1.数据聚合
聚合(aggregations)可以让我们极其方便的实现对数据的统计、分析、运算。例如:
-
什么品牌的手机最受欢迎?
-
这些手机的平均价格、最高价格、最低价格?
-
这些手机每月的销售情况如何?
实现这些统计功能的比数据库的sql要方便的多,而且查询速度非常快,可以实现近实时搜索效果。
1.1.聚合的种类
聚合常见的有三类:
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桶(Bucket)聚合:用来对文档做分组
-
TermAggregation:按照文档字段值分组,例如按照品牌值分组、按照国家分组
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Date Histogram:按照日期阶梯分组,例如一周为一组,或者一月为一组
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-
度量(Metric)聚合:用以计算一些值,比如:最大值、最小值、平均值等
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Avg:求平均值
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Max:求最大值
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Min:求最小值
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Stats:同时求max、min、avg、sum等
-
-
管道(pipeline)聚合:其它聚合的结果为基础做聚合
注意:参加聚合的字段必须是keyword、日期、数值、布尔类型
1.2.DSL实现聚合
现在,我们要统计所有数据中的酒店品牌有几种,其实就是按照品牌对数据分组。此时可以根据酒店品牌的名称做聚合,也就是Bucket聚合。
1.2.1.Bucket聚合语法
语法如下:
GET /hotel/_search
{"size": 0, // 设置size为0,结果中不包含文档,只包含聚合结果"aggs": { // 定义聚合"brandAgg": { //给聚合起个名字"terms": { // 聚合的类型,按照品牌值聚合,所以选择term"field": "brand", // 参与聚合的字段"size": 20 // 希望获取的聚合结果数量}}}
}
示例 :
GET /hotel/_search
{"size": 0 ,"aggs": {"brandAgg": {"terms": {"field": "brand","size": 10}}}
}
结果如图:
1.2.2.聚合结果排序
默认情况下,Bucket聚合会统计Bucket内的文档数量,记为count,并且按照count降序排序。
我们可以指定order属性,自定义聚合的排序方式:
GET /hotel/_search
{"size": 0, "aggs": {"brandAgg": {"terms": {"field": "brand","order": {"_count": "asc" // 按照_count升序排列},"size": 20}}}
}
# 聚合功能 , 桶聚合 , 自定义排序规则
GET /hotel/_search
{"size": 0 ,"aggs": {"brandAgg": {"terms": {"field": "brand","size": 10,"order": {"_count": "desc"}}}}
}
1.2.3.限定聚合范围
默认情况下,Bucket聚合是对索引库的所有文档做聚合,但真实场景下,用户会输入搜索条件,因此聚合必须是对搜索结果聚合。那么聚合必须添加限定条件。
我们可以限定要聚合的文档范围,只要添加query条件即可:
GET /hotel/_search
{"query": {"range": {"price": {"lte": 200 // 只对200元以下的文档聚合}}}, "size": 0, "aggs": {"brandAgg": {"terms": {"field": "brand","size": 20}}}
}
这里query的作用 : 限定聚合范围 ;
这次,聚合得到的品牌明显变少了:
1.2.4.Metric聚合语法
上节课,我们对酒店按照品牌分组,形成了一个个桶。现在我们需要对桶内的酒店做运算,获取每个品牌的用户评分的min、max、avg等值。
这就要用到Metric聚合了,例如stat聚合:就可以获取min、max、avg等结果。
语法如下:
GET /hotel/_search
{"size": 0, "aggs": {"brandAgg": { "terms": { "field": "brand", "size": 20},"aggs": { // 是brands聚合的子聚合,也就是分组后对每组分别计算"score_stats": { // 聚合名称"stats": { // 聚合类型,这里stats可以计算min、max、avg等"field": "score" // 聚合字段,这里是score}}}}}
}
这次的score_stats聚合是在brandAgg的聚合内部嵌套的子聚合。因为我们需要在每个桶分别计算。
另外,我们还可以给聚合结果做个排序,例如按照每个桶的酒店平均分做排序:
# metric聚合 , 实现按照桶内平均值排序
GET /hotel/_search
{"size": 0 ,"aggs": {"brandAgg": {"terms": {"field": "brand","size": 10,"order": {"scoreAgg.avg": "desc"}},"aggs": {"scoreAgg": {"stats": {"field": "score"}}}}}
}
1.2.5.小结
aggs代表聚合,与query同级,此时query的作用是?
