实战引入 Elasticsearch 的系统架构
前言
我曾经面试安踏的技术岗，当时面试官问了我一个问题：如果你想使用某个新技术但是领导不愿意，你怎么办？
对于该问题我相信大家就算没有面试被问到过，现实工作中同事之间的合作也会遇到。
因此从我的角度重新去回答这个问题，有以下几点：
1.师出有名，在软件工程里是针对问题场景提供解决方案的，如果脱离的实际问题（需求）去做技术选型，无疑是耍流氓。
大家可以回顾身边的“架构师”、“技术Leader”是不是拍拍脑袋做决定，问他们为什么这么做，可能连个冠冕堂皇的理由都给不出。
2.信任度，只有基于上面的条件，你才有理由建议引入新技术。领导愿不愿意引入新技术有很多原因：领导不了解这技术、领导偏保守、领导不是做技术的等。
那么我认为这几种都是信任度，这种 信任度分人和事，人就是引入技术的提出者，事就是提出引入的技术。
3.尽人事，任何问题只是单纯解决 事 都是简单的，以我以往的做法，把基本资料收集全并以通俗易懂的方式归纳与讲解，最好能提供一些能量化的数据，这样更加有说服力。
知识普及OK后，就可以尝试写方案与做个Demo，方案最好可以提供多个，可以分短期收益与长期收益的。完成上面几点可以说已经尽人事了，如果领导还不答应那么的确有他的顾虑，就算无法落实，到目前为止的收获也不错。
4.复杂的是人，任何人都无法时刻站在理智与客观的角度去看待问题，事是由人去办的，所以同一件事由不同的人说出来的效果也不一样。
因此得学会向上管理、保持与同事之间合作融洽度，尽早的建立合作信任。本篇文章更多叙述的事，因此人方面不过多深究，有兴趣的我可以介绍一本书《知行 技术人的管理之路》。
本篇我的实践做法与上述一样，除了4无法体现。那么下文我分了4大模块：业务背景介绍、基础概念讲解、方案的选用与技术细节。
该篇文章不包含代码有8000多千字，花了我3天时间写，可能需要您花10分钟慢慢阅读，我承诺大家正文里面细节满满。
曾有朋友建议我拆开来写，但是我的习惯还是希望以一篇文章，这样更加系统化的展示给大家。当然大家有什么建议也可以在下方留言给我。
部分源码，我放到了https://Github.com/SkyChenSky/Sikiro 的Sikiro.ES.Api里
—2—
背景
本公司多年以来用SQL Server作为主存储，随着多年的业务发展，已经到了数千万级的数据量。
而部分非核心业务原本应该超亿的量级了，但是因为从物理表的设计优化上进行了数据压缩，导致维持在一个比较稳定的数量。压缩数据虽然能减少存储量，优化提供一定的性能，但是同时带来的损失了业务可扩展性。
举个例子：
我们平台某个用户拥有最后访问作品记录和总的阅读时长，但是没有某个用户的阅读明细，那么这样的设计就会导致后续新增一个抽奖业务，需要在某个时间段内阅读了多长时间或者章节数量的作品，才能参加与抽奖；
或者运营想通过阅读记录统计或者分析出，用户的爱好 和 受欢迎的作品。现有的设计对以上两种业务情况都是无法满足的。
此外我们平台还有作品搜索功能，like ‘%搜索%’查询是不走索引的而走 全表扫描，一张表42W全表扫描，数据库服务器配置可以的情况下还是可以的，但是存在 并发请求 时候，资源消耗就特别厉害了，特别是在偶尔被爬虫爬取数据 （我们平台API的并发峰值能达到8w/s，每天的接口在淡季请求次数达到了1亿1千万）。
关系型数据库拥有 ACID特性，能通过金融级的事务达成数据的一致性，然而它却没有横向扩展性，只要在海量数据场景下，单实例，无论怎么在关系型数据库做优化，都是只是治标。
而NoSQL的出现很好的弥补了关系型数据库的短板，在马丁福勒所著的《NoSQL精粹》对NoSQL进行了分类：文档型、图形、列式，键值， 从我的角度其实可以把搜索引擎纳入NoSQL范畴，因为它的确满足的NoSQL的4大特性： 易扩展、大数据量高性能、灵活的数据模型、高可用。
我看过一些同行的见解，把Elasticsearch归为文档型NoSQL，我个人是没有给他下过于明确的定义，这个上面说法大家见仁见智。
MongoDB作为文档型数据库也属于我的技术选型范围，它的读写性能高且平衡、数据分片与横向扩展等都非常适合我们平台部分场景，最后我还是选择Elasticsearch。原因有三：
我们运维相比于MongoDB更熟悉Elasticsearch。
我们接下来有一些统计报表类的需求，Elastic Stack的各种工具能很好满足我们的需求。
我们目前着手处理的场景以非实时、纯读为主的业务，Elasticsearch近实时搜索已经能满足我们。
Elasticsearch优缺点
百度百科 ： Elasticsearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch由JAVA语言开发的，是一种流行的企业级搜索引擎。Elasticsearch用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。官方客户端在Java、.NET（C#）、php、Python/ target=_blank class=infotextkey>Python、Apache Groovy、Ruby和许多其他语言中都是可用的。
对于满足当下的业务需求和未来支持海量数据的搜索，我选择了Elasticsearch，其实原因主要以下几点：
优点
描述
横向可扩展性
可单机、可集群，横向扩展非常简单方便，自动整理数据分片
索引被分为多个分片(Shard)，利用多台服务器，使用了分而治之的思想提升处理效率
支持搜索多样化
与传统关系型数据库相比，ES提供了全文检索、同义词处理、相关度排名、复杂数据分析、海量数据的近实时处理等功能
高可用
提供副本(Replica)机制，一个分片可以设置多个副本，假如某服务器宕机后，集群仍能正常工作。
开箱即用
简易的运维部署，提供基于Restful API，多种语言的SDK
那么我个人认为Elasticsearch比较大的 缺点 只有 吃内存，具体原因可以看下文内存读取部分。
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Elasticsearch
我个人对于Elasticsearch快的原因主要总结三点：
内存读取
多种索引
倒排索引
doc values
集群分片
内存读取
