2024/9/11黑马头条跟学笔记(七)

1)今日内容介绍

搜索结果，搜索记录，搜索联想

搭建环境

索引，存储，分词

多条件复合查询

结果高亮处理

索引数据同步（文章发布后创建索引 kafka）

搭建mongodb，存储链和性能好过mysql

异步保存搜索历史

查看搜索历史列表

联想词初始化，来源

2)Es环境搭建

2.1)镜像拉取

docker pull elasticsearch:7.4.0

2.2)创建容器

docker run -id --name elasticsearch -d --restart=always -p 9200:9200 -p 9300:9300 -v /usr/share/elasticsearch/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins -e "discovery.type=single-node" elasticsearch:7.4.0

2.3)配置中文分词器

创建容器时映射了目录，自动创建出来了，我们在plugins目录下配置分词器，版本需对应

#切换目录
cd /usr/share/elasticsearch/plugins
#新建目录并进入
mkdir analysis-ik && cd analysis-ik
#移动文件
mv /root/elasticsearch-analysis-ik-7.4.0.zip /usr/share/elasticsearch/plugins/analysis-ik
#解压文件
cd /usr/share/elasticsearch/plugins/analysis-ik && unzip elasticsearch-analysis-ik-7.4.0.zip

2.4)postman测试

{
    "analyzer":"ik_max_word",
    "text":"欢迎来到黑马程序员学习"
}

3)app端文章搜索

3.1)需求说明

搜索出结果后展示，搜索的词与匹配的关键词高亮，点击后能查看文章的详情

3.2)思路分析

审核成功存es
用户搜索查询es库，展示文章列表

3.3)创建索引和映射

展示内容

标题，布局，封面，发布时间，作者，（文章作者id，和静态url不显示）

索引分词内容

标题和内容

3.3.1)映射表

java的实体类

3.3.2)创建映射表

http://192.168.233.136:9200/app_info_article

请求体

{
    "mappings":{
        "properties":{
            "id":{
                "type":"long"
            },
            "publishTime":{
                "type":"date"
            },
            "layout":{
                "type":"integer"
            },
            "images":{
                "type":"keyword",
                "index": false
            },
            "staticUrl":{
                "type":"keyword",
                "index": false
            },
            "authorId": {
                "type": "long"
            },
            "authorName": {
                "type": "text"
            },
            "title":{
                "type":"text",
                "analyzer":"ik_smart"
            },
            "content":{
                "type":"text",
                "analyzer":"ik_smart"
            }
        }
    }
}

3.3.3)GET查询所有映射

GET请求查询映射：http://192.168.233.136:9200/app_info_article

DELETE请求，删除索引及映射：http://192.168.233.136:9200/app_info_article

GET请求，查询所有文档：http://192.168.233.136:9200/app_info_article/_search

3.4)初始化索引库数据

3.4.1)导入es-init初始化模块

依赖

版本要和镜像容器版本一致

<!--elasticsearch-->
        <dependency>
            <groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
            <artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId>
            <version>7.4.0</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
            <artifactId>elasticsearch-rest-client</artifactId>
            <version>7.4.0</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.elasticsearch</groupId>
            <artifactId>elasticsearch</artifactId>
            <version>7.4.0</version>
        </dependency>

配置类

通过配置文件注入

ip不一致得来这里改吧改吧

mapper

查询三张表，要求是上架和未删除的文章

pojo

对应上es映射中的所有字段

3.4.2)查询所有的文章信息，批量导入到es索引库中

package com.heima.es;

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.heima.es.mapper.ApArticleMapper;
import com.heima.es.pojo.SearchArticleVo;
import org.elasticsearch.action.bulk.BulkRequest;
import org.elasticsearch.action.index.IndexRequest;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.elasticsearch.common.xcontent.XContentType;
import org.junit.Test;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.test.context.junit4.SpringRunner;

import java.util.List;


@SpringBootTest
@RunWith(SpringRunner.class)
public class ApArticleTest {

    @Autowired
    private ApArticleMapper apArticleMapper;

    @Autowired
    private RestHighLevelClient restHighLevelClient;


    /**
     * 注意：数据量的导入，如果数据量过大，需要分页导入
     * @throws Exception
     */
    @Test
    public void init() throws Exception {

        //1.查询所有符合条件的文章数据
        List<SearchArticleVo> searchArticleVos = apArticleMapper.loadArticleList();

        //2.批量导入到es索引库

            BulkRequest bulkRequest = new BulkRequest("app_info_article");

        for (SearchArticleVo searchArticleVo : searchArticleVos) {

            IndexRequest indexRequest = new IndexRequest().id(searchArticleVo.getId().toString())
                    .source(JSON.toJSONString(searchArticleVo), XContentType.JSON);

