Lucene、Elasticsearch、Kibana 入门教程

作者: 被称为L的男人 | 来源:发表于2020-07-03 07:34 被阅读0次

信息检索模型

信息检索模型最重要的概念就是倒排索引，倒排索引是搜索引擎中常见的索引方法，用来存储在全文搜索下某个单词在一个文档中存储位置的映射。通过倒排索引，我们输入一个关键词，可以非常快地获取包含这个关键词的文档列表。

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Lucene

Lucene 是一个基于 Java 的全文信息检索工具包，它不是一个完整的搜索应用程序，而是为你的应用程序提供索引和搜索功能。Lucene 目前是 Apache Jakarta 家族中的一个开源项目。也是目前最为流行的基于 Java 开源全文检索工具包。

Elasticsearch 就是基于 Lucene 的。

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demo

官网：https://lucene.apache.org/core/downloads.html

可以使用国内镜像下载：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/lucene/java/8.5.2/lucene-8.5.2.zip

下面是 Java 代码的简单例子，Maven 配置文件：

<dependency>
    <groupId>org.apache.lucene</groupId>
    <artifactId>lucene-core</artifactId>
    <version>8.5.2</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.lucene</groupId>
    <artifactId>lucene-queryparser</artifactId>
    <version>8.5.2</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.lucene</groupId>
    <artifactId>lucene-analyzers-common</artifactId>
    <version>8.5.2</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.lucene</groupId>
    <artifactId>lucene-analyzers-smartcn</artifactId>
    <version>8.5.2</version>
</dependency>

测试分词

注意下面使用的 SmartChineseAnalyzer 是包 lucene-analyzers-smartcn。

@Test
public void testAnalyzer() throws IOException {
    String chinese = "中华人民共和国简称中国，是一个有13亿人口的国家";
    Analyzer analyzer = new SmartChineseAnalyzer();
    TokenStream tokenStream = analyzer.tokenStream(chinese, new StringReader(chinese));
    tokenStream.reset();
    CharTermAttribute attribute = tokenStream.getAttribute(CharTermAttribute.class);
    System.out.println("分词结果：");
    while (tokenStream.incrementToken()) {
        System.out.print(attribute.toString() + "|");
    }
    analyzer.close();
}

程序输出：

分词结果：
中华人民共和国|简称|中国|是|一个|有|13|亿|人口|的|国家|

测试索引

下面程序创建了3个包含 id, title, content 的文档，其中每个类型都是 FieldType，使用 SmartChineseAnalyzer。索引目录是 web 根目录下的 indexDir 文件夹。

@Test
public void testIndex() throws IOException {
    List<String> titleList = Lists.newArrayList("中国房企洛杉矶丑闻：百万美元行贿案遭曝光", "2025年之前美国不会退出WTO了",
            "特朗普退出总统竞选？");
    List<String> contentList = Lists.newArrayList(
            "据调查，惠泽尔从中国房企手里收取了超过150万美元的现金贿赂，合人民币超过1000万元。",
            "美国特朗普政府上台以来，每隔几月，便总要传出有关“美国要退出世贸组织（WTO）”的消息。那么究竟美国能不能退出WTO？",
            "“共和党的操盘手首次提出了这样的可能性”，即川普总统可能会退出2020年总统竞选");

    Path indexPath = Paths.get("indexDir");
    Directory dir = FSDirectory.open(indexPath);

    // 设置新闻ID索引并存储
    FieldType idType = new FieldType();
    idType.setIndexOptions(IndexOptions.DOCS);
    idType.setStored(true);

    // 设置新闻标题索引文档、此项频率、位移信息、偏移量，存储并词条化
    FieldType titleType = new FieldType();
    titleType.setIndexOptions(IndexOptions.DOCS_AND_FREQS_AND_POSITIONS_AND_OFFSETS);
    titleType.setStored(true);
    titleType.setTokenized(true);

    FieldType contentType = new FieldType();
    contentType.setIndexOptions(IndexOptions.DOCS_AND_FREQS_AND_POSITIONS_AND_OFFSETS);
    contentType.setStored(true);
    contentType.setTokenized(true);
    contentType.setStoreTermVectors(true);
    contentType.setStoreTermVectorOffsets(true);
    contentType.setStoreTermVectorPayloads(true);
    contentType.setStoreTermVectorPositions(true);