Elasticsearch是基于Lucene， 而Lucene被设计为可以利用操作系统底层机制来缓存内存数据结构，换句话说Elasticsearch是依赖于操作系统底层的 Filesystem Cache， 查询时，操作系统会将磁盘文件里的数据自动缓存到 Filesystem Cache 里面去，因此要求Elasticsearch性能足够高，那么就需要服务器的提供的足够内存给Filesystem Cache 覆盖存储的数据。
上一段最后一句话什么意思呢？
假如：Elasticsearch 节点有 3 台服务器各64G内存，3台总内存就是 64 * 3 = 192G。
每台机器给 Elasticsearch jvm heap 是 32G，那么每服务器留给 Filesystem Cache 的就是 32G（50%），而集群里的 Filesystem Cache 的就是 32 * 3 = 96G 内存。
此时，在 3 台Elasticsearch服务器共占用了 1T 的磁盘容量，那么每台机器的数据量约等于 341G，意味着每台服务器只有大概10分之1数据是缓存在内存的，其余都得走硬盘。
说到这里大家未必会有一个直观得认识，因此我从《大型网站技术架构：核心原理与案例分析》第36页抠了一张表格下来：
操作
响应时间
打开一个网站
几秒
在数据库中查询一条记录（有索引）
十几毫秒
机械磁盘一次寻址定位
4毫秒
从机械磁盘顺序读取1MB数据
2毫秒
从SSD磁盘顺序读取1MB数据
0.3毫秒
从远程分布式缓存redis读取一个数据
0.5毫秒
从内存中读取1MB数据
十几微秒
Java程序本地方法调用
几微秒
网络传输2KB数据
1微秒
从上图加粗项看出，内存读取性能是机械磁盘的200倍，是SSD磁盘约等于30倍，假如读一次Elasticsearch走内存场景下耗时20毫秒，那么走机械硬盘就得4秒，走SSD磁盘可能约等于0.6秒。讲到这里我相信大家对是否走内存的性能差异有一个直观的认识。
对于Elasticsearch有很多种索引类型，但是我认为核心主要是倒排索引和doc values。
倒排索引
Lucene将写入索引的所有信息组织为倒排索引（inverted index）的结构形式。倒排索引是一种将分词映射到文档的数据结构，可以认为倒排索引是面向分词的而不是面向文档的。
假设在测试环境的Elasticsearch存放了有以下三个文档：
Elasticsearch Server（文档1）
Masterring Elasticsearch（文档2）
Apache Solr 4 Cookbook（文档3）
以上文档索引建好后，简略显示如下：
词项
数量
文档
4
1
<3>
Apache
1
<3>
Cookbook
1
<3>
Elasticsearch
2
<1><2>
Mastering
1
Server
1
Solr
1
<3>
如上表格所示，每个词项指向该词项所出现过的文档位置，这种索引结构允许快速、有效的搜索出数据。
—5—
doc values
对于分组、聚合、排序等某些功能来说，倒排索引的方式并不是最佳选择，这类功能操作的是文档而不是词项，这个时候就得把倒排索引逆转过来成正排索引，这么做会有两个缺点：
构建时间长
内存占用大，易OutOfMemory，且影响垃圾回收
Lucene 4.0之后版本引入了doc values和额外的数据结构来解决上面得问题，目前有五种类型的doc values：NUMERIC、BINARY、SORTED、SORTED_SET、SORTED_NUMERIC，针对每种类型Lucene都有特定的压缩方法。
doc values是列式存储的正排索引，通过docID可以快速读取到该doc的特定字段的值，列式存储存储对于聚合计算有非常高的性能。
—6—
集群分片
Elasticsearch可以简单、快速利用多节点服务器形成集群，以此分摊服务器的执行压力。
此外数据可以进行分片存储，搜索时并发到不同服务器上的主分片进行搜索。
这里可以简单讲述下Elasticsearch查询原理，Elasticsearch的查询分两个阶段：分散阶段与合并阶段。
任意一个Elasticsearch节点都可以接受客户端的请求。接受到请求后，就是分散阶段，并行发送子查询给其他节点； 然后是合并阶段，则从众多分片中收集返回结果，然后对他们进行合并、排序、取长等后续操作。 最终将结果返回给客户端。
机制如下图：
—7—
分页深度陷阱
基于以上查询的原理，扩展一个分页深度的问题。
现需要查页长为10、第100页的数据，实际上是会把每个 Shard 上存储的前 1000（10*100） 条数据都查到一个协调节点上。
如果有 5 个 Shard，那么就有 5000 条数据，接着协调节点对这 5000 条数据进行一些合并、处理，再获取到最终第 100 页的 10 条数据。也就是实际上查的数据总量为pageSize*pageIndex*shard，页数越深则查询的越慢。
因此ElasticSearch也会有要求，每次查询出来的数据总数不会返回超过10000条。
那么从业务上尽可能跟产品沟通避免分页跳转，使用滚动加载。而Elasticsearch使用的相关技术是search_after、scroll_id。
ElasticSearch与数据库基本概念对比
ElasticSearch
RDBMS
Index
Document
Field
MApping
表结构
在Elasticsearch 7.0版本之前（<7.0），有type的概念，而elasticsearch和关系型数据库的关系是，index type="table，但是在Elasticsearch">=7.0）弱化了type默认为_doc，而官方会在8.0之后会彻底移除type。
—8—
服务器选型
在官方文档（https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/heap-sizing.html）里建议Elasticsearch JVM Heap最大为32G，同时不超过服务器内存的一半， 也就是说内存分别为128G和64G的服务器，JVM Heap最大只需要设置32G； 而32G服务器，则建议JVM Heap最大16G，剩余的内存将会给到Filesystem Cache充分使用。
