乐优商城(六)ElasticSearch搜索二

1.索引库数据导入

之前我们学习了Elasticsearch的基本应用。今天就学以致用,搭建搜索微服务,实现搜索功能。

1.1.创建搜索服务

创建module:

1532178218793

1532178276070

Pom文件:



    
        leyou
        com.leyou.parent
        1.0.0-SNAPSHOT
    
    4.0.0

    com.leyou.search
    leyou-search
    1.0.0-SNAPSHOT

    
        
        
            org.springframework.boot
            spring-boot-starter-web
        
        
        
            org.springframework.boot
            spring-boot-starter-data-elasticsearch
        
        
        
            org.springframework.cloud
            spring-cloud-starter-netflix-eureka-client
        
        
        
            org.springframework.cloud
            spring-cloud-starter-openfeign
        
    

application.yml:

server:
  port: 8083
spring:
  application:
    name: search-service
  data:
    elasticsearch:
      cluster-name: elasticsearch
      cluster-nodes: 192.168.56.101:9300
eureka:
  client:
    service-url:
      defaultZone: http://127.0.0.1:10086/eureka
  instance:
    lease-renewal-interval-in-seconds: 5 # 每隔5秒发送一次心跳
    lease-expiration-duration-in-seconds: 10 # 10秒不发送就过期
    prefer-ip-address: true
    ip-address: 127.0.0.1
    instance-id: ${spring.application.name}:${server.port}

启动类:

@SpringBootApplication
@EnableDiscoveryClient
@EnableFeignClients
public class LySearchService {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(LySearchService.class, args);
    }
}

1.2.索引库数据格式分析

接下来,我们需要商品数据导入索引库,便于用户搜索。

那么问题来了,我们有SPU和SKU,到底如何保存到索引库?

1.2.1.以结果为导向

大家来看下搜索结果页:

乐优商城(六)ElasticSearch搜索二_第1张图片

可以看到,每一个搜索结果都有至少1个商品,当我们选择大图下方的小图,商品会跟着变化。

因此,搜索的结果是SPU,即多个SKU的集合

既然搜索的结果是SPU,那么我们索引库中存储的应该也是SPU,但是却需要包含SKU的信息。

1.2.2.需要什么数据

再来看看页面中有什么数据:

1526607712207

直观能看到的:图片、价格、标题、副标题

暗藏的数据:spu的id,sku的id

另外,页面还有过滤条件:

1526608095471

这些过滤条件也都需要存储到索引库中,包括:

商品分类、品牌、可用来搜索的规格参数等

综上所述,我们需要的数据格式有:

spuId、SkuId、商品分类id、品牌id、图片、价格、商品的创建时间、sku信息集、可搜索的规格参数

1.2.3.最终的数据结构

我们创建一个类,封装要保存到索引库的数据,并设置映射属性:

@Document(indexName = "goods", type = "docs", shards = 1, replicas = 0)
public class Goods {
    @Id
    private Long id; // spuId
    @Field(type = FieldType.Text, analyzer = "ik_max_word")
    private String all; // 所有需要被搜索的信息,包含标题,分类,甚至品牌
    @Field(type = FieldType.Keyword, index = false)
    private String subTitle;// 卖点
    private Long brandId;// 品牌id
    private Long cid1;// 1级分类id
    private Long cid2;// 2级分类id
    private Long cid3;// 3级分类id
    private Date createTime;// 创建时间
    private List price;// 价格
    @Field(type = FieldType.Keyword, index = false)
    private String skus;// sku信息的json结构
    private Map specs;// 可搜索的规格参数,key是参数名,值是参数值
}

一些特殊字段解释:

all:用来进行全文检索的字段,里面包含标题、商品分类信息

price:价格数组,是所有sku的价格集合。方便根据价格进行筛选过滤

skus:用于页面展示的sku信息,不索引,不搜索。包含skuId、image、price、title字段

specs:所有规格参数的集合。key是参数名,值是参数值。

例如:我们在specs中存储 内存:4G,6G,颜色为红色,转为json就是:

{
  "specs":{
      "内存":[4G,6G],
      "颜色":"红色"
  }
}

当存储到索引库时,elasticsearch会处理为两个字段:

specs.内存:[4G,6G] 
specs.颜色:红色 

另外, 对于字符串类型,还会额外存储一个字段,这个字段不会分词,用作聚合。

- specs.颜色.keyword:红色

1.3.商品微服务提供接口

索引库中的数据来自于数据库,我们不能直接去查询商品的数据库,因为真实开发中,每个微服务都是相互独立的,包括数据库也是一样。所以我们只能调用商品微服务提供的接口服务。

先思考我们需要的数据:

SPU信息

SKU信息

SPU的详情

商品分类名称(拼接all字段)

再思考我们需要哪些服务:

第一:分批查询spu的服务,已经写过。 
第二:根据spuId查询sku的服务,已经写过 
第三:根据spuId查询SpuDetail的服务,已经写过 
第四:根据商品分类id,查询商品分类名称,没写过 
第五:根据商品品牌id,查询商品的品牌,没写过 

因此我们需要额外提供一个查询商品分类名称的接口。

1.3.1.商品分类名称查询

controller:

/**
 * 根据商品分类id查询名称
 * @param ids 要查询的分类id集合
 * @return 多个名称的集合
 */
@GetMapping("names")
public ResponseEntity> queryNameByIds(@RequestParam("ids") List ids){
    List list = this.categoryService.queryNameByIds(ids);
    if (list == null || list.size() < 1) {
        return new ResponseEntity<>(HttpStatus.NOT_FOUND);
    }
    return ResponseEntity.ok(list);
}

测试:

1532213731039

1.3.2.编写FeignClient
1.3.2.1.问题展现

操作leyou-search工程

现在,我们要在搜索微服务调用商品微服务的接口。

第一步要引入商品微服务依赖:leyou-item-interface。



    com.leyou.service
    ly-item-interface
    ${leyou.latest.version}

第二步,编写FeignClient

@FeignClient(value = "item-service")
@RequestMapping("/goods")
public interface GoodsClient {

    /**
     * 分页查询商品
     * @param page
     * @param rows
     * @param saleable
     * @param key
     * @return
     */
    @GetMapping("/spu/page")
    ResponseEntity> querySpuByPage(
            @RequestParam(value = "page", defaultValue = "1") Integer page,
            @RequestParam(value = "rows", defaultValue = "5") Integer rows,
            @RequestParam(value = "saleable", defaultValue = "true") Boolean saleable,
            @RequestParam(value = "key", required = false) String key);

    /**
     * 根据spu商品id查询详情
     * @param id
     * @return
     */
    @GetMapping("/spu/detail/{id}")
    ResponseEntity querySpuDetailById(@PathVariable("id") Long id);

    /**
     * 根据spu的id查询sku
     * @param id
     * @return
     */
    @GetMapping("sku/list")
    ResponseEntity> querySkuBySpuId(@RequestParam("id") Long id);
}

以上的这些代码直接从商品微服务中拷贝而来,完全一致。差别就是没有方法的具体实现。大家觉得这样有没有问题?

而FeignClient代码遵循SpringMVC的风格,因此与商品微服务的Controller完全一致。这样就存在一定的问题:

代码冗余。尽管不用写实现,只是写接口,但服务调用方要写与服务controller一致的代码,有几个消费者就要写几次。
增加开发成本。调用方还得清楚知道接口的路径,才能编写正确的FeignClient。

1.3.2.2.解决方案

因此,一种比较友好的实践是这样的:

我们的服务提供方不仅提供实体类,还要提供api接口声明
调用方不用字自己编写接口方法声明,直接继承提供方给的Api接口即可,
第一步:服务的提供方在leyou-item-interface中提供API接口,并编写接口声明:

商品分类服务接口:

@RequestMapping("category")
public interface CategoryApi {

    @GetMapping("names")
    ResponseEntity> queryNameByIds(@RequestParam("ids") List ids);
}

商品服务接口,返回值不再使用ResponseEntity:

@RequestMapping("/goods")
public interface GoodsApi {

    /**
     * 分页查询商品
     * @param page
     * @param rows
     * @param saleable
     * @param key
     * @return
     */
    @GetMapping("/spu/page")
    PageResult querySpuByPage(
            @RequestParam(value = "page", defaultValue = "1") Integer page,
            @RequestParam(value = "rows", defaultValue = "5") Integer rows,
            @RequestParam(value = "saleable", defaultValue = "true") Boolean saleable,
            @RequestParam(value = "key", required = false) String key);

    /**
     * 根据spu商品id查询详情
     * @param id
     * @return
     */
    @GetMapping("/spu/detail/{id}")
    SpuDetail querySpuDetailById(@PathVariable("id") Long id);

    /**
     * 根据spu的id查询sku
     * @param id
     * @return
     */
    @GetMapping("sku/list")
    List querySkuBySpuId(@RequestParam("id") Long id);
}

需要引入springMVC及leyou-common的依赖:


    org.springframework
    spring-webmvc
    5.0.6.RELEASE


    com.leyou.common
    leyou-common
    1.0.0-SNAPSHOT

第二步:在调用方leyou-search中编写FeignClient,但不要写方法声明了,直接继承leyou-item-interface提供的api接口:

商品的FeignClient:

@FeignClient(value = "item-service")
public interface GoodsClient extends GoodsApi {
}

商品分类的FeignClient:

@FeignClient(value = "item-service")
public interface CategoryClient extends CategoryApi {
}

是不是简单多了?

项目结构:

1532215914558

1532218231760

1.3.2.3.测试

在leyou-search中引入springtest依赖:


    org.springframework.boot
    spring-boot-starter-test
    test

创建测试类:

在接口上按快捷键:Ctrl + Shift + T

1532216103709

1532216169168

测试代码:

@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest(classes = LeyouSearchApplication.class)
public class CategoryClientTest {

    @Autowired
    private CategoryClient categoryClient;

    @Test
    public void testQueryCategories() {
        List names = this.categoryClient.queryNameByIds(Arrays.asList(1L, 2L, 3L));
        names.forEach(System.out::println);
    }
}

结果:

1532216884221

1.4.导入数据

导入数据只做一次,以后的更新删除等操作通过消息队列来操作索引库

1.4.1.创建GoodsRepository

java代码:

public interface GoodsRepository extends ElasticsearchRepository {
}
1.4.2.创建索引

我们新建一个测试类,在里面进行数据的操作:

@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest(classes = LeyouSearchApplication.class)
public class ElasticsearchTest {

    @Autowired
    private GoodsRepository goodsRepository;

    @Autowired
    private ElasticsearchTemplate elasticsearchTemplate;

    @Test
    public void createIndex(){
        // 创建索引
        this.elasticsearchTemplate.createIndex(Goods.class);
        // 配置映射
        this.elasticsearchTemplate.putMapping(Goods.class);
    }
}

通过kibana查看:

1532217819818

1.4.3.导入数据

导入数据其实就是查询数据,然后把查询到的Spu转变为Goods来保存,因此我们先编写一个SearchService,然后在里面定义一个方法, 把Spu转为Goods

@Service
public class SearchService {

    @Autowired
    private CategoryClient categoryClient;

    @Autowired
    private GoodsClient goodsClient;

    @Autowired
    private SpecificationClient specificationClient;

    private ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();

    public Goods buildGoods(Spu spu) throws IOException {
        Goods goods = new Goods();

