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微服务实用篇--学习笔记

2023-03-23 22:53:27 来源：博客园

【资料图】

服务项目
- 项目涉及技术
  - 实用篇
    - 背景
    - 注册中心
    - 配置中心
    - 远程调用
    - 服务网关
    - 项目部署
    - 异步通信
    - 分布式搜索
    - DSL语法
    - 数据聚合
    - 黑马旅游

服务项目

黑马- SpringCloud微服务技术栈实用篇完成时间2023-3-22。

项目涉及技术

知识点是按照集数依次整理，方便日后回来查找。
考虑到不是固定的联网方式，时而WiFi，时而热点，配置静态IP会导致每次网络变更后都需要重新配置，所以虚拟机使用的动态路由，当需要运行相关程序时，IP变化，需要修改yml文件|| test测试类|| 启动类里的配置即可。
将代码路径列举主要是为后续审查。
自己编写代码路径E:\微服务\实用篇\day01-SpringCloud01\资料\cloud-demo。
打包上传到Linux实现集群部署路径E:\微服务\实用篇\day03-Docker\资料\cloud-demo。
mq的代码路径E:\微服务\实用篇\day04-MQ\资料\mq-demo。
RestClient操作酒店索引库的代码路径E:\微服务\实用篇\day05-Elasticsearch01\资料\hotel-demo。
操作数据库+mq实现数据同步的代码路径E:\微服务\实用篇\day07-Elasticsearch03\资料\hotel-admin。

实用篇

背景

微服务技术栈导学。
微服务的架构，背景，技术对比等。
服务拆分--微服务调用方式。

注册中心

Eureka注册中心--服务原理、搭建、注册、发现->（p9）。
Ribbon负载均衡规则--原理、轮询与随机均衡策略、饥饿加载->（p14）。
Nacos注册中心--安装、注册、发现、服务分级存储（分地域集群）、NacosRule负载均衡策略、权重控制、环境隔离-namespace->（P17）。
Nacos与eureka的共同点、区别。
Nacos启动--在bin目录进入cmd，输入startup.cmd -m standalone。

配置中心

Nacos配置管理（ps: 视频p26 -- 命名空间是否正确)）。
Nacos实现热更新--（1）@Value + RefreshScope来刷新。（2）@ConfigurationProperties注入，自动刷新。
多服务共享配置--优先级：nacos中的配置（服务名-profile.yaml > 服务名称.yaml） > 本地配置。
nacos集群搭建--（1）搭建MySQL集群并初始化数据库表。（2）下载解压nacos、修改集群配置、数据库配置。（3）分别启动多个nacos节点。（4）nginx反向代理。

远程调用

http客户端Feign--定义和使用步骤->（p30）。
Feign与RestTemplate的区别与代替。
自定义Feign的配置--修改日志级别-配置文件&&java代码配置（一般需要配置，详解）、响应结果的解析器、请求参数编码、支持的注解格式、失败重试机制。
Feign的性能优化--默认-URLConnection：默认实现，不支持连接池；Apache HttpClient：支持连接池；OKHttp：支持连接池。
优化--日志尽量用basic；使用连接池。
Feign最佳实践--controller和FeignClient继承同一接口；将FeignClient、POJO、Feign的默认配置都定义到一个项目中，供消费者使用（抽取）。
抽取Feign--这里自动注解UserClient报错，是由于扫不到包，下面视频有解决办法-两种导包的方式。

服务网关

统一网关Gateway--作用：身份认证、权限校验、负载均衡、限流。（p35）
网关搭建、路由配置--路由id、路由目标（uri）、路由断言（predicates）、路由过滤器（filters）。
路由断言工厂--11种基本的断言（使用时去Spring Cloud Gateway官方文档中介绍及使用样例）、作用：读取用户定义的断言条件，对请求做出判断。
路由过滤器--31种过滤规则；过滤器的作用：对路由的请求或响应做加工处理、配置在路由下的过滤器只对当前路由请求生效；defaultFilters默认路由的作用：对所有路由都生效的过滤器。
全局过滤器--作用：对所有路由都生效的过滤器，并且可以自定义处理逻辑；实现步骤：实现GlobalFilter接口，添加@Order注解或实现Ordered接口，编写处理逻辑。
过滤器执行顺序--order值越小，优先级越高；当order值一样时，顺序是defaultFilter最先，然后局部的路由过滤器，最后全局过滤器。
CORS跨域--配置参数：允许哪些域名、请求头、请求方式、是否允许使用永久cookie、有效期多久。

