

带过滤条件的聚合

第一步：

    @PostMapping("/filters")public Map<String, List<String>> getFilters(@RequestBody RequestParams params){return hotelService.filters(params);}

第二、三步：

            buildBasicQuery(params,request);

二、自动补全

安装拼音分词器

①解压

②上传至虚拟机的elasticsearch的plugin目录

③重启elasticsearch

④测试

POST /_analyze
{"text":["如家酒店还不错"],"analyzer": "pinyin"
}

自定义分词器

elasticsearch中分词器（analyzer）的组成包含三部分：

character filters：在tokenizer之前对文本进行处理。例如删除字符，替换字符

tokenizer：将文本按照一定的规则切割成词条（term）。例如keyword，就是不分词，还有ik_smart

tokenizer filter：将tokenizer输出的词条做进一步的处理。例如大小写转换、同义词处理、拼音处理等

PUT /test
{"settings":{"analysis": {"analyzer":{"my_analyzer":{"tokenizer":"ik_max_word","filter":"py"}},"filter":{"py":{"type":"pinyin","keep_full_pinyin":false,"keep_joined_full_pinyin":true,"keep_original":true,"limit_first_letter_length":16,"remove_duplicated_term":true,"none_chinese_pinyin_tokenizer":false}}}},"mappings":{"properties":{"name":{"type":"text","analyzer": "my_analyzer"}}}
}

测试一：

测试代码及结果：

POST /test/_analyze
{"text":["如家酒店还不错"],"analyzer": "my_analyzer"
}

测试二：

POST /test/_doc/1
{"id":1,"name":"狮子"
}POST /test/_doc/2
{"id":2,"name":"虱子"
}GET /test/_search
{"query":{"match":{"name":"shizi"}}
}

拼音分词器适合在创建倒排索引的时候使用，但不能在搜索的时候使用

==>因此字段在创建倒排索引时应该用my_analyzer分词器；字段在搜索时应该使用ik_smart分词器

PUT /test
{"settings":{"analysis": {"analyzer":{"my_analyzer":{"tokenizer":"ik_max_word","filter":"py"}},"filter":{"py":{"type":"pinyin","keep_full_pinyin":false,"keep_joined_full_pinyin":true,"keep_original":true,"limit_first_letter_length":16,"remove_duplicated_term":true,"none_chinese_pinyin_tokenizer":false}}}},"mappings":{"properties":{"name":{"type":"text","analyzer": "my_analyzer","search_analyzer": "ik_smart"}}}
}

DSL实现自动补全查询

elasticsearch提供了completion suggester查询来实现自动补全功能。这个查询会匹配以用户输入内容开头的词条并返回。为了提高补全查询的效率，对于文档中的类型有一些约束

参与补全查询的字段必须是completion类型

字段的内容一般是用来补全的多个词条形成的数组

代码：

# 自动补全的索引库
PUT /auto-test
{"mappings":{"properties": {"title":{"type":"completion"}}}
}# 示例数据
POST /auto-test/_doc
{"title":["Sonny","WH-1000XM3"]
}
POST /auto-test/_doc
{"title":["SK-II","PITERA"]
}
POST /auto-test/_doc
{"title":["Nintendo","switch"]
}

测试：

GET /auto-test/_search
{"suggest":{"titleSuggest":{"text":"s","completion":{"field":"title","skip_duplicates":true, "size":10}}}
}

酒店数据自动补全

案例：实现hotel索引库的自动补全、拼音搜索功能

实现思路：

1.修改hotel索引库结构，设置自定义拼音分词器

2.修改索引库的name、all字段，使用自定义分词器

3.索引库添加一个新字段suggestion，类型为completion类型，使用自定义的分词器

4.给HotelDoc类添加suggestion字段，内容包含brand、business

5.重新导入数据到hotel库

一、查看酒店的数据结构

# 查看酒店数据结构
GET /hotel/_mapping

二、创建hotel索引库

PUT /hotel
{"settings":{"analysis": {"analyzer": {"text_analyzer":{"tokenizer":"ik_max_word","filter":"py"},"completion_analyzer":{"tokenizer":"keyword","filter":"py"}},"filter": {"py":{"type":"pinyin","keep_full_pinyin":false,"keep_joined_full_pinyin":true,"keep_original":true,"limit_first_letter_length":16,"remove_duplicated_term":true,"none_chinese_pinyin_tokenizer":false}}}},"mappings":{"properties":{"id":{"type":"keyword"},"name":{"type":"text","analyzer":"text_analyzer","search_analyzer": "ik_smart", "copy_to":"all"},"address":{"type":"keyword","index":false},"price":{"type":"integer"},"score":{"type":"integer"},"brand":{"type":"keyword","copy_to":"all"},"city":{"type":"keyword"},"star_name":{"type":"keyword"},"business":{"type":"keyword","copy_to": "all"},"location":{"type":"geo_point"},"pic":{"type":"keyword","index":false},"all":{"type":"text","analyzer":"text_analyzer","search_analyzer": "ik_smart"},"suggestion":{"type":"completion","analyzer": "completion_analyzer"}}}
}

