关于java:可能是全网第一个使用RediSearch实战的项目

实战我的项目地址 newbeemall，集成 RediSearch，代码开源已上传，反对的话能够点个 star😁

RediSearch 是基于 Redis 开发的反对二级索引、查问引擎和全文搜寻的应用程序。在 2.0 的版本中，简略看下官网测试报告：

在索引构建测试中，RediSearch 用 221 秒的速度超过了 Elasticsearch 的 349 秒，当先 58%，

数据集建设索引后，咱们应用运行在专用负载生成器服务器上的 32 个客户端启动了两个词的搜寻查问。如下图所示，RediSearch 的吞吐量达到了 12.5K ops/sec，而 Elasticsearch 的吞吐量达到了 3.1K ops/sec，快了 4 倍。此外，RediSearch 的提早稍好一些，均匀为 8 毫秒，而 Elasticsearch 为 10 毫秒。
(ops/sec 每秒操作数）

由此可见，新的 RediSearch 在性能上比照 RediSearch 较有劣势，此外对中文我的项目来说对于中文的反对必不可少，RediSearch 也在官网文档特意列出了反对中文，基于 frisoC 语言开发的中文分词我的项目。

Docker 装置最新版

docker run -p 6379:6379 redislabs/redisearch:latest

通过 redis-cli 连贯查看 RediSearch 是否装置胜利

1、redis-cli -h localhost 
2、module list
82.157.141.70:16789> MODULE LIST 

    1) 1) "name"
       2) "search" # 查看是否蕴含 search 模块
       3) "ver"
       4) (integer) 20210
    2) 1) "name"
       2) "ReJSON" # 查看是否蕴含 ReJSON 模块
       3) "ver"
       4) (integer) 20007

对于 Java 我的项目间接选用 Jedis4.0 版本就能够，Jedis 在 4.0 版本主动反对 RediSearch，编写 Jedis 连贯 RedisSearch 测试用例，用 RedisSearch 命令创立如下：

FT.CREATE idx:goods on hash prefix 1 "goods:" language chinese schema goodsName text sortable
// FT.CREATE 创立索引命令
// idx:goods 索引名称
// on hash 索引数据基于 hash 类型源数据构建
// prefix 1 "goods:" 示意要创立索引的源数据前缀匹配规定
// language chinese 示意反对中文语言分词
// schema 示意字段定义，goodsName 元数据属性名 text 字段类型 sortable 自持排序

FT.INFO idx:goods 
// FT.INFO 查问指定名称索引信息

FT.DROPINDEX idx:goods 
// FT.DROPINDEX 删除指定名称索引，不会删除源数据

增加索引时，应用 hset 命令增加索引源数据
删除索引时，应用 del 命令删除索引源数据

Jedis 创立 RediSearch 客户端

@Bean
public UnifiedJedis unifiedJedis(GenericObjectPoolConfig jedisPoolConfig) {
 UnifiedJedis client;
 if (StringUtils.isNotEmpty(password)) {client = new JedisPooled(jedisPoolConfig, host, port, timeout, password, database);
 } else {client = new JedisPooled(jedisPoolConfig, host, port, timeout, null, database);
 }
 return client;
}

Jedis 创立索引

@Test
public void createIndex() {System.out.println("begin");
 Schema schema = new Schema()
         .addSortableTextField("goodsName", 1.0)
         .addSortableTextField("goodsIntro", 0.5)
         .addSortableTagField("tag", "|");
 jedisSearch.createIndex(idxName, "goods", schema);
 System.out.println("end");
}

/**
 * 创立索引
 *
 * @param idxName 索引名称
 * @param prefix  要索引的数据前缀
 * @param schema  索引字段配置
 */
public void createIndex(String idxName, String prefix, Schema schema) {IndexDefinition rule = new IndexDefinition(IndexDefinition.Type.HASH)
         .setPrefixes(prefix)
         .setLanguage(Constants.GOODS_IDX_LANGUAGE); # 设置反对中文分词
 client.ftCreate(idxName,
         IndexOptions.defaultOptions().setDefinition(rule),
         schema);
}

Jedis 增加索引源数据

/**
 * 增加索引数据
 *
 * @param keyPrefix 要索引的数据前缀
 * @param goods     商品信息
 * @return boolean
 */
public boolean addGoodsIndex(String keyPrefix, Goods goods) {Map<String, String> hash = MyBeanUtil.toMap(goods);
 hash.put("_language", Constants.GOODS_IDX_LANGUAGE);
 client.hset(keyPrefix + goods.getGoodsId(), MyBeanUtil.toMap(goods));
 return true;
}

