4.1.25 框架之搜索引擎

一、使用场景

在碰到大数据量并且需要全文检索的场景,我们在分布式架构中基本会架设ElasticSearch来作为一个常规解决方案。在oinone体系中增强模型就是应对这类场景,其背后也是整合了ElasticSearch。

二、整体介绍

oinone与es整合设计图

4.1.25 框架之搜索引擎

图4-1-25-1 Oinone与es整合设计图

基础环境安装

Canal安装

详见4.1.10【函数之触发与定时】一文

修改Canal配置并重启

新增Canal的实例【destinaion: pamirs】,监听分表模型的binlog【filter: demo.demo_core_sharding_model……】用于增量同步

pamirs:
  middleware:
    data-source:
      jdbc-url: jdbc:mysql://localhost:3306/canal_tsdb?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&verifyServerCertificate=false&useSSL=false&requireSSL=false
      driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
      username: root
      password: oinone
  canal:
    ip: 127.0.0.1
    port: 1111
    metricsPort: 1112
    zkClusters:
      - 127.0.0.1:2181
    destinations:
      - destinaion: pamirschangedata
        name: pamirschangedata
        desc: pamirschangedata
        slaveId: 1235
        filter: demo\.demo_core_pet_talent
        dbUserName: root
        dbPassword: oinone
        memoryStorageBufferSize: 65536
        topic: CHANGE_DATA_EVENT_TOPIC
        dynamicTopic: false
        dbs:
          - { address: 127.0.0.1, port: 3306 }
      - destinaion: pamirs
        id: 1234
        name: pamirs
        desc: pamirs
        slaveId: 1234
        filter: demo\.demo_core_sharding_model_0,demo\.demo_core_sharding_model_1,demo\.demo_core_sharding_model_2,demo\.demo_core_sharding_model_3,demo\.demo_core_sharding_model_4,demo\.demo_core_sharding_model_5,demo\.demo_core_sharding_model_6,demo\.demo_core_sharding_model_7
        dbUserName: root
        dbPassword: oinone
        memoryStorageBufferSize: 65536
        topic: BINLOG_EVENT_TOPIC
        dynamicTopic: false
        dbs:
          - { address: 127.0.0.1, port: 3306 }
    tsdb:
      enable: true
      jdbcUrl: "jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/canal_tsdb"
      userName: root
      password: oinone
    mq: rocketmq
    rocketmq:
      namesrv: 127.0.0.1:9876
      retryTimesWhenSendFailed: 5
dubbo:
  application:
    name: canal-server
    version: 1.0.0
  registry:
    address: zookeeper://127.0.0.1:2181
  protocol:
    name: dubbo
    port: 20881
  scan:
    base-packages: pro.shushi  
server:
  address: 0.0.0.0
  port: 10010
  sessionTimeout: 3600

图4-1-25-2 修改Canal配置并重启

ES安装

  1. 下载安装包官方下载地址,也可以直接下载elasticsearch-8.4.1-darwin-x86_64.tar.gz.txt(361.7 MB),下载后去除后缀.txt,然后解压文件

  2. 替换安装目录/config下的[elasticsearch.yml](elasticsearch)(1 KB),主要是文件中追加了三个配置

xpack.security.enabled: false
xpack.security.http.ssl.enabled: false
xpack.security.transport.ssl.enabled: false

图4-1-25-3 elasticsearc.yml追加三个配置

  1. 启动

a. 导入环境变量(ES运行时需要JDK18及以上版本JDK运行环境, ES安装包中包含了一个JDK18版本)

# export JAVA_HOME=/Users/oinone/Documents/oinone/es/elasticsearch-8.4.1/jdk.app/Contents/Home/
export JAVA_HOME=ES解压安装目录/jdk.app/Contents/Home/

图4-1-25-4 导入环境变量

b. 运行ES

## nohup /Users/oinone/Documents/oinone/es/elasticsearch-8.4.1/bin/elasticsearch >> $TMPDIR/elastic.log 2>&1 &
nohup ES安装目录/bin/elasticsearch >> $TMPDIR/elastic.log 2>&1 & 

图4-1-25-5 运行ES

  1. 停止ES
lsof -nP -iTCP:9300 -sTCP:LISTEN | grep java | awk '{print $2;}' | xargs kill

图4-1-25-6 停止ES

ES控制台安装

  1. 下载cerebro-0.9.4.tgz.txt(54.6 MB)文件,下载后去除后缀.txt,然后解压文件,解压之后执行 bin/cerebro 或者 bin/cerebro.bat (windows)

