Сегодня многие разрабатывают enterprise-приложения на Java с использованием spring boot. В ходе проектов часто возникают задачи по созданию поисковых систем разной сложности. Например, если вы разрабатываете систему, хранящую данные о пользователях и книгах, то рано или поздно в ней может потребоваться поиск по имени/фамилии пользователя, по названиям/аннотациям для книг.
В этом посте я вкратце расскажу об инструментах, которые могут помочь в решении таких задач. А затем представлю демо-проект поискового сервиса, где реализована более интересная и сложная фича — синхронизация сущностей, БД и поискового индекса. На примере этого демо-проекта вы сможете познакомиться с Hibernate Search — удобным способом общения с полнотекстовыми индексами Solr, Lucene, ElasticSearch.
Среди инструментов для развертывания поисковых механизмов я бы выделил три.
Lucene — это java-библиотека, предоставляющая низкоуровневый интерфейс денормализованной базы данных с возможностью полнотекстового поиска. С ее помощью можно создавать индексы и наполнять их записями (документами). Подробней о Lucene можно почитать здесь.
Solr — это конечный программный продукт на основе Lucene, полнотекстовая база данных, самостоятельный отдельный веб-сервер. Имеет http-интерфейс для индексации и полнотекстовых запросов, позволяет индексировать документы и вести поиск по ним. У Solr есть простой API и встроенный UI, что избавляет пользователя от ручных манипуляций над индексами. На Хабре выходил хороший сравнительный анализ Solr и Lucene.
ElasticSearch — более современный аналог Solr. В его основе также лежит Apache Lucene. По сравнению с Solr, ElasticSearch выдерживает более высокие нагрузки при индексации документов и поэтому может быть использован для индексации лог-файлов. В сети можно найти подробную таблицу со сравнением Solr и ElasticSearch.
Это, конечно, не полный список, выше я выбрал лишь те системы, которые заслуживают наибольшего внимания. Систем для организации поиска очень много. PostgreSQL имеет возможности полнотекстового поиска; не стоит забывать и о Sphinx.
Основная проблема
Переходим к главному. Для надежного/консистентного хранения данных обычно используется RDB (реляционная база данных). Она обеспечивает транзакционность в соответствии с принципами ACID. Для работы поисковой системы используется индекс, в который нужно добавлять сущности и те поля таблиц, по которым будет производиться поиск. То есть когда новый объект попадает в систему, его необходимо сохранить и в реляционную базу данных, и в полнотекстовый индекс.
Если внутри вашего приложения не организована транзакционность таких изменений, то могут возникнуть разного рода рассинхронизации. Например, вы производите выборку из БД, а в индексе этого объекта нет. Или наоборот: в индексе есть запись об объекте, а из RDB он был удален.
Решить эту проблему можно разными способами. Вы можете вручную организовывать транзакционность изменений при помощи механизмов JTA и Spring Transaction Management. А можете пойти более интересным путем — использовать Hibernate Search, который сделает все это сам. По умолчанию используется Lucene, хранящий данные индекса внутри файловой системы, в общем виде настраивается подключение к индексу. При старте системы вы запускаете метод синхронизации startAndWait(), и во время работы системы записи будут сохраняться в RDB и индексе.
Чтобы проиллюстрировать это решение, я подготовил демо-проект с Hibernate Search. Мы создадим сервис, содержащий методы для чтения, обновления и поиска пользователей. Он может лечь в основу внутренней базы данных с возможностью полнотекстового поиска по имени, фамилии или другим мета-данным. Для взаимодействия с реляционными базами данных используем фреймворк Spring Data Jpa.
Начнем с класса-сущности для представления пользователя:
import org.hibernate.search.annotations.Field
import org.hibernate.search.annotations.Indexed
import javax.persistence.Entity
import javax.persistence.Id
import javax.persistence.Table
@Entity
@Table(name = "users")
@Indexed
internal data class User(
@Id
val id: Long,
@Field
val name: String,
@Field
val surname: String,
@Field
val phoneNumber: String)
Все стандартно, обозначаем entity всеми необходимыми аннотациями для spring data. При помощи Entity указываем сущность, при помощи Table указываем табличку в БД. Аннотация Indexed указывает, что сущность индексируемая и будет попадать в полнотекстовый индекс.