-
限定聚合的的文档范围
聚合必须的三要素:
-
聚合名称
-
聚合类型
-
聚合字段
聚合可配置属性有:
-
size:指定聚合结果数量
-
order:指定聚合结果排序方式
-
field:指定聚合字段
1.3.RestAPI实现聚合
1.3.1.API语法
聚合条件与query条件同级别,因此需要使用request.source()来指定聚合条件。
聚合条件的语法:
聚合的结果也与查询结果不同,API也比较特殊。不过同样是JSON逐层解析:
测试 :
@Testvoid testAggregation() throws IOException {// 1 . 准备RequestSearchRequest request = new SearchRequest("hotel") ;// 2 . 准备DSL// 2 . 1 设置sizerequest.source().size(0);// 2 . 2 聚合request.source().aggregation(AggregationBuilders.terms("brandAgg").field("brand").size(20));// 3 . 发出请求SearchResponse response = client.search(request,RequestOptions.DEFAULT) ;// 4 . 解析结果Aggregations aggregations = response.getAggregations() ;// 4 . 1 根据聚合名称获取聚合结果Terms brandTerms = aggregations.get("brandAgg");// 4 . 2 获取bucketsList<? extends Terms.Bucket> buckets = brandTerms.getBuckets() ;// 4 . 3 遍历for(Terms.Bucket bucket : buckets){// 获取key , ,也就是品牌信息String brandName = bucket.getKeyAsString() ;System.out.println(brandName) ;}}
1.3.2.业务需求
需求:搜索页面的品牌、城市等信息不应该是在页面写死,而是通过聚合索引库中的酒店数据得来的:
分析:
目前,页面的城市列表、星级列表、品牌列表都是写死的,并不会随着搜索结果的变化而变化。但是用户搜索条件改变时,搜索结果会跟着变化。
例如:用户搜索“东方明珠”,那搜索的酒店肯定是在上海东方明珠附近,因此,城市只能是上海,此时城市列表中就不应该显示北京、深圳、杭州这些信息了。
也就是说,搜索结果中包含哪些城市,页面就应该列出哪些城市;搜索结果中包含哪些品牌,页面就应该列出哪些品牌。
如何得知搜索结果中包含哪些品牌?如何得知搜索结果中包含哪些城市?
使用聚合功能,利用Bucket聚合,对搜索结果中的文档基于品牌分组、基于城市分组,就能得知包含哪些品牌、哪些城市了。
因为是对搜索结果聚合,因此聚合是限定范围的聚合,也就是说聚合的限定条件跟搜索文档的条件一致。
查看浏览器可以发现,前端其实已经发出了这样的一个请求:
请求参数与搜索文档的参数完全一致。
返回值类型就是页面要展示的最终结果:
结果是一个Map结构:
-
key是字符串,城市、星级、品牌、价格
-
value是集合,例如多个城市的名称
1.3.3.业务实现
在cn.itcast.hotel.web
包的HotelController
中添加一个方法,遵循下面的要求:
-
请求方式:
POST
-
请求路径:
/hotel/filters
-
请求参数:
RequestParams
,与搜索文档的参数一致 -
返回值类型:
Map<String, List<String>>
代码:
@PostMapping("filters")public Map<String, List<String>> getFilters(@RequestBody RequestParams params){return hotelService.getFilters(params);}
这里调用了IHotelService中的getFilters方法,尚未实现。
在cn.itcast.hotel.service.IHotelService
中定义新方法:
Map<String, List<String>> filters(RequestParams params);
在cn.itcast.hotel.service.impl.HotelService
中实现该方法:
public Map<String, List<String>> filters(RequestParams params) {try {// 1 . 准备RequestSearchRequest request = new SearchRequest("hotel") ;// 2 . 准备DSL// 2 . 0buildBasicQuery(params,request);// 2 . 1 设置sizerequest.source().size(0);// 2 . 2 聚合buildAggreation(request);// 3 . 发出请求SearchResponse response = client.search(request,RequestOptions.DEFAULT) ;// 4 . 解析结果Map<String ,List<String>> result = new HashMap<>() ;Aggregations aggregations = response.getAggregations() ;// 4.1根据品牌名称 , 获取品牌结果List<String> brandList = getAggByName(aggregations,"brandAgg");result.put("brand",brandList) ;// 4.2根据品牌名称 , 获取品牌结果List<String> cityList = getAggByName(aggregations,"cityAgg");result.put("city",cityList) ;// 4.1根据品牌名称 , 获取品牌结果List<String> starList = getAggByName(aggregations,"starAgg");result.put("starName",starList) ;return result ;} catch (IOException e) {throw new RuntimeException(e);}}private static void buildAggreation(SearchRequest request) {// 2 . 