由于ES是当前搜索系统的标杆,在做搜索系统时,有时候需要拿ES的实现方式来作为我们的搜索系统实现方式的参考,这时就需要对ES接口的每个参数进行详细的拆解,搞清楚每个参数的作用机制及内部的实现方式,防止接口API在将来发生频繁变动,在具体实现时少走弯路。这个过程中仅仅是ES的文档就有点不够了,ES的文档固然非常优秀,但也不是每个参数都会讲解的面面俱到,有时候我们需要在源码中寻找答案,下面就ES本地调试环境的搭建做简单的介绍。
- 第一步,将ES的源码clone 到本地,这里成文时es的最新版本是7.9.0。
git clone git@github.com:elastic/elasticsearch.git
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导入到IDE中,这里使用的是idea,ES是使用gradle构建的,可以使用idea的自动导入方便的导入到IDE中,这里要注意的一点是构建过程中会从maven仓库下载相关依赖,找一个速度比较快的maven仓库可以加速导入,比如阿里的maven仓库,还需要一个vpn,因为构建过程中需要从aws下载一些资源,需要fq。
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导入成功后,idea的run configuration中会自动出现一个"Debug Elasticsearch"的配置,可以先将这个跑起来,后面会用到
image.png -
执行命令
gradle run --debug-jvm
等待启动成功,启动比较慢,等待启动成功后就可以通过http(如postman)工具进行访问了,当然也可以使用kibana。默认会有basic auth,账号是elastic:password
可以先建一个索引
//PUT http://127.0.0.1:9200/test
{
"mappings": {
"properties": {
"name": { "type": "text" }
}
}
}
写入一些数据
//POST http://127.0.0.1:9200/_bulk
{ "index" : { "_index" : "test", "_id" : "1" } }
{ "name" : "trying out elastiksearch" }
{ "index" : { "_index" : "test", "_id" : "2" } }
{ "name" : "trylng out elastiksearch" }
{ "index" : { "_index" : "test", "_id" : "3" } }
{ "name" : "trying oute elasticsearch" }
{ "index" : { "_index" : "test", "_id" : "4" } }
{ "name" : "trying outr elasticsearch" }
搜索
//POST http://127.0.0.1:9200/test/_search
{
"query": {
"match": {
"name": {
"query": "trying out elasticsearch haha",
"minimum_should_match": 3,
"operator": "or",
"fuzziness": 1,
"max_expansions": 1
}
}
}
}
下面开始进行debug,因为我们上面用的是match query,可以从match query的实现入手,第一步在org.elasticsearch.index.query.MatchQueryBuilder#doToQuery
方法打一个断点,这里是match query的必经之路,在这里能看到match query的第一次改写逻辑,会将match query改写为一个lucene的Boolean query,而Boolean query中的元素视情况而定,有可能是fuzzy query,也有可能是term query
在org.apache.lucene.search.IndexSearcher#search(org.apache.lucene.search.Query, org.apache.lucene.search.Collector)
方法中我们能看到query改写后的最终结果,并进入最终的搜索过程,其他的要根绝query的内容具体跟踪源码了。
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