JPA-Репозиторий, необходимый для CRUD-операций над пользователями в базе данных:
@Transactional(Transactional.TxType.MANDATORY)
internal interface UserRepository: JpaRepository<User, Long>
Сервис для работы с пользователями, UserService.java:
import org.springframework.stereotype.Service
import javax.transaction.Transactional
@Service
@Transactional
internal class UserService(private val userRepository: UserRepository, private val userSearch: UserSearch) {
fun findAll(): List<User> {
return userRepository.findAll()
}
fun search(text: String): List<User> {
return userSearch.searchUsers(text)
}
fun saveUser(user: User): User {
return userRepository.save(user)
}
}FindAll достает всех пользователей непосредственно из БД. Search использует компонент userSearch для извлечения пользователей из индекса. Компонент для работы с поисковым индексом пользователей:
@Repository
@Transactional
internal class UserSearch(@PersistenceContext val entityManager: EntityManager) {
fun searchUsers(text: String): List<User> {
//извлекаем fullTextEntityManager, используя entityManager
val fullTextEntityManager = org.hibernate.search.jpa.Search.getFullTextEntityManager(entityManager)
// создаем запрос при помощи Hibernate Search query DSL
val queryBuilder = fullTextEntityManager.searchFactory
.buildQueryBuilder().forEntity(User::class.java).get()
//обозначаем поля, по которым необходимо произвести поиск
val query = queryBuilder
.keyword()
.onFields("name")
.matching(text)
.createQuery()
//оборачиваем Lucene Query в Hibernate Query object
val jpaQuery: FullTextQuery = fullTextEntityManager.createFullTextQuery(query, User::class.java)
//возвращаем список сущностей
return jpaQuery.resultList.map { result -> result as User }.toList()
}
}
REST-контроллер, UserController.java:
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping
import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController
import java.util.*
@RestController
internal class UserController(private val userService: UserService) {
@GetMapping("/users")
fun getAll(): List<User> {
return userService.findAll()
}
@GetMapping("/users/search")
fun search(text: String): List<User> {
return userService.search(text)
}
@PostMapping("/users")
fun insertUser(@RequestBody user: User): User {
return userService.saveUser(user)
}
}Используем два метода, для извлечения из БД и поиска по строке.
Перед работой приложения необходимо провести инициализацию индекса, делаем это при помощи ApplicationListener'a.
package ru.rti
import org.hibernate.search.jpa.Search
import org.springframework.boot.context.event.ApplicationReadyEvent
import org.springframework.context.ApplicationListener
import org.springframework.stereotype.Component
import javax.persistence.EntityManager
import javax.persistence.PersistenceContext
import javax.transaction.Transactional
@Component
@Transactional
class BuildSearchService(
@PersistenceContext val entityManager: EntityManager)
: ApplicationListener<ApplicationReadyEvent> {
override fun onApplicationEvent(event: ApplicationReadyEvent?) {
try {
val fullTextEntityManager = Search.getFullTextEntityManager(entityManager)
fullTextEntityManager.createIndexer().startAndWait()
} catch (e: InterruptedException) {
println("An error occurred trying to build the search index: " + e.toString())
}
}
}Для теста использовали PostgreSQL:
spring.datasource.url=jdbc:postgresql:users
spring.datasource.username=postgres
spring.datasource.password=postgres
spring.datasource.driver-class-name=org.postgresql.Driver
spring.datasource.name=users
И наконец, build.gradle:
buildscript {
ext.kotlin_version = '1.2.61'
ext.spring_boot_version = '1.5.15.RELEASE'
repositories {
jcenter()
}
dependencies {
classpath "org.jetbrains.kotlin:kotlin-gradle-plugin:$kotlin_version"
classpath "org.jetbrains.kotlin:kotlin-allopen:$kotlin_version"
classpath "org.springframework.boot:spring-boot-gradle-plugin:$spring_boot_version"
classpath "org.jetbrains.kotlin:kotlin-noarg:$kotlin_version"
}
}
apply plugin: 'kotlin'
apply plugin: "kotlin-spring"
apply plugin: "kotlin-jpa"
apply plugin: 'org.springframework.boot'
noArg {
invokeInitializers = true
}
jar {
baseName = 'gs-rest-service'
version = '0.1.0'
}
repositories {
jcenter()
}
dependencies {
compile "org.jetbrains.kotlin:kotlin-stdlib:$kotlin_version"
compile 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-web'
compile 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-data-jpa'
compile group: 'postgresql', name: 'postgresql', version: '9.1-901.jdbc4'
compile group: 'org.hibernate', name: 'hibernate-core', version: '5.3.6.Final'
compile group: 'org.hibernate', name: 'hibernate-search-orm', version: '5.10.3.Final'
compile group: 'com.h2database', name: 'h2', version: '1.3.148'
testCompile('org.springframework.boot:spring-boot-starter-test')
}
Приведенное демо — простой пример использования технологии Hibernate Search, с помощью которого можно понять как подружить Apache Lucene и Spring Data Jpa. При необходимости проекты на основе этого демо можно подключить к Apache Solr или ElasticSearch. Потенциальное направление развития проекта — это поиск по крупным индексам (>10 ГБ) и замер производительности в них. Можно создавать конфигурации для ElasticSearch или более сложные конфигурации индексов, изучая возможности Hibernate Search на более глубоком уровне.
Полезные ссылки:
- Этот проект на GitHub
- Как использовать Kotlin совместно со Spring Data Jpa
- Использование Kotlin и Spring boot
- Демо-проект Kotlin и Spring boot на Github
- Spring Data Jpa и Kotlin — maven configuration
- Kotlin compiler plugins — Jpa и Spring
- Интеграция Spring boot и Hibernate Search (+Github)
Автор: xqnmqx
