1 总览

一个比较简单的微服务商城项目，涉及到的技术有ssm,MybatisPlus,SpringBoot,XXL-Job,es,nacos,SpringCloud等等
五一假期期间顺便复习一下之前学过的（低情商：没有对象陪着出去玩 ）
以下是完成计划：
day1 完成Idea项目的配置，网关的搭建，数据库和前端的配置
day2 完成Admin页面的商品管理需求 （ssm，SpringBoot，MybatisPlus）
day3 完成User页面的搜索需求 （Feign，elasticsearch，RabbitMQ）
day4 完成用户登录和用户功能 （gateway，SpringMvc拦截器，MybatisPlus，Feign）
day5 完成下单等功能 （XXL-JOB，ssm，MybatisPlus，Feign）

前后端代码地址：Web_shop

1.1 技术架构

1.2 其他

1.2.1 数据库

User微服务：

• tb_address：用户地址表
• tb_user：用户表，其中包含用户的详细信息
  商品微服务：
• tb_item：商品表
  订单微服务：
• tb_order：用户订单表
• tb_order_detail：订单详情表，主要是订单中包含的商品信息
• tb_order_logistics：订单物流表，订单的收货人信息

由于本次仅作为微服务技术的练习，就不分数据库了

1.2.2 后端部分

后端的除微服务的代码在这里不解释了
前三个微服务代表feign(负责微服务调用),网关，实体
后面四个就是订单、商品、用户、es搜索的微服务

1.2.2.1 复习feign

在这里稍微复习下springcloud种的feign的内容
我们一开始，实现微服务之间相互调用使用的是RestTemplate，大概的步骤就是：

而RestTemplate有几个缺点：

•代码可读性差，编程体验不统一
•参数复杂URL难以维护

因此我们选择Feign替代RestTemplate
那么使用Feign的第一步就是引入依赖

<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-openfeign</artifactId>
</dependency>

第二步骤：添加注解

假如某个微服务需要调用另一个微服务的内容，那么就在调用方的springboot Application类上添加注解即可
这里的案例是order微服务调用user微服务

第三步骤：编写Feign服务端
我们需要在调用方微服务下创建一个接口：

@FeignClient("userservice")
public interface UserClient {
    @GetMapping("/user/{id}")
    User findById(@PathVariable("id") Long id);
}

其中@FeignClient注解表示调用微服务的名称（在yaml文件所声明的），@GetMapping和@PathVariable与SpringMvc的用法一样，声明请求方法、请求路径 和 传入请求参数

• 服务名称：userservice
• 请求方式：GET
• 请求路径：/user/{id}
• 请求参数：Long id
• 返回值类型：User

这样，Feign就可以帮助我们发送http请求，无需自己使用RestTemplate来发送了。

第四步骤：发送请求
修改order-service中的OrderService类中的queryOrderById方法，使用Feign客户端代替RestTemplate：

这里只回顾下基本用法，Feign的高级用法不多赘述

1.2.2.2 复习下网关

网关的核心功能特性：

• 权限控制：网关作为微服务入口，需要校验用户是是否有请求资格，如果没有则进行拦截。

• 路由和负载均衡：一切请求都必须先经过gateway，但网关不处理业务，而是根据某种规则，把请求转发到某个微服务，这个过程叫做路由。当然路由的目标服务有多个时，还需要做负载均衡。

• 限流：当请求流量过高时，在网关中按照下流的微服务能够接受的速度来放行请求，避免服务压力过大。

网关的架构图如下：

使用Gateway步骤一 引入依赖：

<!--网关-->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-gateway</artifactId>
</dependency>
<!--nacos服务发现依赖-->
<dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId>
</dependency>

步骤二 编写SpringBoot启动类：

@SpringBootApplication
public class GatewayApplication {

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

步骤三 编写基础配置和路由规则
创建配置文件application.yml，内容如下：

server:
  port: 10010 # 网关端口
spring:
  application:
    name: gateway # 服务名称
  cloud:
    nacos:
      server-addr: localhost:8848 # nacos地址
    gateway:
      routes: # 网关路由配置
        - id: user-service # 路由id，自定义，只要唯一即可
          # uri: http://127.0.0.1:8081 # 路由的目标地址 http就是固定地址
          uri: lb://userservice # 路由的目标地址 lb就是负载均衡，后面跟服务名称
          predicates: # 路由断言，也就是判断请求是否符合路由规则的条件
            - Path=/user/** # 这个是按照路径匹配，只要以/user/开头就符合要求

这个配置文件的功能就是将 /user/**开头的请求，代理到lb://userservice，lb是负载均衡，根据服务名拉取服务列表，实现负载均衡。

网关路由的流程

这张图就简述了网关的工作流程，首先收到用户请求，回去nacos注册中心拉去服务列表，根据用户的请求地址和routes规则进行判断，进行负载均衡，并且向目标微服务发送请求。

