# 商城检索服务
## 1.检索页面的搭建
商品检索页面我们放在search服务中处理，首页我们需要在mall-search服务中支持Thymeleaf。添加对应的依赖
```xml
org.springframework.boot
spring-boot-starter-thymeleaf
```
然后我们拷贝模板文件到template目录下，然后不要忘记添加Thymeleaf的名称空间
需要把相关的静态资源文件拷贝到Nginx服务中。目录结构是：/mydata/nginx/html/static/search/
我们需要修改index.html页面中的资源的路径
然后我们要通过 `msb.search.com` 来访问我们的检索服务，那么就需要设置对应的host文件
然后我们就需要修改Nginx的配置
这时我需要在修改网关的服务，根据我们的域名访问，那么需要网关路由到我们的检索服务中
然后我们就可以重启相关的服务 ，来测试了
## 2.检索服务
### 2.1 创建对应VO
我们需要检索数据库中的相关的商品信息，那么我们就需要提交相关的检索条件，为了统一的管理提交的数据，我们需要创建一个VO来封装信息。
```java
/**
* 封装页面所有可能提交的查询条件
*/
@Data
public class SearchParam {
private String keyword; // 页面传递的查询全文匹配的关键字
private Long catalog3Id;// 需要根据分类查询的编号
/**
* sort=salaCount_asc/desc
* sort=skuPrice_asc/desc
* sort=hotScore_asc/desc
*/
private String sort; // 排序条件
// 查询的筛选条件 hasStock=0/1;
private Integer hasStock ; // 是否只显示有货
// brandId=1&brandId=2
private List brandId; // 按照品牌来查询，可以多选
// skuPrice=200_300
// skuPrice=_300
// skuPrice=200_
private String skuPrice; // 价格区间查询
// 不同的属性 attrs:1_苹果:6.5寸
private List attrs; // 按照属性信息进行筛选
private Integer pageNum; // 页码
}
```
然后就是检索后的数据我们需要封装的VO对象，定义如下：
```java
package com.msb.mall.mallsearch.vo;
import com.msb.common.dto.es.SkuESModel;
import lombok.Data;
import java.util.List;
/**
* 封装检索后的响应信息
*/
@Data
public class SearchResult {
private List products; // 查询到的所有的商品信息 满足条件
// 分页信息
private Integer pageNum; // 当前页
private Long total; // 总的记录数
private Integer totalPages; // 总页数
// 当前查询的所有的商品涉及到的所有的品牌信息
private List brands;
// 当前查询的所有的商品涉及到的所有的属性信息
private List attrs;
// 当前查询的所有商品涉及到的所有的类别信息
private List catalogs;
@Data
public static class CatalogVO{
private Long catalogId;
private String catalogName;
}
/**
* 品牌的相关信息
*/
@Data
public static class BrandVO{
private Long brandId; // 品牌的编号
private String brandName; // 品牌的名称
private String brandImg; // 品牌的图片
}
@Data
public static class AttrVo{
private Long attrId; // 属性的编号
private String attrName; // 属性的名称
private List attrValue; // 属性的值
}
}
```
### 2.2 构建查询DSL语句
我们需要根据基本的检索条件来封装对应的DSL语句
* 查询关键字 模糊匹配
* 过滤(分类，品牌，属性，价格区间，库存...)
