- 分词器搜索全匹配查询
- 低版本springboot集成es问题
- logstash同步问题
Elasticsearch是目前比较火的搜索引擎，能够做到快速的全文检索。本文不涉及ES的原理等基础知识，只是一篇关于SpringBoot如何集成Elasticsearch、使用logstash如何同步mysql数据库中的数据到Elasticsearch的简单入门教程。
版本匹配
SpringBoot提供了spring-boot-starter-data-elasticsearch对Elasticsearch的使用进行了封装，可以快速方便的使用提供的API进行操作，这是最简单的集成以及操作Elasticsearch方法。但是对于SpringBoot以及Elasticsearch的版本有要求，由于目前我们公司使用的还是SpringBoot1.5.3的版本，对应的starter只能支持Elasticsearch5.0以下的版本，所以不能使用最新的7.x的Elasticsearch。
| SpringBoot Version x | spring-boot-starter-data-elasticsearch Version y | Elasticsearch Version z |
|---|---|---|
| x < 2.0.0 | y < 2.0.0 | z < 5.0 |
| x >= 2.0.0 | y >= 2.0.0 | z > 5.0 |
升级项目中的Springboot版本不太现实，而又想使用最新的Elasticsearch，只能换一种方式集成，restClient的集成方式，这种方式对于版本的兼容性较好。restClient有两种，一种是low-level，一种是high-level，两者的原理基本一致，区别最大的是封装性，官方建议使用high-level，而且low-level将逐渐被废弃，所以我们使用elasticsearch-rest-high-level-client进行集成。
<dependency>
<groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
<artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId>
<version>7.6.0</version>
</dependency>
对于这种框架的整合，各种组件的版本一定要匹配上，如果不能对应，会出现各种意想不到的情况，在这里我也是走了很多弯路才搞清楚。
Elasticsearch基本使用
配置host和端口
Elasticsearch默认的端口是9200和9300，9200是提供给http方式连接的，9300对应的是tcp的方式连接，这里我们使用9200。
spring:
elasticsearch:
host: 192.168.3.75
port: 9200
注入restHighLevelClient
新建一个配置类，读取host和port，并创建一个restHighLevelClient的bean注入到spring容器中。
@Configuration
public class EsConfig {
@Value("${spring.elasticsearch.port}")
private String port;
@Value("${spring.elasticsearch.host}")
private String host;
@Bean
public RestHighLevelClient restHighLevelClient() {
return new RestHighLevelClient(RestClient.builder(new HttpHost(host,Integer.parseInt(port))));
}
}
使用client进行查询
SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.matchQuery("name","123"));
SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("test_index");
searchRequest.source(searchSourceBuilder);
try {
SearchResponse searchResponse = restHighLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
searchResponse.getHits().forEach(i -> {
String jsonString = i.getSourceAsString();
//使用fastjson将json对象转化为model
EsGoodsModel esGoodsModel = JSONObject.parseObject(jsonString,EsGoodsModel.class);
});
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
这里只是简单的展示了基本的使用，具体的查询条件的封装，像分页、排序、条件查询等都差不多。
使用Logstash同步数据
关于logstash
关于搜索数据的导入，我这里使用了官方推荐的logstash，还有一些其他的方式，这里不做赘述。
使用logstash最重要的是写好conf文件。他的格式如下
input {
}
filter {
}
output {
}
-
input表示输入的数据来源，可以是file、jdbc、http、kafka、log4j、redis等很多途径（具体可以查看
filter主要是对数据来源进行过滤，转换成json格式，然后保存到Elasticsearch中。filter里面有很多的插件，具体官网有详细的介绍，本次教程主要使用到Aggregate聚合数据。output是数据输出到哪里，也有很多中，本次使用输出到Elasticsearch中。
数据要求
目前我们项目中使用到的是对商品进行检索，商品中有一些属性是来自于其他表，且可能有多条数据，类似下面的数据结构。
{
"stock_info" : "300公斤",
"name" : "黄瓜",
"address" : "上海市普陀区",
"price" : "1.59",
"company_name" : "供应商",
"number" : "SP484",
"plant_area" : "50",
"id" : "55010b5154f84a2fbec4056c185789ac",
"sl_url" : "黄瓜1_1584424256774.jpg",
"type" : 1,
"goodsLabelList" : [
{
"dictionary_value" : "绿色"
},
{
"dictionary_value" : "有机"
}
],
"attributeValueList" : [
{
"attribute_value" : "密刺黄瓜",
"attribute_id" : "68a40212b85c41019f843f8934bbbda5"
},
{
"attribute_value" : "严重皱缩",
"attribute_id" : "d50368f5fab442808dd27ee2c5361048"
},
{
"attribute_value" : "15~25cm",
"attribute_id" : "58771cbc4caf41789cf747c13fe755bb"
}
]
}
像这种goodsLabelList对应于Elasticsearch就是嵌套的数据类型。下面就需要配置logstash的conf文件。
input使用 jdbc插件进行输入
input {
jdbc {
#这里指定connector的位置
jdbc_driver_library => "../mysql-connector-java-5.1.43-bin.jar"
jdbc_driver_class => "com.mysql.jdbc.Driver"