如果不需要对分词字符串做聚合计算（例如，不需要 fielddata ）可以考虑降低JVM Heap。JVM Heap越小，会导致Elasticsearch的GC频率更高，但Lucene就可以的使用更多的内存，这样性能就会更高。
对于我们公司的未来新增业务还会有收集用户的访问记录来统计PV(page view)、UV(user view)，有一定的聚合计算，经过多方便的考虑与讨论，平衡成本与需求后选择了腾讯云的三台配置为CPU 16核、内存64G，SSD云硬盘的服务器，并给与Elasticsearch 配置JVM Heap = 32G。
—9—
需求场景选择
Elasticsearch在本公司系统的可使用场景非常多，但是作为第一次引入因慎重选择，给与开发与运维一定的时间熟悉与观察。
经过商讨，选择了两个业务场景，用户阅读作品的记录明细与作品搜索，选择这两个业务场景原因如下：
写场景
我们平台的用户黏度比较高，阅读作品是一个高频率的调用，因此用户阅读作品的记录明细可在短时间内造成海量数据的场景。（现一个月已达到了70G的数据量，共1亿1千万条）
读场景
阅读记录需提供给未来新增的抽奖业务使用，可从阅读章节数、阅读时长等进行搜索计算。
作品搜索原有实现是通过关系型数据库like查询，已是具有潜在的性能问题与资源消耗的业务场景
对于上述两个业务，用户阅读作品的记录明细与抽奖业务属于新增业务，对于在投入成本相对较少，也无需过多的需要兼容旧业务的压力。
而作品搜索业务属于优化改造，得保证兼容原有的用户搜索习惯前提下，新增拼音搜索。同时最好以扩展的方式，尽可能的减少代码修改范围，如果使用效果不好，随时可以回滚到旧的实现方式。
—10—
设计方案
共性设计
我使用.Net 5 WebApi将Elasticsearch封装成ES业务服务API，这样的做法主要用来隐藏技术细节（时区、分词器、类型转换等），暴露粗粒度的读写接口。
这种做法在马丁福勒所著的《NoSQL精粹》称把数据库视为“应用程序数据库”，简单来说就是只能通过应用间接的访问存储，对于这个应用由一个团队负责维护开发，也只有这个团队才知道存储的结构。
这样通过封装的API服务解耦了外部API服务与存储，调用方就无需过多关注存储的特性，像Mongodb与Elasticsearch这种无模式的存储，无需优先定义结构，换而言之就是对于存储已有结构可随意修改扩展，那么“应用程序数据库”的做法也避免了其他团队无意侵入的修改。
考虑到现在业务需求复杂度相对简单，MQ消费端也一起集成到ES业务服务，若后续MQ消费业务持续增多，再考虑把MQ消费业务抽离到一个（或多个的）消费端进程。
目前以 同步读、同步写、异步写 的三种交互方式，进行与其他服务通信。
—11—
阅读记录明细
本需求是完全新增，因此引入相对简单，只需要在【平台API】使用【RabbitMQ】进行解耦，使用异步方式写入Elasticsearch，使用队列除了用来解耦，还对此用来缓冲高并发写压力的情况。
对于后续新增的业务例如抽奖服务，则只需要通过RPC框架对接ES业务API，以同步读取的方式查询数据。
—12—
作品搜索
对于该业务，我第一反应采用CQRS的思想，原有的写入逻辑我无需过多的关注与了解，因此我只需要想办法把关系型数据库的数据同步到Elasticsearch，然后提供业务查询API替换原有平台API的数据源即可。
那么数据同步则一般都是分推和拉两种方式。
推的实时性无疑是比拉要高，只需增量的推送做写入的数据（增、删、改）即可，无论是从性能、资源利用、时效各方面来看都比拉更有效。
实施该方案，可以选择Debezium和SQL Server开启CDC功能。
Debezium由RedHat开源的，同时需要依赖于kafka的，一个将多种数据源实时变更数据捕获，形成数据流输出的开源工具，同类产品有Canal, DataBus, Maxwell。
CDC全称Change Data Capture，直接翻译过来为变更数据捕获，核心为监测服务捕获数据库的写操作（插入，更新，删除），将这些变更按发生的顺序完整记录下来。
我个人在我博客文章多次强调架构设计的输入核心为两点：满足需求与组织架构，在满足需求的前提应优先选择简单、合适的方案。技术选型应需要考虑自己的团队是否可以支撑。
在上述无论是额外加入Debezium和kafka，还是需要针对SQL Server开启CDC都超出了我们运维所能承受的极限，引入新的中间件和技术是需要试错的，而试错是需要额外高的成本，在未知的情况下引入更多的未知，只会造成更大的成本和不可控。
拉无疑是最简单最合适的实现方式，只需要使用调度任务服务，每隔段时间定时去从数据库拉取数据写入到Elasticsearch就可。
然而拉取数据，分全量同步与增量同步：
对于增量同步，只需要每次查询数据源Select * From Table_A Where RowVersion > LastUpdateVersion，则可以过滤出需要同步的数据。
但是这个方式有点致命的缺点，数据源已被删除的数据是无法查询出来的，如果把Elasticsearch反向去跟SQL Server数据做对比又是一件比较愚蠢的方式，因此只能放弃该方式。
而全量同步，只要每次从SQL Server数据源全量新增到Elasticsearch，并替换旧的Elasticsearch的Index，因此该方案得全删全增。
但是这里又引申出新的问题，如果先删后增，那么在删除后再新增的这段真空期怎么办？
假如有5分钟的真空期是没有数据，用户就无法使用搜索功能。那么只能先增后删，先新增到一个Index_Temp，全量新增完后，把原有Index改名成Index_Delete，然后再把Index_Temp改成Index，最后把Index_Delete删除。
这么一套操作下来，有没有觉得很繁琐很费劲？Elasticsearch有一个叫别名（Aliases）的功能，别名可以一对多的指向多个Index，也可以以原子性的进行别名指向Index的切换，具体实现可以看下文。
—13—
记录细节
实体定义
优先定义了个抽象类ElasticsearchEntity进行复用，对于实体定义有三个注意的细节点：
1.对于ElasticsearchEntity我定义两个属性_id与Timestamp，Elasticsearch是无模式的（无需预定义结构），如果实体本身没有_id，写入到Elasticsearch会自动生成一个_id，为了后续的使用便捷性，我仍然自主定义了一个。