        // 查询商品分类名称
        List names = this.categoryClient.queryNameByIds(Arrays.asList(spu.getCid1(), spu.getCid2(), spu.getCid3()));
        // 查询sku
        List skus = this.goodsClient.querySkuBySpuId(spu.getId());
        // 查询详情
        SpuDetail spuDetail = this.goodsClient.querySpuDetailById(spu.getId());
        // 查询规格参数
        List params = this.specificationClient.querySpecParam(null, spu.getCid3(), true, null);

        // 处理sku,仅封装id、价格、标题、图片,并获得价格集合
        List prices = new ArrayList<>();
        List> skuList = new ArrayList<>();
        skus.forEach(sku -> {
            prices.add(sku.getPrice());
            Map skuMap = new HashMap<>();
            skuMap.put("id", sku.getId());
            skuMap.put("title", sku.getTitle());
            skuMap.put("price", sku.getPrice());
            skuMap.put("image", StringUtils.isBlank(sku.getImages()) ? "" : StringUtils.split(sku.getImages(), ",")[0]);
            skuList.add(skuMap);
        });

        // 处理规格参数
        Map genericSpecs = mapper.readValue(spuDetail.getGenericSpec(), new TypeReference>() {
        });
        Map specialSpecs = mapper.readValue(spuDetail.getSpecialSpec(), new TypeReference>() {
        });
        // 获取可搜索的规格参数
        Map searchSpec = new HashMap<>();

        // 过滤规格模板,把所有可搜索的信息保存到Map中
        Map specMap = new HashMap<>();
        params.forEach(p -> {
            if (p.getSearching()) {
                if (p.getGeneric()) {
                    String value = genericSpecs.get(p.getId().toString()).toString();
                    if(p.getNumeric()){
                        value = chooseSegment(value, p);
                    }
                    specMap.put(p.getName(), StringUtils.isBlank(value) ? "其它" : value);
                } else {
                    specMap.put(p.getName(), specialSpecs.get(p.getId().toString()));
                }
            }
        });

        goods.setId(spu.getId());
        goods.setSubTitle(spu.getSubTitle());
        goods.setBrandId(spu.getBrandId());
        goods.setCid1(spu.getCid1());
        goods.setCid2(spu.getCid2());
        goods.setCid3(spu.getCid3());
        goods.setCreateTime(spu.getCreateTime());
        goods.setAll(spu.getTitle() + " " + StringUtils.join(names, " "));
        goods.setPrice(prices);
        goods.setSkus(mapper.writeValueAsString(skuList));
        goods.setSpecs(specMap);
        return goods;
    }                                                   

}

因为过滤参数中有一类比较特殊,就是数值区间:

1526608095471

所以我们在存入时要进行处理:

private String chooseSegment(String value, SpecParam p) {
    double val = NumberUtils.toDouble(value);
    String result = "其它";
    // 保存数值段
    for (String segment : p.getSegments().split(",")) {
        String[] segs = segment.split("-");
        // 获取数值范围
        double begin = NumberUtils.toDouble(segs[0]);
        double end = Double.MAX_VALUE;
        if(segs.length == 2){
            end = NumberUtils.toDouble(segs[1]);
        }
        // 判断是否在范围内
        if(val >= begin && val < end){
            if(segs.length == 1){
                result = segs[0] + p.getUnit() + "以上";
            }else if(begin == 0){
                result = segs[1] + p.getUnit() + "以下";
            }else{
                result = segment + p.getUnit();
            }
            break;
        }
    }
    return result;
}

然后编写一个测试类,循环查询Spu,然后调用IndexService中的方法,把SPU变为Goods,然后写入索引库:

@Test
public void loadData(){
    // 创建索引
    this.elasticsearchTemplate.createIndex(Goods.class);
    // 配置映射
    this.elasticsearchTemplate.putMapping(Goods.class);
    int page = 1;
    int rows = 100;
    int size = 0;
    do {
        // 查询分页数据
        PageResult result = this.goodsClient.querySpuByPage(page, rows, true, null);
        List spus = result.getItems();
        size = spus.size();
        // 创建Goods集合
        List goodsList = new ArrayList<>();
        // 遍历spu
        for (SpuBo spu : spus) {
            try {
                Goods goods = this.searchService.buildGoods(spu);
                goodsList.add(goods);
            } catch (Exception e) {
                break;
            }
        }

        this.goodsRepository.saveAll(goodsList);
        page++;
    } while (size == 100);
}