            //批量添加数据
            bulkRequest.add(indexRequest);

        }
        restHighLevelClient.bulk(bulkRequest, RequestOptions.DEFAULT);

    }

}

查所有文章
指定大批导入请求的索引库名称
循环创建索引index，和对应的文档信息source（存储的是json格式需转一下，当然文章id也得从Long类型转为string）
构建好请求之后批量添加数据（感觉有点像jdbc还是什么的数据库连接池，存放多条statement最后在一次性传输过去）
最后调用bulk方法，传递大批请求传递到es索引库，后面的常量类型值无所谓

再次发送请求查看索引库的值

导入了40条数据

3.5)搜索微服务创建

步骤

3.5.1）导入工程

记得修改配置文件的IP地址

3.5.2）nacos添加服务

spring:
  autoconfigure:
    exclude: org.springframework.boot.autoconfigure.jdbc.DataSourceAutoConfiguration
elasticsearch:
  host: 192.168.233.136
  port: 9200

接口搜索定义

最小时间和前面分页的那玩意差不多应该

dtos

package com.heima.model.search.dtos;

import lombok.Data;

import java.util.Date;


@Data
public class UserSearchDto {

    /**
    * 搜索关键字
    */
    String searchWords;
    /**
    * 当前页
    */
    int pageNum;
    /**
    * 分页条数
    */
    int pageSize;
    /**
    * 最小时间
    */
    Date minBehotTime;

    public int getFromIndex(){
        if(this.pageNum<1)return 0;
        if(this.pageSize<1) this.pageSize = 10;
        return this.pageSize * (pageNum-1);
    }
}

service

package com.heima.search.service;

import com.heima.model.common.dtos.ResponseResult;
import com.heima.model.search.dtos.UserSearchDto;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody;

import java.io.IOException;

public interface ArticleSearchService {
    /**
     * 文章分页检索
     * @param dto
     * @return
     */
    public ResponseResult search( UserSearchDto dto) ;
}

impl

实现思路

参数校验
查询条件
- 关键词分词之后查询
- 小于mindate数据
- 分页查询
- 时间降序
- 设置高亮title
结果封装返回

package com.heima.search.service.impl;

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.heima.model.common.dtos.ResponseResult;
import com.heima.model.common.enums.AppHttpCodeEnum;
import com.heima.model.search.dtos.UserSearchDto;
import com.heima.model.user.pojos.ApUser;
import com.heima.search.service.ApUserSearchService;
import com.heima.search.service.ArticleSearchService;
import com.heima.utils.thread.AppThreadLocalUtil;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
import org.elasticsearch.action.search.SearchRequest;
import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.elasticsearch.common.text.Text;
import org.elasticsearch.index.query.*;
import org.elasticsearch.search.SearchHit;
import org.elasticsearch.search.builder.SearchSourceBuilder;
import org.elasticsearch.search.fetch.subphase.highlight.HighlightBuilder;
import org.elasticsearch.search.sort.SortOrder;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;

import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Map;

@Service
@Slf4j
public class ArticleSearchServiceImpl implements ArticleSearchService {

    @Autowired
    private RestHighLevelClient restHighLevelClient;

    @Autowired
    private ApUserSearchService apUserSearchService;

    /**
     * es文章分页检索
     *
     * @param dto
     * @return
     */
    @Override
    public ResponseResult search(UserSearchDto dto) throws IOException {

        //1.检查参数
        if(dto == null || StringUtils.isBlank(dto.getSearchWords())){
            return ResponseResult.errorResult(AppHttpCodeEnum.PARAM_INVALID);
        }

        ApUser user = AppThreadLocalUtil.getUser();

        //异步调用 保存搜索记录
        if(user != null && dto.getFromIndex() == 0){
            apUserSearchService.insert(dto.getSearchWords(), user.getId());
        }


        //2.设置查询条件
        SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("app_info_article");
        SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();

        //布尔查询
        BoolQueryBuilder boolQueryBuilder = QueryBuilders.boolQuery();

        //关键字的分词之后查询
        QueryStringQueryBuilder queryStringQueryBuilder = QueryBuilders.queryStringQuery(dto.getSearchWords()).field("title").field("content").defaultOperator(Operator.OR);
        boolQueryBuilder.must(queryStringQueryBuilder);

        //查询小于mindate的数据
        RangeQueryBuilder rangeQueryBuilder = QueryBuilders.rangeQuery("publishTime").lt(dto.getMinBehotTime().getTime());
        boolQueryBuilder.filter(rangeQueryBuilder);

        //分页查询
        searchSourceBuilder.from(0);
        searchSourceBuilder.size(dto.getPageSize());