总结：

网关搭建步骤：

1. 创建项目，引入nacos服务发现和gateway依赖
2. 配置application.yml，包括服务基本信息、nacos地址、路由

路由配置包括：

1. 路由id：路由的唯一标示
2. 路由目标（uri）：路由的目标地址，http代表固定地址，lb代表根据服务名负载均衡
3. 路由断言（predicates）：判断路由的规则，
4. 路由过滤器（filters）：对请求或响应做处理

断言工厂

简单了解即可，我们在配置文件中写的断言规则只是字符串，这些字符串会被Predicate Factory读取并处理，转变为路由判断的条件，例如Path=/user/**是按照路径匹配，这个规则是由
org.springframework.cloud.gateway.handler.predicate.PathRoutePredicateFactory类来处理的

过滤器工厂

GatewayFilter是网关中提供的一种过滤器，可以对进入网关的请求和微服务返回的响应做处理：

Spring提供了31种不同的路由过滤器工厂，例如：

例如对于AddRequestHeader，使用非常简单，只需要修改gateway服务的application.yml文件，添加路由过滤即可：

spring:
  cloud:
    gateway:
      routes:
      - id: user-service 
        uri: lb://userservice 
        predicates: 
        - Path=/user/** 
        filters: # 过滤器
        - AddRequestHeader=Truth, lihao is freaking awesome! # 添加请求头

当前过滤器写在userservice路由下，因此仅仅对访问userservice的请求有效

全局过滤器

虽然过滤器工厂提供了31种过滤器，但每一种过滤器的作用都是固定的。如果我们希望拦截请求，做自己的业务逻辑则没办法实现。
全局过滤器的作用也是处理一切进入网关的请求和微服务响应，与GatewayFilter的作用一样。区别在于GatewayFilter通过配置定义，处理逻辑是固定的；而GlobalFilter的逻辑需要自己写代码实现。

步骤一 全局过滤器的定义
定义方式是实现GlobalFilter接口

public interface GlobalFilter {
    /**
     *  处理当前请求，有必要的话通过{@link GatewayFilterChain}将请求交给下一个过滤器处理
     *
     * @param exchange 请求上下文，里面可以获取Request、Response等信息
     * @param chain 用来把请求委托给下一个过滤器 
     * @return {@code Mono<Void>} 返回标示当前过滤器业务结束
     */
    Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain);
}

步骤二 自定义全局过滤器
例如：
定义全局过滤器，拦截请求，判断请求的参数是否满足下面条件：

• 参数中是否有authorization，
• authorization参数值是否为admin
  如果同时满足则放行，否则拦截

实现就是在gateway中定义一个过滤器：

@Order(-1)
@Component
public class AuthorizeFilter implements GlobalFilter {
    @Override
    public Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) {
        // 1.获取请求参数
        MultiValueMap<String, String> params = exchange.getRequest().getQueryParams();
        // 2.获取authorization参数
        String auth = params.getFirst("authorization");
        // 3.校验
        if ("admin".equals(auth)) {
            // 放行
            return chain.filter(exchange);
        }
        // 4.拦截
        // 4.1.禁止访问，设置状态码
        exchange.getResponse().setStatusCode(HttpStatus.UNAUTHORIZED);
        // 4.2.结束处理
        return exchange.getResponse().setComplete();
    }
}

过滤器执行顺序

请求进入网关会碰到三类过滤器：当前路由的过滤器、DefaultFilter、GlobalFilter

请求路由后，会将当前路由过滤器和DefaultFilter、GlobalFilter，合并到一个过滤器链（集合）中，排序后依次执行每个过滤器：

排序的规则是什么呢？

• 每一个过滤器都必须指定一个int类型的order值，order值越小，优先级越高，执行顺序越靠前。
• GlobalFilter通过实现Ordered接口，或者添加@Order注解来指定order值，由我们自己指定
• 路由过滤器和defaultFilter的order由Spring指定，默认是按照声明顺序从1递增。
• 当过滤器的order值一样时，会按照 defaultFilter > 路由过滤器 > GlobalFilter的顺序执行。

具体执行过程如下：

解决跨域问题

跨域：域名不一致就是跨域，主要包括：

• 域名不同： www.taobao.com 和 www.taobao.org 和 www.jd.com 和 miaosha.jd.com
• 域名相同，端口不同：localhost:8080和localhost8081

跨域问题：浏览器禁止请求的发起者与服务端发生跨域ajax请求，请求被浏览器拦截的问题

配置网关的yaml文件

spring:
  cloud:
    gateway:
      # 。。。
      globalcors: # 全局的跨域处理
        add-to-simple-url-handler-mapping: true # 解决options请求被拦截问题
        corsConfigurations:
          '[/**]':
            allowedOrigins: # 允许哪些网站的跨域请求 
              - "http://localhost:8090"
              - "http://localhost"  //80端口要省略不写
              - "http://127.0.0.1"
              - "http://www.lhwebsite.com"
            allowedMethods: # 允许的跨域ajax的请求方式
              - "GET"
              - "POST"
              - "DELETE"
              - "PUT"
              - "OPTIONS"
            allowedHeaders: "*" # 允许在请求中携带的头信息
            allowCredentials: true # 是否允许携带cookie
            maxAge: 360000 # 这次跨域检测的有效期-避免频繁发起跨域检测,服务端返回Access-Control-Max-Age来声明的有效期