通过kibana查询, 可以看到数据成功导入:

1532228358310

2.实现基本搜索

2.1.页面分析

2.1.1.页面跳转

在首页的顶部,有一个输入框:

1526629923970

当我们输入任何文本,点击搜索,就会跳转到搜索页search.html了:

并且将搜索关键字以请求参数携带过来:

1532229236516

我们打开search.html,在最下面会有提前定义好的Vue实例:


这个Vue实例中,通过import导入的方式,加载了另外一个js:top.js并作为一个局部组件。top其实是页面顶部导航组件,我们暂时不管

2.1.2.发起异步请求

要想在页面加载后,就展示出搜索结果。我们应该在页面加载时,获取地址栏请求参数,并发起异步请求,查询后台数据,然后在页面渲染。

我们在data中定义一个对象,记录请求的参数:

data: {
    search:{
        key:"", // 搜索页面的关键字
    }
}

我们通过钩子函数created,在页面加载时获取请求参数,并记录下来。

created(){
    // 判断是否有请求参数
    if(!location.search){
        return;
    }
    // 将请求参数转为对象
    const search = ly.parse(location.search.substring(1));
    // 记录在data的search对象中
    this.search = search;

    // 发起请求,根据条件搜索
    this.loadData();
}

然后发起请求,搜索数据。

methods: {
    loadData(){
        // ly.http.post("/search/page", ly.stringify(this.search)).then(resp=>{
        ly.http.post("/search/page", this.search).then(resp=>{
            console.log(resp);
        });
    }
}

我们这里使用ly是common.js中定义的工具对象。
这里使用的是post请求,这样可以携带更多参数,并且以json格式发送
在leyou-gateway中,添加允许信任域名:

1532233280898

并添加网关映射:

1532233247824

刷新页面试试:

1532233086523

因为后台没有提供接口,所以无法访问。没关系,接下来我们实现后台接口

2.2.后台提供搜索接口

2.2.1.controller

首先分析几个问题:

请求方式:Post

请求路径:/search/page,不过前面的/search应该是网关的映射路径,因此真实映射路径page,代表分页查询

请求参数:json格式,目前只有一个属性:key-搜索关键字,但是搜索结果页一定是带有分页查询的,所以将来肯定会有page属性,因此我们可以用一个对象来接收请求的json数据:

public class SearchRequest {
  private String key;// 搜索条件

  private Integer page;// 当前页

  private static final Integer DEFAULT_SIZE = 20;// 每页大小,不从页面接收,而是固定大小
  private static final Integer DEFAULT_PAGE = 1;// 默认页

  public String getKey() {
      return key;
  }

  public void setKey(String key) {
      this.key = key;
  }

  public Integer getPage() {
      if(page == null){
          return DEFAULT_PAGE;
      }
      // 获取页码时做一些校验,不能小于1
      return Math.max(DEFAULT_PAGE, page);
  }

  public void setPage(Integer page) {
      this.page = page;
  }

  public Integer getSize() {
      return DEFAULT_SIZE;
  }
}

返回结果:作为分页结果,一般都两个属性:当前页数据、总条数信息,我们可以使用之前定义的PageResult类

代码:

@RestController
@RequestMapping
public class SearchController {

    @Autowired
    private SearchService searchService;

    /**
     * 搜索商品
     *
     * @param request
     * @return
     */
    @PostMapping("page")
    public ResponseEntity> search(@RequestBody SearchRequest request) {
        PageResult result = this.searchService.search(request);
        if (result == null) {
            return new ResponseEntity<>(HttpStatus.NOT_FOUND);
        }
        return ResponseEntity.ok(result);
    }
}
2.2.2.service
@Service
public class SearchService {