        //按照发布时间倒序查询
        searchSourceBuilder.sort("publishTime", SortOrder.DESC);

        //设置高亮  title
        HighlightBuilder highlightBuilder = new HighlightBuilder();
        highlightBuilder.field("title");
        highlightBuilder.preTags("<font style='color: red; font-size: inherit;'>");
        highlightBuilder.postTags("</font>");
        searchSourceBuilder.highlighter(highlightBuilder);


        searchSourceBuilder.query(boolQueryBuilder);
        searchRequest.source(searchSourceBuilder);
        SearchResponse searchResponse = restHighLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);


        //3.结果封装返回

        List<Map> list = new ArrayList<>();

        SearchHit[] hits = searchResponse.getHits().getHits();
        for (SearchHit hit : hits) {
            String json = hit.getSourceAsString();
            Map map = JSON.parseObject(json, Map.class);
            //处理高亮
            if(hit.getHighlightFields() != null && hit.getHighlightFields().size() > 0){
                Text[] titles = hit.getHighlightFields().get("title").getFragments();
                String title = StringUtils.join(titles);
                //高亮标题
                map.put("h_title",title);
            }else {
                //原始标题
                map.put("h_title",map.get("title"));
            }
            list.add(map);
        }

        return ResponseResult.okResult(list);

    }
}

思路

前面就设置一堆前置条件
key命中了分词后的数据时，如果该字段为高亮字段，获取其片段，组装font标签高亮返回前端

接口

package com.heima.search.controller.v1;

import com.heima.model.common.dtos.ResponseResult;
import com.heima.model.search.dtos.UserSearchDto;
import com.heima.search.service.ArticleSearchService;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import java.io.IOException;

@RestController
@RequestMapping("/api/v1/article/search")
public class ArticleSearchController {


    @Autowired
    private ArticleSearchService articleSearchService;

    @PostMapping("/search")
    public ResponseResult search(@RequestBody UserSearchDto dto) throws IOException {
        return articleSearchService.search(dto);
    }
}

app网关的nacos

#搜索微服务
- id: leadnews-search
 uri: lb://leadnews-search
 predicates:
   - Path=/search/**
 filters:
   - StripPrefix= 1

重启微服务测试

如果出现503错误的话。应该是网关处理异常，

我在这里 #号和文字中间加了一个空格就好了，然后重启网关服务

3.6）新增文章时分词标题和内容索引

3.6.1）思路分析

文章审核成功时使用kafka发消息 文章微服务作为生产者

搜索微服务接收消息，添加数据到索引库 搜索微服务作为消费者

添加文章，审核通过，在制作静态文件时调用制作vo方法（content和url，其余属性title。。。结合）

然后发消息，搜索服务收消息，指定索引库，保存该索引内容

3.6.2）文章微服务发消息

model/search/pojos创建vo

package com.heima.model.search.vos;

import lombok.Data;

import java.util.Date;

@Data
public class SearchArticleVo {

    // 文章id
    private Long id;
    // 文章标题
    private String title;
    // 文章发布时间
    private Date publishTime;
    // 文章布局
    private Integer layout;
    // 封面
    private String images;
    // 作者id
    private Long authorId;
    // 作者名词
    private String authorName;
    //静态url
    private String staticUrl;
    //文章内容
    private String content;

}

文章微服务的ArticleFreemarkerService中的buildArticleToMinIO方法中收集数据并发送消息（因为该方法中有content和path和apArticle）

package com.heima.article.service.impl;

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.alibaba.fastjson.JSONArray;
import com.baomidou.mybatisplus.core.toolkit.Wrappers;
import com.heima.article.mapper.ApArticleContentMapper;
import com.heima.article.service.ApArticleService;
import com.heima.article.service.ArticleFreemarkerService;
import com.heima.common.constants.ArticleConstants;
import com.heima.file.service.FileStorageService;
import com.heima.model.article.pojos.ApArticle;
import com.heima.model.search.vos.SearchArticleVo;
import freemarker.template.Configuration;
import freemarker.template.Template;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
import org.springframework.beans.BeanUtils;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate;
import org.springframework.scheduling.annotation.Async;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;

import java.io.ByteArrayInputStream;
import java.io.InputStream;
import java.io.StringWriter;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

@Service
@Slf4j
@Transactional
public class ArticleFreemarkerServiceImpl implements ArticleFreemarkerService {

    @Autowired
    private ApArticleContentMapper apArticleContentMapper;

    @Autowired
    private Configuration configuration;

    @Autowired
    private FileStorageService fileStorageService;

    @Autowired
    private ApArticleService apArticleService;