* 排序
* 分页
* 高亮
```json
GET /product/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"match": {
"subTitle": "华为"
}
}
],
"filter": [
{
"term": {
"catalogId": "225"
}
},
{
"terms": {
"brandId": [
"13",
"16",
"14"
]
}
},
{
"range": {
"skuPrice": {
"gte": 10,
"lte": 12000
}
}
},
{
"nested": {
"path": "attrs",
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"term": {
"attrs.attrId": {
"value": "9"
}
}
},
{
"terms": {
"attrs.attrValue": [
"12",
"08",
"11"
]
}
}
]
}
}
}
}
]
}
},"sort": [
{
"skuPrice": {
"order": "desc"
}
}
],"from": 0
,"size": 20
,"highlight": {
"fields": {"subTitle": {}}
,"pre_tags": ""
,"post_tags": ""
}
}
```
### 2.3 构建SearchRequest对象
根据客户端提交的检索的信息，我们需要封装为对应的SearchRequest对象，然后通过ES的API来检索数据。
```
/**
* 构建检索的请求
* 模糊匹配，关键字匹配
* 过滤(类别，品牌，属性，价格区间，库存)
* 排序
* 分页
* 高亮
* 聚合分析
* @param param
* @return
*/
private SearchRequest buildSearchRequest(SearchParam param) {
SearchRequest searchRequest = new SearchRequest();
searchRequest.indices(ESConstant.PRODUCT_INDEX);
SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
// 构建具体的检索的条件
// 1.构建bool查询
BoolQueryBuilder boolQuery = QueryBuilders.boolQuery();
// 1.1 关键字的条件
if(!StringUtils.isEmpty(param.getKeyword())){
boolQuery.must(QueryBuilders.matchQuery("subTitle",param.getKeyword()));
}
// 1.2 类别的检索条件
if(param.getCatalog3Id() != null){
boolQuery.filter(QueryBuilders.termQuery("catalogId",param.getCatalog3Id()));
}
// 1.3 品牌的检索条件
if(param.getBrandId() != null && param.getBrandId().size() > 0){
boolQuery.filter(QueryBuilders.termsQuery("brandId",param.getBrandId()));
}
// 1.4 是否有库存
if(param.getHasStock() != null){
boolQuery.filter(QueryBuilders.termQuery("hasStock",param.getHasStock() == 1));
}
// 1.5 根据价格区间来检索
if(!StringUtils.isEmpty(param.getSkuPrice())){
String[] msg = param.getSkuPrice().split("_");
RangeQueryBuilder skuPrice = QueryBuilders.rangeQuery("skuPrice");
if(msg.length == 2){
// 说明是 200_300
skuPrice.gte(msg[0]);
skuPrice.lte(msg[1]);
}else if(msg.length == 1){
// 说明是 _300 200_
if(param.getSkuPrice().endsWith("_")){
// 说明是 200_
skuPrice.gte(msg[0]);
}
if(param.getSkuPrice().startsWith("_")){
// 说明是 _300
skuPrice.lte(msg[0]);
}
}
boolQuery.filter(skuPrice);
}
// 1.6 属性的检索条件 attrs=20_8英寸:10英寸&attrs=19_64GB:32GB
if(param.getAttrs() != null && param.getAttrs().size() > 0){
for (String attrStr : param.getAttrs()) {
BoolQueryBuilder boolNestedQuery = QueryBuilders.boolQuery();
// attrs=19_64GB:32GB 我们首先需要根据 _ 做分割
String[] attrStrArray = attrStr.split("_");
// 属性的编号
String attrId = attrStrArray[0];
// 64GB:32GB 获取属性的值
String[] values = attrStrArray[1].split(":");
// 拼接组合条件
boolNestedQuery.must(QueryBuilders.termQuery("attrs.attrId",attrId));
boolNestedQuery.must(QueryBuilders.termsQuery("attrs.attrValue",values));
NestedQueryBuilder nestedQuery = QueryBuilders.nestedQuery("attrs", boolNestedQuery, ScoreMode.None);
boolQuery.filter(nestedQuery);
}
}
sourceBuilder.query(boolQuery);
// 2.排序
if(!StringUtils.isEmpty(param.getSort())){
// sort=salaCount_asc/desc
String[] s = param.getSort().split("_");
SortOrder order = s[1].equalsIgnoreCase("asc")?SortOrder.ASC:SortOrder.DESC;
sourceBuilder.sort(s[0], order);