1.2.2.3 es部分复习

因为本人刚刚复习完es项目，所以在这里不多赘述，如果有问题可以看es练习项目

1.2.3 前端部分

这里的细节也不过多赘述，通过nginx进行部署 ps：虚拟机内存不够了，就用windows的nginx部署模拟下得了

其中前端页面分为两部分：

• hm-mall-admin：后台的商品管理页面
• hm-mall-portal：用户入口，搜索、购买商品、下单的页面

具体页面展示如下：
用户端：

admin端：

2 day1 配置网关

2.1 任务

配置gateway网关，注册到nacos注册中心，并且在网关配置CORS
配置CORS跨域，允许4个地址跨域：

• http://localhost:9001
• http://localhost:9002
• http://127.0.0.1:9001
• http://127.0.0.1:9002

2.2 网关配置

# TODO 配置网关
server:
  port: 10010
spring:
  application:
    name: gateway
  cloud:
    nacos:
      server-addr: 10.5.32.199:8848
    gateway:
      routes:
        - id: userservice
          uri: lb://userservice
          predicates:
            - Path=/user/**,/address/**
        - id: orderservice
          uri: lb://orderservice
          predicates:
            - Path=/order/**,/pay/**
        - id: itemservice
          uri: lb://itemservice
          predicates:
            - Path=/item/**
        - id: searchservice
          uri: lb://searchservice
          predicates:
            - Path=/search/**
      default-filters:
        - AddRequestHeader=authorization,2
      globalcors: # 全局的跨域处理
        add-to-simple-url-handler-mapping: true # 解决options请求被拦截问题
        corsConfigurations:
          '[/**]':
            allowedOrigins: # 允许哪些网站的跨域请求
              - "http://localhost:9001"
              - "http://localhost:9002"
              - "http://127.0.0.1:9001"
              - "http://127.0.0.1:9002"
            allowedMethods: "*"# 允许的跨域ajax的请求方式
            allowedHeaders: "*" # 允许在请求中携带的头信息
            allowCredentials: true # 是否允许携带cookie
            maxAge: 360000 # 这次跨域检测的有效期-避免频繁发起跨域检测,服务端返回Access-Control-Max-Age来声明的有效期

3 day2 商品管理业务

3.1 今日需求分析

• 商品条件搜索以及分页查询
• 商品增删改操作
• 商品上下架操作

3.2 分页查询商品

首先来分析下前端发出的request格式接受的response格式：

、
因此，我们可以得到请求接口的信息为：

3.2.1 实体类介绍

首先，我们看下response的pojo类，response两个参数，一个total表示查询到的数量，一个list表示商品列表

@Data
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
public class PageDTO<T> {
    /**
     * 总条数
     */
    private Long total;
    /**
     * 当前页数据
     */
    private List<T> list;
}

接下来再来看下request的pojo对象：

@Data
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
public class SearchItemDTO {
    private Integer page;
    private Integer size;
    private String name;
    private Date beginDate;
    private Date endDate;
    private String brand;
    private String category;
}

再来看下商品实体类：

@Data
@TableName("tb_item")
public class Item {
    @TableId(type = IdType.AUTO)
    private Long id;//商品id
    private String name;//商品名称
    private Long price;//价格（分）
    private Integer stock;//库存数量
    private String image;//商品图片
    private String category;//分类名称
    private String brand;//品牌名称
    private String spec;//规格
    private Integer sold;//销量
    private Integer commentCount;//评论数
    private Integer status;//商品状态 1-正常，2-下架
    @TableField("isAD")
    private Boolean isAD;//商品状态 1-正常，2-下架
    private Date createTime;//创建时间
    private Date updateTime;//更新时间
}

3.2.2 Controller Service 以及 持久层

持久层:
因为使用MP封装Service的方法，因此mapper接口只需要继承BaseMapper即可

public interface itemMapper extends BaseMapper<Item> {
}

controller层：
这里没有什么好说的

public class itemController {

    @Autowired
    private itemService itemservice;

    /**
     * 分页查询
     * @param searchItemDTO
     * @return
     */
    @PostMapping ("/list")
    public PageDTO<Item> selectList(@RequestBody SearchItemDTO searchItemDTO){
        return itemservice.selectList(searchItemDTO);
    }
}

Service层：
@Transactional用于数据库操作的事务管理，在使用MP封装Service的方法的过程中，Service接口的实现类需要继承ServiceImpl<？,？>，先创建LambdaQueryWrapper对象，之后对每一项进行判断，如果不为空就将条件写入wrapper，之后返回结果。