    /**
     * 生成静态文件上传到minIO中
     * @param apArticle
     * @param content
     */
    @Async
    @Override
    public void buildArticleToMinIO(ApArticle apArticle, String content) {
        //已知文章的id
        //4.1 获取文章内容
        if(StringUtils.isNotBlank(content)){
            //4.2 文章内容通过freemarker生成html文件
            Template template = null;
            StringWriter out = new StringWriter();
            try {
                template = configuration.getTemplate("article.ftl");
                //数据模型
                Map<String,Object> contentDataModel = new HashMap<>();
                contentDataModel.put("content", JSONArray.parseArray(content));
                //合成
                template.process(contentDataModel,out);
            } catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
            }


            //4.3 把html文件上传到minio中
            InputStream in = new ByteArrayInputStream(out.toString().getBytes());
            String path = fileStorageService.uploadHtmlFile("", apArticle.getId() + ".html", in);


            //4.4 修改ap_article表，保存static_url字段
            apArticleService.update(Wrappers.<ApArticle>lambdaUpdate().eq(ApArticle::getId,apArticle.getId())
                    .set(ApArticle::getStaticUrl,path));

            //发送消息，创建索引
            createArticleESIndex(apArticle,content,path);

        }
    }

    @Autowired
    private KafkaTemplate<String,String> kafkaTemplate;

    /**
     * 送消息，创建索引
     * @param apArticle
     * @param content
     * @param path
     */
    private void createArticleESIndex(ApArticle apArticle, String content, String path) {
        SearchArticleVo vo = new SearchArticleVo();
        BeanUtils.copyProperties(apArticle,vo);
        vo.setContent(content);
        vo.setStaticUrl(path);

        kafkaTemplate.send(ArticleConstants.ARTICLE_ES_SYNC_TOPIC, JSON.toJSONString(vo));
    }

}

在ArticleConstants类中添加新的常量，完整代码如下

package com.heima.common.constants;

public class ArticleConstants {
    public static final Short LOADTYPE_LOAD_MORE = 1;
    public static final Short LOADTYPE_LOAD_NEW = 2;
    public static final String DEFAULT_TAG = "__all__";

    public static final String ARTICLE_ES_SYNC_TOPIC = "article.es.sync.topic";

    public static final Integer HOT_ARTICLE_LIKE_WEIGHT = 3;
    public static final Integer HOT_ARTICLE_COMMENT_WEIGHT = 5;
    public static final Integer HOT_ARTICLE_COLLECTION_WEIGHT = 8;

    public static final String HOT_ARTICLE_FIRST_PAGE = "hot_article_first_page_";
}

指定了ARTICLE_ES_SYNC_TOPIC 为文章索引

3.文章微服务集成kafka发送消息

文章服务nacos配置中心添加

kafka:
    bootstrap-servers: 192.168.233.136:9092
    producer:
      retries: 10
      key-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
      value-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer

3.6.3)搜索微服务接收消息并创建索引

搜索微服务nacos添加如下配置

spring:
  kafka:
    bootstrap-servers: 192.168.233.136:9092
    consumer:
      group-id: ${spring.application.name}
      key-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
      value-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer

2.定义监听接收消息,保存索引数据

建listener包

package com.heima.search.listener;

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.heima.common.constants.ArticleConstants;
import com.heima.model.search.vos.SearchArticleVo;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
import org.elasticsearch.action.index.IndexRequest;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.elasticsearch.common.xcontent.XContentType;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.kafka.annotation.KafkaListener;
import org.springframework.stereotype.Component;

import java.io.IOException;

@Component
@Slf4j
public class SyncArticleListener {

    @Autowired
    private RestHighLevelClient restHighLevelClient;

    @KafkaListener(topics = ArticleConstants.ARTICLE_ES_SYNC_TOPIC)
    public void onMessage(String message){
        if(StringUtils.isNotBlank(message)){

            log.info("SyncArticleListener,message={}",message);

            SearchArticleVo searchArticleVo = JSON.parseObject(message, SearchArticleVo.class);
            IndexRequest indexRequest = new IndexRequest("app_info_article");
            indexRequest.id(searchArticleVo.getId().toString());
            indexRequest.source(message, XContentType.JSON);
            try {
                restHighLevelClient.index(indexRequest, RequestOptions.DEFAULT);
            } catch (IOException e) {
                e.printStackTrace();
                log.error("sync es error={}",e);
            }
        }

    }
}

指定topic，参数校验，指定索引库名，索引id，索引值，发送添加索引

3.6.4）启动微服务测试

3.7）搜索记录

3.7.1需求

展示搜索记录十条，时间降序排列，可删除，保存10条历史记录，多余删除

3.7.2springboot集成

镜像拉取

docker pull mongo

创建容器

docker run -di --name mongo-service --restart=always -p 27017:27017 -v ~/data/mongodata:/data mongo

