Jkes是一个基于Java、Kafka、ElasticSearch的搜索框架。Jkes提供了注解驱动的JPA风格的对象/文档映射，使用rest api用于文档搜索。
可以参考jkes-integration-test项目快速掌握jkes框架的使用方法。jkes-integration-test是我们用来测试功能完整性的一个Spring Boot Application。
- 安装
jkes-index-connector和jkes-delete-connector到Kafka Connect类路径 - 安装 Smart Chinese Analysis Plugin
sudo bin/elasticsearch-plugin install analysis-smartcn- 引入jkes-spring-data-jpa依赖
- 添加配置
@EnableAspectJAutoProxy
@EnableJkes
@Configuration
public class JkesConfig {
@Bean
public PlatformTransactionManager transactionManager(EntityManagerFactory factory, EventSupport eventSupport) {
return new SearchPlatformTransactionManager(new JpaTransactionManager(factory), eventSupport);
}
}- 提供JkesProperties Bean
@Component
@Configuration
public class JkesConf extends DefaultJkesPropertiesImpl {
@PostConstruct
public void setUp() {
Config.setJkesProperties(this);
}
@Override
public String getKafkaBootstrapServers() {
return "k1-test.com:9292,k2-test.com:9292,k3-test.com:9292";
}
@Override
public String getKafkaConnectServers() {
return "http://k1-test.com:8084,http://k2-test.com:8084,http://k3-test.com:8084";
}
@Override
public String getEsBootstrapServers() {
return "http://es1-test.com:9200,http://es2-test.com:9200,http://es3-test.com:9200";
}
@Override
public String getDocumentBasePackage() {
return "com.timeyang.jkes.integration_test.domain";
}
@Override
public String getClientId() {
return "integration_test";
}
}这里可以很灵活，如果使用Spring Boot，可以使用@ConfigurationProperties提供配置
- 增加索引管理端点
因为我们不知道客户端使用的哪种web技术，所以索引端点需要在客户端添加。比如在
Spring MVC中，可以按照如下方式添加索引端点
@RestController
@RequestMapping("/api/search")
public class SearchEndpoint {
private Indexer indexer;
@Autowired
public SearchEndpoint(Indexer indexer) {
this.indexer = indexer;
}
@RequestMapping(value = "/start_all", method = RequestMethod.POST)
public void startAll() {
indexer.startAll();
}
@RequestMapping(value = "/start/{entityClassName:.+}", method = RequestMethod.POST)
public void start(@PathVariable("entityClassName") String entityClassName) {
indexer.start(entityClassName);
}
@RequestMapping(value = "/stop_all", method = RequestMethod.PUT)
public Map<String, Boolean> stopAll() {
return indexer.stopAll();
}
@RequestMapping(value = "/stop/{entityClassName:.+}", method = RequestMethod.PUT)
public Boolean stop(@PathVariable("entityClassName") String entityClassName) {
return indexer.stop(entityClassName);
}
@RequestMapping(value = "/progress", method = RequestMethod.GET)
public Map<String, IndexProgress> getProgress() {
return indexer.getProgress();
}
}使用com.timeyang.jkes.core.annotation包下相关注解标记实体
@lombok.Data
@Entity
@Document
public class Person extends AuditedEntity {
// @Id will be identified automatically
// @Field(type = FieldType.Long)
@Id
@GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
private Long id;
@MultiFields(
mainField = @Field(type = FieldType.Text),
otherFields = {
@InnerField(suffix = "raw", type = FieldType.Keyword),
@InnerField(suffix = "english", type = FieldType.Text, analyzer = "english")
}
)
private String name;
@Field(type = FieldType.Keyword)
private String gender;
@Field(type = FieldType.Integer)
private Integer age;
// don't add @Field to test whether ignored
// @Field(type = FieldType.Text)
private String description;
@Field(type = FieldType.Object)
@ManyToOne(fetch = FetchType.EAGER)
@JoinColumn(name = "group_id")