    Analyzer analyzer = new SmartChineseAnalyzer();
    IndexWriterConfig indexWriterConfig = new IndexWriterConfig(analyzer);
    indexWriterConfig.setOpenMode(IndexWriterConfig.OpenMode.CREATE);
    IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(dir, indexWriterConfig);

    for (int i = 0; i < titleList.size(); i++) {
        Document doc = new Document();
        doc.add(new Field("id", Integer.toString(i + 1), idType));
        doc.add(new Field("title", titleList.get(i), titleType));
        doc.add(new Field("content", contentList.get(i), contentType));
        indexWriter.addDocument(doc);
    }
    indexWriter.commit();
    indexWriter.close();
    dir.close();
}

在运行代码后，会在根目录生成 indexDir 文件夹（代码中指定），如下图所示。

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搜索索引

@Test
public void testSearch() throws Exception {
    Path indexPath = Paths.get("indexDir");
    Directory dir = FSDirectory.open(indexPath);
    IndexReader reader = DirectoryReader.open(dir);
    IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(reader);
    Analyzer analyzer = new SmartChineseAnalyzer();
    QueryParser parser = new QueryParser("title", analyzer);
    parser.setDefaultOperator(QueryParser.Operator.AND);
    Query query = parser.parse("房企");
    System.out.println("query : " + query.toString());

    TopDocs topDocs = searcher.search(query, 10);
    for (ScoreDoc sd : topDocs.scoreDocs) {
        Document doc = searcher.doc(sd.doc);
        System.out.println("docId: " + sd.doc);
        System.out.println("id: " + doc.get("id"));
        System.out.println("title: " + doc.get("title"));
        System.out.println("content: " + doc.get("content"));
        System.out.println("文档评分：" + sd.score);
    }
}

会搜出关于房企的信息。

Elasticsearch

全文搜索属于最常见的需求，开源的 Elasticsearch （以下简称 Elastic）是目前全文搜索引擎的首选。

它可以快速地储存、搜索和分析海量数据。维基百科、Stack Overflow、Github 都采用它。

Elastic 的底层是开源库 Lucene。但是，你没法直接用 Lucene，必须自己写代码去调用它的接口。Elastic 是 Lucene 的封装，提供了 REST API 的操作接口，开箱即用。

入门教程推荐阮一峰的《全文搜索引擎 Elasticsearch 入门教程》

官网是：https://www.elastic.co/cn/，上面内容很全面，感觉直接看官网最好。

Elastic Stack

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原来是通过 Logstash 进行日志收集与解析，Elasticsearch 作为搜索引擎，Kibana 作为可视化分析平台。但是 Logstash 有CPU和内存性能问题，官方开发了 Beats 数据采集工具。本文通过一个例子使用 Java 直接向 Elasticsearch 发送消息，并搭建 Kibana 数据可视化查询。

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Docker 搭建 Elasticsearch

说明：经过试验，本文不使用最新版本，而是使用 Elasticsearch 6.8.4 版本，因为 Spring boot data 2.3 集成的版本就是 6.8.4，同时 Kibana 也要和 Elasticsearch 版本完全一致，否则会出各种奇葩问题。

docker 拉取 6.8.4 版本镜像：

docker pull elasticsearch:6.8.4

启动镜像：

docker run -d -p 9200:9200 -p 9300:9300 -e "discovery.type=single-node" elasticsearch:6.8.4

这里使用简单模式，9200是 HTTP rest 协议，9300 是 tcp 协议。启动完成后，可以在浏览器中输入网址 0.0.0.0:9200，返回一下内容说明启动成功：

{
    "name": "_jhdsik",
    "cluster_name": "docker-cluster",
    "cluster_uuid": "mpaTnrRaSY2_e3LFPz4QXw",
    "version": {
    "number": "6.8.4",
    "build_flavor": "default",
    "build_type": "docker",
    "build_hash": "bca0c8d",
    "build_date": "2019-10-16T06:19:49.319352Z",
    "build_snapshot": false,
    "lucene_version": "7.7.2",
    "minimum_wire_compatibility_version": "5.6.0",
    "minimum_index_compatibility_version": "5.0.0"
    },
    "tagline": "You Know, for Search"
}

如果要看 log，可以使用命令：

docker logs -f 44afc4738685

其中 44afc4738685 是 CONTAINER ID（可通过 docker ps 查看）。

修改 Elasticsearch 配置：

docker exec -it epic_beaver /bin/bash

其中 epic_beaver 是我的 docker Elasticsearch 容器名称。进入 config 目录修改 elasticsearch.yml 文件。

cluster.name: "docker-cluster"
network.host: 0.0.0.0
# xpack.security.enabled: true

