# 使用指南 - saas-search（运行与运维）

本文档聚焦运行与运维：服务启动/停止、日志查看、多环境切换、故障排查、Suggestion 索引运维。

开发与配置（环境入口、配置体系、Provider 架构、模块扩展规范）请优先阅读 `docs/QUICKSTART.md`。

## 目录

1. [环境准备](#环境准备)
2. [服务启动](#服务启动)
3. [配置说明](#配置说明)
4. [查看日志](#查看日志)
5. [测试验证](#测试验证)
6. [常见问题](#常见问题)

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## 环境准备

### 系统要求

- **操作系统**: Linux (推荐 CentOS 7+ / Ubuntu 18.04+)
- **Python**: 3.8+
- **内存**: 建议 8GB+
- **磁盘**: 10GB+ (包含模型文件)
- **Elasticsearch**: 8.x (可通过Docker运行)

### 安装依赖

#### 1. 安装 Python 依赖与激活环境

**推荐**：使用项目根目录的 `activate.sh` 激活环境（会加载 `.env`）。目前推荐 venv（`.venv`）；Conda 仅作为兼容回退（需要 `CONDA_ROOT`）。系统要求、Python 环境、生产凭证与 `.env` 模板见 [QUICKSTART.md](./QUICKSTART.md) §1.4–1.8。

```bash
cd /data/saas-search
./scripts/create_venv.sh   # 首次创建 venv（只需执行一次）
source activate.sh
```

如果需要本地 embedding / 图像编码（会安装 torch/transformers 等较重依赖）：

```bash
cd /data/saas-search
INSTALL_ML=1 ./scripts/create_venv.sh
source activate.sh
```

首次在新机器创建环境时，可任选其一：
- `conda env create -f environment.yml`（推荐，与 environment.yml 一致）
- 或创建 env 后 `pip install -r requirements.txt`

#### 2. 启动Elasticsearch

**方式1: 使用Docker（推荐）**

```bash
docker run -d \
  --name elasticsearch \
  -p 9200:9200 \
  -e "discovery.type=single-node" \
  -e "ES_JAVA_OPTS=-Xms2g -Xmx2g" \
  elasticsearch:8.11.0
```

**方式2: 本地安装**

参考 [Elasticsearch官方文档](https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/8.11/install-elasticsearch.html)

#### 3. 配置环境变量（支持多环境）

创建 `.env` 文件（以本地 / prod 环境为例）：

```bash
# MySQL配置
DB_HOST=120.79.247.228
DB_PORT=3316
DB_DATABASE=saas
DB_USERNAME=saas
DB_PASSWORD=your_password

# Elasticsearch配置
ES_HOST=http://localhost:9200
ES_USERNAME=essa
ES_PASSWORD=your_es_password

# Redis配置（可选，用于缓存）
REDIS_HOST=localhost
REDIS_PORT=6479
REDIS_PASSWORD=your_redis_password

# DeepL翻译API（可选）
DEEPL_AUTH_KEY=your_deepl_auth_key

# 运行环境（用于区分 prod / uat / test / dev）
RUNTIME_ENV=prod
# ES 索引命名空间前缀（用于按环境隔离索引，prod 通常留空）
ES_INDEX_NAMESPACE=

# API服务配置
API_HOST=0.0.0.0
API_PORT=6002
```

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## 服务启动

### 方式1: 一键启动（推荐）

```bash
cd /data/saas-search
./run.sh
```

这个脚本会自动：
1. 创建日志目录
2. 启动核心服务（backend/indexer/frontend）
3. 写入 PID 到 `logs/*.pid`
4. 执行健康检查

启动完成后，访问：
- **前端界面**: http://localhost:6003
- **后端API**: http://localhost:6002
- **API文档**: http://localhost:6002/docs
- **索引API**: http://localhost:6004/docs

可选：全功能模式（同时启动 embedding/translator/reranker）：

```bash
START_EMBEDDING=1 START_TRANSLATOR=1 START_RERANKER=1 ./run.sh
```

### 方式2: 统一控制脚本（推荐）

```bash
# 查看状态
./scripts/service_ctl.sh status

# 启动核心服务（默认）
./scripts/service_ctl.sh start

# 启动指定服务
./scripts/service_ctl.sh start backend indexer frontend translator reranker

# 停止全部服务（含可选服务）
./scripts/service_ctl.sh stop

# 重启
./scripts/service_ctl.sh restart
```

