微服务Day7学习

news2024/10/5 15:01:56

文章目录

  • 数据聚合
    • 聚合分类
  • 自动补全
    • DSL实现Bucket聚合
    • DSL实现Metrics聚合
    • RestAPI实现聚合
    • 多条件聚合
    • 对接前端接口
    • 拼音分词器
    • 自定义分词器
    • 自动补全查询
    • 实现酒店搜索框自动补全
  • 数据同步
    • 数据同步思路分析
    • 利用mq实现mysql与elasticsearch数据同步
  • 集群
    • 介绍
    • 搭建ES集群

数据聚合

聚合分类

自动补全

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

DSL实现Bucket聚合

在这里插入图片描述在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

DSL实现Metrics聚合

在这里插入图片描述

RestAPI实现聚合

在这里插入图片描述
测试类

    @Test
    void testAggregation() throws IOException {
        //1.准备Request
        SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
        //2.准备DSL
        //2.1 设置size
        request.source().size(0);
        //2.2 聚合
        request.source().aggregation(AggregationBuilders
                .terms("brandAgg")
                .field("brand")
                .size(20));
        //3.发出请求
        SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
        //4.解析结果
        System.out.println(response);
    }

在这里插入图片描述

    @Test
    void testAggregation() throws IOException {
        //1.准备Request
        SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
        //2.准备DSL
        //2.1 设置size
        request.source().size(0);
        //2.2 聚合
        request.source().aggregation(AggregationBuilders
                .terms("brandAgg")
                .field("brand")
                .size(20));
        //3.发出请求
        SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
        //4.解析结果
        Aggregations aggregations = response.getAggregations();
        //4.1 根据聚合名称获取聚合结果
        Terms brandTerms = aggregations.get("brandAgg");
        //4.2 获取buckets
        List<? extends Terms.Bucket> buckets = brandTerms.getBuckets();
        //4.3 遍历
        for (Terms.Bucket bucket : buckets) {
            //4.4获取key
            String key = bucket.getKeyAsString();
            System.out.println(key);
        }
    }

多条件聚合

在这里插入图片描述
Service实现类中

    @Override
    public Map<String, List<String>> filters() {
        //1.准备Request
        SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
        //2.准备DSL
        //2.1 设置size
        request.source().size(0);
        //2.2 聚合
        buildAggregation(request);
        //3.发出请求
        SearchResponse response = null;
        try {
            response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
        } catch (IOException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        }
        //4.解析结果
        Map<String, List<String>> result = new HashMap<>();
        Aggregations aggregations = response.getAggregations();
        //4.1 根据名称获取品牌结果 并放入map
        List<String> brandList = getAggByName(aggregations,"brandAgg");
        result.put("品牌", brandList);
        List<String> cityList = getAggByName(aggregations,"cityAgg");
        result.put("城市", cityList);
        List<String> starList = getAggByName(aggregations,"starAgg");
        result.put("星级", starList);
        return result;
    }

    private List<String> getAggByName(Aggregations aggregations,String aggName) {
        //4.1 根据聚合名称获取聚合结果
        Terms brandTerms = aggregations.get(aggName);
        //4.2 获取buckets
        List<? extends Terms.Bucket> buckets = brandTerms.getBuckets();
        //4.3 遍历
        List<String> brandList = new ArrayList<>();
        for (Terms.Bucket bucket : buckets) {
            //4.4获取key
            String key = bucket.getKeyAsString();
            brandList.add(key);
        }
        return brandList;
    }

    private void buildAggregation(SearchRequest request) {
        request.source().aggregation(AggregationBuilders
                .terms("brandAgg")
                .field("brand")
                .size(100));
        request.source().aggregation(AggregationBuilders
                .terms("cityAgg")
                .field("city")
                .size(100));
        request.source().aggregation(AggregationBuilders
                .terms("starAgg")
                .field("starName")
                .size(100));
    }

对接前端接口

在这里插入图片描述

拼音分词器

在这里插入图片描述
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自定义分词器

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
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在这里插入图片描述

自动补全查询

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

实现酒店搜索框自动补全

在这里插入图片描述
DSK代码

DELETE /hotel
# 酒店数据索引库
PUT /hotel
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "analyzer": {
        "text_anlyzer": {
          "tokenizer": "ik_max_word",
          "filter": "py"
        },
        "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"
      },
      "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": "text_anlyzer",
        "search_analyzer": "ik_smart"
      },
      "suggestion":{
          "type": "completion",
          "analyzer": "completion_analyzer"
      }
    }
  }
}