@Service
@Transactional(propagation = Propagation.REQUIRED, readOnly = false)
public class itemServiceImpl extends ServiceImpl<itemMapper,Item> implements itemService {
    /**
     * 实现分页查询
     * @param dto
     * @return
     */
    @Override
    @Transactional(propagation = Propagation.REQUIRED, readOnly = false)
    public PageDTO<Item> selectList(SearchItemDTO dto) {
        LambdaQueryWrapper<Item> wrapper = Wrappers.lambdaQuery();
        if(dto.getName() != null){
            wrapper.like(Item::getName,dto.getName());
        }
        if(dto.getBrand() != null){
            wrapper.like(Item::getBrand,dto.getBrand());
        }
        if(dto.getCategory() != null){
            wrapper.like(Item::getCategory,dto.getCategory());
        }
        if(dto.getBeginDate() != null){
            wrapper.ge(Item::getCreateTime,dto.getBeginDate());
        }
        if(dto.getEndDate() != null){
            wrapper.le(Item::getCreateTime,dto.getEndDate());
        }
        Page<Item> pages = new Page<>(dto.getPage(), dto.getSize());
        Page<Item> page = this.page(pages, wrapper);
        return new PageDTO<Item>(page.getTotal(),page.getRecords());
    }

}

3.2.3 实现效果

3.3 根据id查询商品

需要实现的接口如下：

这个比较简单，直接放service代码了：

    /**
     * 根据id查询商品
     * @param id
     * @return
     */
    @Override
    public Item selectItemById(Long id) {
        if(id == null){
            throw new RuntimeException("id不能为空");
        }
        return this.getById(id);
    }

3.4 新增商品

3.4.1 需求

点击admin页面的新增商品，出现以下窗口，之后填完提交成功新增即好：

那么再来分析下请求和响应格式：

无返回值
总结下：

3.4.2 具体实现

这个也比较简单，直接上Service层代码了：

    @PostMapping
    public ResultDTO addItem(@RequestBody Item item){
        itemservice.addItem(item);
        return ResultDTO.ok();
    }

3.5 商品上架、下架

3.5.1 需求

本商城设置的需求就是，必须先把商品下架，才能对商品进行编辑和删除

下架请求：

上架请求：

因此，接口大概为：

3.5.2 实现

Controller层实现如下：

    @PutMapping("/status/{id}/{status}")
    public ResultDTO updateStatus(@PathVariable("id") Long id,@PathVariable("status") Integer status){
        try {
            itemservice.updateStatus(id, status);
            return ResultDTO.ok();
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return ResultDTO.error("修改上下架状态失败,原因是:" + e.getMessage());
        }
    }

Service层实现如下：

    /**
     * 上下架
     * @param id
     * @param status
     */
    @Override
    public void updateStatus(Long id, Integer status) {
        if(id == null || status == null){
            throw new RuntimeException("id或status不能为空");
        }
        if (status != 2 && status != 1) {
            throw new RuntimeException("状态错误");
        }
        LambdaUpdateWrapper<Item> warpper = Wrappers.lambdaUpdate();
        warpper.eq(Item::getId,id);
        warpper.set(Item::getStatus,status);
        this.update(null,warpper);
    }

3.5 修改商品属性

3.5.1 需求

点击商品的编辑按钮：

对商品进行信息的编辑：

点击确定按钮后，即可提交信息。在控制台可以看到请求信息：

因此，我们可以得到接口需求为：

3.5.1 实现

这个实现也很简单
Controller：

    /**
     * 修改商品信息
     * @param item
     * @return
     */
    @PutMapping
    public ResultDTO updateItem(@RequestBody Item item){
        try {
            itemservice.updateItem(item);
            return ResultDTO.ok();
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return ResultDTO.error("修改商品失败,原因是:" + e.getMessage());
        }
    }

Service：

    /**
     * 修改商品信息
     * @param item
     */
    @Override
    public void updateItem(Item item) {
        this.updateById(item);
    }

3.6 删除商品

3.6.1 需求

点击删除按钮进行删除商品
请求如下：

因此，接口的定义如下：

在这里先不做逻辑删除，直接删除数据库数据

3.6.2 实现

这个实现也很简单
Controller：

    @DeleteMapping("/{id}")
    public ResultDTO deleteItemById(@PathVariable("id") Long id){
        try {
            itemservice.deleteItemById(id);
            return ResultDTO.ok();
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return ResultDTO.error("删除商品失败,原因是:" + e.getMessage());
        }
    }

Service:

    /**
     * 根据id删除商品
     * @param id
     */
    @Override
    public void deleteItemById(Long id) {
        this.removeById(id);
    }

4 day3 完成User页面的搜索需求

首先，我们先设计一下搜索功能的架构：

• 首先将mysql数据导入es的doc
• 商品的上下架功能也需要修改：商品下架后，用户不能通过es搜索到该商品，因此，需要通过MQ通知es微服务
  
  大概的业务需求为：
• 设计索引库数据结构
• 完成数据导入
• 实现搜索栏自动补全功能
• 实现过滤项聚合功能
• 实现基本搜索功能
• 数据同步

4.1 设计索引库数据结构

基本字段包括：

• 分类
• 品牌
• 价格
• 销量
• id
• name
• 评价数量
• 图片
• 用于关键字全文检索的字段All，里面包含name、brand、category信息
• 用于自动补全的字段，包括brand、category信息