导模块包

依赖

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-mongodb</artifactId>
</dependency>

配置文件

server:
  port: 9998
spring:
  data:
    mongodb:
      host: 192.168.233.136
      port: 27017
      database: leadnews-history

映射

package com.itheima.mongo.pojo;

import lombok.Data;
import org.springframework.data.mongodb.core.mapping.Document;

import java.io.Serializable;
import java.util.Date;

/**
 * <p>
 * 联想词表
 * </p>
 *
 * @author itheima
 */
@Data
@Document("ap_associate_words")
public class ApAssociateWords implements Serializable {

    private static final long serialVersionUID = 1L;

    private String id;

    /**
     * 联想词
     */
    private String associateWords;

    /**
     * 创建时间
     */
    private Date createdTime;

}

指定好了database（库）和document文档（表）后teset插入

3.7.3核心方法

package com.itheima.mongo.test;


import com.itheima.mongo.MongoApplication;
import com.itheima.mongo.pojo.ApAssociateWords;
import org.junit.Test;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.data.domain.Sort;
import org.springframework.data.mongodb.core.MongoTemplate;
import org.springframework.data.mongodb.core.query.Criteria;
import org.springframework.data.mongodb.core.query.Query;
import org.springframework.test.context.junit4.SpringRunner;

import java.util.Date;
import java.util.List;

@SpringBootTest(classes = MongoApplication.class)
@RunWith(SpringRunner.class)
public class MongoTest {


    @Autowired
    private MongoTemplate mongoTemplate;

    //保存
    @Test
    public void saveTest(){
        /*for (int i = 0; i < 10; i++) {
            ApAssociateWords apAssociateWords = new ApAssociateWords();
            apAssociateWords.setAssociateWords("黑马头条");
            apAssociateWords.setCreatedTime(new Date());
            mongoTemplate.save(apAssociateWords);
        }*/
        ApAssociateWords apAssociateWords = new ApAssociateWords();
        apAssociateWords.setAssociateWords("黑马直播");
        apAssociateWords.setCreatedTime(new Date());
        mongoTemplate.save(apAssociateWords);

    }

    //查询一个
    @Test
    public void saveFindOne(){
        ApAssociateWords apAssociateWords = mongoTemplate.findById("60bd973eb0c1d430a71a7928", ApAssociateWords.class);
        System.out.println(apAssociateWords);
    }

    //条件查询
    @Test
    public void testQuery(){
        Query query = Query.query(Criteria.where("associateWords").is("黑马头条"))
                .with(Sort.by(Sort.Direction.DESC,"createdTime"));
        List<ApAssociateWords> apAssociateWordsList = mongoTemplate.find(query, ApAssociateWords.class);
        System.out.println(apAssociateWordsList);
    }

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

自行尝试crud

依赖，配置，映射，调用核心方法

3.8）保存搜索记录

用户输入关键字进行搜索的异步记录关键字

搜索时，查搜索记录，如果已存在，更新为最新时间，不存在，查看总的数据量，大于10干掉最古老的一条，确保永远是最近的记录呈现

3.8.1）实现步骤

1.搜索微服务集成mongodb

①：pom依赖

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-mongodb</artifactId>
</dependency>

②：nacos配置（在search下添加）

spring:
  data:
   mongodb:
    host: 192.168.233.136
    port: 27017
    database: leadnews-history

③：实体类

放在search下的pojos而非model下

package com.heima.search.pojos;

import lombok.Data;
import org.springframework.data.mongodb.core.mapping.Document;

import java.io.Serializable;
import java.util.Date;

/**
 * <p>
 * APP用户搜索信息表
 * </p>
 * @author itheima
 */
@Data
@Document("ap_user_search")
public class ApUserSearch implements Serializable {

    private static final long serialVersionUID = 1L;

    /**
     * 主键
     */
    private String id;

    /**
     * 用户ID
     */
    private Integer userId;

    /**
     * 搜索词
     */
    private String keyword;

    /**
     * 创建时间
     */
    private Date createdTime;

