【搜索文章】：搜索（es）+ 搜索记载（mongodb）+ 搜索联想词 ...

需求

用户输入关键字时，可以检索出结果，

并且可以查察汗青搜索环境，

还可以进行联想词展示。

ElasticSearch（搜索）

预备工作

• 使用docker安装es，配置ik分词器
  
• 重新建一个search模块，用来写搜索微服务的业务代码
  
• 导入es的依靠
  
• 配置RestHighLevelClient
  

1. @Getter
2. @Setter
3. @Configuration
4. @ConfigurationProperties(prefix = "elasticsearch")
5. public class ElasticSearchConfig {
6.     private String host;
7.     private int port;
9.     @Bean
10.     public RestHighLevelClient client(){
11.         System.out.println(host);
12.         System.out.println(port);
13.         return new RestHighLevelClient(RestClient.builder(
14.                 new HttpHost(
15.                         host,
16.                         port,
17.                         "http"
18.                 )
19.         ));
20.     }
21. }

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1. spring:
2.   autoconfigure:
3.     exclude: org.springframework.boot.autoconfigure.jdbc.DataSourceAutoConfiguration
4. elasticsearch:
5.   host: 192.168.140.102
6.   port: 9200

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• 初始化索引库数据（项目上线之前必要批量导入）：
  

1. @Autowired
2. private ApArticleMapper apArticleMapper;
4.   @Autowired
5.   private RestHighLevelClient restHighLevelClient;
6.   /**
7.    * 注意：数据量的导入，如果数据量过大，需要分页导入
8.    * @throws Exception
9.    */
10.   @Test
11.   public void init() throws Exception {
12.       // 1. 查询所有符合条件的文章数据
13.       List<SearchArticleVo> searchArticleVos = apArticleMapper.loadArticleList();
14.       // 2. 批量导入es索引库中
15.       BulkRequest bulkRequest = new BulkRequest("app_info_article");
16.       for (SearchArticleVo searchArticleVo : searchArticleVos) {
17.           IndexRequest indexRequest = new IndexRequest().id(searchArticleVo.getId().toString())
18.                   .source(JSON.toJSONString(searchArticleVo), XContentType.JSON);
19.           bulkRequest.add(indexRequest); // 批量添加数据
20.       }
21.       restHighLevelClient.bulk(bulkRequest, RequestOptions.DEFAULT);
22.   }

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文章搜索

• 单一条件查询：直接放入SearchSourceBuilder
  如果查询逻辑简单，只有一个独立条件，可以直接将条件放入SearchSourceBuilder的query方法中
  

1. SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
2. sourceBuilder.query(QueryBuilders.termQuery("status", "active"));

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• 组合多个条件：必须使用BoolQueryBuilder，当必要组合多个条件（如 AND/OR/NOT 逻辑）时，必须显式使用 BoolQueryBuilder。
  

范例作用是否影响评分是否可缓存must子条件，必须满足，雷同逻辑 AND✅ 是❌ 否filter子条件 必须满足，但不参与相关性评分❌ 否✅ 是（可缓存）

1. BoolQueryBuilder boolQuery = QueryBuilders.boolQuery()
2.     .must(QueryBuilders.termQuery("status", "active")) // AND 条件
3.     .must(QueryBuilders.rangeQuery("age").gte(18)) // 另一个 AND 条件
4.     .should(QueryBuilders.termQuery("tag", "urgent")) // OR 条件
5.     .mustNot(QueryBuilders.termQuery("deleted", true)); // NOT 条件
7. SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
8. sourceBuilder.query(boolQuery);

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  固然技能上可以将所有查询都包装成 BoolQuery，但直接使用单一条件更简便