项目部署

Docker解决不同组件依赖的兼容性问题--将应用的Libs（函数库）、Deps（依赖）、配置与应用一起打包，形成可移植镜像；将每一个应用放到隔离的容器上运行，使用沙箱机制，相互隔离。（P42）
Docker解决开发、测试、生产环境的差异问题--Docker镜像中包含完整运行环境，包括系统函数库，仅依赖Linux系统的内核，因此可以在任意Linux操作系统上运行。
Docker是一个快速交付应用、运行应用的技术--启动、移除都可以通过一行命令完成，方便快捷。
Docker和虚拟机的差异--docker是一个系统进程；虚拟机是在操作系统中的操作系统；docker体积小、启动速度快、性能好；虚拟机体积大、启动速度慢、性能一般。
镜像：将应用程序及其依赖、环境、配置打包在一起。
容器：镜像运行起来就是容器，一个镜像可以运行多个容器。
Docker结构--服务端：接受命令或远程请求，操作镜像或容器；客户端：发送命令或请求到Docker服务端。
DockerHub：一个镜像托管的服务器，类似的还有阿里云镜像服务，统称为DockerRegistry。
linux卸载、安装、启动docker，配置镜像，Docker应用需要用到各种端口，逐一去修改防火墙设置。非常麻烦，所以启动前需要临时关闭防火墙。

# 关闭systemctl stop firewalld# 禁止开机启动防火墙systemctl disable firewalld#查询防火墙状态systemctl status firewalld# 启动docker服务systemctl start docker  # 查询docker服务状态systemctl status docker# 查看版本docker -v# 停止docker服务systemctl stop docker # 重启docker服务systemctl restart docker

Docker基本操作--镜像命令(p47)
docker--help查看帮助文档；如：docker images --help-查看所有的镜像，里面有解释和参数的使用说明。
依次装nginx、redis。
下方是一些镜像命令，不需要记住，用时查帮助文档即可。

#查看帮助文档docker--help#拉取nginx的命令docker pull nginx#查看镜像docker images#查询帮助文档docker save --help#导出镜像到磁盘  -o 导出后的名称 名称:版本docker save -o nginx.tar nginx:latest#删除镜像  rmi 名称:版本  或者  rmi 镜像iddocker rmi nginx:latest#导入镜像docker load -i nginx.tar

docker基本操作--容器命令（p49）

# 运行dockerdocker run#docker run:运行容器  --name:起名字 -p:宿主机端口（可变）:容器端口（不可变）  -d:后台运行容器  nginx:是镜像名称docker run --name name -p 80:80 -d nginx#redisdocker run --name mr -p 6379:6379 -d redis redis-server --appendonly yes# 暂停docker pause 容器名字# 从暂停到运行docker unpause 容器名字# 停止docker stop 容器名字# 从停止到运行docker start 容器名字# 查看所有运行的容器及状态docker ps# 查看容器运行日志  docker logs 容器名字# 持续查看输出日志docker logs -f 容器名字# 进入容器执行命令docker exec# docker exec:进入容器内部执行命令  -it:给当前进入的容器创建一个标准输入、输出终端，允许我们与容器交互  name:容器名称  bash:进入容器后执行的命令，bash是一个Linux终端的交互命令docker exec -it name bash# 删除指定容器docker rm 容器名字

docker基本操作--数据卷(p53)
数据卷（volume）是一个虚拟目录，指向宿主机系统中的某一个目录。
数据卷作用：将容器与数据分离，解耦合，方便操作容器内数据，保证数据安全。
数据卷基本的命令。

# 数据卷基本语法docker volume [command]# 下方是根据命令的commandcreate # 创建一个volumn  + 名称inspect # 显示一个或多个volumn的信息  + 名称ls # 列出所有的volumeprune # 删除未使用的volumerm # 删除一个或多个指定的volumn + 名称

docker基本操作--挂载数据卷(P54)
如果容器运行时volume不存在，会自动被创建出来。
数据卷挂载耦合度低，由docker来管理目录，但是目录较深，不好找。
目录挂载耦合度高，需要我们自己管理，目录容易找。

# docker run的命令中通过 -v 参数挂载文件或目录到容器中：# （1）-v volume名称:容器内目录# （2）-v 宿主机文件:容器内文件# （3）-v 宿主机目录:容器内目录# docker run:运行容器  --name:起名字  -v volumename:/targetContainerPath -p 8080:80：把宿主机的8080端口映射到容器内的80端口  -d：挂载到后台  nginx：镜像名称docker run --name mn -v html:/root/html -p 8080:80 -d nginx# mysqldocker run --name mysql -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 -p 3306:3306 -v /tmp/mysql/conf/hmy.cnf:/etc/mysql/conf.d/hmy.cnf -v /tmp/mysql/data:/var/lib/mysql -d mysql:5.7.25

