35 Spring整合Elasticsearch

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Spring整合Elasticsearch
使用Elasticsearch

Spring整合Elasticsearch

引入依赖

spring-boot-starter-data-elasticsearch

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

配置Elasticsearch

cluster-name集群名
cluster-nodes集群节点

# ElasticsearchProperties
# 配置集群名，与es配置文件中的一致
spring.data.elasticsearch.cluster-name=nowcoder
# 集群节点，格式  节点ip地址：端口
spring.data.elasticsearch.cluster-nodes=127.0.0.1:9300

解决冲突

如果项目中使用了redis，则需要解决冲突

es和redis都基于netty，这两者在启动netty时，会产生冲突：系统会认为redis已经启动了netty，es无法再启动

要尽可能在服务启动早期的时候，修改es.set.netty.runtime.available.processors为 false

修改入口类，因为入口类是最先被加载的

@PostConstruct：管理bean的生命周期，主要用于初始化的方法，该注解修饰的方法在构造器调用完以后被执行

在这个初始化方法中修改系统属性就足够早

@SpringBootApplication
public class CommunityApplication {
   
    
    
	
    @PostConstruct
    public void init() {
   
    
    
        // 解决netty启动冲突问题
        // es.set.netty.runtime.available.processors 从 Netty4Utils.setAvailableProcessors() 中找到
        // 设置系统属性
        System.setProperty("es.set.netty.runtime.available.processors", "false");
    }

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

}

使用Elasticsearch

Spring Data Elasticsearch

用于访问es服务器的API

ElasticsearchTemplate ：有特殊情况，DiscussPostRepository处理不了时使用

ElasticsearchRepository：接口，需要定义一个子接口继承他，声明访问哪些数据，Spring会自动实现这个接口

所有的代码都是Spring自动生成的，Spring会自动将实体数据和es服务器的索引进行映射，因此需要用注解

代码实例：

// es可以看成特殊的数据库，因此加上注解@Repository
// @Mapper是MyBa'ti'd专有注解
// @Repository是spring提供的，针对数据访问层的注解
@Repository
// es的接口一般取名XXXRepository，该接口访问的是帖子，故叫DiscussPostRepository
public interface DiscussPostRepository extends ElasticsearchRepository<DiscussPost, Integer> {
     
      
      
    // 继承时要用泛型声明：当前接口要处理的实体类，以及实体类中的id类型

    // 父接口ElasticsearchRepository中 已经定义好了对es服务器访问的增删改查方法
    // 声明完泛型，加上注解之后，spring会自动实现自定义的子接口DiscussPostRepository
}

建立映射关系

要对spring说明哪个实体类和es的索引怎样进行对应，建立映射关系，映射完成后，spring底层就可以帮我们生成实现类

用@Document指明表和 es 中索引的对应关系

@Document ( indexName = “…”, type = “…”, shards = , replicas = )

indexName: 实体数据映射到哪个索引上。通常为全小写的类名
type：实体数据映射到哪个类型上。类型已经在逐步被弱化甚至取消了，因此写成固定的 _doc
shards: 创建几个分片。根据服务器处理能力配
replicas: 创建几个副本。
没有指定索引会创建这个索引，并且是根据指定分片和副本进行创建的
指明实体中属性和 es中字段的对应关系

给类中每个属性上加注解用于和索引中的字段相关联

表的id属性要加 @id 注解

    @Id // 与索引中id字段对应
    private int id;

其他普通属性加 @Field注解并指明字段类型

    // 用于普通字段，需指明字段类型
    @Field(type = FieldType.Integer)
    private int userId;

当某些属性对应的 es字段要用于关键词匹配时，需在注解中指明使用的analyzer和searchAnalyzer

analyzer为存储时候的解析器/分词器。

当我们存一句话时，会提取出关键词，并用关键词关联这句话，搜索时就可以通过关键词搜到这句话
因此存的时候，因该尽可能将一句话拆出尽可能多的关键词，以扩大搜索范围。
故需要一个范围非常大的分词器，而我们安装的中文分词器中存在这样的分词器——ik_max_word

searchAnalyzer为搜索时候解析器/分词器

搜索时，输入的句子不需要拆出过多关键词，不用拆的过细
如”互联网校招“，可以拆出：互联网、联网、网校、校招等关键词，但实际上我们没有这些意思
此时要使用拆分出尽可能少但满足用户需求的词语——ik_smart

    @Field(type = FieldType.Text, analyzer = "ik_max_word", searchAnalyzer = "ik_smart")
    private String content;

// 将数据库中帖子存到es服务器里，就可以去es服务器中搜索这些帖子了
@Document(indexName = "discusspost", type = "_doc", shards = 6, replicas = 3)
public class DiscussPost {
   
    
    

    @Id // 与索引中id字段对应
    private int id;

    // userId为普通字段
    @Field(type = FieldType.Integer)
    private int userId;

    // 搜帖子主要在title和content中查找
    @Field(type = FieldType.Text, analyzer = "ik_max_word", searchAnalyzer = "ik_smart")
    private String title;

    @Field(type = FieldType.Text, analyzer = "ik_max_word", searchAnalyzer = "ik_smart")
    private String content;

    // 不用在这些字段进行搜索，就不用analyzer和searchAnalyzer属性
    @Field(type = FieldType.Integer)
    private int type;