目录
ES是著名的非关系型文档数据库,开源、近实时、分布式,很多搜索引擎比如github、维基百科等都是以ES为骨架搭建的。我们也想基于ES搭建一套自己的搜索引擎。搜索引擎涉及到大量的自然语言处理(nlp),当前nlp的大量库类,尤其神经网络,基本都是基于python开发的,很少基于其他语言的。然而ES是用java语言开发的,这导致它没能很好的和当前nlp技术融合。但是ES有一个优点:预留了插件接口,这使它保留了扩展能力。一个很自然的想法就是,把python的nlp类库包装成ES插件。
我们调研后发现,常见的ES分词插件比如IK,效果其实一般。LAC是百度研发的一款词法分析工具,分词准确度、运行速度都不错。我们希望把它改造成ES插件。LAC本身python第三方库,官方也提供了c++、java、android语言的调用接口。具体见GitHub - baidu/lac。
根据github上公开的源码,我们发现,LAC的java接口其实是用JNI调c++的动态链接库。它还提供了window环境下编译好的LAC动态链接库以及java调用的demo (https://github.com/baidu/lac/releases/tag/v2.0.0)。这太好了,我们就以windows环境下的ES-LAC插件开发作为切入点。
开发环境说明:
windows 10
intellij IDEA 2020.1.2社区版
gradle是intellij IDEA自带的,6.6.1
java 14
elasticsearch 7.10.2版github源码
lac4javawin
(java和IDEA版本是经过千辛万苦试探出来的,建议别瞎改)
解压lac4javawin,同地址下载models_general。把LacMulti.java部分的argv拼写错误修正(或者把这个LacMulti.java删掉)。修改model_path为models_general下的lac路径,必要时将system.loadlibrary修改成system.load(lacjni.dll的绝对路径,不省略后缀),
运行lacDemo.java。能对输入的句子进行分词即为成功。
es调试有两种方式:远程调试,本地调试。
远程调试是指:远方服务器上运行es,本地也启动同版本的es,远方和本地建立联系,那么在本地打上的断点,远方可以传回对应的断点内部值,实现了调试。相当于本地负责打断点,远方负责执行。这样做的好处是:本地不需要真的运行程序,对资源要求很低,而远方的程序保持在远方的环境下,是真正生产中的运行状态,不存在迁移环境带来的问题。唯一的要求,需要调试的部分,远程和本地得是一致的,其他地方,比如本地多加载了一个插件,不会影响调试
本地调试是指:直接在本地编译es,运行起来,在localhost:9200可以访问到es,这个编译好的es在本地真的搭起了一个文档数据库。
回到我们开发调试ES的场景:有一个半成品es插件,es可能因为插件的bug而报错终止。那么远程程序运行不起来,本地也不用想着调试了。所以,ES插件的开发调试环境,只能是本地调试。本地调试的步骤如下:
到github上release链接里下载7.10.2版本的ES源码。然后按照Elasticsearch idea本地启动/调试教程-适用不同操作系统_热心小伙chj的博客-CSDN博客里的步骤启动本地调试。注意:run configurations里,VM option里的路径,保持windows下的反斜杠,不用修改。同时,一定要勾选上“include independencies with provided scope”。
仿plugins下的analysis-smartcn写。大坑:插件最终是要打成jar包的。jar里的程序如何访问包内的dll呢?路径要怎么写?
依赖的动态链接库一共有:libiomp5md,mkldnn,mklml,lacjni四个。都要加载进程序
用gradle pz,将依赖的资源打在jar外。这样可以避免jar内程序访问jar内部资源的路径问题,尤其是访问文件夹!这种还不同于单个文件,可以复制到jar外指定路径再读。
把动态链接库打包到jar外后,资源路径resourcePath可以这样得到:
String curJarPath = java.net.URLDecoder.decode(url.gerPath(), "utf-8");
int index = curJarPath.lastIndexOf('/');
String resourcePath = curJarPath.substring(0, index+1);
本地调试的模式下,将生成插件解压到Elasticsearch idea本地启动/调试教程-适用不同操作系统_热心小伙chj的博客-CSDN博客新建的myhome路径下的plugins文件夹下。
这是一个大坑!百度的文档(lac/java at master · baidu/lac · GitHub)真是......,编译命令部分可以参考,资源链接部分就别管了。
1,下载paddle inference的库,版本是cpu_avx_mkl,链接是https://paddle-inference-lib.bj.bcebos.com/1.8.4-cpu-avx-mkl/fluid_inference.tgz
2,下载lac 2.1.0版源码(lac/java at v2.1.0 · baidu/lac · GitHub)
3,环境:redhat 7.4 + java 1.8 + gcc 5.5.0 + cmake 3.24.3 + binutils 2.26.2
4,把下载好的models_general,编译出来的代码和lib通通拷贝到windows下,用gradle打成jar包,然后把jar包拷贝到linux下运行。
要本地调试,不要远程调试;
要模仿es源码编译中gradle引入的analysis插件,不要模仿在github上找的ik插件(这可是maven格式的,和es 7.10.2不兼容);
要把资源打在jar外,不要打在jar内;