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Docker案例关闭防火墙# 关闭防火墙systemctl stop firewalld.service# 禁止防火墙开机启动systemctl disable firewalld.service启动或重启docker只要网络环境变化，防火墙的关闭，ip地址变化等都需要重启docker# 启动dockersystemctl start docker# 重启dockersystemctl resta

weixin_47562812

5172人浏览 · 2021-01-05 16:20:10

weixin_47562812 · 2021-01-05 16:20:10 发布

在这里插入图片描述

Docker案例

关闭防火墙

# 关闭防火墙
systemctl stop firewalld.service
# 禁止防火墙开机启动
systemctl disable firewalld.service

启动或重启docker

只要网络环境变化，防火墙的关闭，ip地址变化等都需要重启docker

# 启动docker
systemctl start docker

# 重启docker
systemctl restart docker

清理掉所有容器：

docker ps -a
docker rm -f t1 t2 app1 app2 web

在这里插入图片描述

redis 加载镜像

docker load < redis-docker-image.gz

在这里插入图片描述
redis镜像之前已经导入

启动容器

docker run -d --name redis7000 -p 7000:6379 redis

一个宿主机上运行三个redis容器，每个都是一个虚拟机，所以都是6379端口，数据是分段存储到三个redis
在这里插入图片描述

docker run -d --name redis7000（容器的名字） -p 7000:6379（映射的端口容器的端口：redis端口） redis

#启动容器后，进入容器访问检测
docker exec -it redis7000(redis7000容器) redis-cli(连接redis客户端)
docker exec -it redis7000 redis-cli

#测试没有问题后加上70001和7002
docker run -d --name redis7001 -p 7001:6379 redis
docker run -d --name redis7002 -p 7002:6379 redis

在这里插入图片描述

jedis 连接测试

在这里插入图片描述

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

    <groupId>cn.tedu</groupId>
    <artifactId>docker</artifactId>
    <version>1.0-SNAPSHOT</version>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>redis.clients</groupId>
            <artifactId>jedis</artifactId>
            <version>2.9.0</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>junit</groupId>
            <artifactId>junit</artifactId>
            <version>4.12</version>
        </dependency>
    </dependencies>

</project>

编写测试类

package test;

import redis.clients.jedis.JedisPoolConfig;
import redis.clients.jedis.JedisShardInfo;
import redis.clients.jedis.ShardedJedis;
import redis.clients.jedis.ShardedJedisPool;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class Test1 {
    public static void main(String[] args) {
        //配置对象
        JedisPoolConfig config=new JedisPoolConfig();
       //服务器列表
        List<JedisShardInfo> list=new ArrayList<>();
        list.add(new JedisShardInfo("192.168.64.150",7000));
        list.add(new JedisShardInfo("192.168.64.150",7001));
        list.add(new JedisShardInfo("192.168.64.150",7002));
        //创建ShardJedisPool对象
        ShardedJedisPool pool=new ShardedJedisPool(config,list);
        ShardedJedis j=pool.getResource();
        for (int i=0;i <100;i++) {
        j.set("key"+i,"value"+i);
        }
        pool.close();

    }
}

在容器中查看数据
分别进入三个redis容器,执行 keys *查看结果

docker exec -it redis7000 redis-cli
docker exec -it redis7001 redis-cli
docker exec -it redis7002 redis-cli

启动多个 redis 容器
启动三个redis容器,将端口分别映射到7000,7001和7002端口
在这里插入图片描述

虚拟网络的部署

web+数据库

在这里插入图片描述
删除容器

docker rm -f redis7000 redis7001 redis7002

删除以前的虚拟网络

docker network rm my-net

准备虚拟网络：

docker network create dockernet --subnet=172.18.0.0/24 #--subnet=172.18.0.0/24设置子网参数

docker network ls
docker inspect dockernet #查看网络参数

在这里插入图片描述

数据库容器

http://hub.docker.com
数据库镜像：
在这里插入图片描述

数据库数据挂载路径：
在这里插入图片描述

端口的映射
宿主机3306

root密码的设置

网络的参数

设置五个参数：
在这里插入图片描述

准备数据卷：

docker volume create mysql-data
docker volume ls
docker inspect mysql-data
在这里插入图片描述

启动mysql容器

docker run -d --name mysql  --restart=always \
-v mysql-data:/var/lib/mysql \   数据卷挂载，挂载地址/var/lib/mysql 从官方说说明来的
-p 3306:3306 \                 端口的连接
-e MYSQL_ROOT_PASSWORD=root \   指定密码
--net dockernet \    连接到网络
--ip 172.18.0.11 \    指定固定ip，不指定自动获取
mariadb             从mariadb镜像获取




docker run -d --name mysql  --restart=always \
-v mysql-data:/var/lib/mysql \
-p 3306:3306 \
-e MYSQL_ROOT_PASSWORD=root \
--net dockernet \
--ip 172.18.0.11 \
mariadb

#进入容器登陆mysql
docker exec -it mysql mysql -uroot -p
#或者测试
docker exec -it mysql bash

mysql -uroot -p

在这里插入图片描述

连接数据库，导入数据

从外围连接服务器3306端口，向内部转发到容器的3306
在这里插入图片描述

/*
SQLyog Ultimate v8.32 
MySQL - 5.0.22-community-nt : Database - easymall
*********************************************************************
*/


/*!40101 SET NAMES utf8 */;

/*!40101 SET SQL_MODE=''*/;

/*!40014 SET @OLD_UNIQUE_CHECKS=@@UNIQUE_CHECKS, UNIQUE_CHECKS=0 */;
/*!40014 SET @OLD_FOREIGN_KEY_CHECKS=@@FOREIGN_KEY_CHECKS, FOREIGN_KEY_CHECKS=0 */;
/*!40101 SET @OLD_SQL_MODE=@@SQL_MODE, SQL_MODE='NO_AUTO_VALUE_ON_ZERO' */;
/*!40111 SET @OLD_SQL_NOTES=@@SQL_NOTES, SQL_NOTES=0 */;
CREATE DATABASE /*!32312 IF NOT EXISTS*/`easymall` /*!40100 DEFAULT CHARACTER SET utf8 */;

USE `easymall`;

/*Table structure for table `orderitem` */

DROP TABLE IF EXISTS `orderitem`;

CREATE TABLE `orderitem` (
  `order_id` varchar(100) NOT NULL default '',
  `product_id` varchar(100) NOT NULL default '',
  `buynum` int(11) default NULL,
  PRIMARY KEY  (`order_id`,`product_id`),
  KEY `product_id` (`product_id`),
  CONSTRAINT `orderitem_ibfk_1` FOREIGN KEY (`order_id`) REFERENCES `orders` (`id`),
  CONSTRAINT `orderitem_ibfk_2` FOREIGN KEY (`product_id`) REFERENCES `products` (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