Dockerfile--自定义镜像（P56）
镜像是分层结构，每一层称为一个Layer。BaseImage层：包含基本的系统函数库、环境变量、文件系统；Entrypoint：入口，镜像中应用启动的命令；其它：在BaseImage基础上添加依赖、安装程序、完成整个应用的安装和配置。
Dockerfile是一个文本文件，其中包含一个个指令，用指令来说明要执行什么操作来构建镜像。
Dockerfile的第一行必须是FROM，从一个基础镜像来构建（可以是基本的操作系统，也可以是其它人制作好的镜像）。
一些常用指令介绍如下：

# 每一个指令都会形成一层LayerFROM   # 指定基础镜像ENV    # 设置环境变量，可在后面指令使用COPY   # 拷贝本地文件到镜像的指定目录RUN    # 执行Linux的shell命令，一般是安装过程的命令EXPOSE # 指定容器运行时监听的端口ENTRYPOINT  # 镜像中应用的启动命令，容器运行时调用# 利用dockerfile来构建镜像 指令后的.是指DockerFile在当前目录下docker build -t javaweb:1.0 .# 将生成的镜像跑起来docker run --name web -p 8090:8090 -d javaweb:1.0

DockerCompose--微服务集群部署（P58）。
DockerCompose基于Compose文件快速部署分布式应用，无需手动一个个创建和运行容器。
Compose文件是一个文本文件，通过指令定义集群中的每一个容器如何运行（等价于转换docker的各种参数来定义，还有运行容器和构建镜像）。
CentOS7安装DockerCompose。
使用DockerCompose将前面的项目集群部署到Linux上。（ps：使用xshell不可以直接传输文件夹，可以先压缩上传到Linux，然后解压）
由于nacos部署比较慢，其它微服务需要依赖到它，所以会导致部分运行时出现错误。解决：先对nacos进行部署，再部署其它微服务。

# 查看DockerCompose的帮助文档docker-compose --help# 查看创建的容器docker ps# 查看日志  最后可以加微服务名称，查询一个启动的日志docker-compose logs -f# 解决nacos部署慢，重启其它微服务docker-compose restart gateway userservice orderservice

Docker--镜像仓库（P60）
搭建镜像仓库--使用DockerCompose部署带有图象界面的DockerRegistry的镜像仓库，需要先配置Docker信任地址。
在私有镜像仓库推送或拉取镜像，推送镜像到私有镜像服务必须先tag。

# 打开要修改的文件vi /etc/docker/daemon.json# 添加内容："insecure-registries":["http://192.168.226.134:8080"]# 重加载systemctl daemon-reload# 重启dockersystemctl restart docker# 创建DockerCompose部署带有图象界面的DockerRegistry的yaml文件version: "3.0"services:  registry:    image: registry    volumes:      - ./registry-data:/var/lib/registry  ui:    image: joxit/docker-registry-ui:static    ports:      - 8080:80    environment:      - REGISTRY_TITLE=传智教育私有仓库      - REGISTRY_URL=http://registry:5000    depends_on:      - registry# 后台运行docker-compose up -d# 查看现有镜像docker images# 重新tag本地镜像，名称前缀为私有仓库地址docker tag nginx:latest 192.168.226.134:8080/nginx:1.0# 推送镜像docker push 192.168.226.134:8080/nginx:1.0# 删除镜像docker rmi 192.168.226.134:8080/nginx:1.0# 拉取镜像docker pull 192.168.226.134:8080/nginx:1.0

异步通信

MQ--RabbitMQ--SpringAMQP（P61）
同步调用--优点：时效性较强，可以立即得到结果；缺点：耦合度高、性能和吞吐能力下降、有额外的资源消耗、有级联失败问题。
异步调用的实现-事件驱动优势，事件驱动架构-Broker。
异步通信--优点：耦合度低、吞吐量提升、故障隔离、流量削峰；缺点：依赖于Broker的可靠性、安全性、吞吐能力、架构复杂了，业务没有明显的流程线，不好追踪管理。
MQ（MessageQueue）：消息队列，存放消息的队列。
RabbitMQ、ActiveMQ、RocketMQ、Kafka的对比分析。（P64）
RabbitMQ--部署安装、页面介绍、结构和概念。

# 在线拉取docker pull rabbitmq:3-management# 上传好tar包，命令加载镜像docker load -i mq.tar# 运行MQ容器docker run \ -e RABBITMQ_DEFAULT_USER=itcast \ -e RABBITMQ_DEFAULT_PASS=123321 \ --name mq \ --hostname mq1 \ -p 15672:15672 \ -p 5672:5672 \ -d \ rabbitmq:3-management # 查看全部容器 docker ps -a # 重启后重启mq容器docker start mq