三、修改HotelDoc实体类并批处理导入数据

@Data
@NoArgsConstructor
public class HotelDoc {private Long id;private String name;private String address;private Integer price;private Integer score;private String brand;private String city;private String starName;private String business;private String location;private String pic;private Object distance;private Boolean isAD;private List<String> suggestion;public HotelDoc(Hotel hotel) {this.id = hotel.getId();this.name = hotel.getName();this.address = hotel.getAddress();this.price = hotel.getPrice();this.score = hotel.getScore();this.brand = hotel.getBrand();this.city = hotel.getCity();this.starName = hotel.getStarName();this.business = hotel.getBusiness();this.location = hotel.getLatitude() + ", " + hotel.getLongitude();this.pic = hotel.getPic();this.suggestion= Arrays.asList(this.brand,this.business);}
}

四、优化自动补全结果

因为查出来的结果如果商圈business有多个，会用、分隔，所以为了自动补全更为智能，可以做优化

        if(this.business.contains("、")||this.business.contains("/")){String[] arr ;if(this.business.contains("、"))arr= this.business.split("、");elsearr=this.business.split("/");this.suggestion=new ArrayList<>();this.suggestion.add(this.brand);Collections.addAll(this.suggestion,arr);}elsethis.suggestion= Arrays.asList(this.brand,this.business);

重新导入数据，优化成功：

RestAPI实现自动补全查询

    @Testvoid testSuggest() throws IOException {SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");request.source().suggest(new SuggestBuilder().addSuggestion("suggestions", SuggestBuilders.completionSuggestion("suggestion").prefix("h").skipDuplicates(true).size(10)));SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);//解析结果Suggest suggest = response.getSuggest();//根据补全查询名称，获取补全结果CompletionSuggestion suggestions = suggest.getSuggestion("suggestions");//获取optionsList<CompletionSuggestion.Entry.Option> options = suggestions.getOptions();//遍历for(CompletionSuggestion.Entry.Option option:options){String s = option.getText().toString();System.out.println(s);}}

实现搜索框自动补全

第一步：在Controller中添加如下方法

    @GetMapping("/suggestion")public List<String> getSuggestions(@RequestParam("key") String prefix){return hotelService.getSuggestion(prefix);}

第二步：在IHotelService接口中添加对应的方法并实现

    @Overridepublic List<String> getSuggestion(String prefix) {List<String> list=new ArrayList<>();try {SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");request.source().suggest(new SuggestBuilder().addSuggestion("suggestions",SuggestBuilders.completionSuggestion("suggestion").prefix(prefix).skipDuplicates(true).size(10)));SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);Suggest suggest = response.getSuggest();CompletionSuggestion suggestions = suggest.getSuggestion("suggestions");List<CompletionSuggestion.Entry.Option> options = suggestions.getOptions();for (CompletionSuggestion.Entry.Option option : options) {list.add(option.getText().toString());}return list;}catch(IOException e){throw new RuntimeException(e);}}

测试效果：

三、数据同步

同步方案分析

elasticsearch中的酒店数据来自于mysql数据库，因此mysql数据发生改变时，elasticsearch也必须跟着改变，这个就是elasticsearch与mysql之间的数据同步

方案一：同步调用

方案二：异步通知

方案三：监听binlog

总结：

方式一：同步调用

优点：实现简单、粗暴

缺点：业务耦合度高

方式二：异步通知

优点：低耦合，实现难度一般

缺点：依赖mq的可靠性

方式三：监听binlog

优点：完全解除服务间耦合

缺点：开启binlog增加数据库负担，实现复杂度高

利用MQ实现mysql与elasticsearch数据同步

案例：利用课前资料提供的hotel-admin项目作为酒店管理的微服务。当酒店数据发生增、删、改时，要求对elasticsearch中数据也要完成相同操作

步骤：

导入课前资料提供的hotel-admin项目，启动并测试酒店数据的CRUD

声明exchange、queue、RoutingKey

在hotel-admin中的增、删、改业务中完成消息发送

在hotel-demo中完成消息监听，并更新elasticsearch中数据

启动并测试数据同步功能

声明队列和交换机

第一步：导入依赖

        <dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-amqp</artifactId></dependency>