  2. 进入cerebro-0.9.4/bin目录下执行以下命令

./cerebro

图4-1-25-7 启动ES控制台

  1. 启动后访问地址: http://localhost:9000

image.png

图4-1-25-8 访问ES控制台cerebro页面

  1. Node address 填入es服务地址
http://127.0.0.1:9200

图4-1-25-9 输入ES服务地址

image.png

图4-1-25-10 Cerebro连接es成功

恭喜es环境搭建完毕,我们开始进入学习

三、第一个增强模型(举例)

Step1 相关依赖包引入boot工程

  1. boot工程需要指定ES客户端包版本,不指定版本会隐性依赖顶层spring-boot依赖管理指定的低版本

  2. boot工程加入pamris-channel的工程依赖

<dependency>
    <groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
    <artifactId>elasticsearch-rest-client</artifactId>
    <version>8.4.1</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>jakarta.json</groupId>
    <artifactId>jakarta.json-api</artifactId>
    <version>2.1.1</version>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>pro.shushi.pamirs.core</groupId>
    <artifactId>pamirs-channel-core</artifactId>
</dependency>

图4-1-25-11 相关依赖包引入boot工程

Step2 在pamirs-demo-api中增加入pamirs-channel-api的依赖

<dependency>
    <groupId>pro.shushi.pamirs.core</groupId>
    <artifactId>pamirs-channel-api</artifactId>
</dependency>

图4-1-25-12 在pamirs-demo-api中增加入pamirs-channel-api的依赖

Step3 修改application-dev.yml

在pamirs-demo-boot的application-dev.yml文件中增加配置pamirs.boot.modules增加channel,即在启动模块中增加channel模块。同时注意es的配置,是否跟es的服务一致

pamirs:
    boot:
    modules:
        - channel
  elastic:
    url: 127.0.0.1:9200

图4-1-25-13 修改application-dev.yml

Step4 DemoModule增加对ChannelModule的依赖

@Module(dependencies = {ChannelModule.MODULE_MODULE})

图4-1-25-14 DemoModule增加对ChannelModule的依赖

Step5 为ShardingModel新建一个增强模型

在大数据量的情况下,我们经常会通过ES来提升查询速度

package pro.shushi.pamirs.demo.api.enhance;

import pro.shushi.pamirs.channel.enmu.IncrementEnum;
import pro.shushi.pamirs.channel.meta.Enhance;
import pro.shushi.pamirs.channel.meta.EnhanceModel;
import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.ShardingModel;
import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model;
import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.ModelTypeEnum;

@Model(displayName = "测试EnhanceModel")
@Model.model(ShardingModelEnhance.MODEL_MODEL)
@Model.Advanced(type = ModelTypeEnum.PROXY, inherited = {EnhanceModel.MODEL_MODEL})
@Enhance(shards = "3", replicas = "1", reAlias = true,increment= IncrementEnum.OPEN)
public class ShardingModelEnhance extends ShardingModel {
    public static final String MODEL_MODEL="demo.ShardingModelEnhance";
}

图4-1-25-15 为ShardingModel新建一个增强模型

Step6 为增强模型增加菜单入口

@UxMenu("增强模型")@UxRoute(ShardingModelEnhance.MODEL_MODEL) class ShardingModelEnhanceMenu{}

图4-1-25-16 为增强模型增加菜单入口

Step7 重启系统看效果

  1. 第一次访问页面会报错,因为针对该增强模型的相关初始化工作还未完成

image.png

图4-1-25-17 首次访问页面报错

  1. 进入【传输增强模型】应用,访问增强模型列表我们会发现一条记录,并点击【全量同步】初始化ES,并全量dump数据

image.png

图4-1-25-18 全量dump数据

  1. 再次回到Demo应用,进入增强模型页面,可以正常访问并进增删改查操作

image.png

图4-1-25-19 再次回到Demo应用

对数据进行修改,我们可以看到以下日志

image.png

图4-1-25-20 数据修改后的日志

四、个性化dump逻辑

有时候我们dump逻辑是有个性化需求,那么我们可以重写模型的synchronize方法,函数重写特性我们在3.4.3【函数的相关特性】一文中的“面向对象-继承与多态”部分中已经有详细介绍。

Step1 重写ShardingModelEnhance模型的synchronize方法

下面例子中我们给ShardingModelEnhance模型增加一个nick字段,在同步搜索引擎的时候把name赋值给nick字段。

package pro.shushi.pamirs.demo.api.enhance;

import pro.shushi.pamirs.channel.enmu.IncrementEnum;
import pro.shushi.pamirs.channel.meta.Enhance;
import pro.shushi.pamirs.channel.meta.EnhanceModel;
import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.ShardingModel;
import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Field;
import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Function;
import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model;
import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.FunctionTypeEnum;
import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.ModelTypeEnum;

import java.util.List;