    @Autowired
    private GoodsRepository goodsRepository;

    public PageResult search(SearchRequest request) {
        String key = request.getKey();
        // 判断是否有搜索条件,如果没有,直接返回null。不允许搜索全部商品
        if (StringUtils.isBlank(key)) {
            return null;
        }

        // 构建查询条件
        NativeSearchQueryBuilder queryBuilder = new NativeSearchQueryBuilder();

        // 1、对key进行全文检索查询
        queryBuilder.withQuery(QueryBuilders.matchQuery("all", key).operator(Operator.AND));

        // 2、通过sourceFilter设置返回的结果字段,我们只需要id、skus、subTitle
        queryBuilder.withSourceFilter(new FetchSourceFilter(
                new String[]{"id","skus","subTitle"}, null));

        // 3、分页
        // 准备分页参数
        int page = request.getPage();
        int size = request.getSize();
        queryBuilder.withPageable(PageRequest.of(page - 1, size));

        // 4、查询,获取结果
        Page pageInfo = this.goodsRepository.search(queryBuilder.build());

        // 封装结果并返回
        return new PageResult<>(goodsPage.getTotalElements(), goodsPage.getTotalPages(), goodsPage.getContent());
    }
}

注意点:我们要设置SourceFilter,来选择要返回的结果,否则返回一堆没用的数据,影响查询效率。

2.2.3.测试

刷新页面测试:

1532237344249

1532237401249

数据是查到了,但是因为我们只查询部分字段,所以结果json 数据中有很多null,这很不优雅。

解决办法很简单,在leyou-search的application.yml中添加一行配置,json处理时忽略空值:

spring:
  jackson:
    default-property-inclusion: non_null # 配置json处理时忽略空值

结果:

1532237986819

2.3.页面渲染

页面已经拿到了结果,接下来就要渲染样式了。

2.3.1.保存搜索结果

首先,在data中定义属性,保存搜索的结果:

1532239032197

在loadData的异步查询中,将结果赋值给goodsList:

1532239117076

2.3.2.循环展示商品

在search.html的中部,有一个div,用来展示所有搜索到的商品:

1532238893722

可以看到,div中有一个无序列表ul,内部的每一个li就是一个商品spu了。

我们删除多余的,只保留一个li,然后利用vue的循环来展示搜索到的结果:

1532239244410

2.3.3.多sku展示
2.3.3.1.分析

接下来展示具体的商品信息,来看图:

1526607712207

这里我们可以发现,一个商品位置,是多个sku的信息集合。当用户鼠标选择某个sku,对应的图片、价格、标题会随之改变!

我们先来实现sku的选择,才能去展示不同sku的数据。

1526654252710

可以看到,在列表中默认第一个是被选中的,那我们就需要做两件事情:

在搜索到数据时,先默认把第一个sku作为被选中的,记录下来

记录当前被选中的是哪一个sku,记录在哪里比较合适呢?显然是遍历到的goods对象自己内部,因为每一个goods都会有自己的sku信息。

2.3.3.2.初始化sku

查询出的结果集skus是一个json类型的字符串,不是js对象

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我们在查询成功的回调函数中,对goods进行遍历,把skus转化成对象,并添加一个selected属性保存被选中的sku:

1532240609206

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2.3.3.3.多sku图片列表

接下来,我们看看多个sku的图片列表位置:

看到又是一个无序列表,这里我们也一样删掉多余的,保留一个li,需要注意选中的项有一个样式类:selected

我们的代码:


注意:

class样式通过 goods.selected的id是否与当前sku的id一致来判断
绑定了鼠标事件,鼠标进入后把当前sku赋值到goods.selected

2.3.4.展示sku其它属性

现在,我们已经可以通过goods.selected获取用户选中的sku,那么我们就可以在页面展示了:

1526656197524

刷新页面:

1526656243166

看起来很完美是吧!

