ElasticSearch之Java Api聚合分组实战

柔光的暖阳◎ 2022-04-12 13:36 434阅读 0赞

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最近有个日志收集监控的项目采用的技术栈是ELK+JAVA+Spring，客户端语言使用的是Java，以后有机会的话可以试一下JavaScript+Nodejs的方式，非常轻量级的组合，只不过不太适合服务化的工程，Kibana充当可视化层，功能虽然非常强大和灵活，但是需要业务人员懂Lucene的查询语法和Kibana的Dashboard仪表盘自定义功能才能玩的转，所以Kibana面向专业的开发人员和运维人员比较良好，但面向业务人员则稍微有点难度，我们这边就使用Java进行二次开发，然后前端定义几个业务人员关注的图表，然后把后端查询的数据，按照一定的维度放进去即可。  
  
基础环境：  
（1）ElasticSearch1.7.2  
（2）Logstash2.2.2  
（3）Kibana4.1.2  
（3）JDK7  
（4）Spring4.2  
  
  
使用到的技术点：  
（1）ElasticSearch的查询  
（2）ElasticSearch的过滤  
（3）ElasticSearch的日期聚合  
（4）ElasticSearch的Terms聚合  
（5）ElasticSearch的多级分组  
（6）ElasticSearch+Logstash的时区问题  
  
直接上代码：  
\[/size\]

package cn.bizbook.product.elk.dao.impl;
    
    import cn.bizbook.product.elk.config.ESConf;
    import cn.bizbook.product.elk.dao.ESDao;
    import cn.bizbook.product.elk.utils.TimeTools;
    import cn.bizbook.product.elk.vo.count.Condition;
    import cn.bizbook.product.elk.vo.count.CountType;
    import cn.bizbook.product.elk.vo.count.search.GroupCount;
    import cn.bizbook.product.elk.vo.count.search.MonitorCount;
    import org.apache.commons.lang.StringUtils;
    import org.apache.lucene.queryparser.classic.QueryParserBase;
    import org.elasticsearch.action.search.SearchRequestBuilder;
    import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse;
    import org.elasticsearch.client.Client;
    import org.elasticsearch.index.query.FilterBuilders;
    import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilder;
    import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders;
    import org.elasticsearch.index.query.QueryStringQueryBuilder;
    import org.elasticsearch.search.aggregations.AggregationBuilders;
    import org.elasticsearch.search.aggregations.Aggregations;
    import org.elasticsearch.search.aggregations.bucket.histogram.DateHistogram;
    import org.elasticsearch.search.aggregations.bucket.histogram.DateHistogramBuilder;
    import org.elasticsearch.search.aggregations.bucket.histogram.Histogram;
    import org.elasticsearch.search.aggregations.bucket.terms.StringTerms;
    import org.slf4j.Logger;
    import org.slf4j.LoggerFactory;
    import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
    import org.springframework.stereotype.Repository;
    
    import javax.annotation.Resource;
    import java.util.ArrayList;
    import java.util.List;
    
    /**
     * Created by qindongliang on 2016/4/6.
     */
    @Repository("esDaoImpl")
    public class ESDaoImpl implements ESDao {
       
    
        private static Logger log= LoggerFactory.getLogger(ESDaoImpl.class);
        @Autowired
        private ESConf esConf;
    
        @Resource(name = "client")
        private  Client client;
    
    
        @Override
        public MonitorCount count() {
       
            MonitorCount count=new MonitorCount();
            //今天的数量
            count.setToday_count(customCount(false,"*:*"));
            //今天的入库量
            count.setToday_store_count(customCount(false,"-save:1"));
            //所有的总量
            count.setTotal_count(customCount(true,"*:*"));
            //所有的入库总量
            count.setTotal_store_count(customCount(true,"-save:1"));
            return count;
        }
    
        private long customCount(boolean isQueryAll, String queryString){
       
            try {
       
                //今天的开始时间 比如2016-04-01 00:00:00
                long today_start = TimeTools.getDayTimeStamp(0);
                //今天的结束时间 也就是明天的开始时间 比如2016-04-02 00:00:00
                //一闭区间一开区间即得到一天的统计量
                long today_end=TimeTools.getDayTimeStamp(1);
                StringBuffer fq = new StringBuffer();
                         fq.append("@timestamp:")
                        .append(" [ ")
                        .append(today_start)
                        .append(" TO  ")
                        .append(today_end)
                        .append(" } ");
                //构建查询请求，使用Lucene高级查询语法
                QueryBuilder query=QueryBuilders.queryStringQuery(queryString);
                //构建查询请求
                SearchRequestBuilder search = client.prepareSearch("crawl*").setTypes("logs");
                //非所有的情况下，设置日期过滤
                if(isQueryAll){
       
                    search.setQuery(query);//查询所有
                }else {//加上日期过滤
                    search.setQuery(QueryBuilders.filteredQuery(query, FilterBuilders.queryFilter(QueryBuilders.queryStringQuery(fq.toString()))));
                }
                SearchResponse r = search.get();//得到查询结果
                long hits = r.getHits().getTotalHits();//读取命中数量
                return hits;
            }catch (Exception e){
       
                log.error("统计日期数量出错！",e);
            }
            return 0;
        }
    
    
        @Override
        public List<GroupCount> query(Condition condition) {
       
            return grouyQuery(condition);
        }
    
        /***
         * @param c 查询的条件
         * @return 查询的结果
         */
        private List<GroupCount> grouyQuery(Condition c){
       