RabbitMQ部署成功后页面元素分析--channel：操作MQ的工具、exchange：路由消息到队列、queue：缓存消息、virtual host：虚拟主机，是对queue、exchange等资源的逻辑分组。
RabbitMQ入门案例--简单队列模型。官方文档-入门案例-publisher：消息发布者，将消息发送到队列；queue：消息队列，负责接收并缓存消息；consumer：订阅队列，处理队列中的消息。
基本消息队列的消息发送流程和基本消息队列的消息接收流程。（P67）
SpringAMQP--基于AMQP协议定义的一套API规范，提供模板来发送和接受消息；AMQP介绍--应用间消息通信的一种协议，与语言和平台无关。
简单队列模型--利用SpringAMQP实现HelloWorld的基础消息队列功能--引入amqp的starter依赖；配置RabbitMQ地址；利用RabbitTemplate的convertAndSend方法来发送消息。（P67）
Work queue--工作队列，可以提高消息处理速度，避免队列消息堆积-默认为：消息预取。
Work模型--多个消费者绑定到一个队列，同一条消息只会被一个消费者处理；通过设置prefetch来控制消费者预取的消息数量。（P71）
发布、订阅模型--允许将同一消息发送给多个消费者。实现方式是加入了exchange（交换机）；exchange类型-Fanout：广播、Direct：路由、Topic：话题。（P72）
exchange（交换机）作用--接收publisher发送的消息；将消息按照规则路由到与之绑定的队列；负责消息路由，而不是存储，路由失败则消息丢失。
Fanout Exchange--将接收到的消息路由到每一个跟其绑定的queue。
Direct Exchange--路由模式会将接收到的消息根据规则路由到指定的Queue（每一个Queue都与Exchange设置一个BindingKey）；发布者发送消息时，指定消息的RoutingKey；Exchange将消息路由到BindingKey与消息RoutingKey一致的队列。（P74）
TopicExchange--与Direct Exchange类似，区别在于routingKey必须是多个单词的列表，并且以 .分割；Queue与Exchange指定BindingKey时可以使用通配符：#-代指0个或多个单词；*：代指一个单词。
消息转换器--SpringAMQP中消息的反序列化和反序列化-利用MessageConverter实现的，默认是JDK的序列化；注意发送方与接收方必须使用相同的MessageConverter。

分布式搜索

ES==elasticsearch--开源分布式搜索引擎。（P77）
elasticsearch：用来实现搜索、日志统计、分析、系统监控等功能。
elasticsearch+kibana、Logstash、Beats == elastic stack（ELK）。
elasticsearch--核心-存储、计算、搜索数据；可替换组件--kibana - 数据可视化；可替换组件--Logstash、Beats - 数据抓取。
Lucene--Apache的搜索引擎类库-易扩展、高性能、基于倒排索引-提供搜索引擎核心API-仅支持Java语言。
数据库表--文档：每一条数据就是一个文档；词条：对文档中的内容分词，得到的词语就是词条。
正向索引--基于文档id创建索引；查询词条时必须先找到文档，然后判断是否包含词条 - 数据库的模糊查询-逐条查询判断。
倒排索引--对文档内容分词，对词条创建索引，并记录词条所在文档的id；查询是先根据词条查询文档id，而后获取文档。
ES--存储-面向文档存储的，文档数据会被序列化为JSON格式；索引-相同类型的文档的集合；映射-索引中文档的字段约束信息，类似表的结构约束。
MySQL与elasticsearch的概念对比、架构分析、关系。（P80）
安装部署es、kibana，需要先让es和kibana容器互联，部署单点es或kibana都是运行上传的tar包将数据导入，再运行docker命令，即可访问，具体的命令整理如下，外加注释，清晰明了。

# 创建网络docker network create es-net# 关闭虚拟机后，查看局域网络（已配置过，重启后不影响）docker network ls# 导入数据docker load -i es.tar# 运行docker命令，部署单点esdocker run -d \--name es \    -e "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m" \    -e "discovery.type=single-node" \    -v es-data:/usr/share/elasticsearch/data \    -v es-plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins \    --privileged \    --network es-net \    -p 9200:9200 \    -p 9300:9300 \elasticsearch:7.12.1# 重启后，重启容器docker start es# 输入地址加端口即可访问eshttp://192.168.226.139:9200# 导入数据docker load -i kibana.tar# 运行docker命令，部署kibanadocker run -d \--name kibana \-e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://es:9200 \--network=es-net \-p 5601:5601  \kibana:7.12.1# 重启后重启容器docker start kibana# 输入地址加端口即可访问kibanahttp://192.168.226.139:5601

ps：（1）重启后只需要重启容器即可；（2）如果没有删除容器，重新运行docker命令部署会报名字重复错误；（3）如果不删除容器，想修改名称创建容器的话，需要在ess和kibana中的请求连接要同步，否则会报Kibana server is not ready yet的问题。