2.基于上述的分页深度的问题，因此在后续涉及的业务尽可能会以search_after+滚动加载的方式落实到我们的业务。
原本我们只需要使用DateTime类型的字段用DateTime.Now记录后，再使用search_after后会自动把DateTime类型字段转换成毫秒级的Timestamp， 但是我在实现demo的时候，去制造数据，在程序里以for循环new数据的时候，发现生成的速度会在微秒级之间，那么假设用毫秒级的Timestamp进行search_after过滤，同一个毫秒有4、5条数据，那么容易在使用滚动加载时候少加载了几条数据，这样就到导致数据返回不准确了。
因此我扩展了个[DateTime.Now.DateTimeToTimestampOfMicrosecond()]生成微秒级的Timestamp，以此尽可能减少出现漏加载数据的情况。
3.对于Elasticsearch的操作实体的日期时间类型均以DateTimeOffset类型声明，因为Elasticsearch存储的是UTC时间，而且会因为Http请求的日期格式不同导致存放的日期时间也会有所偏差，为了避免日期问题使用DateTimeOffset类型是一种保险的做法。
而对于WebAPI 接口或者MQ的Message接受的时间类型可以使用DateTime类型，DTO(传输对象)与DO（持久化对象）使用Mapster或者AutoMapper类似的对象映射工具进行转换即可。
注意DateTimeOffset转DateTime得定义转换规则 [TypeAdapterConfig .NewConfig().MapWith(dateTimeOffset=> dateTimeOffset.LocalDateTime)]。
如此一来，把Elasticsearch操作细节隐藏在WebAPI里，以友好、简单的接口暴露给开发者使用，降低了开发者对技术细节认知负担。
[ElasticsearchType(RelationName = "user_view_duration")] public class UserViewDuration : ElasticsearchEntity { ///
/// 作品ID ///[Number(NumberType.Long, Name = "entity_id")] public long EntityId { get; set; } ////// 作品类型 ///[Number(NumberType.Long, Name = "entity_type")] public long EntityType { get; set; } ////// 章节ID ///[Number(NumberType.Long, Name = "charpter_id")] public long CharpterId { get; set; } ////// 用户ID ///[Number(NumberType.Long, Name = "user_id")] public long UserId { get; set; } ////// 创建时间 ///[Date(Name = "create_datetime")] public DateTimeOffset CreateDateTime { get; set; } ////// 时长 ///[Number(NumberType.Long, Name = "duration")] public long Duration { get; set; } ////// IP ///[Ip(Name = "Ip")] public string Ip { get; set; } }br
public abstract class ElasticsearchEntity { private Guid? _id; public Guid Id { get { _id ??= Guid.NewGuid(); return _id.Value; } set => _id = value; } private long? _timestamp; [Number(NumberType.Long, Name = "timestamp")] public long Timestamp { get { _timestamp ??= DateTime.Now.DateTimeToTimestampOfMicrosecond(); return _timestamp.Value; } set => _timestamp = value; } }
br
—14—
异步写入
对于异步写入有两个细节点：
1.该数据从RabbtiMQ订阅消费写入到Elasticsearch，从下面代码可以看出，我刻意以月的维度建立Index，格式为 userviewrecord-2021-12，这么做的目的是为了方便管理Index和资源利用，有需要的情况下会删除旧的Index。
2.消息订阅与WebAPI暂时集成到同一个进程，这样做主要是开发、部署都方便，如果后续订阅多了，在把消息订阅相关的业务抽离到独立的进程。
按需演变，避免过度设计
订阅消费逻辑
public class UserViewDurationConsumer : BaseConsumer { private readonly ElasticClient _elasticClient; public UserViewDurationConsumer(ElasticClient elasticClient) { _elasticClient = elasticClient; } public override void Excute(UserViewDurationMessage msg) { var document = msg.MapTo (); var result = _elasticClient.Create(document, a => a.Index(typeof(Entity.UserViewDuration).GetRelationName() + "-" + msg.CreateDateTime.ToString("yyyy-MM"))).GetApiResult(); if (result.Failed) LoggerHelper.WriteToFile(result.Message); } }