第二步：配置rabbitmq

  rabbitmq:host: 192.168.150.101port: 5672username: itcastpassword: 123321virtual-host: /

第三步：定义常量

public class MqConstants {/** 交换机* */public final static String HOTEL_EXCHANGE="hotel.topic";/** 监听新增和修改的队列* */public final static String HOTEL_INSERT_QUEUE="hotel.insert.queue";/** 监听删除的队列* */public final static String HOTEL_DELETE_QUEUE="hotel.delete.queue";/** 新增或修改的RoutingKey* */public final static String HOTEL_INSERT_KEY="hotel.insert";/** 删除的RoutingKey* */public final static String HOTEL_DELETE_KEY="hotel.delete";}

第四步：创建消息队列并绑定到交换机上

@Configuration
public class MqConfig {@Beanpublic TopicExchange topicExchange(){return new TopicExchange(MqConstants.HOTEL_EXCHANGE,true,false);}@Beanpublic Queue insertQueue(){return new Queue(MqConstants.HOTEL_INSERT_QUEUE,true);}@Beanpublic Binding insertQueueBinding(){return BindingBuilder.bind(insertQueue()).to(topicExchange()).with(MqConstants.HOTEL_INSERT_KEY);}@Beanpublic Queue deleteQueue(){return new Queue(MqConstants.HOTEL_DELETE_QUEUE,true);}@Beanpublic Binding deleteQueueBinding(){return BindingBuilder.bind(deleteQueue()).to(topicExchange()).with(MqConstants.HOTEL_DELETE_KEY);}
}

发送mq消息

第一步：配置常量（即上一节的MqConstants）

第二步：修改controller的代码

@RestController
@RequestMapping("hotel")
public class HotelController {@Autowiredprivate IHotelService hotelService;@Autowiredprivate RabbitTemplate rabbitTemplate;@GetMapping("/{id}")public Hotel queryById(@PathVariable("id") Long id){return hotelService.getById(id);}@GetMapping("/list")public PageResult hotelList(@RequestParam(value = "page", defaultValue = "1") Integer page,@RequestParam(value = "size", defaultValue = "1") Integer size){Page<Hotel> result = hotelService.page(new Page<>(page, size));return new PageResult(result.getTotal(), result.getRecords());}@PostMappingpublic void saveHotel(@RequestBody Hotel hotel){hotelService.save(hotel);rabbitTemplate.convertAndSend(MqConstants.HOTEL_EXCHANGE,MqConstants.HOTEL_INSERT_KEY,hotel.getId());}@PutMapping()public void updateById(@RequestBody Hotel hotel){if (hotel.getId() == null) {throw new InvalidParameterException("id不能为空");}hotelService.updateById(hotel);rabbitTemplate.convertAndSend(MqConstants.HOTEL_EXCHANGE,MqConstants.HOTEL_INSERT_KEY,hotel.getId());}@DeleteMapping("/{id}")public void deleteById(@PathVariable("id") Long id) {hotelService.removeById(id);rabbitTemplate.convertAndSend(MqConstants.HOTEL_EXCHANGE,MqConstants.HOTEL_DELETE_KEY,id);}
}

监听mq消息

第一步：消费者监听队列

@Component
public class HotelListener {@Autowiredprivate IHotelService hotelService;/** 监听酒店新增或修改的业务* */@RabbitListener(queues = MqConstants.HOTEL_INSERT_QUEUE)public void listenHotelInsertOrUpdate(Long id){hotelService.insertById(id);}/** 监听酒店删除的业务* */@RabbitListener(queues = MqConstants.HOTEL_DELETE_QUEUE)public void listenHotelDelete(Long id){hotelService.deleteById(id);}}

第二步：在HotelService中编写对应的方法

    @Overridepublic void deleteById(Long id) {try {//准备RequestDeleteRequest request = new DeleteRequest("hotel", id.toString());//发送请求client.delete(request, RequestOptions.DEFAULT);}catch(IOException e){throw new RuntimeException();}}@Overridepublic void insertById(Long id) {try {//根据id查询酒店数据Hotel hotel = getById(id);//转换为文档类型HotelDoc hotelDoc = new HotelDoc(hotel);//准备request对象IndexRequest request = new IndexRequest("hotel").id(hotel.getId().toString());//准备json文档request.source(JSON.toJSONString(hotelDoc), XContentType.JSON);//发送请求client.index(request, RequestOptions.DEFAULT);}catch (IOException e){throw new RuntimeException();}}