}
// 3.处理分页
// Integer pageNum; // 页码
if(param.getPageNum() != null){
// 需要做分页处理 pageSize = 5
// pageNum:1 from:0 [0,1,2,3,4]
// pageNum:2 from:5 [5,6,7,8,9]
// from = ( pageNum - 1 ) * pageSize
sourceBuilder.from( (param.getPageNum() - 1 ) * ESConstant.PRODUCT_PAGESIZE);
sourceBuilder.size(ESConstant.PRODUCT_PAGESIZE);
}
// 4. 设置高亮
if(!StringUtils.isEmpty(param.getKeyword())){
// 如果有根据关键字查询那么我们才需要高亮设置
HighlightBuilder highlightBuilder = new HighlightBuilder();
highlightBuilder.field("subTitle");
highlightBuilder.preTags("");
highlightBuilder.postTags("");
sourceBuilder.highlighter(highlightBuilder);
}
// 5.聚合运算
// 5.1 品牌的聚合
TermsAggregationBuilder brand_agg = AggregationBuilders.terms("brand_agg");
brand_agg.field("brandId");
brand_agg.size(50);
// 品牌的子聚合
brand_agg.subAggregation(AggregationBuilders.terms("brand_name_agg").field("brandName").size(10));
brand_agg.subAggregation(AggregationBuilders.terms("brand_img_agg").field("brandImg").size(10));
sourceBuilder.aggregation(brand_agg);
// 5.2 类别的聚合
TermsAggregationBuilder catalog_agg = AggregationBuilders.terms("catalog_agg");
catalog_agg.field("catalogId");
catalog_agg.size(10);
// 类别的子聚合
catalog_agg.subAggregation(AggregationBuilders.terms("catalog_name_agg").field("catalogName").size(10));
sourceBuilder.aggregation(catalog_agg);
// 5.3 属性的聚合
NestedAggregationBuilder attr_agg = AggregationBuilders.nested("attr_agg", "attrs");
// 属性id聚合
TermsAggregationBuilder attr_id_agg = AggregationBuilders.terms("attr_id_agg");
attr_id_agg.field("attrs.attrId");
attr_id_agg.size(10);
// 属性id下的子聚合 属性名称和属性值
attr_id_agg.subAggregation(AggregationBuilders.terms("attr_name_agg").field("attrs.attrName").size(10));
attr_id_agg.subAggregation(AggregationBuilders.terms("attr_value_agg").field("attrs.attrValue").size(10));
attr_agg.subAggregation(attr_id_agg);
sourceBuilder.aggregation(attr_agg);
System.out.println(sourceBuilder.toString());
searchRequest.source(sourceBuilder);
return searchRequest;
}
```
### 2.4 构建SearchResult对象
当我们通过封装的SearchRequest对象从ES中检索出了相关的信息后，我们需要将返回的SearchResponse对象封装为前端接收的SearchResult对象。
* 所有的满足条件的商品
* 分页相关的信息
* 当前商品涉及的品牌信息
* 当前商品涉及的类别信息
* 当前商品涉及的属性信息
```
/**
* 根据检索的结果解析封装为SearchResult对象
* @param response
* @return
*/
private SearchResult buildSearchResult(SearchResponse response,SearchParam param){
SearchResult result = new SearchResult();
SearchHits hits = response.getHits();
// 1.检索的所有商品信息
SearchHit[] products = hits.getHits();
List esModels = new ArrayList<>();
if(products != null && products.length > 0){
for (SearchHit product : products) {
String sourceAsString = product.getSourceAsString();
// 把json格式的字符串通过fastjson转换为SkuESModel对象
SkuESModel model = JSON.parseObject(sourceAsString, SkuESModel.class);
if(!StringUtils.isEmpty(param.getKeyword())){
// 我们需要设置高亮
HighlightField subTitle = product.getHighlightFields().get("subTitle");
String subTitleHighlight = subTitle.getFragments()[0].string();
model.setSubTitle(subTitleHighlight); // 设置高亮
}
esModels.add(model);
}
}
result.setProducts(esModels);
Aggregations aggregations = response.getAggregations();
// 2.当前商品所涉及到的所有的品牌
ParsedLongTerms brand_agg = aggregations.get("brand_agg");