/*Data for the table `orderitem` */

insert  into `orderitem`(`order_id`,`product_id`,`buynum`) values ('1dc4b5c7-2ef3-41ec-b149-6101efb52c2e','a84fc7b3-944d-4b30-b67d-eba5cd2b326a',900),('2789c695-8f45-40fe-bba6-1bd399efddd2','103e5414-0da2-4fba-b92f-0ba876e08939',1),('2789c695-8f45-40fe-bba6-1bd399efddd2','258554f0-2cce-4cd1-9db3-139f6228b318',1),('294918ca-06f3-4209-b0b5-c0e2652f0a37','103e5414-0da2-4fba-b92f-0ba876e08939',1),('294918ca-06f3-4209-b0b5-c0e2652f0a37','2ad0d041-8c5f-4b70-a0ef-1ca2fd476dba',1),('31bdf06b-ca3e-4398-b966-595a4868a123','103e5414-0da2-4fba-b92f-0ba876e08939',100),('31bdf06b-ca3e-4398-b966-595a4868a123','258554f0-2cce-4cd1-9db3-139f6228b318',100),('3311b6ba-69d9-4563-b239-3bdf944aae3f','103e5414-0da2-4fba-b92f-0ba876e08939',1),('3311b6ba-69d9-4563-b239-3bdf944aae3f','26128d47-423b-4220-8047-544ff899db50',1),('36365b01-1b7d-400f-a778-de5b38aabb32','103e5414-0da2-4fba-b92f-0ba876e08939',1),('3f214bcd-3cb7-4dea-b205-15a72b77a13f','36b9407f-746a-4956-988e-557122bc74d0',1),('3f214bcd-3cb7-4dea-b205-15a72b77a13f','a84fc7b3-944d-4b30-b67d-eba5cd2b326a',50),('3f214bcd-3cb7-4dea-b205-15a72b77a13f','b1f9c947-4f72-4245-b09d-8c5a8c311ae1',1),('43d824e6-3a93-4c1b-948d-b16ad02804d1','09f47493-214d-44bc-927d-6ce0bf89a057',1),('43d824e6-3a93-4c1b-948d-b16ad02804d1','17c3f20e-ef86-4857-9293-f29e52954a95',3),('4745c002-5aa9-4d2b-acc6-2e2926ba82b0','103e5414-0da2-4fba-b92f-0ba876e08939',1),('4745c002-5aa9-4d2b-acc6-2e2926ba82b0','2ad0d041-8c5f-4b70-a0ef-1ca2fd476dba',1),('49e8dd1b-1ab3-42d3-b79f-788958fd71ef','103e5414-0da2-4fba-b92f-0ba876e08939',1),('49e8dd1b-1ab3-42d3-b79f-788958fd71ef','26128d47-423b-4220-8047-544ff899db50',1),('4cc513f4-c67c-4f95-a175-49858768233b','103e5414-0da2-4fba-b92f-0ba876e08939',1),('4cc513f4-c67c-4f95-a175-49858768233b','2ad0d041-8c5f-4b70-a0ef-1ca2fd476dba',1),('4d1a0d4e-672d-45b0-94a0-d2ec3ee24daa','103e5414-0da2-4fba-b92f-0ba876e08939',3),('4d1a0d4e-672d-45b0-94a0-d2ec3ee24daa','258554f0-2cce-4cd1-9db3-139f6228b318',20),('4d1a0d4e-672d-45b0-94a0-d2ec3ee24daa','34ff133c-8ff5-433b-86d9-ec86217d203d',30),('548d1455-5113-4e8e-8bb8-34e84d779cde','09f47493-214d-44bc-927d-6ce0bf89a057',1),('548d1455-5113-4e8e-8bb8-34e84d779cde','17c3f20e-ef86-4857-9293-f29e52954a95',23),('66def42f-1391-4ff4-97d7-ac93ed55f87f','103e5414-0da2-4fba-b92f-0ba876e08939',1),('66def42f-1391-4ff4-97d7-ac93ed55f87f','2ad0d041-8c5f-4b70-a0ef-1ca2fd476dba',1),('66e3231d-102c-4075-a14f-e18e97575e2e','05e20c1a-0401-4c0a-82ab-6fb0f37db397',1),('686b5794-3bd2-4fd6-bef1-7cb65a1dcd22','103e5414-0da2-4fba-b92f-0ba876e08939',1),('70baa50d-e105-4320-9792-5c558235c182','103e5414-0da2-4fba-b92f-0ba876e08939',1),('72b227da-1af0-4360-a1da-562469e51f88','103e5414-0da2-4fba-b92f-0ba876e08939',1),('72b227da-1af0-4360-a1da-562469e51f88','26128d47-423b-4220-8047-544ff899db50',1),('7ccd887f-9c46-4d0b-a7d3-707ea670bf1d','103e5414-0da2-4fba-b92f-0ba876e08939',1),('7ccd887f-9c46-4d0b-a7d3-707ea670bf1d','26128d47-423b-4220-8047-544ff899db50',1),('7f2872b2-7474-42e7-8a69-fcb54b1b316f','103e5414-0da2-4fba-b92f-0ba876e08939',2),('7f2872b2-7474-42e7-8a69-fcb54b1b316f','2ad0d041-8c5f-4b70-a0ef-1ca2fd476dba',1),('85f51b3c-a851-4be1-b5f2-a0b1acbfd9b8','103e5414-0da2-4fba-b92f-0ba876e08939',1),('85f51b3c-a851-4be1-b5f2-a0b1acbfd9b8','26128d47-423b-4220-8047-544ff899db50',1),('89b7ebb5-28a7-470b-bc31-c5dcd304b953','103e5414-0da2-4fba-b92f-0ba876e08939',1),('89b7ebb5-28a7-470b-bc31-c5dcd304b953','26128d47-423b-4220-8047-544ff899db50',1),('8af7af6c-5690-4857-92c1-d64a5d320131','103e5414-0da2-4fba-b92f-0ba876e08939',1),('8af7af6c-5690-4857-92c1-d64a5d320131','2ad0d041-8c5f-4b70-a0ef-1ca2fd476dba',1),('92a75c42-5254-4896-9c99-da3f8c5a52c9','103e5414-0da2-4fba-b92f-0ba876e08939',1),('9531164b-f2f0-4adb-9faf-6e96b3679dd0','09f47493-214d-44bc-927d-6ce0bf89a057',1),('96927957-0c71-403a-980f-d73553327aba','103e5414-0da2-4fba-b92f-0ba876e08939',1),('9ab2cca6-8951-48d8-8445-b59b45683245','a84fc7b3-944d-4b30-b67d-eba5cd2b326a',2),('9c35d974-dc8f-4e0f-ac94-d0debf3ed05d','103e5414-0da2-4fba-b92f-0ba876e08939',1),('9c35d974-dc8f-4e0f-ac94-d0debf3ed05d','26128d47-423b-4220-8047-544ff899db50',1),('a063606d-8da9-4ae3-a8f6-f34f4d0948e4','103e5414-0da2-4fba-b92f-0ba876e08939',2),('a063606d-8da9-4ae3-a8f6-f34f4d0948e4','2ad0d041-8c5f-4b70-a0ef-1ca2fd476dba',1),('ac5defdb-c193-4ff2-b2d8-d8bd8b36742d','103e5414-0da2-4fba-b92f-0ba876e08939',1),('adec3640-87a8-4897-888b-f505b1441746','103e5414-0da2-4fba-b92f-0ba876e08939',1),('adec3640-87a8-4897-888b-f505b1441746','2ad0d041-8c5f-4b70-a0ef-1ca2fd476dba',1),('b3e0f0f0-afac-464a-b6d4-3a00d7886736','103e5414-0da2-4fba-b92f-0ba876e08939',1),('b58e6909-4eee-442f-ba42-5eb6b50aa1f3','d73ab7ed-9f78-4775-a93b-4d355b2d5fc0',2),('b6454235-bba9-470c-948b-6d02c5d7bc25','103e5414-0da2-4fba-b92f-0ba876e08939',1),('b716f817-fb29-46b3-b5ea-93b519efa293','103e5414-0da2-4fba-b92f-0ba876e08939',1),('ba08aa4b-6335-45e3-a038-a7c0edec5bc1','103e5414-0da2-4fba-b92f-0ba876e08939',1),('ba08aa4b-6335-45e3-a038-a7c0edec5bc1','26128d47-423b-4220-8047-544ff899db50',1),('c2665c92-d6ee-4bda-9cd7-9cc377214d9d','09f47493-214d-44bc-927d-6ce0b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/*Table structure for table `orders` */

DROP TABLE IF EXISTS `orders`;

CREATE TABLE `orders` (
  `id` varchar(100) NOT NULL,
  `money` double default NULL,
  `receiverinfo` varchar(255) default NULL,
  `paystate` int(11) default NULL,
  `ordertime` timestamp NOT NULL default CURRENT_TIMESTAMP on update CURRENT_TIMESTAMP,
  `user_id` int(11) default NULL,
  PRIMARY KEY  (`id`),
  KEY `user_id` (`user_id`),
  CONSTRAINT `orders_ibfk_1` FOREIGN KEY (`user_id`) REFERENCES `user` (`id`)
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/*Table structure for table `products` */

DROP TABLE IF EXISTS `products`;

CREATE TABLE `products` (
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  PRIMARY KEY  (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