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}

GET /hotel/_search
{
  "suggest": {
    "suggestions": {
      "text": "",
      "completion": {
        "field": "suggestion",
        "skip_duplicates": true,
        "size": 10
      }
    }
  }
}

修改实体类

@Data
@NoArgsConstructor
public class HotelDoc {
    private Long id;
    private String name;
    private String address;
    private Integer price;
    private Integer score;
    private String brand;
    private String city;
    private String starName;
    private String business;
    private String location;
    private String pic;
    private Object distance;
    private Boolean isAD;
    private List<String> suggestion;

    public HotelDoc(Hotel hotel) {
        this.id = hotel.getId();
        this.name = hotel.getName();
        this.address = hotel.getAddress();
        this.price = hotel.getPrice();
        this.score = hotel.getScore();
        this.brand = hotel.getBrand();
        this.city = hotel.getCity();
        this.starName = hotel.getStarName();
        this.business = hotel.getBusiness();
        this.location = hotel.getLatitude() + ", " + hotel.getLongitude();
        this.pic = hotel.getPic();
        if (this.business.contains("/")){
            //business有多个点，需要切割
            String[] arr = this.business.split("/");
            //添加元素
            this.suggestion = new ArrayList<>();
            this.suggestion.add(this.brand);
            Collections.addAll(this.suggestion, arr);
        }else {
            this.suggestion = Arrays.asList(this.brand,this.business);
        }
    }
}

在这里插入图片描述
建立测试类

    @Test
    void testSuggest() throws IOException {
        //1.准备Request
        SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
        //2.准备DSL
        request.source().suggest(new SuggestBuilder().
                addSuggestion("suggestions", SuggestBuilders
                        .completionSuggestion("suggestion")
                        .prefix("h")
                        .skipDuplicates(true)
                        .size(10)
                ));
        //3.发起请求
        SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
        ///4.解析结果
        System.out.println(response);
    }

在这里插入图片描述
测试类

    @Test
    void testSuggest() throws IOException {
        //1.准备Request
        SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
        //2.准备DSL
        request.source().suggest(new SuggestBuilder().
                addSuggestion("suggestions", SuggestBuilders
                        .completionSuggestion("suggestion")
                        .prefix("h")
                        .skipDuplicates(true)
                        .size(10)
                ));
        //3.发起请求
        SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
        ///4.解析结果
        Suggest suggest = response.getSuggest();
        //4.1根据补全查询名称获取补全结果
        CompletionSuggestion suggestions = suggest.getSuggestion("suggestions");
        //4.2 获取options
        List<CompletionSuggestion.Entry.Option> options = suggestions.getOptions();
        //4.3 遍历
        for (CompletionSuggestion.Entry.Option option : options) {
            String text = option.getText().toString();
            System.out.println(text);
        }
    }

在这里插入图片描述

    @Override
    public List<String> getSuggestions(String prefix) {
        //1.准备Request
        SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
        //2.准备DSL
        request.source().suggest(new SuggestBuilder().
                addSuggestion("suggestions", SuggestBuilders
                        .completionSuggestion("suggestion")
                        .prefix(prefix)
                        .skipDuplicates(true)
                        .size(10)
                ));
        //3.发起请求
        SearchResponse response = null;
        try {
            response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
        } catch (IOException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        }
        ///4.解析结果
        Suggest suggest = response.getSuggest();
        //4.1根据补全查询名称获取补全结果
        CompletionSuggestion suggestions = suggest.getSuggestion("suggestions");
        //4.2 获取options
        List<CompletionSuggestion.Entry.Option> options = suggestions.getOptions();
        //4.3 遍历
        List<String> list = new ArrayList<>(options.size());
        for (CompletionSuggestion.Entry.Option option : options) {
            String text = option.getText().toString();
            list.add(text);
        }
        return list;
    }

数据同步

数据同步思路分析

在这里插入图片描述在这里插入图片描述
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在这里插入图片描述

利用mq实现mysql与elasticsearch数据同步



声明excahnge、queue、RoutingKey

public class MqConstants {
    //交换机
    public final  static String HOTEL_EXCHANGE = "hotel.topic";
    //新增修改的队列
    public final  static String HOTEL_INSERT_QUEUE = "hotel.insert.queue";
    //删除队列
    public final  static String HOTEL_DELETE_QUEUE = "hotel.delete.queue";
    //新增获修改RoutingKey
    public final  static String HOTEL_INSERT_KEY = "hotel.insert";
    //删除的RoutingKey
    public final  static String HOTEL_DELETE_KEY = "hotel.delete";
}