那么需要完成两件事情：

• 根据每个字段的特征，设计索引库结构 mapping。
• 根据索引库结构，设计文档对应的Java类：ItemDoc

索引库结构实体类：

@Data
@NoArgsConstructor
public class ItemDoc {
    private Long id;
    private String name;
    private Long price;
    private String image;
    private String category;
    private String brand;
    private Integer sold;
    private Integer commentCount;
    //是否广告
    private Boolean isAD;
    //自动补全
    private List<String> suggestion = new ArrayList<>(2);

    //自动补全包括 商标 分类
    public ItemDoc(Item item) {
        // 属性拷贝
        BeanUtils.copyProperties(item, this);
        // 补全
        suggestion.add(item.getBrand());
        suggestion.add(item.getCategory());
    }
}

创建item索引库：

PUT /item
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "analyzer": {
       //对于属性建立倒排索引时使用的analyzer 既进行细粒度分词也进行拼音分词
        "text_anlyzer": {
          "tokenizer": "ik_max_word",
          "filter": "py"
        },
        //用于自动补全的analyzer，只对关键字进行拼音分词
        "completion_analyzer": {
          "tokenizer": "keyword",
          "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": {
      "id":{
        "type": "keyword"
      },
      "name":{
        "type": "text",
        "analyzer": "text_anlyzer",
        "search_analyzer": "ik_smart",
        "copy_to": "all"
      },
      "image":{
        "type": "keyword",
        "index": false
      },
      "price":{
        "type": "long"
      },
      "brand":{
        "type": "keyword",
        "copy_to": "all"
      },
      "category":{
        "type": "keyword",
        "copy_to": "all"
      },
      "sold":{
        "type": "integer"
      },
      "commentCount":{
        "type": "integer"
      },
      "isAd":{
        "type": "boolean"
      },
      //建立倒排索引使用text_anlyzer
      //搜索时只使用ik_smart分词
      "all":{
        "type": "text",
        "analyzer": "text_anlyzer",
        "search_analyzer": "ik_smart"
      },
      "suggestion":{
          "type": "completion",
          "analyzer": "completion_analyzer"
      }
    }
  }
}

4.2 mysql数据导入es的doc

这部分任务大概有以下步骤：

• 1）将商品微服务中的分页查询商品接口定义为一个FeignClient，放到feign-api模块

• 2）搜索服务编写一个业务，实现下面功能：

  • 调用item-service提供的FeignClient，分页查询商品 PageDTO<Item>
  • 将查询到的商品封装为一个ItemDoc对象，放入ItemDoc集合
  • 将ItemDoc集合批量导入elasticsearch的doc中

  （注：为什么不直接findall查询所有数据一次性导入？答：可以，但是由于本人于学习阶段使用的虚拟机，因此这个操作可能机器扛不住，造成超时卡死等等）

定义FeignClient

@FeignClient("itemservice")
public interface ItemClient {
    /**
     * 查询商品列表
     * @param params
     * @return
     */
    @GetMapping("/item/list")
    public PageDTO<Item> selectList(@RequestBody SearchItemDTO params);

    /**
     * 根据id 查询商品信息
     * @param id
     * @return
     */
    @GetMapping("/item/{id}")
    public Item selectItemById(@PathVariable("id")Long id);

    /**
     * 扣减商品库存
     * @param itemId
     * @param num
     */
    @PutMapping("/item/stock/{itemId}/{num}")
    public void deleteStock(@PathVariable("itemId") Long itemId ,@PathVariable("num")Integer num);

    /**
     * 增加商品库存
     * @param id
     * @param num
     */
    @RequestMapping("/item/stock/add/{id}/{num}")
    void addStock(@PathVariable("id") Long id,@PathVariable("num")Integer num);
}

将数据分批次导入doc

再复习下如何批量导入es的doc吧
首先要通过FeignClient调用item微服务的分页查询方法，设置PageSize为1000就表示一次导入1000条数据，之后将1000条数据封装到itemDoc实体类中，放入IndexRequest对象，再创建批量操作BulkRequest对象，将数据一条条的放进去，1000条全部放进去后，向es进行导入，直到调用itemClient方法取不出数据时，说明全部导入完成。

@RestController
@Slf4j
@RequestMapping("/search")
public class SearchController {

    @Autowired
    private ItemClient itemClient;

    @Autowired
    private RestHighLevelClient client;