/*Data for the table `products` */

insert  into `products`(`id`,`name`,`price`,`category`,`pnum`,`imgurl`,`description`) values ('05e20c1a-0401-4c0a-82ab-6fb0f37db397','靳老师别墅',9000000,'电子数码',206,'/WEB-INF/upload/5/e/d/5/4/5/e/b/5f0d34dc-157f-49ba-ad39-1b28927ba6ae_1005714.jpg','贵族的生活，美女很多'),('09f47493-214d-44bc-927d-6ce0bf89a057','爱疯9S(0315-01)',1000,'电子数码',183,'/WEB-INF/upload/5/2/3/4/7/8/d/c/1838eaa6-6459-420f-b8e2-6ea9f43c4b5e_dfd259ab-bcc7-43f6-a9d5-62872ff5671e.jpg','爱疯9S(0315-01)'),('103e5414-0da2-4fba-b92f-0ba876e08939','滑雪套装',2000,'日用百货',676,'/WEB-INF/upload/4/d/2/a/2/3/1/8/b3c3fc7a-222c-49be-9491-f466553d2284_386718.jpg','这种运动值得你拥有'),('17c3f20e-ef86-4857-9293-f29e52954a95','打印机',180,'电子数码',0,'/WEB-INF/upload/7/c/b/f/7/d/2/9/5e229aef-063f-4d0d-91df-2d4aa7167670_6f84843a-1d1e-49c7-b4ce-c035d7790171.jpg','一个神奇的打印机?!'),('21ec8c05-a91e-4993-9dd0-7a032ec1d824','护手霜',88,'电子数码',1234,'/WEB-INF/upload/8/f/b/2/1/0/1/f/870afdb3-c754-4dea-85cf-59688007f2b9_c987f2c1-4123-4d87-83bd-fe2fb221e272.jpg','让你的手变得拜拜嫩嫩'),('258554f0-2cce-4cd1-9db3-139f6228b318','吃瓜群众',500,'日用百货',0,'/WEB-INF/upload/8/2/1/a/9/e/3/4/6e0b2162-b78a-42fc-ac04-323e506c66f4_girl.jpg','吃瓜群众！！！！！！！！！！！'),('26128d47-423b-4220-8047-544ff899db50','1208_01iphone7',12,'电子数码',986,'/WEB-INF/upload/2/1/0/3/f/0/3/5/2fb0b43b-4dbe-440b-899b-13c02a9f5475_22d124c9-df52-4cd4-88b3-691005f1cafe.jpg','测试商品'),('2ad0d041-8c5f-4b70-a0ef-1ca2fd476dba','战神主机',5888,'电子数码',200,'/WEB-INF/upload/b/4/1/b/d/9/8/8/e41cd642-2fc2-4cb2-b20a-f8a78405eee2_e9dd0d91-40c1-4db5-a888-244e825e9ce4.jpg',''),('34ff133c-8ff5-433b-86d9-ec86217d203d','愤怒的小蝌蚪',250,'图书杂志',20,'/WEB-INF/upload/8/3/7/9/0/a/2/2/63537720-202c-4862-bfcf-f5c90ca94669_Jellyfish.jpg','本书详细阐述了生命的真谛,数量有限,预购从速!!!!!'),('36b9407f-746a-4956-988e-557122bc74d0','banana',5,'日用百货',49999,'/WEB-INF/upload/e/5/0/9/c/7/6/0/60746822-144c-4e98-8aaa-fca07e142a63_banana.jpg','国产大banana,好吃又好用'),('38a4a0f0-7c33-4e78-aa9e-1a3f7f193683','打印机021701',1000,'电子数码',10,'/WEB-INF/upload/8/6/b/0/5/9/e/f/1d25320d-e1b2-42bc-b890-981d58391cf0_6f84843a-1d1e-49c7-b4ce-c035d7790171.jpg','希望好用'),('3da04a08-a570-4945-91b5-cd0d63ace7b4','2017011002',10000,'电子数码',100,'/WEB-INF/upload/9/f/f/a/1/6/d/0/49617712-4018-4c0e-9e7a-5ebc4ff79ad1_6f84843a-1d1e-49c7-b4ce-c035d7790171.jpg','打印机'),('3f36ac54-5da0-4cd8-9991-2ee86cc348c2','金士顿8G内存条',800,'电子数码',258,'/WEB-INF/upload/2/2/b/7/f/2/f/4/06402c91-aa25-45d5-b0c3-3ac276a7cd05_244c59c6-bf0a-451b-81e6-18f8bb257e5f.jpg','3级内存条，拿货220，数量有限！'),('59622587-958e-43cb-b657-49619f60713e','陈子龙的等身抱枕',88,'日用百货',100,'/WEB-INF/upload/6/5/a/4/2/9/e/8/cb68faa0-0033-4517-bff0-5fb2f1f1019a_671434fae6cd7b89a26ce25e072442a7d8330efa.jpg','陈子龙的等身抱枕'),('6746c459-b284-4256-bbc6-1df60ba4a0a2','跳吧',200,'电子数码',1000000,'/WEB-INF/upload/2/6/4/a/a/5/2/3/ee6c796a-6333-4cd5-a06e-271d876aac8c_589577.jpg','我可不捞你'),('6c28bc1a-9c9b-4be3-b1cf-0068565e64e4','兔子',59,'家用电器',885,'/WEB-INF/upload/1/f/b/5/3/4/e/4/61a8cdff-52f7-4fce-bdb5-570426022082_preview.jpg','我们的征途是星辰大海!'),('70ee3179-3e76-4a3d-bd30-55d740f022dc','极品水母',998,'日用百货',555,'/WEB-INF/upload/e/6/f/d/3/f/6/1/d2370fcb-dc8f-4405-9bf2-76e798a91567_Jellyfish.jpg','居家旅行，必备之选'),('77feb539-a575-487b-8500-df38520f3239','战地1 豪华版 Origin平台正版激活码',780,'图书杂志',85,'/WEB-INF/upload/5/e/e/6/c/4/9/b/67c1a752-9020-4372-bcda-3375ef01c878_preview.jpg','怎么样,想想办法,干他一炮?'),('a0390f80-bed7-4a92-9954-5e22e64cbe17','沙发',100,'电子数码',1,'/WEB-INF/upload/5/0/6/f/4/4/b/f/40ca42aa-8298-430a-9fa9-88d6156d7b18_c987f2c1-4123-4d87-83bd-fe2fb221e272.jpg','好用'),('a08b13e9-c16a-4657-94ee-3b9bee2bd9c6','华为荣耀8',5000,'电子数码',2000,'/WEB-INF/upload/4/a/d/8/8/c/4/0/236ac480-db3a-4e6b-bc7f-c379a30c2c2c_301fb535-938a-4103-a2f5-f3f9af9ba9c6.jpg','挺好的'),('a239a700-f130-42c1-92a7-ea0a8cf31fa4','NiuPhone',2000,'电子数码',20,'/WEB-INF/upload/f/4/2/8/f/3/c/d/c6d26ea1-3dc6-4495-9572-43b3497b5fe4_738f47e2-9605-46aa-b647-fc8dca814074.jpg','杆杆的'),('a7184417-5aa2-4de0-8237-a4c0f53972a1','无为手机8plus',5000,'电子数码',10,'/WEB-INF/upload/3/6/c/0/7/2/1/3/741c8c70-cdd1-43a9-8cde-aa6a787129ca_738f47e2-9605-46aa-b647-fc8dca814074.jpg','还可以。。。。老司机推荐使用'),('a84fc7b3-944d-4b30-b67d-eba5cd2b326a','薯条',10,'日用百货',48,'/WEB-INF/upload/8/3/c/c/7/e/1/6/40c52ff0-d851-4087-bf03-95f7023f3d7f_0.jpg','吃吧，吃吧，我做一个不容易'),('b1f9c947-4f72-4245-b09d-8c5a8c311ae1','地中海7日游',5000,'日用百货',199,'/WEB-INF/upload/6/5/5/c/5/4/1/9/d437c381-59af-49ee-80c6-2b01e0b06105_1017530.jpg','放松身心，寻找艳遇'),('bf45940e-ac72-454f-b67f-83dd288d11f9','反恐精英',10000,'服装服饰',99,'/WEB-INF/upload/1/4/2/e/7/3/6/4/09af74da-3829-45c5-9517-380d2cc74f6a_preview.jpg','专业反恐部队'),('c0e7b4f3-e1ad-47d6-8c0d-f1c58b820ca8','大金表',1000,'电子数码',100,'/WEB-INF/upload/c/4/b/7/b/5/8/f/5adda796-66af-4c6e-a9e5-49a52a3c44a5_371cee6d-d81b-42b7-a11f-3ad36dc0e537.jpg','好用'),('c2952779-e9e0-4eda-8e0a-41a61f1afc66','苍#null',998,'床上用品',50,'/WEB-INF/upload/e/d/b/1/f/0/6/7/bcff4ee1-cc7f-4b30-a29c-017f76a21bf8_1.jpg','苍老师同款'),('c2978733-5af8-473b-adbc-05073126164b','宠物猫',30000,'日用百货',1,'/WEB-INF/upload/3/5/5/4/c/3/a/b/943de853-0e1b-4d51-9524-991607024d3b_IMG_0928.JPG','只有一只哦，快来抢购吧'),('c766ec19-4645-4e6b-9ddf-73a0f4aa5f6c','愤怒的大胡子',999,'日用百货',1,'/WEB-INF/upload/f/e/f/8/2/e/3/c/82c1698f-38a2-4340-9df7-83fadaefff4b_howardmouth.jpg','限量款,全球唯一'),('d73ab7ed-9f78-4775-a93b-4d355b2d5fc0','死亡海',4444,'日用百货',42,'/WEB-INF/upload/c/8/1/0/4/6/3/b/28139e28-7390-45a7-82c8-03e673486e60_Desert.jpg','体验死亡的感觉，你值得拥有'),('d7f7cce4-b268-41a7-9429-21fa69b64159','好好的',20000,'家用电器',1000,'/WEB-INF/upload/1/8/e/9/b/2/7/2/95e01470-8e6f-40dc-a76b-087d804bb0cf_bae0a60a-521d-48ef-bea6-0854b89d7be0.jpg','好用啊'),('d8cb845e-37f6-4515-9fc1-dea07719ee06','糖炒栗子',0,'日用百货',0,'/WEB-INF/upload/6/b/8/3/a/4/9/8/3fb77001-cd6c-4e4f-94a1-21a9c0563778_Hydrangeas.jpg','好吃的栗子'),('ff838641-feb5-42a1-b061-042b9113a95c','烈性炸药',5899,'电子数码',88,'/WEB-INF/upload/c/7/4/1/4/2/3/2/a99e691b-88d4-43a2-ac12-82ec54db123d_738f47e2-9605-46aa-b647-fc8dca814074.jpg','充电会自动引爆');