@Configuration
public class MqConfig {
    @Bean
    public TopicExchange topicExchange(){
        return new TopicExchange(MqConstants.HOTEL_EXCHANGE,true,false);
    }
    @Bean
    public Queue insertQueue(){
        return new Queue(MqConstants.HOTEL_INSERT_QUEUE,true);
    }
    @Bean
    public Queue deleteQueue(){
        return new Queue(MqConstants.HOTEL_DELETE_QUEUE,true);
    }
    @Bean
    public Binding insertQueueBinding(){
        return BindingBuilder.bind(insertQueue()).to(topicExchange()).with(MqConstants.HOTEL_INSERT_KEY);
    }
    @Bean
    public Binding deleteQueueBinding(){
        return BindingBuilder.bind(deleteQueue()).to(topicExchange()).with(MqConstants.HOTEL_DELETE_KEY);
    }
}

yaml配置

  rabbitmq:
    host: xxx.xxx.x.xxx(主机地址)
    port: 5672
    username: itcast
    password: 123321
    virtual-host: /

在hotel-admin中增、删、改业务中完成消息发送
mq组件

@Component
public class HotelListener {
    @Autowired
    private IHotelService hotelService;
    /**
     * 监听酒店新增或修改的业务
     * @param id
     */
    @RabbitListener(queues = MqConstants.HOTEL_INSERT_QUEUE)
    public void listenHotelInsertOrUpdate(Long id){
        hotelService.insertById(id);
    }

    /**
     * 监听酒店删除的业务
     * @param id
     */
    @RabbitListener(queues = MqConstants.HOTEL_DELETE_QUEUE)
    public void listenHotelDelete(Long id){
        hotelService.deleteById(id);
    }
}

实现类

    @Autowired
    private RabbitTemplate rabbitTemplate;
        @PostMapping
    public void saveHotel(@RequestBody Hotel hotel){
        hotelService.save(hotel);
        rabbitTemplate.convertAndSend(MqConstants.HOTEL_EXCHANGE, MqConstants.HOTEL_INSERT_KEY, hotel.getId());
    }

    @PutMapping()
    public void updateById(@RequestBody Hotel hotel){
        if (hotel.getId() == null) {
            throw new InvalidParameterException("id不能为空");
        }
        hotelService.updateById(hotel);
        rabbitTemplate.convertAndSend(MqConstants.HOTEL_EXCHANGE, MqConstants.HOTEL_INSERT_KEY, hotel.getId());
    }

    @DeleteMapping("/{id}")
    public void deleteById(@PathVariable("id") Long id) {
        hotelService.removeById(id);
        rabbitTemplate.convertAndSend(MqConstants.HOTEL_EXCHANGE, MqConstants.HOTEL_DELETE_KEY, id);

    }

在hotel-demo中完成消息监听，并更新elasticsearch中的数据

    @Override
    public void deleteById(Long id) {
        //1.准备Request
        DeleteRequest request = new DeleteRequest("hotel",id.toString());
        //2.准备发送请求
        try {
            client.delete(request, RequestOptions.DEFAULT);
        } catch (IOException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        }
    }

    @Override
    public void insertById(Long id) {
        //0.根据id查询酒店数据
        Hotel hotel = getById(id);
        //转换文档类型
        HotelDoc hotelDoc = new HotelDoc(hotel);
        //1.准备Request
        IndexRequest request = new IndexRequest("hotel").id(hotel.getId().toString());
        //2.准备JSON文档
        request.source(JSON.toJSONString(hotelDoc), XContentType.JSON);
        //3.准备发送请求
        try {
            client.index(request, RequestOptions.DEFAULT);
        } catch (IOException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        }
    }

集群

介绍

在这里插入图片描述

搭建ES集群

version: '2.2'
services:
  es01:
    image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.12.1
    container_name: es01
    environment:
      - node.name=es01
      - cluster.name=es-docker-cluster
      - discovery.seed_hosts=es02,es03
      - cluster.initial_master_nodes=es01,es02,es03
      - bootstrap.memory_lock=true
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
    ulimits:
      memlock:
        soft: -1
        hard: -1
    volumes:
      - data01:/usr/share/elasticsearch/data
    ports:
      - 9200:9200
    networks:
      - elastic
  es02:
    image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.12.1
    container_name: es02
    environment:
      - node.name=es02
      - cluster.name=es-docker-cluster
      - discovery.seed_hosts=es01,es03
      - cluster.initial_master_nodes=es01,es02,es03
      - bootstrap.memory_lock=true
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
    ulimits:
      memlock:
        soft: -1
        hard: -1
    volumes:
      - data02:/usr/share/elasticsearch/data
    networks:
      - elastic
  es03:
    image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.12.1
    container_name: es03
    environment:
      - node.name=es03
      - cluster.name=es-docker-cluster
      - discovery.seed_hosts=es01,es02
      - cluster.initial_master_nodes=es01,es02,es03
      - bootstrap.memory_lock=true
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
    ulimits:
      memlock:
        soft: -1
        hard: -1
    volumes:
      - data03:/usr/share/elasticsearch/data
    networks:
      - elastic