            //封装结果集
            List<GroupCount> datas=new ArrayList<>();
            //组装分组
            DateHistogramBuilder dateAgg = AggregationBuilders.dateHistogram("dateagg");
            //定义分组的日期字段
            dateAgg.field("@timestamp");
            //按天分组
            if(CountType.EACH_DAY==(c.getType())) {
       
                dateAgg.interval(DateHistogram.Interval.DAY);
                dateAgg.timeZone("+8:00");
                dateAgg.format("yyyy-MM-dd");
            //按小时分组
            }else if(CountType.EACH_HOUR==c.getType()){
       
                dateAgg.interval(DateHistogram.Interval.HOUR);
                //按小时分组，必须使用这个方法，不然得到的结果不正确
                dateAgg.postZone("+8:00");
                dateAgg.format("yyyy-MM-dd HH");
            //无效分组
            }else{
       
                throw new NullPointerException("无效的枚举类型");
            }
            //二级分组，统计入库的成功失败量 0 1 2 , 1为不成功
            dateAgg.subAggregation(AggregationBuilders.terms("success").field("save"));
    
            //查询过滤条件
            StringBuffer fq = new StringBuffer();
            //过滤时间字段
            fq.append(" +@timestamp:")
                    .append(" [ ")
                    .append(c.getStart().getTime())
                    .append(" TO  ")
                    .append(c.getEnd().getTime())
                    .append(" } ");
            //过滤一级
            if(StringUtils.isNotEmpty(c.getT1())){
       
                fq.append(" +t1:").append(c.getT1());
            }
            //过滤二级
            if(StringUtils.isNotEmpty(c.getT2())){
       
                fq.append(" +t2:").append(c.getT2());
            }
            //过滤三级
            if(StringUtils.isNotEmpty(c.getT3())){
       
                fq.append(" +t3:").append(c.getT3());
            }
            //过滤url
            if(StringUtils.isNotEmpty(c.getSourceUrl())){
       
                //对url进行转义，防止查询出现错误
                fq.append(" +url:").append(QueryParserBase.escape(c.getSourceUrl()));
            }
            //过滤省份编码
            if(StringUtils.isNotEmpty(c.getProvinceCode())){
       
                fq.append(" +pcode:").append(c.getProvinceCode());
            }
            //过滤入库状态
            if(c.getSavaState()!=null){
       
                fq.append(" +save:").append(c.getSavaState().getCode());
            }
            //过滤http状态码
            if(c.getWebsiteState()!=null){
       
                if(!c.getWebsiteState().getCode().equals("-1")) {
       
                    fq.append(" +httpcode:").append(c.getWebsiteState().getCode());
                }else{
       
                    fq.append(" -httpcode:").append("(0 110 200)");
                }
            }
            //过滤配置configid
            if(StringUtils.isNotEmpty(c.getConfigId())){
       
                fq.append(" +cid:").append(c.getConfigId());
            }
    
    
            //查询索引
            SearchRequestBuilder search=client.prepareSearch("crawl*").setTypes("logs");
            //组装请求
            search.setQuery(QueryBuilders.filteredQuery(QueryBuilders.matchAllQuery(),
                    FilterBuilders.queryFilter(QueryBuilders.queryStringQuery(fq.toString())
                            .defaultOperator(QueryStringQueryBuilder.Operator.AND)
                    ))).addAggregation(dateAgg);
            //获取查询结果
            SearchResponse r = search.get();//得到查询结果
            //获取一级聚合数据
            Histogram h=r.getAggregations().get("dateagg");
            //得到一级聚合结果里面的分桶集合
            List<DateHistogram.Bucket> buckets = (List<DateHistogram.Bucket>) h.getBuckets();
            //遍历分桶集
            for(DateHistogram.Bucket b:buckets){
       
                //读取二级聚合数据集引用
                Aggregations sub = b.getAggregations();
                //获取二级聚合集合
                StringTerms count = sub.get("success");
                GroupCount groupCount=new GroupCount();
                //设置x轴分组日期
                groupCount.setGroupKey(b.getKey());
                //设置指定分组条件下入库总量
                groupCount.setTotal_count(b.getDocCount());
                //读取指定分组条件下不成功的数量
                long bad_count=count.getBucketByKey("1")==null?0:count.getBucketByKey("1").getDocCount();
                //设置指定分组条件下成功的入库量
                groupCount.setTotal_store_count(b.getDocCount()-bad_count);
                //计算成功率
                groupCount.setSuccess_rate(groupCount.getTotal_store_count()*1.0/groupCount.getTotal_count());
                //添加到集合里面
                datas.add(groupCount);
            }
            return datas;
        }
    
    
    }

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总结：  
（1）关于时区的问题，目前发现在测试按小时，按天分组统计的时候，时区使用的方法不是一致的，而postZone这个方法，在1.5版本已经废弃，说是使用timeZone替代，但经测试发现在按小时分组的时候，使用timeZone加8个时区的并没生效，后续看下最新版本的ElasticSearch是否修复。  
（2）使用Terms的聚合分组时，这个字段最好是没有分过词的，否则大量的元数据返回，有可能会发生OOM的异常  
（3）在不需要评分排名查询的场景中，尽量使用filter查询，elasticsearch会缓存查询结果，从而能大幅提高检索性能  
  
今天先总结这么多，后续有空再关注下  
（1）elasticsearch中的Aggregations和Facet的区别以及对比Solr中的Group和Facet的区别  
（2）在不同的聚合渠道中多级分组中是组内有序还是全局有序  
  
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