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Spring Boot集成ElasticSearch实现搜索引擎的示例

时间：2021-12-03 22:57 编辑：来源：阅读：
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摘要：Spring Boot集成ElasticSearch实现搜索引擎的示例

Elastic Search是一个开源的，分布式，实时搜索和分析引擎。Spring Boot为Elasticsearch及Spring Data Elasticsearch提供的基于它的抽象提供了基本的配置。Spring Boot提供了一个用于聚集依赖的spring-boot-starter-data-elasticsearch 'StarterPOM'。 ElasticSearch作为搜索引擎，我们需要解决2大问题： 1，如何将被搜索的数据在ES上创建反向索引 2， Java代码如何与ES交互 [b]其中第一个大问题又分为两个小问题[/b] 1.1，如何初始化已有的数据 1.2，如何同步增量数据 [b]第二个大问题也有两种集成方式[/b] 2.1 Spring Data 9300端口集成 2.2 Restful API 9200端口集成本篇先解决第二大问题。 [b]第一种方式，利用RestAPI方式，也叫Jest方式： [/b] 示例代码：[url=https://github.com/yejingtao/forblog/tree/master/demo-jest-elasticsearch]https://github.com/yejingtao/forblog/tree/master/demo-jest-elasticsearch[/url] Pom.xml：

<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" 
 xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"> 
 <modelVersion>4.0.0</modelVersion> 
 
 <groupId>yejingtao.demo.springcloud</groupId> 
 <artifactId>demo-jest-elasticsearch</artifactId> 
 <version>0.0.1-SNAPSHOT</version> 
 <packaging>jar</packaging> 
 
 <name>demo-jest-elasticsearch</name> 
 <url>http://maven.apache.org</url> 
 
 <properties> 
  <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding> 
 </properties> 
  
 <parent> 
    <groupId>org.springframework.boot</groupId> 
    <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId> 
    <version>1.5.6.RELEASE</version> 
  </parent> 
   
  <dependencies> 
    <dependency> 
      <groupId>org.springframework.boot</groupId> 
      <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId> 
    </dependency> 
    <dependency> 
      <groupId>org.springframework.boot</groupId> 
      <artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId> 
    </dependency> 
    <dependency> 
      <groupId>io.searchbox</groupId> 
      <artifactId>jest</artifactId> 
    </dependency> 
    <dependency> 
      <groupId>net.java.dev.jna</groupId> 
      <artifactId>jna</artifactId> 
    </dependency> 
  </dependencies> 
</project>

Application.yml:

server: 
 port: 7081 
 
spring: 
 elasticsearch: 
  jest: 
   uris: 
   - http://192.168.226.133:9200 
   read-timeout: 5000

注意这里是9200端口主程序：最简单的Spring boot启动程序：

@SpringBootApplication 
public class ESApplication { 
 
  public static void main(String[] args) { 
    SpringApplication.run(ESApplication.class); 
  } 
}

定义好ES中的实体类和对ES操作的接口：

public class Entity implements Serializable{ 
 
  private static final long serialVersionUID = -763638353551774166L; 
   
  public static final String INDEX_NAME = "index_entity"; 
   
  public static final String TYPE = "tstype"; 
 
  private Long id; 
   
  private String name; 
   
  public Entity() { 
    super(); 
  } 
   
  public Entity(Long id, String name) { 
    this.id = id; 
    this.name = name; 
  } 
 
  public Long getId() { 
    return id; 
  } 
 
  public void setId(Long id) { 
    this.id = id; 
  } 
 
  public String getName() { 
    return name; 
  } 
 
  public void setName(String name) { 
    this.name = name; 
  } 
   
   
}

public interface CityESService { 
   
  void saveEntity(Entity entity); 
   
  void saveEntity(List<Entity> entityList); 
   
  List<Entity> searchEntity(String searchContent); 
}

接口实现：

@Service 
public class CityESServiceImpl implements CityESService{ 
   
  private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(CityESServiceImpl.class); 
   
  @Autowired 
  private JestClient jestClient; 
   
  @Override 
  public void saveEntity(Entity entity) { 
    Index index = new Index.Builder(entity).index(Entity.INDEX_NAME).type(Entity.TYPE).build(); 
    try { 
      jestClient.execute(index); 
      LOGGER.info("ES 插入完成"); 
    } catch (IOException e) { 
      e.printStackTrace(); 
      LOGGER.error(e.getMessage()); 
    } 
  } 
   