分词器的作用--创建倒排索引时对文档分词、用户搜索时，对输入的内容分词。（P83）
测试分词器、安装IK分词器。

# 在kibana中测试分词器# english-默认分词器、standard-标准分词器POST /_analyze{"text": "好好学习，天天向上","analyzer": "english"}# 安装ik分词器# 查看数据卷elasticsearch的plugins目录位置docker volume inspect es-plugins# 到这个目录下cd /var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data# 上传elasticsearch-analysis-ik-7.12.1.zip,然后解压unzip elasticsearch-analysis-ik-7.12.1.zip# 不太建议上面的方式，我试过发现启动会报错，后面改了很久都是报错，不知道哪里的配置文件被修改了，然后恢复快照重新来过# 使用FileZillar直接传输Windows下解压的文件夹，结果是成功的# 重启es容器docker restart es# 查看es日志docker logs -f es# 测试ik分词器# IK分词器包含两种模式# ik_smart：最少切分   --  被搜索的概论低-粗粒度# ik_max_word：最细切分 -- 内存占用高-细粒度GET /_analyze{  "analyzer": "ik_max_word",  "text": "好好学习天天向上，奥利给，噢噢点赞"}

ik分词器-扩展词库、停用词库。

注意当前文件的编码必须是 UTF-8 格式，严禁使用Windows记事本编辑

# 打开IK分词器config目录,在IKAnalyzer.cfg.xml配置文件内容添加# 用户可以在这里配置自己的扩展字典ext.dic#用户可以在这里配置自己的扩展停止词字典  *** 添加停用词词典stopword.dic# 新建一个 ext.dic，可以参考config目录下复制一个配置文件进行修改奥利给# 在 stopword.dic 添加停用词噢噢# 修改过看效果，重启es容器即可docker restart es# 查看 日志docker logs -f es

索引库操作（P85）
mapping属性--mapping是对索引库中文档的约束。
mapping属性包括：type：字段数据类型、index：是后创建索引-默认为true；analyzer：使用哪种分词器；properties：该字段的子字段。
type简单类型--字符串：text（可分词的文本）、keyword（精确值）；数值：long、integer、short、byte、double、float；布尔：boolean；日期：date；对象：object。
创建索引库、查看索引库、删除索引库、禁止修改索引库。（P86）

# DSL语法# 创建索引库名PUT /索引库名# 创建索引库的DSL语法例子PUT /a{"mappings": {"properties": {"info": {"type": "text","analyzer": "ik_smart"},"name":{"type": "object","properties": {"firstName": {"type": "keyword","index": false}}}}}}# 查看索引库GET /索引库名# 删除索引库DELETE /索引库名# 索引库和mapping一旦创建就无法修改，但是可以添加新的字段PUT /索引库名/_mapping{"properties":{"新字段名":{"type":"integer"}}}

文档操作--插入文档、查看文档、删除文档（P88）
修改文档--全量修改，会删除旧文档，添加新文档；局部修改，修改指定字段值。

# 插入文档POST /索引库名/_doc/文档id# 查看文档GET /索引库名/_doc/文档id# 删除文档DELETE /索引库名/_doc/文档id# 插入的DSL语法例子 -- 索引库名与上方创建相同POST /a/_doc/1{"info": "好好学习天天向上","name": {"firstName": "小","lastName": "盈"}}# 修改文档 -- 全量修改，会删除旧文档，添加新文档PUT /索引库名/_doc/文档idPUT /a/_doc/1{"info": "好好学习天天向上","email": "45543563.qq.com","name": {"firstName": "小","lastName": "盈"}}# 局部修改，修改指定字段值 -- 只能修改一个指段POST /索引库名/_update/文档idPOST /a/_update/1{"doc":{"email": "xiaoying@qq.com"}}

RestClient操作索引库（P90）
导入hotel-demo，分析hotel的mapping数据结构-字段名、数据类型、是否参与搜索、是否分词、分词器。
tip：ES中支持两种地理坐标数据类型--geo_point：由维度和经度确定的一个点；geo_shape：有多个geo_point组成的复杂几何图形。
字段拷贝可以使用copy_to属性将当前字段拷贝到指定字段。
创建索引库、删除索引库、判断索引库是否存在。
索引库操作基本步骤：初始化RestHighLevelClient；创建XxxIndexRequest。xxx是Create、Get、Delete；准备DSL（Crete时需要）；发送请求，调用RestHighLevelClient#indices().xxx()方法。