Jedis 中文查问

public SearchResult search(String goodsIdxName, SearchObjVO searchObjVO,     Page<SearchPageGoodsVO> page) {String keyword = searchObjVO.getKeyword(); // 查问关键字
 String queryKey = String.format("@goodsName:(%s)", keyword);
 Query q = new Query(queryKey);
 String sort = searchObjVO.getSidx();
 String order = searchObjVO.getOrder();
 // 查问是否排序
 if (StringUtils.isNotBlank(sort)) {q.setSortBy(sort, Constants.SORT_ASC.equals(order));

 }
 // 设置中文分词查问
 q.setLanguage(Constants.GOODS_IDX_LANGUAGE);
 // 查问分页
 q.limit((int) page.offset(), (int) page.getSize());
 // 返回查问后果
 return client.ftSearch(goodsIdxName, q);
}

引入 Jedis4.0

<jedis.version>4.2.0</jedis.version>
<!-- jedis -->
<dependency>
 <groupId>redis.clients</groupId>
 <artifactId>jedis</artifactId>
 <version>${jedis.version}</version>
</dependency>

在 newbeemall 我的项目后盾商品治理中增加同步按钮

编写商品全量同步按钮，为了放慢同步速度，通过多线程同步

// 同步商品到 RediSearch
public boolean syncRs() {jedisSearch.dropIndex(Constants.GOODS_IDX_NAME);
    Schema schema = new Schema()
            .addSortableTextField("goodsName", 1.0)
            .addSortableTextField("goodsIntro", 0.5)
            .addSortableNumericField("goodsId")
            .addSortableNumericField("sellingPrice")
            .addSortableNumericField("originalPrice")
            .addSortableTagField("tag", "|");
    jedisSearch.createIndex(Constants.GOODS_IDX_NAME, "goods:", schema);
    List<Goods> list = this.list();
    jedisSearch.deleteGoodsList(Constants.GOODS_IDX_PREFIX);
    return jedisSearch.addGoodsListIndex(Constants.GOODS_IDX_PREFIX, list);
}
/**
 * 同步商品索引
 *
 * @param keyPrefix 要索引的数据前缀
 * @return boolean
 */
public boolean addGoodsListIndex(String keyPrefix, List<Goods> list) {
    int chunk = 200;
    int size = list.size();
    int ceil = (int) Math.ceil(size / (double) chunk);
    // 多线程同步
    List<CompletableFuture<Void>> futures = new ArrayList<>(4);
    for (int i = 0; i < ceil; i++) {int toIndex = (i + 1) * chunk;
        if (toIndex > size) {toIndex = i * chunk + size % chunk;}
        List<Goods> subList = list.subList(i * chunk, toIndex);
        CompletableFuture<Void> voidCompletableFuture = CompletableFuture.supplyAsync(() -> subList).thenAccept(goodsList -> {for (Goods goods : goodsList) {Map<String, String> hash = MyBeanUtil.toMap(goods);
                hash.put("_language", Constants.GOODS_IDX_LANGUAGE);
                client.hset(keyPrefix + goods.getGoodsId(), MyBeanUtil.toMap(goods));
            }
        });
        futures.add(voidCompletableFuture);
    }
    CompletableFuture.allOf(futures.toArray(new CompletableFuture[0])).join();
    return true;
}

批改商品页面搜寻接口

@GetMapping("/search")
public String rsRearch(SearchObjVO searchObjVO, HttpServletRequest request) {Page<SearchPageGoodsVO> page = getPage(request, Constants.GOODS_SEARCH_PAGE_LIMIT);
 ...
 // RediSearch 中文搜索
 SearchResult query = jedisSearch.search(Constants.GOODS_IDX_NAME, searchObjVO, page);
 ...
 return "mall/search";
}

查看搜寻后果中蕴含 ” 小米 ”、” 手机 ” 两个独自分词

通过以上实战我的项目，应用 RediSearch 是能够满足根本中文分词需要

高级用法聚合查问、后果高亮、停用词、扩大 API、拼写更正、主动补全等能够在官网理解。
最初贴一下实战我的项目地址 newbeemall，集成 RediSearch，代码开源已上传

关于java:可能是全网第一个使用RediSearch实战的项目

索引构建

查问性能

一、RediSearch 装置

二、客户端集成

三、我的项目实战

四、总结