/*Table structure for table `user` */

DROP TABLE IF EXISTS `user`;

CREATE TABLE `user` (
  `id` int(11) NOT NULL auto_increment,
  `username` varchar(20) default NULL,
  `password` varchar(40) default NULL,
  `nickname` varchar(60) default NULL,
  `email` varchar(60) default NULL,
  `role` varchar(20) default NULL,
  PRIMARY KEY  (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

/*Data for the table `user` */

insert  into `user`(`id`,`username`,`password`,`nickname`,`email`,`role`) values (16,'tom1','456','tom','tom@qq.com','user'),(17,'tom2','202cb962ac59075b964b07152d234b70','tom2','tom2@qq.com','user'),(22,'guanyu','202cb962ac59075b964b07152d234b70','guanyu','guanyu@126.com','user'),(23,'boss','ceb8447cc4ab78d2ec34cd9f11e4bed2','boss','boss@tedu.com','user'),(24,'朴乾','202cb962ac59075b964b07152d234b70','朴朴','PIAOQIAN@easymall.com','user'),(25,'guanyu1','202cb962ac59075b964b07152d234b70','guanyui1','guanyu@126.com','user'),(26,'tuhao1','698d51a19d8a121ce581499d7b701668','tuhao','tuhao@126.com','user'),(27,'tuhao2','698d51a19d8a121ce581499d7b701668','tuhao2','tuhao@126.com','user'),(28,'tuhao3','202cb962ac59075b964b07152d234b70','tuhao3','tuhao@126.com','admin'),(33,'jinxf','202cb962ac59075b964b07152d234b70','靳幸福','xflovejava@126.com','admin'),(34,'jinxf1','202cb962ac59075b964b07152d234b70','jinxf','jinxf@tedu.cn','admin'),(35,'jinxf898','202cb962ac59075b964b07152d234b70','jinxf898','jinxf@tedu.cn','admin'),(36,'张飞','202cb962ac59075b964b07152d234b70','123','123@163.com','admin'),(37,'qwer','962012d09b8170d912f0669f6d7d9d07','qwer','1@1.1','admin'),(38,'aa	','202cb962ac59075b964b07152d234b70','ASGIUI','123@1.1','admin'),(39,'高嘉星','202cb962ac59075b964b07152d234b70','星星','132@dd.com','admin'),(40,'张三','202cb962ac59075b964b07152d234b70','小三','123@qq.com','admin'),(41,'123','202cb962ac59075b964b07152d234b70','123','13@1.0','admin'),(42,'宝哥','202cb962ac59075b964b07152d234b70','123','123@126.com','admin'),(43,'dfd','202cb962ac59075b964b07152d234b70','123','jinxf@126.com','admin'),(44,'jlkj','202cb962ac59075b964b07152d234b70','123','jjj@126.com','admin'),(45,'zm','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','aaaa','zz@qq.com','admin'),(46,'lilei','202cb962ac59075b964b07152d234b70','李雷','lilei@126.com','admin'),(47,'spd','1e59132c5c434e25e01a39e0e1bbe9f3','spd','spd@126.com','admin'),(48,'tuhao','202cb962ac59075b964b07152d234b70','tuhao','tuhao@126.com','admin'),(49,' diaosi','123','doapso','doapso@126.com','admin'),(50,'baifumei','123','baifumei','baifumei.qq.com','admin'),(51,' diaosi01','123','123','123','admin'),(52,'è½¦å½¬å½¬','123','123','123@qq.com','admin'),(53,'th','th','th','th','admin'),(54,'sg','sg','sg','sg','admin'),(55,'gaoshuo','123','shabi','93690029@qq.com','admin');

/*!40101 SET SQL_MODE=@OLD_SQL_MODE */;
/*!40014 SET FOREIGN_KEY_CHECKS=@OLD_FOREIGN_KEY_CHECKS */;
/*!40014 SET UNIQUE_CHECKS=@OLD_UNIQUE_CHECKS */;
/*!40111 SET SQL_NOTES=@OLD_SQL_NOTES */;

web应用用tomcat:7

在这里插入图片描述
准备web应用打包文件

mkdir /opt/easymall
把ROOT.WAR 文件上传到/opt/easymall目录

在这里插入图片描述
ROOT.war的c3p0配置文件：

在这里插入图片描述

#启动容器
docker run -d --name easymall --restart=always \
-v /opt/easymall:usr/tomcat/webapps \
-p 80:8080 \
--net dockernet \
--ip 172.18.0.12 \
tomcat:7

在这里插入图片描述
访问测试：

http://192.168.64.150

在这里插入图片描述

euraka

文件的准备
在这里插入图片描述

构建jdk镜像

在这里插入图片描述
1.准备文件夹jdk
mkdir jdk
2.把jdk压缩文件上传到jdk文件夹

3.在jdk文件夹添加到Dockerfile文件夹

在这里插入图片描述

 cd jdk #进入到jdk文件夹
cat <<EOF >Dockerfile
FROM centos:7
ADD jdk-8u212-linux-x64.tar.gz /opt/
ENV JAVA_HOME=/OPT/JDK1.8.0_212 \   # ENV设置环境变量
    PATH=$PATH:/opt/jdk1.8.0_212/bin
ENTRYPOINT bash #启动bash
EOF