jdbc_connection_string => "jdbc:mysql://192.168.3.78:3306/guoxn_bab_test?useSSL=false&serverTimezone=UTC&rewriteBatchedStatements=true&characterEncoding=utf8"
jdbc_user => "**"
jdbc_password => "**"
#定时时间，一分钟一次
schedule => "* * * * *"
jdbc_paging_enabled => "true"
jdbc_page_size => "50000"
record_last_run => true
use_column_value => true
#设置时区，如果默认会有8个小时的时差
jdbc_default_timezone => "Asia/Shanghai"
#这里保存last_update_time也可以不指定
last_run_metadata_path => "../last_goods_record.txt"
#根据last_update_time进行更新数据
tracking_column => "last_update_time"
tracking_column_type => "timestamp"
#sql省去了具体的查询内容，主要注意 :sql_last_value 的写法
statement => "
SELECT .... and t1.last_update_time > :sql_last_value and t1.last_update_time < NOW() AND t1.is_delete=0 AND t1.type=1 order by t1.id desc"
}
}
jdbc的输入基本没有什么问题，主要是下面的filter部分。
filter {
#使用aggregate进行聚合数据
aggregate {
#task_id指定任务的id，来自于上面jdbc的sql查询结果，进行聚合的时候，一定要按照id进行排序，不然可能导致数据的丢失
task_id => "%{id}"
code => "
map['id'] = event.get('id')
map['name'] = event.get('name')
map['sl_url'] = event.get('sl_url')
map['company_name'] = event.get('company_name')
map['description'] = event.get('description')
map['price'] = event.get('price')
map['stock_info'] = event.get('stock_info')
map['address'] = event.get('address')
map['number'] = event.get('number')
map['shelf_time'] = event.get('shelf_time')
map['shelf_stock'] = event.get('shelf_stock')
map['company_id'] = event.get('company_id')
map['plant_area'] = event.get('plant_area')
map['standard'] = event.get('standard')
map['shelf_state'] = event.get('shelf_state')
map['type'] = event.get('type')
#这里是关键，areaListTemp是临时集合，保存去重的数据，然后遍历到areaList中
map['areaListTemp'] ||= []
map['areaList'] ||= []
if(event.get('area_id') != nil)
if !(map['areaListTemp'].include? event.get('area_id'))
map['areaListTemp'] << event.get('area_id')
map['areaList'] << {
'area_id' => event.get('area_id')
}
end
end
map['labelList'] ||= []
map['goodsLabelList'] ||= []
if(event.get('dictionary_value') != nil)
if !(map['labelList'].include? event.get('dictionary_value'))
map['labelList'] << event.get('dictionary_value')
map['goodsLabelList'] << {
'dictionary_value' => event.get('dictionary_value')
}
end
end
map['attributeList'] ||= []
map['attributeValueList'] ||= []
if(event.get('attribute_id') != nil)
if !(map['attributeList'].include? event.get('attribute_id'))
map['attributeList'] << event.get('attribute_id')
map['attributeValueList'] << {
'attribute_id' => event.get('attribute_id'),
'attribute_value' => event.get('attribute_value')
}
end
end
map['cateList'] ||= []
map['categoryList'] ||= []
if(event.get('category_id') != nil)
if !(map['cateList'].include? event.get('category_id'))
map['cateList'] << event.get('category_id')
map['categoryList'] << {
'category_id' => event.get('category_id')
}
end
end
event.cancel()"
#使用聚合插件
push_previous_map_as_event => true
#超时时间，如果不设置，logstash不知道什么时候会结束，会导致最后一条数据丢失。这里应该有一个结束条件
#设置5秒是一个不严谨的办法
timeout => 5
}
#这里删除保存数据的临时集合和生成的一些默认的字段
mutate {
remove_field => ["@version","labelList","attributeList","cateList","areaListTemp"]
}
}
踩坑记录
关于数据的聚合，这里我查找了很多资料，试了很多的写法，始终有问题要不是数据会有丢失，要不会出现数据的错乱的情况。这里有几个地方需要注意下
task_id是sql查询的id，相当于每一个id是一个task，正常我们使用联表查询的时候，因为一对多的关系，会生成多条记录，areaListTemp保存了同一个id的多条数据中的label字段的值，并且进行去重， 如果id不是聚集在一起，可能导致临时的集合还没有保存完数据就被删除，导致数据的丢失。-
logstash会使用多线程进行聚合任务，如果同一个聚合任务被多个线程分隔操作，最后聚合的过程中可能会丢失数据，这里配置pipeline.yml文件，设置工作线程为1。（这里可能出现性能问题）
pipeline.workers: 1 -
多个数据源同时输入也有有坑，我这里需要维护两个