br
/// 订阅消费 ///public static class ConsumerExtension { public static IApplicationBuilder UseSubscribe (this IApplicationBuilder appBuilder, IHostApplicationLifetime lifetime) where T : EasyNetQEntity, new() where TConsumer : BaseConsumer { var bus = appBuilder.ApplicationServices.GetRequiredService (); var consumer = appBuilder.ApplicationServices.GetRequiredService (); lifetime.ApplicationStarted.Register(() => { bus.Subscribe (msg => consumer.Excute(msg)); }); lifetime.ApplicationStopped.Register(() => bus?.Dispose()); return appBuilder; } }br
订阅与注入
public class Startup { public Startup(IConfiguration configuration) { Configuration = configuration; } public IConfiguration Configuration { get; } public void ConfigureServices(IServiceCollection services) { ...... } public void Configure(IApplicationBuilder app, IWebHostEnvironment env, IHostApplicationLifetime lifetime) { app.UseAllElasticApm(Configuration); app.UseHealthChecks("/health"); app.UseDeveloperExceptionPage(); app.UseSwagger(); app.UseSwaggerUI(c => { c.SwaggerEndpoint("/swagger/v1/swagger.json", "SF.ES.Api v1"); c.RoutePrefix = ""; }); app.UseRouting(); app.UseEndpoints(endpoints => { endpoints.MapControllers(); }); app.UseSubscribe (lifetime); } }
br
查询接口
查询接口此处有两个细节点：
如果不确定月份，则使用通配符查询userviewrecord-*，当然有需要的也可以使用别名处理。
因为Elasticsearch是记录UTC时间，因此时间查询得指定TimeZone。
[HttpGet] [Route("record")] public ApiResult > GetRecord([FromQuery] UserViewDurationRecordGetRequest request) { var dataList = new List (); string dateTime; if (request.BeginDateTime.HasValue && request.EndDateTime.HasValue) { var month = request.EndDateTime.Value.DifferMonth(request.BeginDateTime.Value); if(month <= 0 ) dateTime = request.BeginDateTime.Value.ToString("yyyy-MM"); else dateTime = "*"; } else dateTime = "*"; var mustQuerys = new List , QueryContainer>>(); if (request.UserId.HasValue) mustQuerys.Add(a => a.Term(t => t.Field(f => f.UserId).Value(request.UserId.Value))); if (request.EntityType.HasValue) mustQuerys.Add(a => a.Term(t => t.Field(f => f.EntityType).Value(request.EntityType))); if (request.EntityId.HasValue) mustQuerys.Add(a => a.Term(t => t.Field(f => f.EntityId).Value(request.EntityId.Value))); if (request.CharpterId.HasValue) mustQuerys.Add(a => a.Term(t => t.Field(f => f.CharpterId).Value(request.CharpterId.Value))); if (request.BeginDateTime.HasValue) mustQuerys.Add(a => a.DateRange(dr => dr.Field(f => f.CreateDateTime).GreaterThanOrEquals(request.BeginDateTime.Value).TimeZone(EsConst.TimeZone))); if (request.EndDateTime.HasValue) mustQuerys.Add(a => a.DateRange(dr => dr.Field(f => f.CreateDateTime).LessThanOrEquals(request.EndDateTime.Value).TimeZone(EsConst.TimeZone))); var searchResult = _elasticClient.Search (a => a.Index(typeof(UserViewDuration).GetRelationName() + "-" + dateTime) .Size(request.Size) .Query(q => q.Bool(b => b.Must(mustQuerys))) .SearchAfterTimestamp(request.Timestamp) .Sort(s => s.Field(f => f.Timestamp, SortOrder.Descending))); var apiResult = searchResult.GetApiResult >(); if (apiResult.Success) dataList.AddRange(apiResult.Data); return ApiResult >.IsSuccess(dataList); }
br
—15—
作品搜索
实体定义
SearchKey是原有SQL Server的数据，现需要同步到Elasticsearch，仍是继承抽象类ElasticsearchEntity实体定义，同时这里有三个细节点：
1. public string KeyName，我定义的是Text类型，在Elasticsearch使用Text类型才会分词。
2.在实体定义我没有给KeyName指定分词器，因为我会使用两个分词器：拼音和默认分词，而我会在批量写入数据创建Mapping时定义。
3.实体里的public List SysTagId 与SearchKey在SQL Server是两张不同的物理表，是一对多的关系，在代码表示如下， 但是在关系型数据库是无法与之对应和体现的，这就是咱们所说的“阻抗失配”，但是能在以文档型存储系统（MongoDB、Elasticsearch）里很好的解决这个问题，可以以一个聚合的方式写入，避免多次查询关联。
[ElasticsearchType(RelationName = "search_key")] public class SearchKey : ElasticsearchEntity { [Number(NumberType.Integer, Name = "key_id")] public int KeyId { get; set; } [Number(NumberType.Integer, Name = "entity_id")] public int EntityId { get; set; } [Number(NumberType.Integer, Name = "entity_type")] public int EntityType { get; set; } [Text(Name = "key_name")] public string KeyName { get; set; } [Number(NumberType.Integer, Name = "weight")] public int Weight { get; set; } [Boolean(Name = "is_subsidiary")] public bool IsSubsidiary { get; set; } [Date(Name = "active_date")] public DateTimeOffset? ActiveDate { get; set; } [Number(NumberType.Integer, Name = "sys_tag_id")] public List SysTagId { get; set; } }
br
数据同步
数据同步我采用了Quartz.Net定时调度任务框架，因此时效不高，所以每4小时同步一次即可，有42W多的数据，分批进行同步，每次查询1000条数据同时进行一次批量写入。全量同步一次的时间大概2分钟。因此使用RPC调用[ES业务API服务]。
因为具体业务逻辑已经封装在[ES业务API服务]，因此同步逻辑也相对简单，查询出SQL Server数据源、聚合整理、调用[ES业务API服务]的批量写入接口、重新绑定别名到新的Index。
[DisallowConcurrentExecution] public class SearchKeySynchronousJob : BaseJob { public override void Execute() { var rm = SFNovelReadManager.Instance(); var maxId = 0; var size = 1000; string indexName = ""; while (true) { //避免一次性全部查询出来，每1000条一次写入。var searchKey = sm.searchKey.GetList(size, maxId); if (!searchKey.Any()) break; var entityIds = searchKey.Select(a => a.EntityID).Distinct().ToList(); var sysTagRecord = rm.Novel.GetSysTagRecord(entityIds); var items = searchKey.Select(a => new SearchKeyPostItem { Weight = a.Weight, EntityType = a.EntityType, EntityId = a.EntityID, IsSubsidiary = a.IsSubsidiary ?? false, KeyName = a.KeyName, ActiveDate = a.ActiveDate, SysTagId = sysTagRecord.Where(c => c.EntityID == a.EntityID).Select(c => c.SysTagID).ToList(), KeyID = a.KeyID }).ToList(); //以一个聚合写入到ES var postResult = new SearchKeyPostRequest { IndexName = indexName, Items = items }.Excute(); if (postResult.Success) { indexName = (string)postResult.Data; maxId = searchKey.Max(a => a.KeyID); } } //别名从旧Index指向新的Index，最后删除旧Index var renameResult = new SearchKeyRenameRequest { IndexName = indexName }.Excute(); } }}