}

④：导入sql脚本
右下角选为* 否则不显示

2.创建ApUserSearchService新增insert方法

service

参数：1搜索记录 2谁搜的，后期展示

当前方法为Articlesearch调用，其keyword包含在userSearchDto中

public interface ApUserSearchService {

    /**
     * 保存用户搜索历史记录
     * @param keyword
     * @param userId
     */
    public void insert(String keyword,Integer userId);
}

impl

思路

这种远程调用一般都是用了spring集成的 template进行crud，redis，和elasticSearch和kafka都是如此

1.查记录是否存在
构建查询条件 条件为 当前用户，记录
2.存在则更新最新时间
3.不存在就新增，判断总记录有无大于10
初始化记录
初始化查询条件

package com.heima.search.service.impl;

import com.heima.search.pojos.ApUserSearch;
import com.heima.search.service.ApUserSearchService;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.domain.Sort;
import org.springframework.data.mongodb.core.MongoTemplate;
import org.springframework.data.mongodb.core.query.Criteria;
import org.springframework.data.mongodb.core.query.Query;
import org.springframework.scheduling.annotation.Async;
import org.springframework.stereotype.Service;

import java.util.Date;
import java.util.List;

@Service
@Slf4j
public class ApUserSearchServiceImpl implements ApUserSearchService {

    @Autowired
    private MongoTemplate mongoTemplate;

    /**
     * 保存用户搜索历史记录
     *
     * @param keyword
     * @param userId
     */
    @Override
    @Async
    public void insert(String keyword, Integer userId) {
        // 1.查记录是否存在
        // 构建查询条件 条件为 当前用户，记录
        Query query = Query.query(Criteria.where("userId").is(userId).and("keyword").is(keyword));
        ApUserSearch apUserSearch = mongoTemplate.findOne(query, ApUserSearch.class);
        // 2.存在则更新最新时间
        if (apUserSearch != null) {
            apUserSearch.setCreatedTime(new Date());
            mongoTemplate.save(apUserSearch);
            return;
        }
        // 3.不存在就新增，判断总记录有无大于10
        // 初始化记录
        apUserSearch = new ApUserSearch();
        apUserSearch.setUserId(userId);
        apUserSearch.setCreatedTime(new Date());
        apUserSearch.setKeyword(keyword);
        // 初始化查询条件
        Query query1 = Query.query(Criteria.where("userId").is(userId));
        query1.with(Sort.by(Sort.Direction.DESC, "createdTime"));
        List<ApUserSearch> apUserSearches = mongoTemplate.find(query1, ApUserSearch.class);
        if (apUserSearches==null||apUserSearches.size() < 10) {
            mongoTemplate.save(apUserSearch);
        } else {
            //不小于10那就替换
            // 先查出来到数第一个，然后获取id调用替换方法
            ApUserSearch userSearch = apUserSearches.get(apUserSearches.size() - 1);
            mongoTemplate.findAndReplace(Query.query(Criteria.where("id").is(userSearch.getId())),apUserSearch);
        }
    }
}

ok搞完了，接下来就是让别人来调用该方法了

3.搜索微服务获取当前用户

模仿wmedia中的获取用户id，（）

之前存素材库和查询文章的时候用到过

具体做法是，网关请求头设置user，转发给服务时请求拦截器拦截获取，设置到全局线程，当请求结束后清理线程

同样的我们给他设置到app的网关headers

//获取用户id
            Object userId = claimsBody.get("id");
            //将用户id放到请求头中
            // request.mutate()：创建一个请求的副本，以便对其进行修改。
            // headers(httpHeaders -> { ... })：提供一个函数，用于修改请求头。httpHeaders是一个HttpHeaders对象，表示请求头。
            // httpHeaders.add("userId", userId.toString())：向请求头中添加一个名为userId的字段，其值为userId变量的字符串表示。
            // build()：构建修改后的请求。
            ServerHttpRequest httpRequest = request.mutate().headers(httpHeaders -> {
                httpHeaders.add("userId",userId.toString());
            }).build();
            // 1. 更新请求信息
            // 在处理请求时，您可能需要在请求头中添加或修改某些信息（例如用户 ID）。
            // 通过重置请求，您确保后续的处理逻辑（如过滤器、拦截器或控制器）能够获取到这些更新后的请求头。
            exchange.mutate().request(httpRequest);

拦截器appInterceptor

package com.heima.search.interceptor;

import com.heima.model.user.pojos.ApUser;
import com.heima.utils.thread.AppThreadLocalUtil;
import org.springframework.web.servlet.HandlerInterceptor;

import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import javax.servlet.http.HttpServletResponse;

public class AppTokenInterceptor implements HandlerInterceptor {

    @Override
    public boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler) throws Exception {
        String userId = request.getHeader("userId");
        if(userId != null){
            //存入到当前线程中
            ApUser apUser = new ApUser();
            apUser.setId(Integer.valueOf(userId));
            AppThreadLocalUtil.setUser(apUser);

        }
        return true;
    }

    @Override
    public void afterCompletion(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler, Exception ex) throws Exception {
        AppThreadLocalUtil.clear();
    }
}