index，所以需要使用两个jdbc，搜索网上的资料都是在一个conf文件中写，然后通过type去区别不同的数据源分别处理,，类似下面的处理方法input { jdbc { #这里指定connector的位置 jdbc_driver_library => "../mysql-connector-java-5.1.43-bin.jar" .... type => goods statement => " SELECT .... and t1.last_update_time > :sql_last_value and t1.last_update_time < NOW() AND t1.is_delete=0 AND t1.type=1 order by t1.id desc" } jdbc { ... type => category ... } } output { //这里根据上面配置的type进行不同的处理 if [type] == "goods" { elasticsearch { hosts => ["localhost: 9200"] index => "goods" document_id => "%{id}" } } if [type] == "category" { elasticsearch { hosts => ["localhost: 9200"] index => "category" document_id => "%{id}" } } }但是我在7.6的版本中按照这样的格式每次只能生成一个
index，也没有报错，后来我配置了两个conf文件，然后在pineline.yml中配置多个通道，进行处理- pipeline.id: goods path.config: "../config/goods.conf" pipeline.workers: 1 # pipeline.batch.size: 1000 # pipeline.output.workers: 3 # queue.type: persisted - pipeline.id: category path.config: "../config/category.conf"每个
pineline对应一个conf文件的解析，终于解决了问题。
-
对于嵌套类型的数据结构，需要首先在
elasticsearch中创建好index的mapping，否则logstash不能自动识别。具体mapping格式如下{ "mappings": { "properties": { "address": { "type": "text", "fields": { "keyword": { "type": "keyword", "ignore_above": 256 } } }, "areaList": { "type": "nested", "properties": { "area_id": { "type": "text", "fields": { "keyword": { "type": "keyword", "ignore_above": 256 } } } } }, "area_id": { "type": "text", "fields": { "keyword": { "type": "keyword", "ignore_above": 256 } } }, "attributeValueList": { "type": "nested", "properties": { "attribute_id": { "type": "text", "fields": { "keyword": { "type": "keyword", "ignore_above": 256 } } }, "attribute_value": { "type": "text", "fields": { "keyword": { "type": "keyword", "ignore_above": 256 } } } } }, "categoryList": { "type": "nested", "properties": { "category_id": { "type": "text", "fields": { "keyword": { "type": "keyword", "ignore_above": 256 } } } } }, "company_id": { "type": "text", "fields": { "keyword": { "type": "keyword", "ignore_above": 256 } } }, "company_name": { "type": "text", "fields": { "keyword": { "type": "keyword", "ignore_above": 256 } } }, "description": { "type": "text", "fields": { "keyword": { "type": "keyword", "ignore_above": 256 } } }, "goodsLabelList": { "type": "nested", "properties": { "dictionary_value": { "type": "text", "fields": { "keyword": { "type": "keyword", "ignore_above": 256 } } } } }, "id": { "type": "text", "fields": { "keyword": { "type": "keyword", "ignore_above": 256 } } }, "name": { "type": "text", "analyzer": "ik_max_word", "fields": { "keyword": { "type": "keyword", "ignore_above": 256 } } }, "number": { "type": "text", "fields": { "keyword": { "type": "keyword", "ignore_above": 256 } } }, "plant_area": { "type": "text", "fields": { "keyword": { "type": "keyword", "ignore_above": 256 } } }, "price": { "type": "float", "fields": { "keyword": { "type": "keyword", "ignore_above": 256 } } }, "shelf_state": { "type": "long" }, "shelf_stock": { "type": "text", "fields": { "keyword": { "type": "keyword", "ignore_above": 256 } } }, "shelf_time": { "type": "date" }, "sl_url": { "type": "text", "fields": { "keyword": { "type": "keyword", "ignore_above": 256 } } }, "standard": { "type": "text", "fields": { "keyword": { "type": "keyword", "ignore_above": 256 } } }, "stock_info": { "type": "text", "fields": { "keyword": { "type": "keyword", "ignore_above": 256 } } }, "tags": { "type": "text", "fields": { "keyword": { "type": "keyword", "ignore_above": 256 } } }, "type": { "type": "long" } } } }这里主要注意
areaList中的type设置为nested，如果需要使用分词器的话，也可以设置好，例如name字段使用了一个比较好用的中文ik分词器。