2 聚合request.source().aggregation(AggregationBuilders.terms("brandAgg").field("brand").size(100));request.source().aggregation(AggregationBuilders.terms("starAgg").field("starName").size(100));request.source().aggregation(AggregationBuilders.terms("cityAgg").field("city").size(100));}private static List<String> getAggByName(Aggregations aggregations,String aggName) {// 4 . 1 根据聚合名称获取聚合结果Terms brandTerms = aggregations.get(aggName);// 4 . 2 获取bucketsList<? extends Terms.Bucket> buckets = brandTerms.getBuckets() ;// 4 . 3 遍历List<String> brandList = new ArrayList<>() ;for(Terms.Bucket bucket : buckets){// 获取key , ,也就是品牌信息String brandName = bucket.getKeyAsString() ;brandList.add(brandName) ;}return brandList;}
这里设置100-300,其中上海就没有了 ;
2.自动补全
当用户在搜索框输入字符时,我们应该提示出与该字符有关的搜索项,如图:
这种根据用户输入的字母,提示完整词条的功能,就是自动补全了。
因为需要根据拼音字母来推断,因此要用到拼音分词功能。
2.1.拼音分词器
要实现根据字母做补全,就必须对文档按照拼音分词。在GitHub上恰好有elasticsearch的拼音分词插件。地址:GitHub - infinilabs/analysis-pinyin: 🛵 This Pinyin Analysis plugin is used to do conversion between Chinese characters and Pinyin.
课前资料中也提供了拼音分词器的安装包:
安装方式与IK分词器一样,分三步:
①解压
②上传到虚拟机中,elasticsearch的plugin目录
③重启elasticsearch
④测试
详细安装步骤可以参考IK分词器的安装过程。
测试用法如下:
POST /_analyze
{"text": "如家酒店还不错","analyzer": "pinyin"
}
结果:
2.2.自定义分词器
默认的拼音分词器会将每个汉字单独分为拼音,而我们希望的是每个词条形成一组拼音,需要对拼音分词器做个性化定制,形成自定义分词器。
elasticsearch中分词器(analyzer)的组成包含三部分:
-
character filters:在tokenizer之前对文本进行处理。例如删除字符、替换字符
-
tokenizer:将文本按照一定的规则切割成词条(term)。例如keyword,就是不分词;还有ik_smart
-
tokenizer filter:将tokenizer输出的词条做进一步处理。例如大小写转换、同义词处理、拼音处理等
文档分词时会依次由这三部分来处理文档:
声明自定义分词器的语法如下:
PUT /test
{"settings": {"analysis": {"analyzer": { // 自定义分词器"my_analyzer": { // 分词器名称"tokenizer": "ik_max_word","filter": "py"}},"filter": { // 自定义tokenizer filter"py": { // 过滤器名称"type": "pinyin", // 过滤器类型,这里是pinyin"keep_full_pinyin": false,"keep_joined_full_pinyin": true,"keep_original": true,"limit_first_letter_length": 16,"remove_duplicated_term": true,"none_chinese_pinyin_tokenize": false}}}}
}
测试:
测试文档搜索 :
这样同音字也会搜到;
改为 :
// 自定义拼音分词器
PUT /test
{"settings": {"analysis": {"analyzer": { "my_analyzer": { "tokenizer": "ik_max_word","filter": "py"}},"filter": {"py": { "type": "pinyin","keep_full_pinyin": false,"keep_joined_full_pinyin": true,"keep_original": true,"limit_first_letter_length": 16,"remove_duplicated_term": true,"none_chinese_pinyin_tokenize": false}}}},"mappings": {"properties": {"name": {"type": "text","analyzer": "my_analyzer","search_analyzer": "ik_smart"}}}
}
总结:
如何使用拼音分词器?
-
①下载pinyin分词器
-
②解压并放到elasticsearch的plugin目录
-
③重启即可
如何自定义分词器?
-
①创建索引库时,在settings中配置,可以包含三部分
-
②character filter
-
③tokenizer
-
④filter
拼音分词器注意事项?