4.构建jdk镜像

在这里插入图片描述

#构建jdk镜像
cd jdk
docker build -t jdk:8 .
docker images

在这里插入图片描述

构建eureka镜像

在这里插入图片描述

1.创建文件夹eureka

cd ~/  主目录
mkdir eureka

2.上传eureka的jar文件到eureka目录
在这里插入图片描述

3.创建Dockerfile

# 启动命令：
# java -jar /opt/sp05-eureka-0.0.1-SNAPSHOT.jar
# --spring.profiles.active=eureka1 --server.port=2001  激活eureka1的2001端口

cd eureka


cat <<EOF >Dockerfile
FROM jdk:8       #以jdk:8为基础
COPY sp05-eureka-0.0.1-SNAPSHOT.jar /opt/ #add添加时解压缩，copy只是简单复制
ENTRYPOINT ["java", "-jar", "/opt/sp05-eureka-0.0.1-SNAPSHOT.jar"]
CMD ["--spring.profiles.active=eureka1", "--server.port=2001"]#添加命令参数 ENTRYPOINT和CMD可以相互替换，效果差不多
EOF

4.构建eureka镜像

cd eureka
docker build -t eureka:v1 .   #在当前目录构建eureka的v1版本

docker images

在这里插入图片描述

运行启动eureka容器

docker run -d --name eureka1 --restart=always \
-p 2001:2001 \
eureka:v1

浏览器访问
http://192.168.64.150:2001

查看eureka的启动日志
docker logs eureka1

在这里插入图片描述

elasticsearch

全文检索服务器
数据在数据库中保存一份，在es中也保存一份，主要用于全文检索服务

Docker 搭建es服务

关闭防火墙
后面我们要使用多个端口，为了避免繁琐的开放端口操作，我们关掉防火墙

# 关闭防火墙
systemctl stop firewalld.service

# 禁用防火墙
systemctl disable firewalld.service

安装Docker
下载 Elastic Search 镜像
在这里插入图片描述

docker pull elasticsearch:7.9.3

清空容器
docker ps -a
docker rm -f 100 f1a b35
在这里插入图片描述

增加虚拟机内存

关闭虚拟机
shutdown -h now
在这里插入图片描述
重新分配内存

重新运行此虚拟机

上传文件

在这里插入图片描述

导入镜像：

#导入镜像
docker load  -i es-img.gz
#导入后检查石头有kibana，elasticsearch
docker images

在这里插入图片描述

集群部署结构
生产环境每个服务一个es
es中保存的数据结构和数据库保存的数据结构不同
在这里插入图片描述
在一台服务器上，使用Docker部署三个ES容器组成的集群
准备虚拟网络和挂载目录

# 创建虚拟网络
docker network create es-net
docker inspect es-net

# node1 的挂载目录
mkdir -p -m 777 /var/lib/es/node1/plugins
mkdir -p -m 777 /var/lib/es/node1/data

# node2 的挂载目录
mkdir -p -m 777 /var/lib/es/node2/plugins
mkdir -p -m 777 /var/lib/es/node2/data

# node3 的挂载目录
mkdir -p -m 777 /var/lib/es/node3/plugins
mkdir -p -m 777 /var/lib/es/node3/data

设置 max_map_count
必须修改系统参数 max_map_count，否则 Elasticsearch 无法启动：

在 /etc/sysctl.conf 文件中添加 vm.max_map_count=262144

echo 'vm.max_map_count=262144' >>/etc/sysctl.conf

在这里插入图片描述
重新启动容器

启动 Elasticsearch 集群
一个节点一个节点的启动
node1

docker run -d \
  --name=node1 \
  --restart=always \
  --net es-net \
  -p 9200:9200 \  #和客户端连接端口
  -p 9300:9300 \   #集群服务器之间的端口
  -v /var/lib/es/node1/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins \
  -v /var/lib/es/node1/data:/usr/share/elasticsearch/data \
  -e node.name=node1 \  #-e设置环境变量
  -e node.master=true \
  -e network.host=node1 \  #容器名，也可以写ip
  -e discovery.seed_hosts=node1,node2,node3 \   #集群中所有主机列表
  -e cluster.initial_master_nodes=node1 \       #候选主节点，所有节点都可能被选为主节点
  -e cluster.name=es-cluster \         #集群名
  -e "ES_JAVA_OPTS=-Xms256m -Xmx256m" \  #java虚拟机的内存大小 
  elasticsearch:7.9.3

node.name 每个节点的名称应该唯一不能重复
在这里插入图片描述
node2：

docker run -d \
  --name=node2 \
  --restart=always \
  --net es-net \
  -p 9201:9200 \
  -p 9301:9300 \
  -v /var/lib/es/node2/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins \
  -v /var/lib/es/node2/data:/usr/share/elasticsearch/data \
  -e node.name=node2 \
  -e node.master=true \
  -e network.host=node2 \
  -e discovery.seed_hosts=node1,node2,node3 \
  -e cluster.initial_master_nodes=node1 \
  -e cluster.name=es-cluster \
  -e "ES_JAVA_OPTS=-Xms256m -Xmx256m" \
  elasticsearch:7.9.3

node3：

docker run -d \
  --name=node3 \
  --restart=always \
  --net es-net \
  -p 9202:9200 \
  -p 9302:9300 \
  -v /var/lib/es/node3/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins \
  -v /var/lib/es/node3/data:/usr/share/elasticsearch/data \
  -e node.name=node3 \
  -e node.master=true \
  -e network.host=node3 \
  -e discovery.seed_hosts=node1,node2,node3 \
  -e cluster.initial_master_nodes=node1 \
  -e cluster.name=es-cluster \
  -e "ES_JAVA_OPTS=-Xms256m -Xmx256m" \
  elasticsearch:7.9.3

查看启动结果结果
http://192.168.64.181:9200

http://192.168.64.181:9200/_cat/nodes
在这里插入图片描述
标记为*为主节点，所以node1是主节点

chrome浏览器插件：elasticsearch-head

elasticsearch-head 项目提供了一个直观的界面，可以很方便地查看集群、分片、数据等等。elasticsearch-head最简单的安装方式是作为 chrome 浏览器插件进行安装。
第一种安装方式：
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

第二种方式：
1 在 elasticsearch-head 项目仓库中下载 chrome 浏览器插件
https://github.com/mobz/elasticsearch-head/raw/master/crx/es-head.crx

2 将文件后缀改为 zip

3 解压缩

4 在 chrome 浏览器中选择“更多工具”–“扩展程序”

5 在“扩展程序”中确认开启了“开发者模式”

6 点击“加载已解压的扩展程序”

7 选择前面解压的插件目录

8 在浏览器中点击 elasticsearch-head 插件打开 head 界面，并连接 http://192.168.64.181:9200/
成功连接界面：
在这里插入图片描述

Elasticsearch IK中文分词器

安装 ik 分词器

从 ik 分词器项目仓库中下载 ik 分词器安装包，下载的版本需要与 Elasticsearch 版本匹配：
https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik

或者可以访问 gitee 镜像仓库：
https://gitee.com/mirrors/elasticsearch-analysis-ik

下载 elasticsearch-analysis-ik-7.9.3.zip 复制到 /root/ 目录下

在三个节点上安装 ik 分词器

cd ~/

# 从宿主机复制 ik 分词器到三个 es 容器
docker cp elasticsearch-analysis-ik-7.9.3.zip node1:/root/
docker cp elasticsearch-analysis-ik-7.9.3.zip node2:/root/
docker cp elasticsearch-analysis-ik-7.9.3.zip node3:/root/

# 在 node1 中安装 ik 分词器，选择yes安装
docker exec -it node1 elasticsearch-plugin install file:///root/elasticsearch-analysis-ik-7.9.3.zip

# 在 node2 中安装 ik 分词器，选择yes安装
docker exec -it node2 elasticsearch-plugin install file:///root/elasticsearch-analysis-ik-7.9.3.zip

# 在 node2 中安装 ik 分词器，选择yes安装
docker exec -it node3 elasticsearch-plugin install file:///root/elasticsearch-analysis-ik-7.9.3.zip