### 方式3: 分步启动（单环境）

#### 启动后端服务

```bash
./scripts/start_backend.sh
```

后端API会在 http://localhost:6002 启动（使用当前 `.env` 中的 ES_HOST / DB_HOST / RUNTIME_ENV / ES_INDEX_NAMESPACE）

#### 启动前端服务

```bash
./scripts/start_frontend.sh
```

前端界面会在 http://localhost:6003 启动

### 方式4: 多环境示例（prod / uat）

假设有两套环境：

- **prod**：正式环境，RUNTIME_ENV=prod，ES_INDEX_NAMESPACE 为空
- **uat**：联调环境，RUNTIME_ENV=uat，ES_INDEX_NAMESPACE=uat_

可以在项目根目录准备两个配置文件：

- `.env.prod`：

```bash
RUNTIME_ENV=prod
ES_INDEX_NAMESPACE=
ES_HOST=http://prod-es:9200
DB_HOST=prod-mysql
...
```

- `.env.uat`：

```bash
RUNTIME_ENV=uat
ES_INDEX_NAMESPACE=uat_
ES_HOST=http://uat-es:9200
DB_HOST=uat-mysql
...
```

启动不同环境时：

```bash
# 启动 UAT 后端 + 索引服务
cp .env.uat .env
./scripts/start_backend.sh
./scripts/start_indexer.sh

# 启动 PROD 后端 + 索引服务
cp .env.prod .env
./scripts/start_backend.sh
./scripts/start_indexer.sh
```

### 方式5: 手动启动

#### 启动后端API服务

```bash
python -m api.app \
  --host 0.0.0.0 \
  --port 6002 \
  --es-host http://localhost:9200 \
  --reload
```

#### 启动前端服务（可选）

```bash
# 使用Python简单HTTP服务器
cd frontend
python -m http.server 6003
```

### 停止服务

```bash
# 推荐：统一停止
./scripts/stop.sh

# 或使用统一控制脚本
./scripts/service_ctl.sh stop
```

### 服务端口

| 服务 | 端口 | URL |
|------|------|-----|
| Elasticsearch | 9200 | http://localhost:9200 |
| Backend API | 6002 | http://localhost:6002 |
| Indexer API | 6004 | http://localhost:6004 |
| Frontend Web | 6003 | http://localhost:6003 |
| Embedding (optional) | 6005 | http://localhost:6005 |
| Translation (optional) | 6006 | http://localhost:6006 |
| Reranker (optional) | 6007 | http://localhost:6007 |
| API Docs | 6002 / 6004 | http://localhost:6002/docs / http://localhost:6004/docs |

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## 配置说明

### 环境配置文件 (.env)

主要配置项说明：

```bash
# Elasticsearch配置
ES_HOST=http://localhost:9200
ES_USERNAME=essa
ES_PASSWORD=your_es_password

# MySQL配置
DB_HOST=120.79.247.228
DB_PORT=3316
DB_DATABASE=saas
DB_USERNAME=saas
DB_PASSWORD=your_password

# Redis配置（可选，用于缓存）
REDIS_HOST=localhost
REDIS_PORT=6479
REDIS_PASSWORD=your_redis_password

# DeepL翻译API
DEEPL_AUTH_KEY=your_deepl_auth_key

# API服务配置
API_HOST=0.0.0.0
API_PORT=6002

# Indexer服务配置
INDEXER_HOST=0.0.0.0
INDEXER_PORT=6004

# Optional service ports
EMBEDDING_PORT=6005
TRANSLATION_PORT=6006
RERANKER_PORT=6007

# Optional startup switches (for run.sh / service_ctl.sh)
START_EMBEDDING=0
START_TRANSLATOR=0
START_RERANKER=0
```

### 修改配置

1. 编辑 `.env` 文件
2. 重启相关服务

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## 查看日志

### 日志文件位置

日志文件存储在 `logs/` 目录下：

- `logs/backend.log` - 后端服务日志
- `logs/indexer.log` - 索引服务日志
- `logs/frontend.log` - 前端服务日志
- `logs/embedding.log` - 向量服务日志（可选）
- `logs/translator.log` - 翻译服务日志（可选）
- `logs/reranker.log` - 重排服务日志（可选）
- `logs/search_engine.log` - 应用主日志（按天轮转）
- `logs/errors.log` - 错误日志（按天轮转）