    @GetMapping("/importItemData")
    public ResultDTO importItemData(){
        try {
            int page = 1;
            int size = 1000;
            while(true){
                BulkRequest bulkRequest = new BulkRequest("item");
                SearchItemDTO searchItemDTO = new SearchItemDTO();
                searchItemDTO.setPage(page);
                searchItemDTO.setSize(size);
                PageDTO<Item> itemPageDTO = itemClient.selectList(searchItemDTO);
                List<Item> list = itemPageDTO.getList();
                if(list.size() > 0){
                    for (Item item : list) {
                        IndexRequest request = new IndexRequest("item");
                        ItemDoc itemDoc = new ItemDoc(item);
                        request.source(JSON.toJSONString(itemDoc), XContentType.JSON);
                        bulkRequest.add(request);
                    }
                    BulkResponse response = client.bulk(bulkRequest, RequestOptions.DEFAULT);
                    System.out.println("第"+page+"批数据导入状态："+response.status());
                }else{
                    System.out.println("导入结束");
                    break;
                }
                page++;
            }
            return ResultDTO.ok();
        }catch (Exception e){
            e.printStackTrace();
            return ResultDTO.error("批量导入es索引库数据失败");
        }
    }
}

4.3 搜索栏自动补全功能

request需求如下：

再查看下前端界面，可得，要求返回的数据应该是一个列表，列表元素就是补充的内容：

因此可以总结到：

解决这个需求也非常简单，只需要获得输入框中的key，之后去item文档的suggestion字段进行查询，返回查询到的结果即可：

    //补全
    @Override
    public List<String> getSuggestion(String key) {
        try {
            //准备请求
            SearchRequest hotel = new SearchRequest("item");
            //准备DSL
            hotel.source().suggest(new SuggestBuilder().addSuggestion("suggestion",
                    SuggestBuilders.completionSuggestion
                            ("suggestion").
                            prefix(key).//关键字
                            skipDuplicates(true)//跳过重复
                            .size(10)));
            //发送请求
            SearchResponse search = client.search(hotel, RequestOptions.DEFAULT);
            List<String> list = new ArrayList<>();
            //解析结果
            Suggest suggest = search.getSuggest();
            //根据补全查询名称，获取补全结果
            CompletionSuggestion suggestion = suggest.getSuggestion("suggestion");
            //获取options
            List<CompletionSuggestion.Entry.Option> options = suggestion.getOptions();
            //遍历
            for (CompletionSuggestion.Entry.Option option : options) {
                String text = option.getText().toString();
                list.add(text);
            }
            return list;
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
            throw new RuntimeException(e);
        }
    }

实现结果：

4.4 基本搜索功能（搜索/分页/高亮/算分查询/排序查询）

需求

首先还是看一下请求和响应的格式：



因此我们可以得到基本查询的格式为：

具体实现

首先看一下service层主代码：

    @Override
    public PageDTO<ItemDoc> getList(SearchReqDTO dto) {
        try {
            SearchRequest request = new SearchRequest("item");
            buildBasicQuery(dto,request);
            SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
            return toPageResult(response);
        }catch (Exception e){
            throw new RuntimeException(e);
        }
    }

其中包含两个子函数，因为这两块代码在filters时也需要，所以封装起来了
第一个方法buildBasicQuery，通过dto中的各种条件构建request：

    /**
     * 根据条件构建request
     * @param dto
     * @param request
     */
    public void buildBasicQuery(SearchReqDTO dto, SearchRequest request){
        //bool查询
        BoolQueryBuilder boolQueryBuilder = QueryBuilders.boolQuery();
        String key = dto.getKey();
        if(!StringUtils.isNotBlank(key)){
            boolQueryBuilder.must(QueryBuilders.matchAllQuery());
        }else{
            boolQueryBuilder.must(QueryBuilders.termQuery("all",key));
        }
        String category = dto.getCategory();
        if(StringUtils.isNotBlank(category)){
            boolQueryBuilder.filter(QueryBuilders.termQuery("category",category));
        }
        String brand = dto.getBrand();
        if(StringUtils.isNotBlank(brand)){
            boolQueryBuilder.filter(QueryBuilders.termQuery("brand",brand));
        }
        if(dto.getMinPrice() != null && dto.getMaxPrice() != null){
            boolQueryBuilder.filter(QueryBuilders.rangeQuery("price").lte(dto.getMaxPrice()).gte(dto.getMinPrice()));
        }
        //算分查询  判断isAD是否为true，为true及进行加分 没有设置方法就是相乘 乘以10
        //并将bool查询封装到算分查询对象中
        FunctionScoreQueryBuilder functionScoreQueryBuilder = QueryBuilders.functionScoreQuery(
                boolQueryBuilder,new FunctionScoreQueryBuilder.FilterFunctionBuilder[]{
                        new FunctionScoreQueryBuilder.FilterFunctionBuilder(
                                QueryBuilders.termQuery("isAD",true), ScoreFunctionBuilders.weightFactorFunction(10))
                }
        );
        request.source().query(functionScoreQueryBuilder);

        //设置高亮
        if(key != null){
            request.source().highlighter(new HighlightBuilder().field("name").requireFieldMatch(false));
        }