1. private final RestHighLevelClient restHighLevelClient;
2. @Override
3. public ResponseResult search(UserSearchDto dto) throws IOException {
4.     // 1. 检查参数
5.     if(dto == null || StringUtils.isBlank(dto.getSearchWords())) {
6.         return ResponseResult.errorResult(AppHttpCodeEnum.PARAM_INVALID);
7.     }
8.     // 2. 设置查询条件
9.     SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("app_info_article");
10.     // searchSourceBuilder主要是对查询结果处理（分页、排序、高亮），不参与查询逻辑的构建
11.     SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
12.     // boolQuery主要是构建复杂的查询逻辑
13.     BoolQueryBuilder boolQuery = QueryBuilders.boolQuery(); // 布尔查询
14.     // 2-1. 关键词分词后查询
15.     QueryStringQueryBuilder queryStringQueryBuilder = QueryBuilders.queryStringQuery(dto.getSearchWords()) // 分词之后再查询
16.             .field("title") // 对标题分词
17.             .field("content") // 对内容分词
18.             .defaultOperator(Operator.OR);// 分词之后的条件(或的关系)
19.     boolQuery.must(queryStringQueryBuilder); // 2-1. 放入布尔查询中(must:参与算分)
20.     // 2-2. 查询小于minBehotTime的数据
21.     RangeQueryBuilder rangeQueryBuilder = QueryBuilders.rangeQuery("publishTime") // 发布时间
22.             .lt(dto.getMinBehotTime().getTime());// 小于minBehotTime
23.     boolQuery.filter(rangeQueryBuilder); // 2-2. 放入布尔查询中(filter:不参与算分)
24.     // 2-3. 分页查询
25.     searchSourceBuilder.from(0);
26.     searchSourceBuilder.size(dto.getPageSize());
27.     // 2-4. 按照发布时间倒叙查询
28.     searchSourceBuilder.sort("publishTime", SortOrder.DESC);
29.     // 2-5. 设置高亮
30.     HighlightBuilder highlightBuilder = new HighlightBuilder();
31.     highlightBuilder.field("title");// 哪个字段高亮
32.     highlightBuilder.preTags("<font style='color: red; font-size: inherit;'>"); // 高亮字段前缀
33.     highlightBuilder.postTags("</font>"); // 高亮字段的后缀
34.     searchSourceBuilder.highlighter(highlightBuilder);
35.     searchSourceBuilder.query(boolQuery);
36.     searchRequest.source(searchSourceBuilder);
37.     SearchResponse searchResponse = restHighLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
38.     // 3. 结果封装返回
39.     SearchHit[] hits = searchResponse.getHits().getHits();
40.     List<Map> list = new ArrayList<>();
41.     for (SearchHit hit : hits) {
42.         String json = hit.getSourceAsString();
43.         Map map = JSON.parseObject(json, Map.class);
44.         // 处理高亮
45.         if(hit.getHighlightFields() != null && hit.getHighlightFields().size() > 0) {
46.             Text[] titles = hit.getHighlightFields().get("title").getFragments();
47.             String title = StringUtils.join(titles); // 高亮之后的title
48.             map.put("h_title", title); // 设置高亮标题
49.         }else {
50.             map.put("h_title", map.get("title")); // 没有设置高亮，就把原本的标题放入h_title中
51.         }
52.         list.add(map);
53.     }
54.     return ResponseResult.okResult(list);
55. }

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新增文章创建索引

思绪：文章审核成功后使用kafka发送消息，文章微服务是消息的生产者；搜索微服务吸收到消息后，添加数据到索引库，搜索微服务是消息的消费者。

• 文章微服务（生产者）
  

到yml中配置生产者：

1. spring:
2.   kafka:
3.         bootstrap-servers: 192.168.140.102:9092
4.         producer:
5.           # 重试次数
6.           retries: 10
7.           # key、value的序列化器
8.           key-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
9.           value-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer

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往消息队列中发送消息：

1. // 发送消息，创建索引
2. SearchArticleVo searchArticleVo = new SearchArticleVo();
3. BeanUtils.copyProperties(article, searchArticleVo);
4. searchArticleVo.setContent(dto.getContent());
5. searchArticleVo.setStaticUrl(path);
6. kafkaTemplate.send(ArticleConstants.ARTICLE_ES_SYNC_TOPIC, JSON.toJSONString(searchArticleVo));

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• 搜索微服务（消费者）
  

到yml中配置消费者：

1. spring:
2.   kafka:
3.     bootstrap-servers: 192.168.140.102:9092
4.     consumer:
5.       # 消费组
6.       group-id: ${spring.application.name}
7.       # key、value的反序列化器
8.       key-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
9.       value-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer

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mongodb（搜索记载）

必要给每个用户生存一份搜索记载，数据量大，要求加载速率快，通常如许的数据存储到mongodb更符合，不建议存到mysql中。

• mongodb：
  
  
  
  • 支持分片，恰当存储用户搜索日记这种连续写入的场景
    
  • 基于磁盘存储，成本低
    
  
  
• mysql：
  
  
  