其中 xpack.security.enabled 在设置密码时使用，暂时不做设置。

修改完配置文件，重启容器。

Docker 搭建 Kibana

由于 Elasticsearch 使用的是 6.8.4 版本，Kibana 也要使用这个版本。

docker 下载 Kibana 镜像：

docker pull kebana:6.8.4

修改配置文件（本例是 /root/etc/kibana.yml）

server.name: kibana
server.host: "0"
elasticsearch.hosts: [ "http://0.0.0.0:9200" ]
# xpack.monitoring.ui.container.elasticsearch.enabled: true

注：这里的 elasticsearch.hosts 配置跟 docker 网络模式有关，因为 elasticsearch 和 kibana 是 2 个独立的 docker 容器，直接设置 http://0.0.0.0:9200 可能不通，需要额外配置。本例使用的是阿里云的服务器，配置成了公网 IP，配置中改成了 0.0.0.0，读者需要自行替换。

docker 启动 Kibana：

docker run -d --restart=always --log-driver json-file --log-opt max-size=100m --log-opt max-file=2 --name kibana -p 5601:5601 -v /root/etc/kibana.yml:/usr/share/kibana/config/kibana.yml kibana:6.8.4

在浏览器输入 0.0.0.0:5601，如果出现下面的界面，则表示启动成功。

image

启动失败可以通过 docker logs -f kibana_container_id 查看日志。

demo

本例使用 Spring boot，Maven pom 引入：

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

在 application.yml 中增加:

  data:
    elasticsearch:
      cluster-nodes: 0.0.0.0:9300
      cluster-name: docker-cluster

写一个实体类 EsNewsEntity，indexName 设置为 news_test：

@Data
@Builder
@Document(indexName = "news_test")
public class EsNewsEntity {

    @Id
    private String id;
    private String title;
    private String content;

    @DateTimeFormat(pattern = "yyyy-MM-dd")
    @JsonFormat(pattern = "yyyy-MM-dd", timezone = "GMT+8")
    private Date time;
}

整体查询使用 ElasticsearchRepository，里面有 CRUD 的操作，还有分页和排序，Spring data 使各种数据查询有了统一的操作接口，使用起来也很方便。

本例中只是想 ES 中简单插入一些数据，repository 如下：

public interface EsNewsRepository extends ElasticsearchRepository<EsNewsEntity, String> {
}

插入数据的代码如下，其中插入了2条 title 为 “韩国男星” 的文章，1条 title 为 “特大暴雨”的文章：

@Test
public void testEs() {
    EsNewsEntity newsEntity = EsNewsEntity.builder().id("1").title("韩国男星")
            .content("我很喜欢大神、金钟国、光洙").time(DateTime.now().toDate()).build();
    esNewsRepository.save(newsEntity);

    newsEntity = EsNewsEntity.builder().id("2").title("特大暴雨")
            .content("特大暴雨夜袭四川冕宁:山洪摧毁村庄 一家5口遇难").time(DateTime.now().toDate()).build();
    esNewsRepository.save(newsEntity);

    newsEntity = EsNewsEntity.builder().id("3").title("韩国男星")
            .content("韩国男星身材管理多严格？金秀贤 Rain有八块腹肌").time(DateTime.now().toDate()).build();
    esNewsRepository.save(newsEntity);

    System.out.println("es save ...");
}

运行之后，在 Kibana->Management->Create index pattern，输入上面 News 的 indexName：news_test，设置 Date 为时间索引。

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之后刷新页面，可以根据时间搜索新插入的几条数据。

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问题总结

本例的 es 和 Kibana 没有使用密码登录，在实际应用过程中 es 可以限制 ip 访问。我在研究的过程中，设置好 es 和 Kibana 的密码后，没法使用 Spring data 直接与 es 通信，暂时放弃。
es 和 Kibana 的版本一定要一致！
spring-boot-starter-data-elasticsearch 的 es 版本并不高，最新版本已经是 7.8，但是 spring-boot-starter-data-elasticsearch 集成的仍然是 6.8，需要注意。如果必须使用最新版，需要额外配置。
Kibana 在分析日志、数据分析时很强大。
本示例是 demo 演示，不要在生产环境中使用。
可以直接在腾讯云、阿里云上购买 es 服务，不过真心贵……小站点或个人开发者还是自行搭建比较划算。
《Lucene Elasticsearch 全文检索实战》这本书不建议买，书的内容浅显，排版和内容问题很多。比如有的代码分隔符是中文标点，书的前几章代码是深色背景，后几章代码没有背景……

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