这里的拦截器和wmInterceptor不同之处是之前postHandler那个在 controller抛异常后不会清理

而afterCom… 抛异常后仍清理，这里我们切换为这种模式

webmvcConfig注册拦截器

package com.heima.search.config;


import com.heima.search.interceptor.AppTokenInterceptor;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.web.servlet.config.annotation.InterceptorRegistry;
import org.springframework.web.servlet.config.annotation.WebMvcConfigurer;

@Configuration
public class WebMvcConfig implements WebMvcConfigurer {
    @Override
    public void addInterceptors(InterceptorRegistry registry) {
        registry.addInterceptor(new AppTokenInterceptor()).addPathPatterns("/**");
    }
}

appThreadUtil

package com.heima.utils.thread;

import com.heima.model.user.pojos.ApUser;

public class AppThreadLocalUtil {

    private final static ThreadLocal<ApUser> WM_USER_THREAD_LOCAL = new ThreadLocal<>();

    //存入线程中
    public static void setUser(ApUser apUser){
        WM_USER_THREAD_LOCAL.set(apUser);
    }

    //从线程中获取
    public static ApUser getUser(){
        return WM_USER_THREAD_LOCAL.get();
    }

    //清理
    public static void clear(){
        WM_USER_THREAD_LOCAL.remove();
    }

}

4.search方法顺便把记录save了

注入并调用

   @Autowired
    private ApUserSearchService apUserSearchService;
ApUser user = AppThreadLocalUtil.getUser();
        if (user!=null&&dto.getFromIndex()==0){
        apUserSearchService.insert(dto.getSearchWords(), AppThreadLocalUtil.getUser().getId());
        }

getFromIndex()为0意思是搜索完结果会跳转到首页，

之后每切换一页都会进行search查询，切换页面说明用户已经查到结果了，不需要search

5.保存历史记录异步注解，引导类开启注解

6.测试，搜索后查看结果

我们修改了search微服务和app网关，重启这俩即可

搜索同样的搜索记录，查看时间有无更新

我们搜索超过10条，看下最老的那条有没有被替换

3.9）搜索历史加载

3.9.1）思路分析

根据用户id，降序查询

3.9.2）业务层

在ApUserSearchService中新增方法

/**
     查询搜索历史
     @return
     */
ResponseResult findUserSearch();

impl

 /**
     * 查询搜索历史
     *
     * @return
     */
@Override
public ResponseResult findUserSearch() {
    //获取当前用户
    ApUser user = AppThreadLocalUtil.getUser();
    if(user == null){
        return ResponseResult.errorResult(AppHttpCodeEnum.NEED_LOGIN);
    }

    //根据用户查询数据，按照时间倒序
    List<ApUserSearch> apUserSearches = mongoTemplate.find(Query.query(Criteria.where("userId").is(user.getId())).with(Sort.by(Sort.Direction.DESC, "createdTime")), ApUserSearch.class);
    return ResponseResult.okResult(apUserSearches);
}

判断user不为空的目的是有游客登录的可能

3.9.3）controller

/**
 * <p>
 * APP用户搜索信息表 前端控制器
 * </p>
 * @author itheima
 */
@Slf4j
@RestController
@RequestMapping("/api/v1/history")
public class ApUserSearchController{

    @Autowired
    private ApUserSearchService apUserSearchService;

    @PostMapping("/load")
    public ResponseResult findUserSearch() {
        return apUserSearchService.findUserSearch();
    }

}

3.9.4）测试

3.10）删除历史搜索记录

dto

@Data
public class HistorySearchDto {
    /**
    * 接收搜索历史记录id
    */
    String id;
}

业务层

service

 /**
     删除搜索历史
     @param historySearchDto
     @return
     */
ResponseResult delUserSearch(HistorySearchDto historySearchDto);

impl

/**
     * 删除历史记录
     *
     * @param dto
     * @return
     */
@Override
public ResponseResult delUserSearch(HistorySearchDto dto) {
    //1.检查参数
    if(dto.getId() == null){
        return ResponseResult.errorResult(AppHttpCodeEnum.PARAM_INVALID);
    }

    //2.判断是否登录
    ApUser user = AppThreadLocalUtil.getUser();
    if(user == null){
        return ResponseResult.errorResult(AppHttpCodeEnum.NEED_LOGIN);
    }

    //3.删除
    mongoTemplate.remove(Query.query(Criteria.where("userId").is(user.getId()).and("id").is(dto.getId())),ApUserSearch.class);
    return ResponseResult.okResult(AppHttpCodeEnum.SUCCESS);
}

controller

@PostMapping("/del")
public ResponseResult delUserSearch(@RequestBody HistorySearchDto historySearchDto) {
    return apUserSearchService.delUserSearch(historySearchDto);
}