-
为了避免搜索到同音字,搜索时不要使用拼音分词器 , 使用ik分词器 ;
2.3.自动补全查询
elasticsearch提供了Completion Suggester查询来实现自动补全功能。这个查询会匹配以用户输入内容开头的词条并返回。为了提高补全查询的效率,对于文档中字段的类型有一些约束:
-
参与补全查询的字段必须是completion类型。
-
字段的内容一般是用来补全的多个词条形成的数组。
比如,一个这样的索引库:
// 创建索引库
PUT test
{"mappings": {"properties": {"title":{"type": "completion"}}}
}
然后插入下面的数据:
// 示例数据
POST test/_doc
{"title": ["Sony", "WH-1000XM3"]
}
POST test/_doc
{"title": ["SK-II", "PITERA"]
}
POST test/_doc
{"title": ["Nintendo", "switch"]
}
查询的DSL语句如下:
// 自动补全查询
GET /test/_search
{"suggest": {"title_suggest": {"text": "s", // 关键字"completion": {"field": "title", // 补全查询的字段"skip_duplicates": true, // 跳过重复的"size": 10 // 获取前10条结果}}}
}
2.4.实现酒店搜索框自动补全
现在,我们的hotel索引库还没有设置拼音分词器,需要修改索引库中的配置。但是我们知道索引库是无法修改的,只能删除然后重新创建。
另外,我们需要添加一个字段,用来做自动补全,将brand、suggestion、city等都放进去,作为自动补全的提示。
因此,总结一下,我们需要做的事情包括:
-
修改hotel索引库结构,设置自定义拼音分词器
-
修改索引库的name、all字段,使用自定义分词器
-
索引库添加一个新字段suggestion,类型为completion类型,使用自定义的分词器
-
给HotelDoc类添加suggestion字段,内容包含brand、business
-
重新导入数据到hotel库
2.4.1.修改酒店映射结构
代码如下:
# 酒店数据索引库
PUT /hotel
{"settings": {"analysis": {"analyzer": {"text_anlyzer": {"tokenizer": "ik_max_word","filter": "py"},"completion_analyzer": {"tokenizer": "keyword","filter": "py"}},"filter": {"py": {"type": "pinyin","keep_full_pinyin": false,"keep_joined_full_pinyin": true,"keep_original": true,"limit_first_letter_length": 16,"remove_duplicated_term": true,"none_chinese_pinyin_tokenize": false}}}},"mappings": {"properties": {"id":{"type": "keyword"},"name":{"type": "text","analyzer": "text_anlyzer","search_analyzer": "ik_smart","copy_to": "all"},"address":{"type": "keyword","index": false},"price":{"type": "integer"},"score":{"type": "integer"},"brand":{"type": "keyword","copy_to": "all"},"city":{"type": "keyword"},"starName":{"type": "keyword"},"business":{"type": "keyword","copy_to": "all"},"location":{"type": "geo_point"},"pic":{"type": "keyword","index": false},"all":{"type": "text","analyzer": "text_anlyzer","search_analyzer": "ik_smart"},"suggestion":{"type": "completion","analyzer": "completion_analyzer"}}}
}
2.4.2.修改HotelDoc实体
HotelDoc中要添加一个字段,用来做自动补全,内容可以是酒店品牌、城市、商圈等信息。按照自动补全字段的要求,最好是这些字段的数组。
因此我们在HotelDoc中添加一个suggestion字段,类型为List<String>
,然后将brand、city、business等信息放到里面。
代码如下:
package cn.itcast.hotel.pojo;import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor;import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.Collections;
import java.util.List;@Data
@NoArgsConstructor
public class HotelDoc {private Long id;private String name;private String address;private Integer price;private Integer score;private String brand;private String city;private String starName;private String business;private String location;private String pic;private Object distance;private Boolean isAD;private List<String> suggestion;public HotelDoc(Hotel hotel) {this.id = hotel.getId();this.name = hotel.getName();this.address = hotel.getAddress();this.price = hotel.getPrice();this.score = hotel.getScore();this.brand = hotel.getBrand();this.city = hotel.getCity();this.starName = hotel.getStarName();this.business = hotel.getBusiness();this.location = hotel.getLatitude() + ", " + hotel.getLongitude();this.pic = hotel.getPic();// 组装suggestionif(this.business.contains("/")){// business有多个值,需要切割String[] arr = this.business.split("/");// 添加元素this.suggestion = new ArrayList<>();this.suggestion.add(this.brand);Collections.addAll(this.suggestion, arr);}else {this.suggestion = Arrays.asList(this.brand, this.business);}}