private PersonGroup personGroup;
}@lombok.Data
@Entity
@Document(type = "person_group", alias = "person_group_alias")
public class PersonGroup extends AuditedEntity {
@Id
@GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
private Long id;
private String name;
private String interests;
@OneToMany(fetch = FetchType.EAGER, cascade = CascadeType.ALL, mappedBy = "personGroup", orphanRemoval = true)
private List<Person> persons;
private String description;
@DocumentId
@Field(type = FieldType.Long)
public Long getId() {
return id;
}
@MultiFields(
mainField = @Field(type = FieldType.Text),
otherFields = {
@InnerField(suffix = "raw", type = FieldType.Keyword),
@InnerField(suffix = "english", type = FieldType.Text, analyzer = "english")
}
)
public String getName() {
return name;
}
@Field(type = FieldType.Text)
public String getInterests() {
return interests;
}
@Field(type = FieldType.Nested)
public List<Person> getPersons() {
return persons;
}
/**
* 不加Field注解，测试序列化时是否忽略
*/
public String getDescription() {
return description;
}
}当更新实体时，文档会被自动索引到ElasticSearch；删除实体时，文档会自动从ElasticSearch删除。
启动搜索服务jkes-search-service，搜索服务是一个Spring Boot Application，提供rest搜索api，默认运行在9000端口。
- URI query
curl -XPOST localhost:9000/api/v1/integration_test_person_group/person_group/_search?from=3&size=10
- Nested query
integration_test_person_group/person_group/_search?from=0&size=10
{
"query": {
"nested": {
"path": "persons",
"score_mode": "avg",
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"range": {
"persons.age": {
"gt": 5
}
}
}
]
}
}
}
}
}
- match query
integration_test_person_group/person_group/_search?from=0&size=10
{
"query": {
"match": {
"interests": "Hadoop"
}
}
}
- bool query
{
"query": {
"bool" : {
"must" : {
"match" : { "interests" : "Hadoop" }
},
"filter": {
"term" : { "name.raw" : "name0" }
},
"should" : [
{ "match" : { "interests" : "Flink" } },
{
"nested" : {
"path" : "persons",
"score_mode" : "avg",
"query" : {
"bool" : {
"must" : [
{ "match" : {"persons.name" : "name40"} },
{ "match" : {"persons.interests" : "interests"} }
],
"must_not" : {
"range" : {
"age" : { "gte" : 50, "lte" : 60 }
}
}
}
}
}
}
],
"minimum_should_match" : 1,
"boost" : 1.0
}
}
}
- Source filtering
integration_test_person_group/person_group/_search
{
"_source": false,
"query" : {
"match" : { "name" : "name17" }
}
}
integration_test_person_group/person_group/_search
{
"_source": {
"includes": [ "name", "persons.*" ],
"excludes": [ "date*", "version", "persons.age" ]
},
"query" : {
"match" : { "name" : "name17" }
}
}
- prefix
integration_test_person_group/person_group/_search
{
"query": {
"prefix" : { "name" : "name" }
}
}
- wildcard
integration_test_person_group/person_group/_search
{
"query": {
"wildcard" : { "name" : "name*" }
}
}
- regexp
integration_test_person_group/person_group/_search
{
"query": {
"regexp":{
"name": "na.*17"
}
}
}
索引工作原理：
- 应用启动时，Jkes扫描所有标注
@Document注解的实体，为它们构建元数据。 - 基于构建的元数据，创建
index和mappingJson格式的配置，然后通过ElasticSearch Java Rest Client将创建/更新index配置。 - 为每个文档创建/更新
Kafka ElasticSearch Connector，用于创建/更新文档 - 为整个项目启动/更新
Jkes Deleter Connector，用于删除文档 - 拦截数据操作方法。将
* save(*)方法返回的数据包装为SaveEvent保存到EventContainer；使用(* delete*(..)方法的参数，生成一个DeleteEvent/DeleteAllEvent保存到EventContainer。 - 拦截事务。在事务提交后使用
JkesKafkaProducer发送SaveEvent中的实体到Kafka，Kafka会使用我们提供的JkesJsonSerializer序列化指定的数据，然后发送到Kafka。 - 与