# 重启三个 es 容器
docker restart node1
docker restart node2
docker restart node3

查看安装结果
在浏览器中访问 http://192.168.64.150:9200/_cat/plugins

在这里插入图片描述

ik分词测试

ik分词器提供两种分词器： ik_max_word 和 ik_smart

ik_max_word: 会将文本做最细粒度的拆分，比如会将“中华人民共和国国歌”拆分为“中华人民共和国,中华人民,中华,华人,人民共和国,人民,人,民,共和国,共和,和,国国,国歌”，会穷尽各种可能的组合，适合 Term Query；

ik_smart: 会做最粗粒度的拆分，比如会将“中华人民共和国国歌”拆分为“中华人民共和国,国歌”，适合 Phrase 查询。

ik_max_word 分词测试

使用 head 执行下面测试：
向 http://192.168.64.181:9200/_analyze 路径提交 POST 请求，并在协议体中提交 Json 数据：

{
  "analyzer":"ik_max_word",
  "text":"中华人民共和国国歌"
}

在这里插入图片描述

ik_smart 分词测试

使用 head 执行下面测试：
向 http://192.168.64.181:9200/_analyze 路径提交 POST 请求，并在协议体中提交 Json 数据：

{
  "analyzer":"ik_smart",
  "text":"中华人民共和国国歌"
}

在这里插入图片描述

Elasticsearch 使用 Kibana 操作 ES

利用Kibana做数据的增删改查

下载 Kibana 镜像

docker pull kibana:7.9.3

启动 Kibana 容器

docker run \
-d \
--name kibana \
--net es-net \
-p 5601:5601 \
-e ELASTICSEARCH_HOSTS='["http://node1:9200","http://node2:9200","http://node3:9200"]' \
--restart=always \
kibana:7.9.3

启动后，浏览器访问 Kibana，进入 Dev Tools：
http://192.168.64.181:5601/
在这里插入图片描述

索引、分片和副本

在这里插入图片描述

索引
Elasticsearch索引用来存储我们要搜索的数据，以倒排索引结构进行存储。

例如，要搜索商品数据，可以创建一个商品数据的索引，其中存储着所有商品的数据，供我们进行搜索：
在这里插入图片描述
当索引中存储了大量数据时，大量的磁盘io操作会降低整体搜索新能，这时需要对数据进行分片存储。
索引分片
在一个索引中存储大量数据会造成性能下降，这时可以对数据进行分片存储。

每个节点上都创建一个索引分片，把数据分散存放到多个节点的索引分片上，减少每个分片的数据量来提高io性能：
在这里插入图片描述
每个分片都是一个独立的索引，数据分散存放在多个分片中，也就是说，每个分片中存储的都是不同的数据。搜索时会同时搜索多个分片，并将搜索结果进行汇总。

如果一个节点宕机分片不可用，则会造成部分数据无法搜索：
在这里插入图片描述
为了解决这一问题，可以对分片创建多个副本来解决。

索引副本
对分片创建多个副本，那么即使一个节点宕机，其他节点中的副本分片还可以继续工作，不会造成数据不可用：
在这里插入图片描述
分片的工作机制：

主分片的数据会复制到副本分片
搜索时，以负载均衡的方式工作，提高处理能力
主分片宕机时，其中一个副本分片会自动提升为主分片

下面我们就以上图的结构来创建 products 索引

创建索引

创建一个名为 products 的索引，用来存储商品数据。

分片和副本参数说明：

------number_of_shards：分片数量，默认值是 5，默认每个服务器创建一个分片，如果服务器数量少于5，分片不会立即分配
------number_of_replicas：副本数量，默认值是 1
我们有三个节点，在每个节点上都创建一个分片。每个分片在另两个节点上各创建一个副本。

# 创建索引，命名为 products
PUT /products
{
  "settings": {
    "number_of_shards": 3, 
    "number_of_replicas": 2
  }
}

在这里插入图片描述

用索引名称过滤，查看 products 索引：
在这里插入图片描述
粗框为主分片，细框为副本分片

映射（数据结构）

在这里插入图片描述

类似于数据库表结构，索引数据也被分为多个数据字段，并且需要设置数据类型和其他属性。

映射，是对索引中字段结构的定义和描述。

字段的数据类型
常用类型：

数字类型：

-----byte、short、integer、long
-----float、double
-----unsigned_long
字符串类型：

-------text ：会进行分词
--------keyword ：不会进行分词，适用于email、主机地址、邮编等
日期和时间类型：

-------date

创建映射

在 products 索引中创建映射。

分词器设置：

------analyzer：在索引中添加文档时，text类型通过指定的分词器分词后，再插入倒排索引
------search_analyzer：使用关键词检索时，使用指定的分词器对关键词进行分词
查询时，关键词优先使用 search_analyzer 设置的分词器，如果 search_analyzer 不存在则使用 analyzer 分词器。

# 定义mapping，数据结构
PUT /products/_mapping
{
  "properties": {
    "id": {
      "type": "long"
    },
    "title": {
      "type": "text",
      "analyzer": "ik_max_word",
      "search_analyzer": "ik_smart"
    },
    "category": {
      "type": "text",
      "analyzer": "ik_smart",        #建立的分词器
      "search_analyzer": "ik_smart"  #用户搜索时使用的分词器
    },
    "price": {
      "type": "float"
    },
    "city": {
      "type": "text",
      "analyzer": "ik_smart",
      "search_analyzer": "ik_smart"
    },
    "barcode": {
      "type": "keyword"
    }
  }
}

在这里插入图片描述

查看映射

GET /products/_mapping

添加文档

添加的文档会有一个名为_id的文档id，这个文档id可以自动生成，也可以手动指定，通常可以使用数据的id作为文档id。
在这里插入图片描述
文档类型_doc 7版本以后不需要添加文档类型

# 添加文档
PUT /products/_doc/10033
{
  "id":"10033",
  "title":"SONOS PLAY:5(gen2) 新一代PLAY:5无线智能音响系统 WiFi音箱家庭,潮酷数码会场",
  "category":"潮酷数码会场",
  "price":"3980.01",
  "city":"上海",
  "barcode":"527848718459"
}


PUT /products/_doc/10034
{
  "id":"10034",
  "title":"天猫魔盒 M13网络电视机顶盒 高清电视盒子wifi 64位硬盘播放器",
  "category":"潮酷数码会场",
  "price":"398.00",
  "city":"浙江杭州",
  "barcode":"522994634119"
}



PUT /products/_doc/10035
{
  "id":"10035",
  "title":"BOSE SoundSport耳塞式运动耳机 重低音入耳式防脱降噪音乐耳机",
  "category":"潮酷数码会场",
  "price":"860.00",
  "city":"浙江杭州",
  "barcode":"526558749068"
}



PUT /products/_doc/10036
{
  "id":"10036",
  "title":"【送支架】Beats studio Wireless 2.0无线蓝牙录音师头戴式耳机",
  "category":"潮酷数码会场",
  "price":"2889.00",
  "city":"上海",
  "barcode":"37147009748"
}


PUT /products/_doc/10037
{
  "id":"10037",
  "title":"SONOS PLAY:1无线智能音响系统 美国原创WiFi连接 家庭桌面音箱",
  "category":"潮酷数码会场",
  "price":"1580.01",
  "city":"上海",
  "barcode":"527783392239"
}

也可以自动生成 _id 值：

POST /products/_doc
{
  "id":"10027",
  "title":"vivo X9前置双摄全网通4G美颜自拍超薄智能手机大屏vivox9",
  "category":"手机会场",
  "price":"2798.00",
  "city":"广东东莞",
  "barcode":"541396973568"
}

在这里插入图片描述

查看文档：

GET /products/_doc/10037

在这里插入图片描述

修改文档

底层索引数据无法修改，修改数据实际上是先删除再重新添加。

两种修改方式：

----PUT：对文档进行完整的替换
----POST：可以修改一部分字段
修改价格字段的值：

# 修改文档 - 替换
PUT /products/_doc/10037
{
  "id":"10037",
  "title":"SONOS PLAY:1无线智能音响系统 美国原创WiFi连接 家庭桌面音箱",
  "category":"潮酷数码会场",
  "price":"9999.99",
  "city":"上海",
  "barcode":"527783392239"
}

查看文档：

GET /products/_doc/10037

在这里插入图片描述

修改价格和城市字段的值：

# 修改文档 - 更新部分字段
POST /products/_update/10037
{
  "doc": {
    "price":"8888.88",
    "city":"深圳"
  }
}

查看文档

GET /products/_doc/10037

删除文档

DELETE /products/_doc/10037

清空

POST /products/_delete_by_query
{
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}