@Model(displayName = "测试EnhanceModel")
@Model.model(ShardingModelEnhance.MODEL_MODEL)
@Model.Advanced(type = ModelTypeEnum.PROXY, inherited = {EnhanceModel.MODEL_MODEL})
@Enhance(shards = "3", replicas = "1", reAlias = true,increment= IncrementEnum.OPEN)
public class ShardingModelEnhance extends ShardingModel {
    public static final String MODEL_MODEL="demo.ShardingModelEnhance";

    @Field(displayName = "nick")
    private String nick;

    @Function.Advanced(displayName = "同步数据", type = FunctionTypeEnum.UPDATE)
    @Function(summary = "数据同步函数")
    public List<ShardingModelEnhance> synchronize(List<ShardingModelEnhance> data) {
        for(ShardingModelEnhance shardingModelEnhance:data){
            shardingModelEnhance.setNick(shardingModelEnhance.getName());
        }
        return data;
    }
}

图4-1-25-21 重写ShardingModelEnhance模型的synchronize方法

Step2 重启应用看效果

我们修改记录数据,可以看到nick字段也自动赋值了。如果针对老数据记录,我们需要把新增的字段都自动填充,可以进入【传输增强模型】应用,访问增强模型列表,找到对应的记录并点击【全量同步】

image.png

图4-1-25-22 示例效果

五、给搜索增加个性化逻辑

如果我们需要在查询方法中增加逻辑,在前面的教程中一般是重写queryPage函数,但对于增强模型我们需要重写的是search函数。

Step1 重写ShardingModelEnhance模型的search方法

@Function(
        summary = "搜索函数",
        openLevel = {FunctionOpenEnum.LOCAL, FunctionOpenEnum.REMOTE, FunctionOpenEnum.API}
)
@pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Function.Advanced(
        type = {FunctionTypeEnum.QUERY},
        category = FunctionCategoryEnum.QUERY_PAGE,
        managed = true
)
public  Pagination<ShardingModelEnhance> search(Pagination<ShardingModelEnhance> page, IWrapper<ShardingModelEnhance> queryWrapper) {
    System.out.println("您的个性化搜索逻辑");
    return ((IElasticRetrieve) CommonApiFactory.getApi(IElasticRetrieve.class)).search(page, queryWrapper);
}

图4-1-25-23 重写ShardingModelEnhance模型的search方法

Step2 重启应用看效果

image.png

图4-1-25-24 示例效果

Oinone社区 作者:史, 昂原创文章,如若转载,请注明出处:https://doc.oinone.top/oio4/9300.html

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  • 特别说明

    教材进度 目前还在编写整改中,特别是目录上带(改)字样的 本版本教材针对4.0,相对3.0增加的特性有: 通用能力部分:比如权限、审计、国际化、系统配置、集成可视化等 新版权限:交互优化,同时支持子管理员 新版审计,支持在线配置审计规则 系统配置,提供多种风格,让伙伴基础风格不在需要自定义主题和组件 新增集成设计器,通过连接器让应用api和数据库集成资产化管理,通过数据流进行接口逻辑编排,并提供统一的开放平台 设计器部分: 加强界面设计器部分对移动端、主题、自定义组件等支持,同时完善对数据管理操作、增加各类常用业务组件,加强对树形与及联的支持,表格视图搜索优化 流程设计器增加:审批员选择自定义逻辑、转交人选择自定义逻辑,支持手工触发、支持数据事务、支持调用模型函数 可视化设计器:增加自定义图表功能、增强下钻能力 模块管理:增加新增、多端配置等支持 内核机制: 性能优化:通过gql层面解决业务研发过程中1+N性能问题,权限性能优化,分布式缓存性能优化,整体性能提升2倍以上 针对多租户应用无状态的支持,低无一体支持本地调试 5.0的核心新特性预告,特性会在开发过程中陆续推出供大家体验,但完整体验时间为2024年6月份 新增打印设计功能 导出的默认交互增强以及导入导出模版设计 默认导入导出在交互时可以指定字段 导入导出模版可图形化设计 多模型AI集成设计器器 自定义组件、自定义图表交互友好性增强 自定义组件,属性面板设计模版化,解决设计组件属性面板的时候不知道有哪些默认属性。 增强组件与动作的结合灵活性 组件增加是否有子组件的通用属性,有子组件的组件具备组件拖拽区 增强UX注解能力,原本只有设计器支持的,后端UX注解也进行对应支持 后端低无一体功能开放(原本该功能只在saas版本上提供),方便咱们做应急和简单应用的时,以无代码为主,低代码为辅的模式。通过低无一体可以通过低代码的方式来解决无代码无法支撑的功能。 工作流增强 增加循环审批节点 增加分支汇集节点增强并行流程能力,比如分支汇集节点可以设置:所有并行节点处理完或只要一条处理完就继续执行。

    2024年5月23日
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