List buckets = brand_agg.getBuckets();
// 存储所有品牌的容器
List brandVOS = new ArrayList<>();
if(buckets!=null && buckets.size() > 0){
for (Terms.Bucket bucket : buckets) {
SearchResult.BrandVO brandVO = new SearchResult.BrandVO();
// 获取品牌的key
String keyAsString = bucket.getKeyAsString();
brandVO.setBrandId(Long.parseLong(keyAsString)); // 设置品牌的编号
// 然后我们需要获取品牌的名称和图片的地址
ParsedStringTerms brand_img_agg = bucket.getAggregations().get("brand_img_agg");
List bucketsImg = brand_img_agg.getBuckets();
if(bucketsImg != null && bucketsImg.size() > 0){
String img = bucketsImg.get(0).getKeyAsString();
brandVO.setBrandImg(img);
}
// 获取品牌名称的信息
ParsedStringTerms brand_name_agg = bucket.getAggregations().get("brand_name_agg");
String breadName = brand_name_agg.getBuckets().get(0).getKeyAsString();
brandVO.setBrandName(breadName);
brandVOS.add(brandVO);
}
}
result.setBrands(brandVOS);
// 3.当前商品涉及到的所有的类别信息
ParsedLongTerms catalog_agg = aggregations.get("catalog_agg");
List bucketsCatalogs = catalog_agg.getBuckets();
// 创建一个保存所有类别的容器
List catalogVOS = new ArrayList<>();
if(bucketsCatalogs != null && bucketsCatalogs.size() > 0){
for (Terms.Bucket bucket : bucketsCatalogs) {
SearchResult.CatalogVO catalogVO = new SearchResult.CatalogVO();
String keyAsString = bucket.getKeyAsString(); // 获取类别的编号
catalogVO.setCatalogId(Long.parseLong(keyAsString));
// 获取类别的名称
ParsedStringTerms catalog_name_agg = bucket.getAggregations().get("catalog_name_agg");
String catalogName = catalog_name_agg.getBuckets().get(0).getKeyAsString();
catalogVO.setCatalogName(catalogName);
catalogVOS.add(catalogVO);
}
}
result.setCatalogs(catalogVOS);
// 4.当前商品涉及到的所有的属性信息
ParsedNested attr_agg = aggregations.get("attr_agg");
ParsedLongTerms attr_id_agg = attr_agg.getAggregations().get("attr_id_agg");
List bucketsAttr = attr_id_agg.getBuckets();
List attrVos = new ArrayList<>();
if(bucketsAttr != null && bucketsAttr.size() > 0){
for (Terms.Bucket bucket : bucketsAttr) {
SearchResult.AttrVo attrVo = new SearchResult.AttrVo();
// 获取属性的编号
String keyAsString = bucket.getKeyAsString();
attrVo.setAttrId(Long.parseLong(keyAsString));
// 又得分别获取 属性的名称 和 属性的值
ParsedStringTerms attr_name_agg = bucket.getAggregations().get("attr_name_agg");
String attrName = attr_name_agg.getBuckets().get(0).getKeyAsString(); // 属性的名称
attrVo.setAttrName(attrName);
ParsedStringTerms attr_value_agg = bucket.getAggregations().get("attr_value_agg");
if(attr_value_agg.getBuckets() != null && attr_value_agg.getBuckets().size() > 0 ){
List values = attr_value_agg.getBuckets().stream().map(item -> {
String keyAsString1 = item.getKeyAsString();
return keyAsString1;
}).collect(Collectors.toList());
attrVo.setAttrValue(values);
}
attrVos.add(attrVo);
}
}
result.setAttrs(attrVos);
// 5. 分页信息 当前页 总的记录数 总页数
long total = hits.getTotalHits().value;
result.setTotal(total);// 设置总记录数 6 /5 1+1
result.setPageNum(param.getPageNum()); // 设置当前页
long totalPage = total % ESConstant.PRODUCT_PAGESIZE == 0 ? total / ESConstant.PRODUCT_PAGESIZE : (total / ESConstant.PRODUCT_PAGESIZE + 1);
result.setTotalPages((int)totalPage); // 设置总的页数
return result;
}
```