但其实有一些瑕疵

2.3.5.几个问题
2.3.5.1.价格显示的是分

首先价格显示就不正确,我们数据库中存放的是以分为单位,所以这里要格式化。

好在我们之前common.js中定义了工具类,可以帮我们转换。

改造:

1532242831006

结果报错:

1532242950035

为啥?

因为在Vue范围内使用任何变量,都会默认去Vue实例中寻找,我们使用ly,但是Vue实例中没有这个变量。所以解决办法就是把ly记录到Vue实例:

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然后刷新页面:

1532243052100

2.3.5.2.标题过长

标题内容太长了,已经无法完全显示,怎么办?

截取一下:

最好在加个悬停展示所有内容的效果

2.3.5.3.sku点击不切换

还有一个错误比较隐蔽,不容易被发现。我们点击sku 的图片列表,发现没有任何变化。

这不科学啊,为什么?

通过控制台观察,发现数据其实是变化了,但是Vue却没有重新渲染视图。

这是因为Vue的自动渲染是基于对象的属性变化的。比如页面使用GoodsList进行渲染,如果GoodsList变化,或者其内部的任何子对象变化,都会Vue感知,从而从新渲染页面。

然而,这一切有一个前提,那就是当你第一次渲染时,对象中有哪些属性,Vue就只监视这些属性,后来添加的属性发生改变,是不会被监视到的。

而我们的goods对象中,本身是没有selected属性的,是我们后来才添加进去的:

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这段代码稍微改造一下,即可:

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也就是说,我们先把selected属性初始化完毕,然后才把整个对象赋值给goodsList,这样,goodsList已初始化时就有selected属性,以后就会被正常监控了。
在这里插入图片描述

3.页面分页效果

刚才的查询中,我们默认了查询的页码和每页大小,因此所有的分页功能都无法使用,接下来我们一起看看分页功能条该如何制作。

这里要分两步,

第一步:如何生成分页条
第二步:点击分页按钮,我们做什么

3.1.如何生成分页条

先看下页面关于分页部分的代码:

可以看到所有的分页栏内容都是写死的。

3.1.1.需要的数据

分页数据应该是根据总页数当前页总条数等信息来计算得出。

当前页:肯定是由页面来决定的,点击按钮会切换到对应的页
总页数:需要后台传递给我们
总条数:需要后台传递给我们
我们首先在data中记录下这几个值:page-当前页,total-总条数,totalPage-总页数

data: {
    ly,
    search:{
        key: "",
        page: 1
    },
    goodsList:[], // 接收搜索得到的结果
    total: 0, // 总条数
    totalPage: 0 // 总页数
}

因为page是搜索条件之一,所以记录在search对象中。

要注意:我们在created钩子函数中,会读取url路径的参数,然后赋值给search。如果是第一次请求页面,page是不存在的。因此为了避免page被覆盖,我们应该这么做:

1532243978471

不过,这个时候我们自己的search对象中的值就可有可无了

3.1.2.后台提供数据

后台返回的结果中,要包含total和totalPage,我们改造下刚才的接口:

在我们返回的PageResult对象中,其实是有totalPage字段的:

我们在返回时,把这个值填上:

页面测试一下:

1532244453375

OK

3.1.3.页面计算分页条

首先,把后台提供的数据保存在data中:

然后看下我们要实现的效果:

这里最复杂的是中间的1~5的分页按钮,它需要动态变化。

思路分析:

最多有5个按钮,因此我们可以用v-for循环从1到5即可
但是分页条不一定是从1开始:
如果当前页值小于等于3的时候,分页条位置从1开始到5结束
如果总页数小于等于5的时候,分页条位置从1开始到5结束
如果当前页码大于3,应该从page-3开始
但是如果当前页码大于totalPage-3,应该从totalPage-5开始
所以,我们的页面这样来做:

1532246481241

a标签中的分页数字通过index函数来计算,需要把i传递过去:

index(i){
    if(this.search.page <= 3 || this.totalPage <= 5){
        // 如果当前页小于等于3或者总页数小于等于5
        return i;
    } else if(this.search.page > 3) {
        // 如果当前页大于3
        return this.search.page - 3 + i;
    } else {
        return this.totalPage - 5 + i;
    }
}

需要注意的是,如果总页数不足5页,我们就不应该遍历15,而是1总页数,稍作改进:

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分页条的其它部分就比较简单了:

共{{totalPage}}页  到第

3.2.点击分页做什么

点击分页按钮后,自然是要修改page的值

所以,我们在上一页、下一页按钮添加点击事件,对page进行修改,在数字按钮上绑定点击事件,点击直接修改page:

1532248549662

prevPage(){
if(this.search.page > 1){
this.search.page–
}
},
nextPage(){
if(this.search.page < this.totalPage){
this.search.page++
}
}

当page发生变化,我们应该去后台重新查询数据。

不过,如果我们直接发起ajax请求,那么浏览器的地址栏中是不会有变化的,没有记录下分页信息。如果用户刷新页面,那么就会回到第一页。

这样不太友好,我们应该把搜索条件记录在地址栏的查询参数中

因此,我们监听search的变化,然后把search的过滤字段拼接在url路径后:

watch:{
    search:{
        deep:true,
            handler(val){
            // 把search对象变成请求参数,拼接在url路径
            window.location.href = "http://www.leyou.com/search.html?" + ly.stringify(val);
        }
    }
},

刷新页面测试,然后就出现重大bug:页面无限刷新!为什么?

因为Vue实例初始化的钩子函数中,我们读取请求参数,赋值给search的时候,也触发了watch监视!也就是说,每次页面创建完成,都会触发watch,然后就会去修改window.location路径,然后页面被刷新,再次触发created钩子,又触发watch,周而复始,无限循环。

所以,我们需要在watch中进行监控,如果发现是第一次初始化,则不继续向下执行。

那么问题是,如何判断是不是第一次?

第一次初始化时,search中的key值肯定是空的,所以,我们这么做:

watch:{
    search:{
        deep:true,
            handler(val,old){
            if(!old || !old.key){
                // 如果旧的search值为空,或者search中的key为空,证明是第一次
                return;
            }
            // 把search对象变成请求参数,拼接在url路径
            window.location.href = "http://www.leyou.com/search.html?" + ly.stringify(val);
        }
    }
}

再次刷新,OK了!

3.3.页面顶部分页条

在页面商品列表的顶部,也有一个分页条:

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我们把这一部分,也加上点击事件:

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4.排序(作业)

4.1.页面搜索排序条件

在搜索商品列表的顶部,有这么一部分内容:

1526716565293

这是用来做排序的,默认按照综合排序。点击新品,应该按照商品创建时间排序,点击价格应该按照价格排序。因为我们没有统计销量和评价,这里咱们以新品和价格为例,进行讲解,做法是想通的。

排序需要知道两个内容:

排序的字段
排序的方式
因此,我们首先在search中记录这两个信息,因为created钩子函数会对search进行覆盖,因此我们在钩子函数中对这两个信息进行初始化即可:

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然后,在页面上给按钮绑定点击事件,修改sortBy和descending的值:



可以看到,页面请求参数中已经有了排序字段了:

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4.2.后台添加排序逻辑

接下来,后台需要接收请求参数中的排序信息,然后在搜索中加入排序的逻辑。

现在,我们的请求参数对象SearchRequest中,只有page、key两个字段。需要进行扩展:

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然后在搜索业务逻辑中,添加排序条件:

1526718637618

注意,因为我们存储在索引库中的的价格是一个数组,因此在按照价格排序时,会进行智能处理:

如果是价格降序,则会把数组中的最大值拿来排序
如果是价格升序,则会把数组中的最小值拿来排序
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