volumes:
  data01:
    driver: local
  data02:
    driver: local
  data03:
    driver: local

networks:
  elastic:
    driver: bridge

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什么是固态继电器？

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固态继电器是不需要使用任何机械部件的开关继电器。这通常使它们具有比普通机电继电器寿命更长的优势&#xff0c;然而&#xff0c;尽管固态继电器速度快且耐用&#xff0c;但仍具有某些设计规定。 固态继电器风靡全球&#xff0c;彻底改变了从农业自动化到航空航天等各个行业…
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Pytorch梯度下降算法（Gradient Descent）

Pytorch梯度下降算法（Gradient Descent）

intro 其实对于我们将要学的梯度最小函数&#xff0c;目的就是先得到loss损失最小的值&#xff0c;然后根据这个最小的值去得到w。 初始点在initial guess这个位置&#xff0c;我们希望找到最小的权重点global cost minimum&#xff0c;我们到底是让这个点左移寻找还是右移寻…
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Linux第三十九章

Linux第三十九章

&#x1f436;博主主页&#xff1a;ᰔᩚ. 一怀明月ꦿ ❤️‍&#x1f525;专栏系列&#xff1a;线性代数&#xff0c;C初学者入门训练&#xff0c;题解C&#xff0c;C的使用文章&#xff0c;「初学」C&#xff0c;linux &#x1f525;座右铭&#xff1a;“不要等到什么都没有了…
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【全开源】JAVA同城搬家系统源码小程序APP源码

【全开源】JAVA同城搬家系统源码小程序APP源码

JAVA同城搬家系统源码 特色功能&#xff1a; 强大的数据处理能力&#xff1a;JAVA提供了丰富的数据结构和算法&#xff0c;以及强大的并发处理能力&#xff0c;使得系统能够快速地处理大量的货物信息、司机信息、订单信息等&#xff0c;满足大规模物流的需求。智能路径规划&a…
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【Redis】String的介绍与应用详解

【Redis】String的介绍与应用详解

大家好&#xff0c;我是白晨&#xff0c;一个不是很能熬夜&#xff0c;但是也想日更的人。如果喜欢这篇文章&#xff0c;点个赞&#x1f44d;&#xff0c;关注一下&#x1f440;白晨吧&#xff01;你的支持就是我最大的动力&#xff01;&#x1f4aa;&#x1f4aa;&#x1f4aa…
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设置 sticky 不生效？会不会是你还是没懂 sticky？

设置 sticky 不生效？会不会是你还是没懂 sticky？

官方描述 基本上可以看懂的就会知道。sticky 是相对于存在滚动条的内容的&#xff0c;啥意思&#xff1f; 就是不论你被谁包着&#xff0c;你只会往上找有 overflow 属性的盒子进行定位&#xff0c;包括&#xff1a;overflow:hidden; overflow:scroll; overflow:auto; overflo…
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一键批量提取TXT文档前N行，高效处理海量文本数据，省时省力新方案！

一键批量提取TXT文档前N行，高效处理海量文本数据，省时省力新方案！

大量的文本信息充斥着我们的工作与生活。无论是研究资料、项目文档还是市场报告&#xff0c;TXT文本文档都是我们获取和整理信息的重要来源。然而&#xff0c;面对成百上千个TXT文档&#xff0c;如何快速提取所需的关键信息&#xff0c;提高工作效率&#xff0c;成为了许多人头…
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EI稳定检索--人文社科类会议（ICBAR 2024）

EI稳定检索--人文社科类会议（ICBAR 2024）

【ACM独立出版】第四届大数据、人工智能与风险管理国际学术会议 (ICBAR 2024) 2024 4th International Conference on Big Data, Artificial Intelligence and Risk Management 【高录用•快检索&#xff0c;ACM独立出版-稳定快速EI检索 | 往届均已完成EI, Scopus检索】 【见…
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运行vue2项目基本过程

运行vue2项目基本过程

目录 步骤1 步骤2 步骤3 补充&#xff1a; 解决方法&#xff1a; node-scss安装失败解决办法 步骤1 安装npm 步骤2 切换淘宝镜像 #最新地址 淘宝 NPM 镜像站喊你切换新域名啦! npm config set registry https://registry.npmmirror.com 步骤3 安装vue-cli npm install…
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分布式中traceId链接服务间的日志