# 酒店的mappingPUT /hotel{"mappings":{"properties":{"id":{"type": "keyword"},"name":{"type": "text","analyzer": "ik_max_word","copy_to": "all"},"address":{"type": "keyword","index": false},"price":{"type": "integer"},"score":{"type": "integer"},"brand":{"type": "keyword","copy_to": "all"},"city":{"type": "keyword"},"starName":{"type": "keyword"},"business":{"type": "keyword","copy_to": "all"},"location":{"type": "geo_point"},"pic":{"type": "keyword","index": false},"all":{"type": "text","analyzer": "ik_max_word"}}}}

RestClient操作文档--利用JavaRestClient实现文档的CRUD。（P95）
在数据库查询酒店数据，导入到hotel索引库，实现酒店数据的CRUD。
新增文档-index、根据id查询文档-get、根据id修改文档-update、根据id删除文档-delete。
文档操作的基本步骤：初始化RestHighLevelClient；创建XxxRequest；准备参数（Index和Update时需要）；发送请求，调用RestHighLevelClient#.xxx()方法；解析结果（Get时需要）。
利用JavaRestClient批量导入酒店数据到ES。

DSL语法

DSL查询语法（P101）
查询所有：查询出所有数据，一般测试用。例如：match_all。
全文检索（full text)查询：利用分词器对用户输入内容分词，然后去倒排索引库中匹配。例如:match、multi_match；两者区别match根据一个字段查询，multi_match根据多个字段查询；参与查询的字段越多，查询性能越差。
精确查询：根据精确词条值查找数据，一般是查找keyword、数值、日期、boolean等类型字段。例如：ids、range、term；
地理(geo）查询:根据经纬度查询。例如：geo_distance、geo_bounding_box。
复合(compound)查询：复合查询可以将上述各种查询条件组合起来，合并查询条件。例如：Boolean Query、function_score。
相关性打分算法(P105)
TF-IDF：在elasticsearch5.0之前，会随着词频增加而越来越大
BM25：在elasticsearch5.0之后，会随着词频增加而增大，但增长曲线会趋于水平。

# 查询所有GET /hotel/_search{"query": {"match_all": {}}}# 全文检索 -- match查询（效率高）GET /hotel/_search{"query": {"match": {"all": "外滩如家"}}}# 全文检索 -- multi_matchGET /hotel/_search{"query": {"multi_match": {"query": "外滩如家","fields": ["brand", "name", "business"]}}}# 精确查询 -- term查询 精确匹配GET /hotel/_search{"query": {"term": {"city": {"value": "上海"}}}}# 精确查询 -- range查询  范围过滤GET /hotel/_search{"query": {"range": {"price": {"gte": 100,"lte": 300}}}}# 地理查询 -- distance查询GET /hotel/_search{"query": {"geo_distance": {"distance": "2km","location": "31.21, 121.5"}}}# 复合查询 -- function_score   参加打分# 给“如家”这个品牌的酒店靠前一点GET /hotel/_search{"query": {"function_score": {"query": {"match": {"all": "外滩"}},"functions": [    //算分函数{"filter": {    //条件"term": {"brand": "如家"}},"weight": 10   //算分权重}],"boost_mode": "sum"  //加权分式}}}# 复合查询 -- Boolean Query # must:必须匹配的条件，可以理解为“与”# should:选择性匹配的条件，可以理解为“或”# must_not:必须不匹配的条件，不参与打分 - 提高效率# filter:必须匹配的条件，不参与打分 - 提高效率# 搜索名字包含“如家”，价格不高于400，在坐标31.21，121.5周围10km范围内的酒店GET /hotel/_search{"query": {"bool": {"must": [{"match":{"name": "如家"}}],"must_not": [{"range":{"price":{"gt": 400}}}],"filter":[{"geo_distance": {"distance": "20km","location": {"lat": 31.21,"lon": 121.5}}}]}}}

搜索结果处理（P108）
排序-- 经过排序就不做相关性打分，提高查询效率。
分页--文档全部查询，然后截取当前文档的位置+显示的文档数；默认top10，查询更多修改参数-from、size。
深度分页问题--ES集群处理的时候，是将所有节点的结果聚合，在内存中排序，在选中相应的文档；搜索页数过深，或结果集（from+size）越大，对内存和CPU的消耗也越高。
es设定结果集上限为10000。
分页方式(P109)
from + size--优点：支持随机翻页；缺点：深度分页问题。场景：百度、谷歌、京东等的随机翻页搜索。
after search--优点：没有查询上限（单词查询的size不超过10000），缺点：只能向后逐页查询，不支持随机翻页。场景：没有随机翻页需求的搜索，例如手机向下翻页。
scroll：优点：没有查询上限（单词查询的size不超过10000），缺点：会额外消耗内存，搜索结果是非实时的，场景：海量数据的获取和迁移。（已弃用）
高亮--将搜索结果中把搜索关键字突出显示。