SaveEvent不同，DeleteEvent会直接被序列化，然后发送到Kafka，而不是只发送一份数据 - 与
SaveEvent和DeleteEvent不同，DeleteAllEvent不会发送数据到Kafka，而是直接通过ElasticSearch Java Rest Client删除相应的index，然后重建该索引，重启Kafka ElasticSearch Connector
查询工作原理：
- 查询服务通过rest api提供
- 我们没有直接使用ElasticSearch进行查询，因为我们需要在后续版本使用机器学习进行搜索排序，而直接与ElasticSearch进行耦合，会增加搜索排序API的接入难度
- 查询服务是一个Spring Boot Application，使用docker打包为镜像
- 查询服务提供多版本API，用于API进化和兼容
- 查询服务解析
json请求，进行一些预处理后，使用ElasticSearch Java Rest Client转发到ElasticSearch，将得到的响应进行解析，进一步处理后返回到客户端。 - 为了便于客户端人员开发，查询服务提供了一个查询UI界面，开发人员可以在这个页面得到预期结果后再把json请求体复制到程序中。
At-Least Once Delivery :
- Jkes使用每个关系表的每条记录的更新时间戳进行来实现最少一次索引。jkes会定期
checkpoint每个表的索引时间戳位置，在failure recovery时，从该时间戳开始拉取每个表的最新数据，索引到数据库，使用ElasticSearch的版本机制确保旧的数据不会覆盖新的索引。 checkpoint数据仅用于failure recovery。正常情况下，jkes是在数据库事务完成后发布更新和我删除事件到kafka。只有出现失败，导致事务完成后，数据还没有发布到kafka，这种情况下jkes才会在failure recovery时使用checkpoint数据重新索引。数据删除的最少一次交付目前需要在数据库中记录一张删除事件表，用于在failure recovery时发布删除事件，该功能性能较差，目前尚未实现。- 如果当前没有
checkpoint元数据，则会全量索引每个表。
jkes-core是整个jkes的核心部分。主要包括以下功能：
annotation包提供了jkes的核心注解elasticsearch包封装了elasticsearch相关的操作，如为所有的文档创建/更新索引，更新mappingkafka包提供了Kafka 生产者，Kafka Json Serializer，Kafka Connect Clientmetadata包提供了核心的注解元数据的构建与结构化模型event包提供了事件模型与容器exception包提供了常见的Jkes异常http包基于Apache Http Client封装了常见的http json请求support包暴露了Jkes核心配置支持util包提供了一些工具类，便于开发。如：Asserts, ClassUtils, DocumentUtils, IOUtils, JsonUtils, ReflectionUtils, StringUtils
jkes-boot用于与一些第三方开源框架进行集成。
当前，我们通过jkes-spring-data-jpa，提供了与spring data jpa的集成。通过使用Spring的AOP机制，对Repository方法进行拦截，生成SaveEvent/DeleteEvent/DeleteAllEvent保存到EventContainer。通过使用我们提供的SearchPlatformTransactionManager，对常用的事务管理器(如JpaTransactionManager)进行包装，提供事务拦截功能。
在后续版本，我们会提供与更多框架的集成。
jkes-spring-data-jpa说明：
ContextSupport类用于从bean工厂获取Repository Bean@EnableJkes让客户端能够轻松开启Jkes的功能，提供了与Spring一致的配置模型EventSupport处理事件的细节，在保存和删除数据时生成相应事件存放到EventContainer，在事务提交和回滚时处理相应的事件SearchPlatformTransactionManager包装了客户端的事务管理器，在事务提交和回滚时加入了回调hookaudit包提供了一个简单的AuditedEntity父类，方便添加审计功能，版本信息可用于结合ElasticSearch的版本机制保证不会索引过期文档数据exception包封装了常见异常intercept包提供了AOP切点和切面index包提供了全量索引功能。当前，我们提供了基于线程池的索引机制和基于ForkJoin的索引机制。在后续版本，我们会重构代码，增加基于阻塞队列的生产者-消费者模式，提供并发性能
jkes-services主要用来提供一些服务。
目前，jkes-services提供了以下服务：
-
jkes-delete-connector-
jkes-delete-connector是一个Kafka Connector，用于从kafka集群获取索引删除事件(DeleteEvent)，然后使用Jest Client删除ElasticSearch中相应的文档。 -
借助于Kafka Connect的rest admin api，我们轻松地实现了多租户平台上的文档删除功能。只要为每个项目启动一个
jkes-delete-connector，就可以自动处理该项目的文档删除工作。避免了每启动一个新的项目，我们都得手动启动一个Kafka Consumer来处理该项目的文档删除工作。尽管可以通过正则订阅来减少这样的工作，但是还是非常不灵活
-
-
jkes-search-servicejkes-search-service是一个restful的搜索服务，提供了多版本的rest query api。查询服务提供多版本API，用于API进化和兼容jkes-search-service目前支持URI风格的搜索和JSON请求体风格的搜索。- 我们没有直接使用ElasticSearch进行查询，因为我们需要在后续版本使用机器学习进行搜索排序，而直接与ElasticSearch进行耦合，会增加搜索排序的接入难度
- 查询服务是一个Spring Boot Application，使用docker打包为镜像
- 查询服务解析
json请求，进行一些预处理后，使用ElasticSearch Java Rest Client转发到ElasticSearch，将得到的响应进行解析，进一步处理后返回到客户端。 - 为了便于客户端人员开发，查询服务提供了一个查询UI界面，开发人员可以在这个页面得到预期结果后再把json请求体复制到程序中。
后续，我们将会基于zookeeper构建索引集群，提供集群索引管理功能
jkes-integration-test是一个基于Spring Boot集成测试项目，用于进行功能测试。同时测量一些常见操作的吞吐率
To build a development version you'll need a recent version of Kafka. You can build jkes with Maven using the standard lifecycle phases.
- Source Code: https://github.com/chaokunyang/jkes
- Issue Tracker: https://github.com/chaokunyang/jkes/issues
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