br
业务API接口
批量新增接口这里有2个细节点：
1.在第一次有数据进来的时候需要创建Mapping，因为得对KeyName字段定义分词器，其余字段都可以使用AutoMap即可。
2.新创建的Index名称是精确到秒的 SearchKey-202112261121
/// 批量新增作品搜索列表(返回创建的indexName) ///////// [HttpPost] public ApiResult Post(SearchKeyPostRequest request) { if (!request.Items.Any()) return ApiResult.IsFailed("无传入数据"); var date = DateTime.Now; var relationName = typeof(SearchKey).GetRelationName(); var indexName = request.IndexName.IsNullOrWhiteSpace() ? (relationName + "-" + date.ToString("yyyyMMddHHmmss")) : request.IndexName; if (request.IndexName.IsNullOrWhiteSpace()) { var createResult = _elasticClient.Indices.Create(indexName, a => a.Map (m => m.AutoMap().Properties(p => p.Custom(new TextProperty { Name = "key_name", Analyzer = "standard", Fields = new Properties(new Dictionary { { new PropertyName("pinyin"),new TextProperty{ Analyzer = "pinyin"} }, { new PropertyName("standard"),new TextProperty{ Analyzer = "standard"} } }) })))); if (!createResult.IsValid && request.IndexName.IsNullOrWhiteSpace()) return ApiResult.IsFailed("创建索引失败"); } var document = request.Items.MapTo >(); var result = _elasticClient.BulkAll(indexName, document); return result ? ApiResult.IsSuccess(data: indexName) : ApiResult.IsFailed(); }br
重新绑定别名接口这里有4个细节点：
1.别名使用searchkey，只会有一个Index[searchkey-yyyyMMddHHmmss]会跟searchkey绑定。
2.优先把已绑定的Index查询出来，方便解绑与删除。
3.别名绑定在Elasticsearch虽然是原子性的，但是不是数据一致性的，因此得先Add后Remove。
4.删除旧得Index免得占用过多资源。
/// 重新绑定别名 ////// [HttpPut] public ApiResult Rename(SearchKeyRanameRequest request) { var aliasName = typeof(SearchKey).GetRelationName(); var getAliasResult = _elasticClient.Indices.GetAlias(aliasName); //给新index指定别名 var bulkAliasRequest = new BulkAliasRequest { Actions = new List { new AliasAddDescriptor().Index(request.IndexName).Alias(aliasName) } }; //移除别名里旧的索引 if (getAliasResult.IsValid) { var indeNameList = getAliasResult.Indices.Keys; foreach (var indexName in indeNameList) { bulkAliasRequest.Actions.Add(new AliasRemoveDescriptor().Index(indexName.Name).Alias(aliasName)); } } var result = _elasticClient.Indices.BulkAlias(bulkAliasRequest); //删除旧的index if (getAliasResult.IsValid) { var indeNameList = getAliasResult.Indices.Keys; foreach (var indexName in indeNameList) { _elasticClient.Indices.Delete(indexName); } } return result != null && result.ApiCall.Success ? ApiResult.IsSuccess() : ApiResult.IsFailed(); }br
查询接口这里跟前面细节得差不多：
但是这里有一个得特别注意的点，可以看到这个查询接口同时使用了should和must，这里得设置minimumShouldMatch才能正常像SQL过滤。