# 对酒店数据按照用户评价降序排序，评价相同的按照价格升序排序GET /hotel/_search{"query": {"match_all": {}},"sort": [{"score": "desc"},{"price": "asc"}]}# 对酒店数据数据按照你的位置坐标的距离升序排序GET /hotel/_search{"query": {"match_all": {}},"sort": [{"_geo_distance": {"location": {"lat": 31.034661,"lon": 121.612282},"order": "asc","unit": "km"}}]}# 分页查询 -- from-分页当前的位置  size-显示文档的总数GET /hotel/_search{"query": {"match_all": {}},"sort":[{"price": "asc"}],"from": 0,"size": 10}# 高亮查询，默认情况下，ES搜索字段必须与高亮字段一致，可以将"require_field_match":"false"-关闭搜索字段和高亮字段匹配GET /hotel/_search{"query": {"match": {"all": "如家"}},"highlight":{"fields":{"name":{"require_field_match":"false"}}}}

RestClient查询文档--利用JavaRestClient查询文档。（P111）
基本步骤--创建SearchRequest对象-准备Request.source()，其中QueryBuilders来构建查询条件，再传入query()方法-发送请求，得到结果-解析结果（参考JSON结果，从外到内，逐层解析）。
全文检索-- 要构建条件只需要QueryBuilders。
高亮--高亮结果解析是参考JSON结果，逐层解析。

数据聚合

聚合--对文档数据的统计、分析、计算。（P120）
聚合的常见种类
Bucket（桶聚合）：对文档数据分组；TermAggregation：按照文档字段分组；Date Histogram：按日期阶梯分组，如一周或一月为一组。
Metric（度量聚合或嵌套聚合）：对文档数据做计算，例如avg、min、max、status（同时求sum、min等）等；
Pipeline（管道聚合）：基于其它聚合结果再做聚合。
参与聚合的字段类型必须为：keyword、数值、日期、布尔。
DSL实现Bucket聚合（P121）
aggs代表聚合，与query同级；query的作用：限定聚合的的文档范围。
聚合必须的三要素：聚合名称、聚合类型、聚合字段。
聚合可配置属性有：size：指定聚合结果数量；order：指定聚合结果排序方式；field：指定聚合字段。
DSL实现Metrics聚合（P122）
ResrClient实现聚合（P123）

# 统计所有数据中的酒店品牌有几种，此时可以根据酒店品牌的名称做聚合# size-设置size为0，结果中不包含文档，只包含聚合结果# aggs-定义聚合    brandAgg-给聚合起个名字# terms-聚合的类型，按照品牌值聚合，所以选择# field-参与聚合的字段  size- 希望获取的聚合结果数量GET /hotel/_search{"size": 0,"aggs": {"brandAgg": {"terms": {"field":"brand","size": 10}}}}# Bucket聚合会统计Bucket内的文档数量，记为_count，并且按照_count降序排序GET /hotel/_search{"size": 0,"aggs": {"brandAgg": {"terms": {"field":"brand","size": 10,"order": {"_count": "asc"}}}}}# Bucket聚合是对索引库的所有文档做聚合，我们可以限定要聚合的文档范围，只要添加query条件GET /hotel/_search{"query": {"range": {"price": {"lte": 200}}},"size": 0,"aggs": {"brandAgg": {"terms": {"field":"brand","size": 10}}}}# 获取每个品牌的用户评分的min、max、avg等值.# aggs-brands聚合的子聚合，也就是分组后对每组分别计算# scoreAgg-聚合名称# stats-聚合类型，这里stats可以计算min、max、avg等# field-聚合字段，这里是scoreGET /hotel/_search{"size": 0,"aggs": {"brandAgg": {"terms": {"field":"brand","size": 10,"order": {"scoreAgg.avg": "desc"}},"aggs": {"scoreAgg": {"stats": {"field": "score"}}}}}}

自动补全（P126）
安装拼音分词器，测试。
自定义分词器--elasticsearch中分词器（analyzer）的组成包含三部分：
character filters：在tokenizer之前对文本进行处理。例如删除字符、替换字符。
tokenizer：将文本按照一定的规则切割成词条（term）。例如keyword，就是不分词；还有ik_smart。
tokenizer filter：将tokenizer输出的词条做进一步处理。例如大小写转换、同义词处理、拼音处理等。