   
  /** 
   * 批量保存内容到ES 
   */ 
  @Override 
  public void saveEntity(List<Entity> entityList) { 
    Bulk.Builder bulk = new Bulk.Builder(); 
    for(Entity entity : entityList) { 
      Index index = new Index.Builder(entity).index(Entity.INDEX_NAME).type(Entity.TYPE).build(); 
      bulk.addAction(index); 
    }     
    try { 
      jestClient.execute(bulk.build()); 
      LOGGER.info("ES 插入完成"); 
    } catch (IOException e) { 
      e.printStackTrace(); 
      LOGGER.error(e.getMessage()); 
    } 
  } 
   
  /** 
   * 在ES中搜索内容 
   */ 
  @Override 
  public List<Entity> searchEntity(String searchContent){ 
    SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder(); 
    //searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.queryStringQuery(searchContent)); 
    //searchSourceBuilder.field("name"); 
    searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.matchQuery("name",searchContent)); 
    Search search = new Search.Builder(searchSourceBuilder.toString()) 
        .addIndex(Entity.INDEX_NAME).addType(Entity.TYPE).build(); 
    try { 
      JestResult result = jestClient.execute(search); 
      return result.getSourceAsObjectList(Entity.class); 
    } catch (IOException e) { 
      LOGGER.error(e.getMessage()); 
      e.printStackTrace(); 
    } 
    return null;     
  } 
}

这里插入数据的方式给了两种，一种是单次API直接插入，一种是利用ES的bulk批量插入。做一个controller方面我们测试：启动后在浏览器中请求http://localhost:7081/entityController/search?name=%E4%BA%BA%E6%89%8B%E4%BA%95 得到结果： [img]http://files.jb51.net/file_images/article/201711/2017110210012427.png[/img] 这里只返回了9条记录，而理论上ES默认的size是10，应该不是分页的问题，而是只能检索出9条匹配记录，用Kibana连上相同的搜索确认下： [img]http://files.jb51.net/file_images/article/201711/2017110210012428.png[/img] 这里用的是standard分词方式，将每个中文都作为了一个term，凡是包含“人”“手”“井”的都被搜索了出来，只是评分不同，如果想支持只能中文索引需要依赖ik插件 OK，RestFul方式对ElasticSearch的检索已经搞定了，更多的扩展可以慢慢研究下QueryBuilders里的源码和批注。 [b]第二种方式，利用Spring Data客户端方式：[/b] 事先说明此方式有个弊端，让我掉了坑里好久才爬上来，Spring Data ElasticSearch必须与ElasticSearch版本相匹配，否则在对接时ES端会报版本不匹配错误，例如我ES是5.6.1版本，Spring boot是1.5.6版本，错误如下：为解决这个问题我查找了一些资料，Spring Data与elasticsearch版本对应关系如下：

spring data elasticsearch	elasticsearch
3.0.0.RC2	5.5.0
3.0.0.M4	5.4.0
2.0.4.RELEASE	2.4.0
2.0.0.RELEASE	2.2.0
1.4.0.M1	1.7.3
1.3.0.RELEASE	1.5.2
1.2.0.RELEASE	1.4.4
1.1.0.RELEASE	1.3.2
1.0.0.RELEASE	1.1.1

而我用的Spring Boot 1.5.6版本对应的Spring Data ElasticSearch是2.1.6版本，不支持5.X的ES，所以报错。到本博文撰写为止，Spring Boot的RELEASE版本最新的是1.5.8，对应的Spring Data ElasticSearch是2.1.8，仍不支持5.X的ES，所以如果一定要使用Java客户端方式集成ES只能放弃Spring Boot直接使用Spring Data和Spring MVC，或者降低ES的版本使之与Spring boot匹配。示例代码：[url=https://github.com/yejingtao/forblog/tree/master/demo-data-elasticsearch]https://github.com/yejingtao/forblog/tree/master/demo-data-elasticsearch[/url] pom.xml依赖：

<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" 
 xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"> 
 <modelVersion>4.0.0</modelVersion> 
 
 <groupId>yejingtao.demo.springcloud</groupId> 
 <artifactId>demo-data-elasticsearch</artifactId> 
 <version>0.0.1-SNAPSHOT</version> 
 <packaging>jar</packaging> 
 
 <name>demo-data-elasticsearch</name> 
 <url>http://maven.apache.org</url> 
 
 <properties> 
  <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding> 
 </properties> 
  