should可以理解成SQL的Or，Must可以理解成SQL的And。
默认情况下minimumShouldMatch是等于0的，等于0的意思是，should不命中任何的数据仍然会返回must命中的数据， 也就是你们可能想搜索（keyname.pinyin=’chengong‘ or keyname.standard=’chengong‘) and id > 0，但是es里没有存keyname='chengong'的数据，会把id> 0 而且 keyname != 'chengong' 数据给查询出来。
因此我们得对minimumShouldMatch=1，就是should条件必须得任意命中一个才能返回结果。
在should和must混用的情况下必须得注意minimumShouldMatch的设置！
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/// 作品搜索列表 ///////// [HttpPost] [Route("search")] public ApiResult > Get(SearchKeyGetRequest request) { var shouldQuerys = new List , QueryContainer>>(); int minimumShouldMatch = 0; if (!request.KeyName.IsNullOrWhiteSpace()) { shouldQuerys.Add(a => a.MatchPhrase(m => m.Field("key_name.pinyin").Query(request.KeyName))); shouldQuerys.Add(a => a.MatchPhrase(m => m.Field("key_name.standard").Query(request.KeyName))); minimumShouldMatch = 1; } var mustQuerys = new List , QueryContainer>> { a => a.Range(t => t.Field(f => f.Weight).GreaterThanOrEquals(0)) }; if (request.IsSubsidiary.HasValue) mustQuerys.Add(a => a.Term(t => t.Field(f => f.IsSubsidiary).Value(request.IsSubsidiary.Value))); if (request.SysTagIds != null && request.SysTagIds.Any()) mustQuerys.Add(a => a.Terms(t => t.Field(f => f.SysTagId).Terms(request.SysTagIds))); if (request.EntityType.HasValue) { if (request.EntityType.Value == ESearchKey.EntityType.AllNovel) { mustQuerys.Add(a => a.Terms(t => t.Field(f => f.EntityType).Terms(ESearchKey.EntityType.Novel, ESearchKey.EntityType.ChatNovel, ESearchKey.EntityType.FanNovel))); } else mustQuerys.Add(a => a.Term(t => t.Field(f => f.EntityType).Value((int)request.EntityType.Value))); } var sortDescriptor = new SortDescriptor (); sortDescriptor = request.Sort == ESearchKey.Sort.Weight ? sortDescriptor.Field(f => f.Weight, SortOrder.Descending) : sortDescriptor.Field(f => f.ActiveDate, SortOrder.Descending); var searchResult = _elasticClient.Search (a => a.Index(typeof(SearchKey).GetRelationName()) .From(request.Size * request.Page) .Size(request.Size) .Query(q => q.Bool(b => b.Should(shouldQuerys).Must(mustQuerys).MinimumShouldMatch(minimumShouldMatch))) .Sort(s => sortDescriptor)); var apiResult = searchResult.GetApiResult >(); if (apiResult.Success) return apiResult; return ApiResult >.IsSuccess("空集合数据");br
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APM监控
虽然在上面我做了足够的实现准备，但是对于上生产后的实际使用效果我还是希望有一个直观的体现。我之前写了一篇文章《.Net微服务实战之可观测性》很好叙述了该种情况，有兴趣的可以移步去看看。
在之前公司做微服务的时候的APM选型我们使用了Skywalking，但是现在这家公司的运维没有接触过，但是对于Elastic Stack他相对比较熟悉，如同上文所说架构设计的输入核心为两点：满足需求与组织架构，秉着我的技术选型原则是基于团队架构，我们采用了Elastic APM + Kibana（7.4版本），如下图所示：
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结尾
最后上生产的时候也是平滑无损的切换到Elasticsearch，总体情况都十分满意。