        //设置分页
        Integer page = dto.getPage();
        if(dto.getPage() == null){
            page = 1;
        }
        Integer sizes = dto.getSize();
        if(dto.getPage() == null){
            sizes = 10;
        }
        request.source().from((page-1)*sizes).size(sizes);

        //设置排序
        if(dto.getSortBy().equals("price")){
            request.source().sort("price", SortOrder.DESC);
        }
        if(dto.getSortBy().equals("sold")){
            request.source().sort("sold",SortOrder.DESC);
        }

    }

第二个方法是toPageResult，用于将response转化为返回的对象类型：
由于有高亮的需求，因此需要先拿出ItemDoc对象，并且存入数据，之后假如有高亮，就提取出response中的高亮结果放入name中，之后以此放入List，再将total和list放人分页实体类返回即可

    /**
     * 解析查询后的响应结果
     * @param response
     * @return
     */
    public PageDTO<ItemDoc> toPageResult(SearchResponse response){
        PageDTO<ItemDoc> itemDocPageDTO = new PageDTO<>();
        SearchHits hits = response.getHits();
        long total = hits.getTotalHits().value;
        itemDocPageDTO.setTotal(total);
        SearchHit[] hits1 = hits.getHits();
        List<ItemDoc> itemDocs = new ArrayList<>();
        for (SearchHit documentFields : hits1) {
            String sourceAsString = documentFields.getSourceAsString();
            ItemDoc itemDoc = JSON.parseObject(sourceAsString, ItemDoc.class);
            Map<String, HighlightField> highlightFields = documentFields.getHighlightFields();
            if(!highlightFields.isEmpty()){
                HighlightField name = highlightFields.get("name");
                if(name != null){
                    String string = name.getFragments()[0].toString();
                    itemDoc.setName(string);
                }
            }
            itemDocs.add(itemDoc);
        }
        itemDocPageDTO.setList(itemDocs);
        return itemDocPageDTO;
    }

实现效果

4.5 查询选项过滤聚合

需求

我们下一步要做的这个需求如下：
可以看到，搜索框下有过滤选项，但是现在是前端写死的，即使你选择了手机，手机的品牌里面没有长虹，它也会显示长虹选项

老样子，看看请求和响应咋写：

因此可以得出：

具体实现

这个需求主要就是进行下数据聚合：

    /**
     * 实现过滤操作
     * @param reqDTO
     * @return
     */
    @Override
    public Map<String, List<String>> getFilter(SearchReqDTO reqDTO) {
        try {
            SearchRequest request = new SearchRequest("item");
            buildBasicQuery(reqDTO,request);
            request.source().aggregation(AggregationBuilders.terms("brand").field("brand").size(10));
            request.source().aggregation(AggregationBuilders.terms("category").field("category").size(10));
            SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
            List<String> brand = getAggList("brand", response);
            List<String> category = getAggList("category", response);
            Map<String,List<String>> map = new HashMap<>();
            map.put("brand",brand);
            map.put("category",category);
            return map;

        }catch (Exception e){
            new RuntimeException(e);
        }
        return null;
    }

其中getAggList方法会被多次调用因此为了提高可读性，封装为了方法，其方法的作用就是根据response和name取出response中聚合name种类的结果：

    /**
     * 解析聚合的结果
     * @param name
     * @param response
     * @return
     */
    public List<String> getAggList(String name,SearchResponse response){
        List<String> list = new ArrayList<>();
        Aggregations aggregations = response.getAggregations();
        Terms aggregation = aggregations.get(name);
        List<? extends Terms.Bucket> buckets = aggregation.getBuckets();
        for (Terms.Bucket bucket : buckets) {
            String string = bucket.getKeyAsString();
            list.add(string);
        }
        return list;
    }

实现效果

4.6 数据同步

需求

• 商品上架时：search-service新增商品到elasticsearch
• 商品下架时：search-service删除elasticsearch中的商品

实现

简单来说，以下架为例，当admin端点击下架一个商品时，ItemService会通过mq发出一条消息给SearchService，搜索微服务会将doc中的那条数据删除
其中，ItemService为生产者，SearchService为消费者,使用Topic交换机
首先在ItemService定义mq配置：

@Configuration
public class MyConfig {

    /**
     * 声明主题交换机
     * @return
     */
    @Bean
    public TopicExchange topicExchange(){
        return new TopicExchange("shop.topicExchange",true,false);
    }

    /**
     * 上架队列
     * @return
     */
    @Bean
    public Queue upItem(){
        return new Queue("shop.upItem",true);
    }

    /**
     * 下架队列
     * @return
     */
    @Bean
    public Queue downItem(){
        return new Queue("shop.downItem",true);
    }

    @Bean
    public Binding bindingUpItem(){
        return BindingBuilder.bind(upItem()).to(topicExchange()).with("up");
    }

    @Bean
    public Binding bindingDownItem(){
        return BindingBuilder.bind(downItem()).to(topicExchange()).with("down");
    }
}

之后在SearchService设置监听配置：

@Component
public class MyListener {
    @Autowired
    private SearchService searchService;