分布式中traceId链接服务间的日志

使用技术&#xff1a; 网关&#xff1a;SpringCloudGateway RPC调用&#xff1a;Feign 一&#xff1a;在网关入口处设置header&#xff1a;key-traceId&#xff0c;value-UUID import com.kw.framework.common.croe.constant.CommonConstant; import com.kw.framework.gateway…
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机器学习高斯贝叶斯算法实战：判断肿瘤是良性还是恶性

机器学习高斯贝叶斯算法实战：判断肿瘤是良性还是恶性

概述 我们使用威斯康星乳腺肿瘤数据集&#xff0c;来构建一个机器学习模型&#xff0c;用来判断患者的肿瘤是良性还是恶性。 数据分析 威斯康星乳腺肿瘤数据集&#xff0c;包括569个病例的数据样本&#xff0c;每个样本具有30个特征值。 样本分为两类&#xff1a;恶性Malig…
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SHA1获取

SHA1获取

这里写目录标题 JDK获取uniapp开发Dcould获取 JDK获取 一、下载jdk 链接: http://www.oracle.com/ 二、安装直接下一步下一步 三、配置环境变量 先新增变量JAVA_HOME变量值为C:\devUtils\jdk (jdk安装路径位置)再配置Path(%JAVA_HOME%\bin) 四、创建SHA1安全证书 win r输入cmd…
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常见应用流量特征分析

常见应用流量特征分析

目录 1.sqlmap 1.常规GET请求 2.通过--os-shell写入shell 3.post请求 2.蚁剑 编码加密后 3.冰蝎 冰蝎_v4.1 冰蝎3.2.1 4.菜刀 5.哥斯拉 1.sqlmap 1.常规GET请求 使用的是sqli-labs的less7 &#xff08;1&#xff09;User-Agent由很明显的sqlmap的标志&#xff0c;展…
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如何快速增加外链？

如何快速增加外链？

要快速增加外链并不难&#xff0c;相信各位都知道&#xff0c;难的是快速增加外链且没有风险&#xff0c;所以这时候GNB外链的重要性就出现了&#xff0c;这是一种自然的外链&#xff0c;何谓自然的外链&#xff0c;在谷歌的体系当中&#xff0c;自然外链指的就是其他网站资源给…
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[Spring Boot]baomidou 多数据源

[Spring Boot]baomidou 多数据源

文章目录 简述本文涉及代码已开源 项目配置pom引入baomidouyml增加dynamic配置启动类增加注解配置结束 业务调用注解DS()TransactionalDSTransactional自定义数据源注解MySQL2 测试调用查询接口单数据源事务测试多数据源事务如果依然使用Transactional会怎样&#xff1f;测试正…
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不同类型的区块链钱包有什么特点和适用场景？

不同类型的区块链钱包有什么特点和适用场景？

区块链钱包是用于存储和管理加密货币的重要工具&#xff0c;市面上有许多不同类型的区块链钱包可供选择。以下是几种主要类型的区块链钱包及其特点和适用场景。 1.软件钱包&#xff1a; 特点&#xff1a;软件钱包是最常见的一种区块链钱包&#xff0c;通常作为软件应用程序提供…
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docker不删除容器更改其挂载目录

docker不删除容器更改其挂载目录

场景&#xff1a;docker搭建的jenkins通常需要配置很多开发环境&#xff0c;当要更换挂载目录&#xff0c;每次都需要删除容器重新运行&#xff0c;不在挂载目录的环境通常不会保留。 先给一个参考博客docker不删除容器&#xff0c;修改容器挂载或其他_jenkins 修改容器挂载do…
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第17讲：C语言内存函数

第17讲：C语言内存函数

目录 1.memcpy使用和模拟实现2.memmove使用和模拟实现3.memset函数的使用4.memcmp函数的使用 1.memcpy使用和模拟实现 void * memcpy (void * destination, const void * source, size_t num);• 函数memcpy从source的位置开始向后复制num个字节的数据到destination指向的内存…
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分析电脑上处理器的性能报告

分析电脑上处理器的性能报告

这张图片给出了一份详细的第11代Intel(R) Core(TM) i7-1165G7 2.80GHz处理器的性能报告。 CPU型号&#xff1a;11th Gen Intel(R) Core(TM) i7-1165G7&#xff08;这是一个低功耗的移动处理器&#xff0c;常用于轻薄型笔记本电脑&#xff09; 基准速度&#xff1a;2.80 GHz&…
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