### 查看实时日志

```bash
# 查看后端日志
tail -f logs/backend.log

# 查看前端日志
tail -f logs/frontend.log

# 查看应用主日志
tail -f logs/search_engine.log

# 查看错误日志
tail -f logs/errors.log
```

### 日志级别

日志级别可以通过环境变量 `LOG_LEVEL` 设置：

```bash
# 在 .env 文件中设置
LOG_LEVEL=DEBUG  # DEBUG, INFO, WARNING, ERROR, CRITICAL
```

### 日志轮转

日志文件按天自动轮转，保留30天的历史日志。

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## 测试验证

### 1. 健康检查

```bash
curl http://localhost:6002/admin/health
```

**预期响应**:
```json
{
  "status": "healthy",
  "elasticsearch": "connected"
}
```

### 2. 索引统计

```bash
curl http://localhost:6002/admin/stats
```

### 3. 简单搜索测试

```bash
curl -X POST http://localhost:6002/search/ \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "X-Tenant-ID: 162" \
  -d '{
    "query": "玩具",
    "size": 10
  }'
```

或者通过查询参数：

```bash
curl -X POST "http://localhost:6002/search/?tenant_id=2" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "query": "玩具",
    "size": 10
  }'
```

### 4. 带过滤器的搜索

```bash
curl -X POST http://localhost:6002/search/ \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "X-Tenant-ID: 162" \
  -d '{
    "query": "玩具",
    "size": 10,
    "filters": {
      "category.keyword": ["玩具", "益智玩具"]
    },
    "range_filters": {
      "price": {"gte": 50, "lte": 200}
    }
  }'
```

### 5. 分面搜索测试

```bash
curl -X POST http://localhost:6002/search/ \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "X-Tenant-ID: 162" \
  -d '{
    "query": "玩具",
    "size": 10,
    "facets": [
      {"field": "category.keyword", "size": 15},
      {"field": "vendor.keyword", "size": 15}
    ]
  }'
```

### 6. 图片搜索测试

```bash
curl -X POST http://localhost:6002/search/image \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "X-Tenant-ID: 162" \
  -d '{
    "image_url": "https://oss.essa.cn/example.jpg",
    "size": 10
  }'
```

### 7. 前端界面测试

访问 http://localhost:6003 或 http://localhost:6002/ 进行可视化测试。

**注意**: 所有搜索接口都需要通过 `X-Tenant-ID` 请求头或 `tenant_id` 查询参数指定租户ID。

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## 8. Suggestion 索引与接口使用

### 8.1 构建 Suggestion 索引（全量，多环境）

Suggestion 索引会从：

- ES 商品索引：`title.{lang}`, `qanchors.{lang}`
- MySQL 日志表：`shoplazza_search_log.query`（含 `language`、`request_params`）

聚合生成 `{ES_INDEX_NAMESPACE}search_suggestions_tenant_{tenant_id}`。

在项目根目录执行（以 UAT 环境、tenant_id=162 为例）：

```bash
# 1. 切换到 UAT 配置（包含 ES_INDEX_NAMESPACE=uat_）
cp .env.uat .env

# 2. 启动索引服务（如尚未启动）
./scripts/start_indexer.sh

# 3. 为指定租户全量重建 suggestion 索引（会删除旧索引）
python main.py build-suggestions \
  --tenant-id 162 \
  --es-host http://localhost:9200 \
  --days 30 \
  --recreate
```

UAT 环境下，索引名为：`uat_search_suggestions_tenant_162`；  
prod 环境下（ES_INDEX_NAMESPACE 为空），索引名为：`search_suggestions_tenant_162`。

可选参数：

- `--days`：回溯日志天数（默认 30）
- `--batch-size`：扫描商品索引的批大小（默认 500）
- `--min-query-len`：参与 suggestion 的最小查询长度（默认 1）