 <parent> 
    <groupId>org.springframework.boot</groupId> 
    <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId> 
    <version>1.5.8.RELEASE</version> 
  </parent> 
   
  <dependencies> 
    <dependency> 
      <groupId>org.springframework.boot</groupId> 
      <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId> 
    </dependency> 
    <dependency> 
      <groupId>org.springframework.boot</groupId> 
      <artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId> 
    </dependency> 
  </dependencies> 
</project>

不再引用Jest。 application.yml:

server: 
 port: 7081 
 
spring: 
 data: 
  elasticsearch: 
   cluster-nodes: 192.168.226.133:9300 
   cluster-name: my-es 
   repositories: 
    enabled: true

注意这里是9300端口 Controller、主程序、Service接口同Jest项目不变，不再罗列实体类稍作变化，指定ES中的index和type：

@Document(indexName="index_entity", type="tstype")

多一个Repository接口，无需实现类，spring data标准用法：

/** 
 * Entity ES操作类 
 * @author yejingtao 
 * 
 */ 
public interface EntityRepository extends ElasticsearchRepository<Entity,Long>{ 
 
}

Service实现类与Jest的天壤之别了，从语法上可以看出更像是对数据库层的操作：

@Service 
public class CityESServiceImpl implements CityESService{ 
   
  private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(CityESServiceImpl.class); 
   
  int PAGE_SIZE = 15; //默认分页大小 
   
  int PAGE_NUMBER = 0; //默认当前分页 
   
  String SCORE_MODE_SUM = "sum"; //权重分求和模式 
   
  Float MIN_SCORE = 10.0F; //由于无相关性的分值默认为1， 设置权重分最小值为10 
   
  @Autowired 
  EntityRepository entityRepository; 
   
  /** 
   * 保存内容到ES 
   */ 
  @Override 
  public Long saveEntity(Entity entity) { 
    Entity entityResult = entityRepository.save(entity); 
    return entityResult.getId(); 
  } 
   
  /** 
   * 在ES中搜索内容 
   */ 
  @Override 
  public List<Entity> searchEntity(int pageNumber, int pageSize, String searchContent){ 
    if(pageSize==0) { 
      pageSize = PAGE_SIZE; 
    } 
    if(pageNumber<0) { 
      pageNumber = PAGE_NUMBER; 
    } 
     
    SearchQuery searchQuery = getEntitySearchQuery(pageNumber,pageSize,searchContent); 
     
    LOGGER.info("\n searchCity: searchContent [" + searchContent + "] \n DSL = \n "  
        + searchQuery.getQuery().toString()); 
 
     
    Page<Entity> cityPage = entityRepository.search(searchQuery); 
    return cityPage.getContent(); 
  } 
   
  /** 
   * 组装搜索Query对象 
   * @param pageNumber 
   * @param pageSize 
   * @param searchContent 
   * @return 
   */ 
  private SearchQuery getEntitySearchQuery(int pageNumber, int pageSize, String searchContent) { 
    FunctionScoreQueryBuilder functionScoreQueryBuilder = QueryBuilders.functionScoreQuery() 
        .add(QueryBuilders.matchPhraseQuery("name", searchContent), 
            ScoreFunctionBuilders.weightFactorFunction(1000)) 
        //.add(QueryBuilders.matchPhraseQuery("other", searchContent), 
            //ScoreFunctionBuilders.weightFactorFunction(1000)) 
        .scoreMode(SCORE_MODE_SUM).setMinScore(MIN_SCORE); 
    //设置分页，否则只能按照ES默认的分页给 
    Pageable pageable = new PageRequest(pageNumber, pageSize); 
    return new NativeSearchQueryBuilder().withPageable(pageable).withQuery(functionScoreQueryBuilder).build(); 
  } 
   
}

测试方式同Jest。这两种方式，从设计上来讲属于两种思路，Spring Data的思路就是将ElasticSearch当自家的数据仓库来管理，直接通过Java客户端代码操作ES；Jest的思路是将ElasticSearch当为独立的服务端，自己作为客户端用兼容性最强的RestFul格式来与之交互。个人比较倾向于Jest方式，第一兼容性好，不需要考虑版本的问题。第二，从ElasticSearch本身的设计上来分析，9200是对外服务端口，9300是内部管理和集群通信端口，请求9200获取搜索服务更符合ES的设计初衷，不会影响集群内部的通信。以上比较分析仅代表个人观点，欢迎大神么交流批评。希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持编程素材网。

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