小提问

为什么这个方法不能用线程获取id？异步进程无线程记录，其为新线程

测测测

3.11）关键字联想词

b友发言

es是点击后搜索才用，联想词是自动展示可能需要的词语

老师这个是先用mongoDB查询到你想搜索的词条，之后再发送给es的查询接口进行分词查询。直接用es也有实现方案，可以自己去了解一下

3.11.1）需求分析

3.11.2）联想词数据来源

这里我们用黑马提供的长尾词

3.11.3）所需类

实体

package com.heima.search.pojos;

import lombok.Data;
import org.springframework.data.mongodb.core.mapping.Document;

import java.io.Serializable;
import java.util.Date;

/**
 * <p>
 * 联想词表
 * </p>
 *
 * @author itheima
 */
@Data
@Document("ap_associate_words")
public class ApAssociateWords implements Serializable {

    private static final long serialVersionUID = 1L;

    private String id;

    /**
     * 联想词
     */
    private String associateWords;

    /**
     * 创建时间
     */
    private Date createdTime;

}

业务层

service

package com.heima.search.service;

import com.heima.model.common.dtos.ResponseResult;
import com.heima.model.search.dtos.UserSearchDto;

/**
 * <p>
 * 联想词表 服务类
 * </p>
 *
 * @author itheima
 */
public interface ApAssociateWordsService {

    /**
     联想词
     @param userSearchDto
     @return
     */
    ResponseResult findAssociate(UserSearchDto userSearchDto);

}

impl

package com.heima.search.service.impl;

import com.heima.model.common.dtos.ResponseResult;
import com.heima.model.common.enums.AppHttpCodeEnum;
import com.heima.model.search.dtos.UserSearchDto;
import com.heima.search.pojos.ApAssociateWords;
import com.heima.search.service.ApAssociateWordsService;
import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.mongodb.core.MongoTemplate;
import org.springframework.data.mongodb.core.query.Criteria;
import org.springframework.data.mongodb.core.query.Query;
import org.springframework.stereotype.Service;

import java.util.List;

/**
 * @Description:
 * @Version: V1.0
 */
@Service
public class ApAssociateWordsServiceImpl implements ApAssociateWordsService {

    @Autowired
    MongoTemplate mongoTemplate;

    /**
     * 联想词
     * @param userSearchDto
     * @return
     */
    @Override
    public ResponseResult findAssociate(UserSearchDto userSearchDto) {
        //1 参数检查
        if(userSearchDto == null || StringUtils.isBlank(userSearchDto.getSearchWords())){
            return ResponseResult.errorResult(AppHttpCodeEnum.PARAM_INVALID);
        }
        //分页检查
        if (userSearchDto.getPageSize() > 20) {
            userSearchDto.setPageSize(20);
        }

        //3 执行查询 模糊查询
        Query query = Query.query(Criteria.where("associateWords").regex(".*?\\" + userSearchDto.getSearchWords() + ".*"));
        query.limit(userSearchDto.getPageSize());
        List<ApAssociateWords> wordsList = mongoTemplate.find(query, ApAssociateWords.class);

        return ResponseResult.okResult(wordsList);
    }
}

Query.query(...):
- 这是创建一个查询对象的方法。
Criteria.where("associateWords"):
- 这里指定了查询的字段名，即 "associateWords"。查询将会在这个字段中查找匹配的记录。
.regex(...):
- 这个方法用于指定一个正则表达式，用于匹配 associateWords 字段中的内容。
".\*?\" + userSearchDto.getSearchWords() + ".\*":
- 这是构建的正则表达式。
- .*? 表示可以匹配任意字符（包括零个字符），? 表示尽可能少地匹配（非贪婪模式）。
- userSearchDto.getSearchWords() 是从 userSearchDto 对象中获取的用户搜索词。
- 整个表达式的意思是匹配包含用户搜索词的字符串。
"\\":
- 这个双反斜杠是为了在字符串中正确转义字符，确保在正则表达式中将用户输入的特殊字符（如果有的话）处理正确。

controller

package com.heima.search.controller.v1;

import com.heima.model.common.dtos.ResponseResult;
import com.heima.model.search.dtos.UserSearchDto;
import com.heima.search.service.ApAssociateWordsService;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

/**
 * <p>
 * 联想词表 前端控制器
 * </p>
 * @author itheima
 */
@Slf4j
@RestController
@RequestMapping("/api/v1/associate")
public class ApAssociateWordsController{

    @Autowired
    private ApAssociateWordsService apAssociateWordsService;

    @PostMapping("/search")
    public ResponseResult findAssociate(@RequestBody UserSearchDto userSearchDto) {
        return apAssociateWordsService.findAssociate(userSearchDto);
    }
}