> 建议在商品索引构建完成、日志正常写入一段时间后执行一次全量构建，然后按天/小时增加增量构建任务。

### 8.2 调用 Suggestion 接口

全量构建完成后，可直接通过 `/search/suggestions` 获取自动补全结果：

```bash
# UAT 环境（本地或 UAT 集群）
curl "http://localhost:6002/search/suggestions?q=iph&size=5&language=en&with_results=true" \
  -H "X-Tenant-ID: 162"

# PROD 环境（域名 / 端口按实际部署调整）
curl "https://api.yourdomain.com/search/suggestions?q=iph&size=5&language=en&with_results=true" \
  -H "X-Tenant-ID: 162"
```

### 8.3 商品索引构建（search_products，多环境例子）

以 tenant_id=162 为例，分别在 UAT / PROD 构建商品索引。

#### UAT 环境（索引前缀 uat_）

```bash
cd /data/saas-search

# 1. 切换到 UAT 环境配置
cp .env.uat .env

# 2. 启动 indexer 服务（如尚未启动）
./scripts/start_indexer.sh

# 3. 可选：重建索引结构（会删除旧索引）
./scripts/create_tenant_index.sh 162
# 实际创建的索引名为：uat_search_products_tenant_162

# 4. 导入商品数据（全量索引）
curl -X POST "http://localhost:6004/indexer/reindex" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "tenant_id": "162",
    "batch_size": 500
  }'
```

#### PROD 环境（无前缀）

```bash
cd /data/saas-search

# 1. 切换到 PROD 环境配置
cp .env.prod .env

# 2. 启动 indexer 服务
./scripts/start_indexer.sh

# 3. 可选：重建索引结构（search_products_tenant_162）
./scripts/create_tenant_index.sh 162

# 4. 导入商品数据
curl -X POST "http://localhost:6004/indexer/reindex" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "tenant_id": "162",
    "batch_size": 500
  }'
```

完成后：

- UAT 环境商品索引：`uat_search_products_tenant_162`
- PROD 环境商品索引：`search_products_tenant_162`

两套环境的搜索 / suggestion API 调用完全一致，只是连接到各自的后端 / ES。

接口返回结构详见 `docs/搜索API对接指南.md` 的“3.7 搜索建议接口”章节。

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## 常见问题

### Q1: MySQL连接失败

**症状**: `Failed to connect to MySQL`

**解决方案**:
```bash
# 检查MySQL服务状态
mysql -h 120.79.247.228 -P 3316 -u saas -p -e "SELECT 1"

# 检查配置
cat .env | grep DB_
```

### Q2: Elasticsearch连接失败

**症状**: `Failed to connect to Elasticsearch`

**解决方案**:
```bash
# 检查ES服务状态
curl http://localhost:9200

# 检查ES版本
curl http://localhost:9200 | grep version

# 确认配置
cat .env | grep ES_
```

### Q3: 服务启动失败

**症状**: `Address already in use` 或端口被占用

**解决方案**:
```bash
# 查看占用端口的进程
lsof -i :6002  # 后端
lsof -i :6003  # 前端
lsof -i :9200  # ES

# 杀掉进程
kill -9 <PID>

# 或修改端口配置
```

### Q4: 搜索无结果

**症状**: 搜索返回空结果

**解决方案**:
```bash
# 检查ES中是否有数据
curl http://localhost:9200/search_products/_count

# 检查tenant_id过滤是否正确
curl -X POST http://localhost:6002/search/ \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "X-Tenant-ID: 162" \
  -d '{"query": "*", "size": 10, "debug": true}'
```

### Q5: 前端无法连接后端

**症状**: CORS错误

**解决方案**:
- 确保后端在 http://localhost:6002 运行
- 检查浏览器控制台错误信息
- 检查后端日志中的CORS配置

### Q6: 翻译不工作

**症状**: 翻译返回原文

**解决方案**:
- 检查DEEPL_AUTH_KEY是否正确
- 如果没有API key，系统会使用mock模式（返回原文）

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## 相关文档

- **测试数据构造文档**: `TEST_DATA_GUIDE.md` - 如何构造和导入测试数据
- **API接口文档**: `API_INTEGRATION_GUIDE.md` - 完整的API对接指南
- **字段说明文档**: `INDEX_FIELDS_DOCUMENTATION.md` - 索引字段详细说明
- **设计文档**: `设计文档.md` - 系统架构和设计说明
- **README**: `README.md` - 项目概述和快速开始

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**文档版本**: v2.0  
**最后更新**: 2024-12