删除索引

# 删除 products 索引
DELETE /products

Elasticsearch 搜索

导入测试数据
为了测试搜索功能，我们首先导入测试数据，3160条商品数据，数据样例如下：

{ "index": {"_index": "pditems", "_id": "536563"}}  #index 添加索引
{ "id":"536563","brand":"联想","title":"联想(Lenovo)小新Air13 Pro 13.3英寸14.8mm超轻薄笔记本电脑","sell_point":"清仓！仅北京，武汉仓有货！","price":"6688.0","barcode":"","image":"/images/server/images/portal/air13/little4.jpg","cid":"163","status":"1","created":"2015-03-08 21:33:18","updated":"2015-04-11 20:38:38"}

下载测试数据
https://download.csdn.net/download/weixin_38305440/13129113

将压缩文件中的 pditems.json 上传到服务器

创建映射

PUT /pditems
{
  "settings": {
    "number_of_shards": 3,  #3个分片
    "number_of_replicas": 2  #2个备份
  },
  "mappings": {      #映射
    "properties": {
      "id": {
        "type": "long"
      },
      "brand": {
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_smart"  #粗粒度分词
      },
      "title": {
        "type": "text",   #一般通过商品标题分词
        "analyzer": "ik_max_word"
      },
      "sell_point": {
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_max_word",
        "search_analyzer": "ik_smart"
      },
      "price": {
        "type": "float"
      },
      "image": {
        "type": "keyword"   #keyword不需要分词
      },
      "cid": {       #cid分类id编号
        "type": "long"
      },
      "status": {
        "type": "byte"
      },
      "created": {
        "type": "date",
        "format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"
      },
      "updated": {
        "type": "date",
        "format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"
      }
    } 
  }
}

用 head 查看索引：
在这里插入图片描述

导入数据

在服务器上，进入 pditems.json 所在的文件夹，执行批量数据导入：

curl -XPOST 'localhost:9200/pditems/_bulk' \   #_bulk专门用于批量导入数据
    -H 'Content-Type:application/json' \      #-H协议头
    --data-binary @pditems.json

在这里插入图片描述

成功后显示数据：

查看数据

搜索 pditems 索引中全部 3160 条数据：

GET /pditems/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "size": 3160
}

查询只返回20条数据
在这里插入图片描述
查询返回3160条数据

搜索文档

搜索所有数据

# 搜索 pditems 索引中全部数据
POST /pditems/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}

score表示匹配度得分，越往前匹配度越高，得分越高，越往后匹配度越低得分越低
在这里插入图片描述

关键词搜索

# 查询 pditems 索引中title中包含"电脑"的商品
POST /pditems/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "title": "电脑"
    }
  }
}

搜索结果过滤器

# 价格大于2000，并且title中包含"电脑"的商品
POST /pditems/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "title": "电脑"
          }
        }
      ],

      "filter": [
        {
          "range": {
            "price": {
              "gte": "2000"
            }
          }
        }
      ]
    }
  }
}

过滤器不影响匹配度分值
在这里插入图片描述

搜索结果高亮显示
高亮显示：对查询结果加样式

POST /pditems/_search
{
	"query": {
		"multi_match":{   #多个字段中查询
			"query": "手机",
			"fields": ["title", "sell_point"]#多个字段
		}
	},
	"highlight" : {           #设置高亮
        "pre_tags" : ["<i class=\"highlight\">"],  #前置标签   样式
        "post_tags" : ["</i>"],         #后置标签
        "fields" : {
            "title" : {},
            "sell_point" : {
              "pre_tags": "<em>",
              "post_tags": "</em>"
            }
        }
    }
}

通用高亮设置
在这里插入图片描述
通用高亮设置再对某一个字段进行单独设置

Elasticsearch Spring Data Elasticsearch - 增删改查API

Spring Data Elasticsearch
https://docs.spring.io/spring-data/elasticsearch/docs/current/reference/html/#reference

Spring Data Elasticsearch 是 Elasticsearch 搜索引擎开发的解决方案。它提供：

模板对象，用于存储、搜索、排序文档和构建聚合的高级API。

例如，Repository 使开发者能够通过定义具有自定义方法名称的接口来表达查询。

案例说明

在 Elasticsearch 中存储学生数据，并对学生数据进行搜索测试。

数据结构：
在这里插入图片描述
案例测试以下数据操作：

1 创建 students 索引和映射
2 C - 创建学生数据
3 R - 访问学生数据
4 U - 修改学生数据
5 D - 删除学生数据
6 使用 Repository 和 Criteria 搜索学生数据
spring封装了Elasticsearch的api

创建项目

在这里插入图片描述

新建 springboot module，添加 spring data elasticsearch 依赖

项目的 pom.xml 文件如下：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
	xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
	<modelVersion>4.0.0</modelVersion>
	<parent>
		<groupId>org.springframework.boot</groupId>
		<artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
		<version>2.3.6.RELEASE</version>
		<relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
	</parent>
	<groupId>cn.tedu</groupId>
	<artifactId>es-springboot</artifactId>
	<version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
	<name>es-springboot</name>
	<description>Demo project for Spring Boot</description>

	<properties>
		<java.version>1.8</java.version>
	</properties>

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

		<dependency>
			<groupId>org.springframework.boot</groupId>
			<artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
			<scope>test</scope>
			<exclusions>
				<exclusion>
					<groupId>org.junit.vintage</groupId>
					<artifactId>junit-vintage-engine</artifactId>
				</exclusion>
			</exclusions>
		</dependency>
	</dependencies>

	<build>
		<plugins>
			<plugin>
				<groupId>org.springframework.boot</groupId>
				<artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
			</plugin>
		</plugins>
	</build>

</project>

再添加lombok依赖
在这里插入图片描述

application.yml 配置
logging.level.tracer=TRACE 作用是在控制台中显示底层的查询日志

spring:
  elasticsearch:
    rest:
      uris: http://192.168.64.150:9200

logging:
  level:
    tracer: TRACE

Student 实体类

package cn.tedu.esspringboot.es;

import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor;
import org.springframework.data.annotation.Id;
import org.springframework.data.elasticsearch.annotations.DateFormat;
import org.springframework.data.elasticsearch.annotations.Document;
import org.springframework.data.elasticsearch.annotations.Field;
import org.springframework.data.elasticsearch.annotations.FieldType;

@Document(indexName = "students",shards = 3,replicas = 2)
@Data
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
public class Student {
    @Id//索引id
    private Long id;

    @Field(analyzer = "ngram",type = FieldType.Text)
    private String name;

    @Field(type = FieldType.Keyword)
    private Character gender;

    @Field(type= FieldType.Date,format = DateFormat.custom,pattern = "yyyy-M-d")
    private String birthDate;
}

@Document 注解
@Documnet注解对索引的参数进行设置。

上面代码中，把 students 索引的分片数设置为3，副本数设置为2。

@Id 注解
在 Elasticsearch 中创建文档时，使用 @Id 注解的字段作为文档的 _id 值

@Field 注解
通过 @Field 注解设置字段的数据类型和其他属性。

文本类型 text 和 keyword
text 类型会进行分词。

keyword 不会分词。

analyzer 指定分词器
通过 analyzer 设置可以指定分词器，例如 ik_smart、ik_max_word 等。

我们这个例子中，对学生姓名字段使用的分词器是 ngram 分词器，其分词效果如下面例子所示：
在这里插入图片描述
通过 ElasticsearchRepository 实现 CRUD 操作
Spring Data 的 Repository 接口提供了一种声明式的数据操作规范，无序编写任何代码，只需遵循 Spring Data 的方法定义规范即可完成数据的 CRUD 操作。

ElasticsearchRepository 继承自 Repository，其中已经预定义了基本的 CURD 方法，我们可以通过继承 ElasticsearchRepository，添加自定义的数据操作方法。