    @RabbitListener(queues = "shop.upItem")
    public void listenUp(Long id){
        searchService.deleteDoc(id);
    }

    @RabbitListener(queues = "shop.downItem")
    public void listenDown(Long id){
        searchService.insertDoc(id);
    }
}

最后，再载service层写一下处理增删doc的代码：

    @Override
    public void insertDoc(Long id) {
        try {
            IndexRequest request = new IndexRequest("item").id(id.toString());
            Item item = itemClient.selectItemById(id);
            ItemDoc itemDoc = new ItemDoc(item);
            request.source(JSON.toJSONString(itemDoc), XContentType.JSON);
            client.index(request,RequestOptions.DEFAULT);
        } catch (IOException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        }
    }

    @Override
    public void deleteDoc(Long id) {
        try {
            DeleteRequest request = new DeleteRequest("item", id.toString());
            client.delete(request,RequestOptions.DEFAULT);
        } catch (IOException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        }
    }

5 day4 完成用户登录和用户功能

5.1 微服务获取用户身份

由于本项目重点在于微服务，因此不做登录页面了，默认就是登陆的，只进行模拟一下获取用户信息
首先我们可以给每个用户添加一个用户id，当用户发送请求时，使用过滤器给所有经过网关的请求的请求头添加id值：
怎么做呢？来回忆下网关的GatewayFilter，其中有一种过滤器叫做AddRequestHeader可以给请求添加请求头，具体就是操作yaml配置文件：

      default-filters:
        - AddRequestHeader=authorization,2

那么添加了id后，订单微服务如何获取用户id呢？

• 在每个微服务都编写一个SpringMVC的拦截器：HandlerInterceptor
• 在拦截器中获取请求头中的authorization信息，也就是userId，并保存到ThreadLocal中
• 在后续的业务中，可以直接从ThreadLocal中获取userId
  注：ThreadLocal时jdk的组件，可以存放当前线程的参数，因为一个用户访问其实就是一个线程嘛！
  大概流程如下：
  
  对于ThreadLocal的使用可以创建一个utils类：

/**
 * 用于存储请求头中的userId信息
 */
public class ThreadLocalUtil {
    private static final ThreadLocal<Long> local = new ThreadLocal<>();
    /**
     * 从当前线程中存储userId
     * @param userId
     */
    public static void  setUserId(Long userId){
        local.set(userId);
    }
    /**
     * 从当前线程中获取userId
     * @return
     */
    public static Long getUserId(){
        return local.get();
    }
    /**
     * 从当前线程中清除userId
     */
    public static void clear(){
        local.remove();
    }
}

那么先在订单微服务上写一个拦截器来获取用户id:

@Component
@WebFilter(filterName = "authorFilter",urlPatterns = "/*")
public class AuthorFilter extends GenericFilter {
    @Override
    public void doFilter(ServletRequest servletRequest, ServletResponse servletResponse, FilterChain filterChain) throws IOException, ServletException {
        HttpServletRequest request = (HttpServletRequest) servletRequest;
        // 获取从网关传递过来的登录用户id
        String authorization = request.getHeader("authorization");
        if(StringUtils.isNotBlank(authorization)){
            // 如果用户id不为空  设置到ThreadLocal中
            ThreadLocalUtil.setUserId(Long.valueOf(authorization));
        }
        filterChain.doFilter(servletRequest,servletResponse);
        ThreadLocalUtil.clear();
    }
}

到这里，订单微服务就可以获取到操作用户的id了

5.2 根据用户id查询地址列表

需求分析

当用户点击购买商品，跳转到用户的订单确认页面，需要出现用户的地址：

再来分析下请求和响应参数：

再看一下前端代码可知，返回一个列表即可：

    data() {
      return {
        util,
        paymentTypes: ["支付宝支付", "微信支付", "扣减余额"],
        addressList: [ // 地址列表
          { "id": 61, "userId": 2, "contact": "李佳星", "mobile": "13301212233", "province": "上海", "city": "上海", "town": "浦东新区", "street": "航头镇航头路", "isDefault": true}, {"id": 63, "userId": 2, "contact": "李小龙", "mobile": "13301212233", "province": "广东", "city": "佛山", "town": "永春", "street": "永春武馆", "isDefault": false}
        ],
        item: {}, // 商品信息
        params: {
          num: 1, // 商品购买数量
          paymentType: 3, // 支付方式
          addressId: 61, // 收货地址的id
          itemId: 0, // 商品id
        },
      }
    },

因此，总结下：

具体实现

controller:

    @Autowired
    private AddressService addressService;

    @GetMapping("/uid")
    public List<Address> getAddressByUid(){
        return addressService.getAddressByUid();
    }

service:

    @Override
    public List<Address> getAddressByUid() {
        Long userId = ThreadLocalUtil.getUserId();
        QueryWrapper<Address> wrapper = new QueryWrapper<>();
        wrapper.eq("user_id",userId);
        return this.list(wrapper);
    }

效果展示