}
2.4.3.重新导入
重新执行之前编写的导入数据功能,可以看到新的酒店数据中包含了suggestion:
避免 x/ y...这样,只能补全x,在HotelDoc中加入 :
2.4.4.自动补全查询的JavaAPI
之前我们学习了自动补全查询的DSL,而没有学习对应的JavaAPI,这里给出一个示例:
而自动补全的结果也比较特殊,解析的代码如下:
2.4.5.实现搜索框自动补全
查看前端页面,可以发现当我们在输入框键入时,前端会发起ajax请求:
返回值是补全词条的集合,类型为List<String>
1)在cn.itcast.hotel.web
包下的HotelController
中添加新接口,接收新的请求:
@GetMapping("suggestion")
public List<String> getSuggestions(@RequestParam("key") String prefix) {return hotelService.getSuggestions(prefix);
}
2)在cn.itcast.hotel.service
包下的IhotelService
中添加方法:
List<String> getSuggestions(String prefix);
3)在cn.itcast.hotel.service.impl.HotelService
中实现该方法:
@Override
public List<String> getSuggestions(String prefix) {try {// 1.准备RequestSearchRequest request = new SearchRequest("hotel");// 2.准备DSLrequest.source().suggest(new SuggestBuilder().addSuggestion("suggestions",SuggestBuilders.completionSuggestion("suggestion").prefix(prefix).skipDuplicates(true).size(10)));// 3.发起请求SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);// 4.解析结果Suggest suggest = response.getSuggest();// 4.1.根据补全查询名称,获取补全结果CompletionSuggestion suggestions = suggest.getSuggestion("suggestions");// 4.2.获取optionsList<CompletionSuggestion.Entry.Option> options = suggestions.getOptions();// 4.3.遍历List<String> list = new ArrayList<>(options.size());for (CompletionSuggestion.Entry.Option option : options) {String text = option.getText().toString();list.add(text);}return list;} catch (IOException e) {throw new RuntimeException(e);}
}
3.数据同步
elasticsearch中的酒店数据来自于mysql数据库,因此mysql数据发生改变时,elasticsearch也必须跟着改变,这个就是elasticsearch与mysql之间的数据同步。
3.1.思路分析
常见的数据同步方案有三种:
-
同步调用
-
异步通知
-
监听binlog
3.1.1.同步调用
方案一:同步调用
基本步骤如下:
-
hotel-demo对外提供接口,用来修改elasticsearch中的数据
-
酒店管理服务在完成数据库操作后,直接调用hotel-demo提供的接口,
3.1.2.异步通知
方案二:异步通知
流程如下:
-
hotel-admin对mysql数据库数据完成增、删、改后,发送MQ消息
-
hotel-demo监听MQ,接收到消息后完成elasticsearch数据修改
3.1.3.监听binlog
方案三:监听binlog
流程如下:
-
给mysql开启binlog功能
-
mysql完成增、删、改操作都会记录在binlog中
-
hotel-demo基于canal监听binlog变化,实时更新elasticsearch中的内容
3.1.4.选择
方式一:同步调用
-
优点:实现简单,粗暴
-
缺点:业务耦合度高
方式二:异步通知
-
优点:低耦合,实现难度一般
-
缺点:依赖mq的可靠性
方式三:监听binlog
-
优点:完全解除服务间耦合
-
缺点:开启binlog增加数据库负担、实现复杂度高
3.2.实现数据同步
3.2.1.思路
利用课前资料提供的hotel-admin项目作为酒店管理的微服务。当酒店数据发生增、删、改时,要求对elasticsearch中数据也要完成相同操作。
步骤:
-
导入课前资料提供的hotel-admin项目,启动并测试酒店数据的CRUD
-
声明exchange、queue、RoutingKey
-
在hotel-admin中的增、删、改业务中完成消息发送
-
在hotel-demo中完成消息监听,并更新elasticsearch中数据
-
启动并测试数据同步功能
3.2.2.导入demo
导入课前资料提供的hotel-admin项目:
运行后,访问 http://localhost:8099
其中包含了酒店的CRUD功能:
3.2.3.声明交换机、队列
MQ结构如图:
1)引入依赖
在hotel-admin、hotel-demo中引入rabbitmq的依赖:
<!--amqp-->
<dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-amqp</artifactId>
</dependency>
2)声明队列交换机名称
在hotel-admin和hotel-demo中的cn.itcast.hotel.constatnts
包下新建一个类MqConstants
:
package cn.itcast.hotel.constatnts;public class MqConstants {/*** 交换机*/public final static String HOTEL_EXCHANGE = "hotel.topic";/*** 监听新增和修改的队列*/public final static String HOTEL_INSERT_QUEUE = "hotel.insert.queue";/*** 监听删除的队列*/public final static String HOTEL_DELETE_QUEUE = "hotel.delete.queue";/*** 新增或修改的RoutingKey*/public final static String HOTEL_INSERT_KEY = "hotel.insert";/*** 删除的RoutingKey*/public final static String HOTEL_DELETE_KEY = "hotel.delete";
}
3)声明队列交换机
在hotel-demo中,定义配置类,声明队列、交换机:
package cn.itcast.hotel.config;import cn.itcast.hotel.constants.MqConstants;
import org.springframework.amqp.core.Binding;
import org.springframework.amqp.core.BindingBuilder;
import org.springframework.amqp.core.Queue;
import org.springframework.amqp.core.TopicExchange;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;@Configuration
public class MqConfig {@Beanpublic TopicExchange topicExchange(){return new TopicExchange(MqConstants.HOTEL_EXCHANGE, true, false);}@Beanpublic Queue insertQueue(){return new Queue(MqConstants.HOTEL_INSERT_QUEUE, true);}@Beanpublic Queue deleteQueue(){return new Queue(MqConstants.HOTEL_DELETE_QUEUE, true);}@Beanpublic Binding insertQueueBinding(){return BindingBuilder.bind(insertQueue()).to(topicExchange()).with(MqConstants.HOTEL_INSERT_KEY);}@Beanpublic Binding deleteQueueBinding(){return BindingBuilder.bind(deleteQueue()).to(topicExchange()).with(MqConstants.HOTEL_DELETE_KEY);}
}
3.2.4.发送MQ消息
在hotel-admin中的增、删、改业务中分别发送MQ消息:
3.2.5.接收MQ消息
hotel-demo接收到MQ消息要做的事情包括:
-
新增消息:根据传递的hotel的id查询hotel信息,然后新增一条数据到索引库
-
删除消息:根据传递的hotel的id删除索引库中的一条数据
1)首先在hotel-demo的cn.itcast.hotel.service
包下的IHotelService
中新增新增、删除业务
void deleteById(Long id);void insertById(Long id);
2)给hotel-demo中的cn.itcast.hotel.service.impl
包下的HotelService中实现业务:
@Override
public void deleteById(Long id) {try {// 1.准备RequestDeleteRequest request = new DeleteRequest("hotel", id.toString());// 2.发送请求client.delete(request, RequestOptions.DEFAULT);} catch (IOException e) {throw new RuntimeException(e);}
}@Override
public void insertById(Long id) {try {// 0.根据id查询酒店数据Hotel hotel = getById(id);// 转换为文档类型HotelDoc hotelDoc = new HotelDoc(hotel);// 1.准备Request对象IndexRequest request = new IndexRequest("hotel").id(hotel.getId().toString());// 2.准备Json文档request.source(JSON.toJSONString(hotelDoc), XContentType.JSON);// 3.发送请求client.index(request, RequestOptions.DEFAULT);} catch (IOException e) {throw new RuntimeException(e);}
}
3)编写监听器
在hotel-demo中的cn.itcast.hotel.mq
包新增一个类:
package cn.itcast.hotel.mq;import cn.itcast.hotel.constants.MqConstants;
import cn.itcast.hotel.service.IHotelService;
import org.springframework.amqp.rabbit.annotation.RabbitListener;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Component;@Component
public class HotelListener {@Autowiredprivate IHotelService hotelService;/*** 监听酒店新增或修改的业务* @param id 酒店id*/@RabbitListener(queues = MqConstants.HOTEL_INSERT_QUEUE)public void listenHotelInsertOrUpdate(Long id){hotelService.insertById(id);}/*** 监听酒店删除的业务* @param id 酒店id*/@RabbitListener(queues = MqConstants.HOTEL_DELETE_QUEUE)public void listenHotelDelete(Long id){hotelService.deleteById(id);}
}