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

其中第一个大问题又分为两个小问题

1.1，如何初始化已有的数据
1.2，如何同步增量数据

第二个大问题也有两种集成方式

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。

第一种方式，利用RestAPI方式，也叫Jest方式：

示例代码：https://github.com/yejingtao/forblog/tree/master/demo-jest-elasticsearch

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：

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：

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。

第二种方式，利用Spring Data客户端方式：

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：

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：https://github.com/yejingtao/forblog/tree/master/demo-data-elasticsearch

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脚本之家。

来源：http://blog.csdn.net/yejingtao703/article/details/78414874