四、elasticsearch集群

ES集群结构

单机的elasticsearch做数据存储，必然面临两个问题：海量数据存储问题、单点故障问题

搭建ES集群

我们计划利用3个docker容器模拟3个es的节点。

①es运行需要修改一些linux系统权限，修改/etc/sysctl.conf文件

vi /etc/sysctl.conf

②添加下面的内容

vm.max_map_count=262144

③通过sysctl -p使上面的配置生效

sysctl -p

运行docker-compose.yml

docker-compose up -d

docker-compose.yml完整内容：

version: '2.2'
services:es01:image: elasticsearch:7.12.1container_name: es01environment:- node.name=es01- cluster.name=es-docker-cluster- discovery.seed_hosts=es02,es03- cluster.initial_master_nodes=es01,es02,es03- "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"volumes:- data01:/usr/share/elasticsearch/dataports:- 9200:9200networks:- elastices02:image: elasticsearch:7.12.1container_name: es02environment:- node.name=es02- cluster.name=es-docker-cluster- discovery.seed_hosts=es01,es03- cluster.initial_master_nodes=es01,es02,es03- "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"volumes:- data02:/usr/share/elasticsearch/dataports:- 9201:9200networks:- elastices03:image: elasticsearch:7.12.1container_name: es03environment:- node.name=es03- cluster.name=es-docker-cluster- discovery.seed_hosts=es01,es02- cluster.initial_master_nodes=es01,es02,es03

集群状态监控：

kibana可以监控es集群，不过新版本需要依赖es的x-pack功能，配置比较复杂

这里推荐使用cerebro来监控es集群状态

找到bin目录，双击cerebro.bat即可运行

进入cerebro管理界面，可以任意输入一个你想管理的地址，比如http://192.168.150.101:9200

绿色的条代表集群很健康：

分片备份（more-->create index）

实线的方框是主分片，虚线的方框是备份分配

集群职责及脑裂

elasticsearch中集群节点有不同的职责划分：

elasticsearch的每个节点角色都有自己不同的职责，因此建议集群部署时，每个节点都有独立的角色

es集群的脑裂：默认情况下，每个结点都是master eligible节点，因此一旦master节点宕机，其他候选节点会选举一个成为主节点。当主节点与其他节点网络故障时，可能发生脑裂问题。

为了避免脑裂，需要要求选票（eligible节点数量+1）/ 2,才能当选为主，因此eligible节点数量最好是奇数。对应配置项是discovery.zen.minimum_master_nodes，在es7.0以后，已经成为默认配置，因此一般不会发生脑裂问题

总结：

分布式新增和查询流程

当新增文档时，应该保存到不同分片，保证数据均衡，那么coordinating node如何确定数据该存储到那个分片呢？

在9200端口插入三条数据：

可以发现，任意三个端口之一都能查到这三条数据：

通过explain命令查看数据到底存储在哪个分片：

{"explain":true,"query":{"match_all":{}}
}

查询结果：

        "hits": [{"_shard": "[itcast][1]","_node": "vf7qm8YERz2UgcLwCpSX9A","_index": "itcast","_type": "_doc","_id": "2","_score": 1.0,"_source": {"title": "试着插入一条 id = 2"},"_explanation": {"value": 1.0,"description": "*:*","details": []}},{"_shard": "[itcast][1]","_node": "vf7qm8YERz2UgcLwCpSX9A","_index": "itcast","_type": "_doc","_id": "3","_score": 1.0,"_source": {"title": "试着插入一条 id = 3"},"_explanation": {"value": 1.0,"description": "*:*","details": []}},{"_shard": "[itcast][2]","_node": "C6sNM5bbT2arRKIrOos8iA","_index": "itcast","_type": "_doc","_id": "1","_score": 1.0,"_source": {"title": "试着插入一条 id = 1"},"_explanation": {"value": 1.0,"description": "*:*","details": []}}]

可以看到虽然是向9200存数据，但是数据会存到不同分片上。

原理如下：

新增文档流程：

总结：

分布式新增如何确定分片？

coordinating node 根据id做hash运算，得到结果对shard数量取余，余数就是对应的分片

分布式查询：

分散阶段：coordinating node将查询请求分发给不同分片

收集阶段：将查询结果汇总到coordinating node，整理并返回给用户

故障转移

集群的master节点会监控集群中的节点状态，如果发现有节点宕机，会立即将宕机节点的分片数据迁移到其他节点，确保数据安全，这个叫做故障转移

演示：

停掉主节点

[root@Soft soft]# docker-compose stop es02

此时集群状态不健康：

短暂等待后可以发现故障节点的数据成功迁移到健康的节点了：

再次查询，数据没有丢失：

重新开启es02

[root@Soft soft]# docker-compose start es02

数据又会从健康分片上转移到es02

总结：

至此，springcloud的基础篇完结，恭喜大家通关~❀

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