  • 对高频写入（如每秒数千次插入）的支持较弱
    
  • 搜索记载通常是半结构化或非结构化数据，需频仍变更表结构来适应新字段
    
  
  
• redis：
  
  
  
  • redis基于内存的，内存成本高，恰当存储热数据（如缓存）
    
  • Redis 的 RDB 快照和 AOF 日记是异步持久化机制，在宕机时可能丢失部分数据
    
  • 数据量过大时，从磁盘加载备份到内存的恢复过程耗时较长
    
  
  

   

• MongoDB：得看成为主存储，满足海量数据、机动查询、低成本持久化的焦点需求。
  
• Redis：得看成为缓存层，加快近期数据的访问，但无法替代 MongoDB 的长期存储脚色。
  
• MySQL：不恰当高频写入和非结构化日记场景。
  

  

---

预备工作

1. 配置环境

使用docker安装mongodb：

1. docker run -di \
2. --name mongo-service \
3. --restart=always \
4. -p 27017:27017 \
5. -v ~/data/mongodata:/data \
6. mongo

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2. springboot集成mongodb

• 添加mongodb依靠：
  

1. <dependency>
2.         <groupId>org.springframework.boot</groupId>
3.     <artifactId>spring-boot-starter-data-mongodb</artifactId>
4. </dependency>

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• 配置mongodb：
  

1. spring:
2.   data:
3.     mongodb:
4.       host: 192.168.140.102
5.       port: 27017
6.       database: leadnews-history

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• 映射
  

1. @Data
2. @Document("ap_associate_words") // 映射哪个集合【mongodb表名】
3. public class ApAssociateWords implements Serializable {
4.     private static final long serialVersionUID = 1L;
5.     private String id;
6.     /**
7.      * 联想词
8.      */
9.     private String associateWords;
10.     /**
11.      * 创建时间
12.      */
13.     private Date createdTime;
15. }

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• 焦点方法
  

• 生存或修改：
  

1. @Autowired
2. private MongoTemplate mongoTemplate;
4. //保存
5. @Test
6. public void saveTest(){
7.     ApAssociateWords apAssociateWords = new ApAssociateWords();
8.     apAssociateWords.setAssociateWords("黑马头条");
9.     apAssociateWords.setCreatedTime(new Date());
10.     mongoTemplate.save(apAssociateWords);
11. }

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• 查询一个对象
  

1. @Test
2. public void saveFindOne(){
3.     ApAssociateWords apAssociateWords = mongoTemplate.findById("67a330c35faec30826dcbe8e", ApAssociateWords.class);
4.     System.out.println(apAssociateWords);
5. }

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• 多条件查询
  

1. @Test
2. public void testQuery(){
3.     Query query = Query.query(Criteria.where("associateWords").is("黑马头条"))
4.             .with(Sort.by(Sort.Direction.DESC,"createdTime"));
5.     List<ApAssociateWords> apAssociateWordsList = mongoTemplate.find(query, ApAssociateWords.class);
6.     System.out.println(apAssociateWordsList);
7. }

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• 删除
  

1. @Test
2. public void testDel(){
3.     mongoTemplate.remove(Query.query(Criteria.where("associateWords").is("黑马头条")),ApAssociateWords.class);
4. }

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生存搜索记载

   用户搜索后，为了让用户能更快的得到搜索的结果，异步发送请求记载关键字。

1. private final MongoTemplate mongoTemplate;
2. // 保存搜索记录
3. @Override
4. @Async
5. public void save(String keyword, Integer userId) {
6.     // 1. 查询当前用户搜索关键字
7.     Query query = Query.query(Criteria.where("userId").is(userId)
8.                                         .and("keyword").is(keyword));
9.     ApUserSearch apUserSearch = mongoTemplate.findOne(query, ApUserSearch.class);
10.     // 2. 存在 - 更新时间
11.     if(apUserSearch != null) {
12.         apUserSearch.setCreatedTime(new Date());
13.         mongoTemplate.save(apUserSearch); // 有id-修改、没有id-新增
14.         return;
15.     }
16.     // 3. 不存在 - 判断该用户的当前历史总数量是否 > 10
17.     apUserSearch = new ApUserSearch();
18.     apUserSearch.setUserId(userId);
19.     apUserSearch.setKeyword(keyword);
20.     apUserSearch.setCreatedTime(new Date());
21.     // 4. 当前用户的当前历史总数量 < 10 - 直接保存
22.     Query query1 = Query.query(Criteria.where("userId").is(userId));
23.     query1.with(Sort.by(Sort.Direction.DESC, "createdTime")); // 按照时间倒序排列
24.     List<ApUserSearch> apUserSearches = mongoTemplate.find(query1, ApUserSearch.class);
25.     if(apUserSearches == null || apUserSearches.size() < 10) {
26.         mongoTemplate.save(apUserSearch); // 直接保存
27.     }else {
28.         // 5. 当前用户的当前历史总数量 >= 10 - 替换最后一条记录
29.         ApUserSearch lastUserSearch = apUserSearches.get(apUserSearches.size() - 1);
30.         mongoTemplate.findAndReplace(Query.query(Criteria.where("id").is(lastUserSearch.getId())), apUserSearch); // 修改最后一条记录
31.     }
32. }