Repository 方法命名规范
自定义数据操作方法需要遵循 Repository 规范，示例如下：
在这里插入图片描述

StudentRepository

package cn.tedu.esspringboot.es;

import org.springframework.data.elasticsearch.repository.ElasticsearchRepository;
import java.util.List;

public interface StudentRepository extends ElasticsearchRepository<Student, Long> {//<Student, Long>  是数据和数据id类型
    List<Student> findByName(String name);

    List<Student> findByNameOrBirthDate(String name, String birthDate);
}

在这里插入图片描述
不用写任何代码也不用加任何配置，spring自动添加代理及其对象代码
业务类 StudentService

package cn.tedu.esspringboot.es;

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;

import java.util.List;

@Service
public class StudentService {
    @Autowired
    private StudentRepository studentRepo;

    public void save(Student student) {
        studentRepo.save(student);//存入es服务器students索引   在实体类的document中配置的索引名字
    }

    public void delete(Long id) {
        studentRepo.deleteById(id);
    }

    public void update(Student student) {
        save(student);
    }

    public List<Student> findByName(String name) {
        return studentRepo.findByName(name);
    }

    public List<Student> findByNameOrBirthDate(String name, String birthDate) {
        return studentRepo.findByNameOrBirthDate(name, birthDate);
    }
}

在 Elasticsearch 中创建 students 索引
在开始运行测试之前，在 Elasticsearch 中先创建 students 索引：

PUT /students
{
  "settings": {
    "number_of_shards": 3,
    "number_of_replicas": 2,
    "index.max_ngram_diff":30,
    "analysis": {
      "analyzer": {
        "ngram_analyzer": {
          "tokenizer": "ngram_tokenizer"
        }
      },
      "tokenizer": {
        "ngram_tokenizer": {
          "type": "ngram",
          "min_gram": 1,
          "max_gram": 30,
          "token_chars": [
            "letter",
            "digit"
          ]
        }
      }
    }
  },
  "mappings": {
    "properties": {
      "id": {
        "type": "long"
      },
      "name": {
        "type": "text",
        "analyzer": "ngram_analyzer"
      },
      "gender": {
        "type": "keyword"
      },
      "birthDate": {
        "type": "date",
        "format": "yyyy-MM-dd"
      }
    }
  }
}

测试学生数据的 CRUD 操作
添加测试类，对学生数据进行 CRUD 测试

package cn.tedu.esspringboot;

import cn.tedu.esspringboot.es.Student;
import cn.tedu.esspringboot.es.StudentService;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;

import java.util.List;

@SpringBootTest
public class Test1 {
    @Autowired
    private StudentService studentService;

    @Test
    public void test1() {
    //在students索引中添加学生数据
        studentService.save(new Student(998L,"张三",'男',"2020-12-04"));
    }
    @Test
    public void test2() {
        studentService.update(new Student(1L,"李四",'女',"2020-12-04"));
    }
    @Test
    public void test3() {
        List<Student> stu = studentService.findByName("四");
        System.out.println(stu);
    }
    @Test
    public void test4() throws Exception {
        List<Student> stu;

        stu = studentService.findByNameOrBirthDate("四", "1999-09-09");
        System.out.println(stu);

        stu = studentService.findByNameOrBirthDate("SFSDFS", "2020-12-04");
        System.out.println(stu);
    }
     @Test
    public void test5() {
        studentService.delete(1L);
       
    }
}

依次运行每个测试方法，并使用 head 观察测试结果
在这里插入图片描述
查看指定属性的分词结果：

使用 Criteria 构建查询

Spring Data Elasticsearch 中，可以使用 SearchOperations 工具执行一些更复杂的查询，这些查询操作接收一个 Query 对象封装的查询操作。

Spring Data Elasticsearch 中的 Query 有三种：

----CriteriaQuery
----StringQuery
----NativeSearchQuery
多数情况下，CriteriaQuery 都可以满足我们的查询求。下面来看两个 Criteria 查询示例：

在这里插入图片描述

StudentSearcher

package cn.tedu.esspringboot.es;

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.elasticsearch.core.ElasticsearchOperations;
import org.springframework.data.elasticsearch.core.SearchHit;
import org.springframework.data.elasticsearch.core.SearchHits;
import org.springframework.data.elasticsearch.core.query.Criteria;
import org.springframework.data.elasticsearch.core.query.CriteriaQuery;
import org.springframework.stereotype.Component;

import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;

@Component
public class StudentSearcher {
//用来执行查询的工具
    @Autowired
    private ElasticsearchOperations searchOperations;

    public List<Student> searchByBirthDate(String birthDate) {
        Criteria c = new Criteria("birthDate").is(birthDate);
        return criteriaSearch(c);
    }

    public List<Student> searchByBirthDate(String ge, String le) {
        Criteria c = new Criteria("birthDate").between(ge, le);
        return criteriaSearch(c);
    }

    private List<Student> criteriaSearch(Criteria c) {
        CriteriaQuery q = new CriteriaQuery(c);
        SearchHits<Student> hits = searchOperations.search(q, Student.class);
        List<Student> list = hits.stream().map(SearchHit::getContent).collect(Collectors.toList());
        return list;
    }
}

修改 StudentService
在 StudentService 中，调用 StudentSearcher，执行查询：

package cn.tedu.esspringboot.es;

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;

import java.util.List;

@Service
public class StudentService {
    @Autowired
    private StudentRepository studentRepo;

    @Autowired
    private StudentSearcher studentSearcher;

    public void save(Student student) {
        studentRepo.save(student);
    }

    public void delete(Long id) {
        studentRepo.deleteById(id);
    }

    public void update(Student student) {
        save(student);
    }

    public List<Student> findByName(String name) {
        return studentRepo.findByName(name);
    }

    public List<Student> findByNameOrBirthDate(String name, String birthDate) {
        return studentRepo.findByNameOrBirthDate(name, birthDate);
    }

    public List<Student> findByBirthDate(String birthDate) {
        return studentSearcher.searchByBirthDate(birthDate);
    }

    public List<Student> findByBirthDate(String ge, String le) {
        return studentSearcher.searchByBirthDate(ge, le);
    }
}

在测试类中添加测试方法

package cn.tedu.esspringboot;

import cn.tedu.esspringboot.es.Student;
import cn.tedu.esspringboot.es.StudentService;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;

import java.util.List;

@SpringBootTest
public class Test1 {
    @Autowired
    private StudentService studentService;

    @Test
    public void test1() {
        studentService.save(new Student(998L,"张三",'男',"2020-12-04"));
    }
    @Test
    public void test2() {
        studentService.update(new Student(1L,"李四",'女',"2020-12-04"));
    }
    @Test
    public void test3() {
        List<Student> stu = studentService.findByName("四");
        System.out.println(stu);
    }
    @Test
    public void test4() throws Exception {
        List<Student> stu;

        stu = studentService.findByNameOrBirthDate("四", "1999-09-09");
        System.out.println(stu);

        stu = studentService.findByNameOrBirthDate("SFSDFS", "2020-12-04");
        System.out.println(stu);
    }

    @Test
    public void test5() throws Exception {
        List<Student> stu;

        stu = studentService.findByBirthDate("2020-12-04");
        System.out.println(stu);
    }

    @Test
    public void test6() throws Exception {
        List<Student> stu;

        stu = studentService.findByBirthDate("2020-12-05", "2020-12-09");
        System.out.println(stu);
    }
}

分页

在这里插入图片描述
pageable中的参数

在这里插入图片描述

拼多商城搜索案例

springboot 2.3.7版本
在这里插入图片描述
1.新建工程 Empty Project :pd-elasticsearch
2.pd-商城项目案例.zip模块压缩到工程目录
3.导入模块
4.设置jdk
5.执行RunPdApp
6.在启动配置中设置working directory 目录位置

7.访问测试 http://localhost:80

实现‘手机’关键词的搜索

在这里插入图片描述
搜索的时候从es中查询

7 .用spring data elasticsearch 连接es 添加spring data elasticsearch 依赖
在这里插入图片描述
ctrl+insert

8.yml配置
在这里插入图片描述

9.封装数据

10.ItemRepository接口

数据调用过程

11.SearchService接口
在这里插入图片描述

12.SearchController
在这里插入图片描述

13.search.jsp
在这里插入图片描述
forEach循环改为：

添加下一页功能

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