# 安装pinyin分词器# 查看数据卷elasticsearch的plugins目录位置docker volume inspect es-plugins# 到这个目录下cd /var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data# 使用FileZillar直接传输Windows下解压的pinyin分词器的文件夹，结果是成功的# 重启es容器docker restart es# 查看es日志docker logs -f es# 测试拼音分词器GET /_analyze{  "text": ["如家酒店还不错"],  "analyzer": "pinyin"}# 删除索引库DELETE /test# 自定义拼音分词器,创建索引库时，通过settings来配置自定义的analyzer（分词器）;拼音分词器适合在创建倒排索引的时候使用，但不能在搜索的时候使用。--导致多音字都被搜出来# 创建倒排索引时应该用my_analyzer分词器  -- analyzer；# 字段在搜索时应该使用ik_smart分词器 -- search_analyzer;PUT /test{  "settings": {    "analysis": {      "analyzer": {         "my_analyzer": {           "tokenizer": "ik_max_word",          "filter": "py"        }      },      "filter": {        "py": {           "type": "pinyin",          "keep_full_pinyin": false,          "keep_joined_full_pinyin": true,          "keep_original": true,          "limit_first_letter_length": 16,          "remove_duplicated_term": true,          "none_chinese_pinyin_tokenize": false        }      }    }  },  "mappings":{  "properties":{  "name": {  "type": "text",  "analyzer": "my_analyzer",  "search_analyzer": "ik_smart"  }  }  }}# 测试自定义分词器GET /test/_analyze{  "text": ["如家酒店还不错"],  "analyzer": "pinyin"}

自动补全--completion suggester查询-实现自动补全功能。（P128）
自动补全对字段的要求：类型是completion类型；字段值是多词条的数组。
案例：酒店数据自动补全--实现hotel索引库的自动补全、拼音搜索功能。（P130）

# 自动补全的索引库PUT test1{"mappings":{        "properties":{            "title": {                "type": "completion"            }        }  }}# 示例数据POST test1/_doc{"title":["Sony", "WH-1000XM3"]}POST test1/_doc{"title":["SK-II", "PITERA"]}POST test1/_doc{"title":["Nintendo", "switch"]}# 自动补全查询POST /test1/_search{  "suggest": {    "title_suggest": {      "text": "s", # 关键字      "completion": {        "field": "title", # 补全字段        "skip_duplicates": true, # 跳过重复的        "size": 10 # 获取前10条结果      }    }  }}

数据同步--elasticsearch与mysql之间的数据同步（P132）
问题：微服务中，负责酒店管理（操作mysql ）的业务与负责酒店搜索（操作elasticsearch ）的业务可能在两个不同的微服务上，数据同步该如何实现呢？ 解决办法：
方式一：同步调用；优点：实现简单，粗暴；缺点：业务耦合度高。
方式二：异步通知；优点：低耦合，实现难度一般；缺点：依赖mq的可靠性。
方式三：监听binlog；优点：完全解除服务间耦合；缺点：开启binlog增加数据库负担、实现复杂度高。--使用canal中间件。
ES集群结构(P138)
单机的elasticsearch做数据存储，必然面临两个问题：
海量数据存储问题--将索引库从逻辑上拆分为N个分片（shard），存储到多个节点。
单点故障问题--将分片数据在不同节点备份（replica ）。
每个索引库的分片数量、副本数量都是在创建索引库时指定的，并且分片数量一旦设置以后无法修改。
elasticsearch中集群节点有不同的职责:
master eligi（主节点）--备选主节点：主节点可以管理和记录集群状态、决定分片在哪个节点、处理创建和删除索引库的请求。
data（数据节点）--数据节点：存储数据、搜索、聚合、CRUD。
ingest--数据存储之前的预处理。
coordinating（协调节点）--路由请求到其它节点合并其它节点处理的结果，返回给用户。
ES集群的脑裂--当主节点与其他节点网络故障时，可能发生脑裂问题。
协调节点的作用
分布式新增如何确定分片--coordinating node根据id做hash运算，得到结果对shard数量取余，余数就是对应的分片。
分布式查询的两个阶段。
分散阶段： coordinating node将查询请求分发给不同分片。
收集阶段：将查询结果汇总到coordinating node ，整理并返回给用户。
故障转移--master宕机后，EligibleMaster选举为新的主节点；master节点监控分片、节点状态，将故障节点上的分片转移到正常节点，确保数据安全。

黑马旅游

黑马旅游案例。
基本搜索和分页--案例1：实现黑马旅游的酒店搜索功能，完成关键字搜索和分页。（P115）
条件过滤--案例2：添加品牌、城市、星级、价格等过滤功能。
附近的酒店--案例3：我附近的酒店。
广告置顶--案例4：让指定的酒店在搜索结果中排名置顶。
排序--给黑马旅游添加排序功能。
高亮显示--给黑马旅游添加搜索关键字高亮效果。
聚合-RestClient--在IUserService中定义方法，实现对品牌、城市、星级的聚合。(P124)
酒店搜索页面自动补全--实现酒店搜索页面输入框的自动补全。（P131）
消息同步--利用MQ实现mysql与elasticsearch数据同步。（P133）

->微服务技术栈课程视频

https://www.bilibili.com/video/BV1LQ4y127n4?p=1

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