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  在之前写的文章搜索的业务代码中，异步调用“生存搜索记载”的方法。
此中：userId通过app网关的过滤器拦截到前端发过来的userId，并把userId放到请求头中传给搜索微服务，搜索微服务的拦截器获取app网关发来的userId，存到ThreadLocal中。
注意：由于是异步调用save方法，是又开了一个线程，此时这个线程是没办法从ThreadLocal中获取到userId，只能通过主线程传过来。
  查询搜索汗青

1. public ResponseResult findUserSearch() {
2.         // 获取当前用户
3.         ApUser user = AppThreadLocalUtil.getUser();
4.         // 根据用户查询当前数据（按照时间倒叙）
5.         if(user == null) {
6.             return ResponseResult.errorResult(AppHttpCodeEnum.NEED_LOGIN);
7.         }
8.         List<ApUserSearch> list = mongoTemplate.find(Query.query(Criteria.where("userId").is(user.getId()))
9.                                                 .with(Sort.by(Sort.Direction.DESC, "createdTime")), ApUserSearch.class);
10.         return ResponseResult.okResult(list);
11.     }

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  根据用户id和当前某个用户的id查找记载，并按照创建时间降序分列。
  删除某一个汗青记载

1. public ResponseResult delUserSearch(HistorySearchDto dto) {
2.     // 检查参数
3.     if (dto.getId() == null) {
4.         return ResponseResult.errorResult(AppHttpCodeEnum.PARAM_INVALID);
5.     }
6.     // 获取当前用户
7.     ApUser user = AppThreadLocalUtil.getUser();
8.     // 判断是否登录
9.     if(user == null) {
10.         return ResponseResult.errorResult(AppHttpCodeEnum.NEED_LOGIN);
11.     }
12.     // 删除
13.     mongoTemplate.remove(Query.query(Criteria.where("userId").is(user.getId())
14.                                             .and("id").is(dto.getId())), ApUserSearch.class);
15.     return ResponseResult.okResult(AppHttpCodeEnum.SUCCESS);
16. }

复制代码

  根据用户id和当前某个搜索记载的id进行删除
  搜索联想词

搜索词（数据泉源）

使用网上搜索频率较高的一些词：

• 自己维护联想词：通过分析用户搜索频率较高的词，按照排名作为搜索词
  
• 第三方获取：5118…
  

导入联想词

实现

正则表达式：

1. // 搜索联想词
2. @Override
3. public ResponseResult search(UserSearchDto dto) {
4.     // 1. 检查参数
5.     if(StringUtils.isBlank(dto.getSearchWords())) {
6.         return ResponseResult.errorResult(AppHttpCodeEnum.PARAM_INVALID);
7.     }
8.     // 2. 分页检查（最多只能查询20条）
9.     if(dto.getPageSize() > 20) {
10.         dto.setPageSize(20);
11.     }
12.     // 3. 执行模糊查询
13.     String regexStr = ".*?\" + dto.getSearchWords() + ".*";
14.     Query query = Query.query(Criteria.where("associateWords")
15.                         .regex(regexStr))
16.                         .limit(dto.getPageSize());
17.     List<ApAssociateWords> list = mongoTemplate.find(query, ApAssociateWords.class);
18.     return ResponseResult.okResult(list);
19. }

复制代码

  实在搜索联想词，就是提前先把词库导入到mongodb表中，用户在输入的时间，就会对这个表进行模糊查询，碰到符合条件的就立马匹配。

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