在Spring Boot中结合Elasticsearch和Redis实现商品搜索、分页、排序和过滤功能是一个常见的需求。以下是一个基本的实现示例，其中涉及到了Spring Boot、Spring Data Elasticsearch和Spring Data Redis。

项目依赖

首先，在pom.xml中添加必要的依赖：

<dependencies>  
    <!-- Spring Boot Starter Web -->  
    <dependency>  
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>  
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>  
    </dependency>  
      
    <!-- Spring Data Elasticsearch -->  
    <dependency>  
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>  
        <artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>  
    </dependency>  
  
    <!-- Spring Data Redis -->  
    <dependency>  
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>  
        <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>  
    </dependency>  
  
    <!-- Jedis (optional, for Redis connection) -->  
    <dependency>  
        <groupId>redis.clients</groupId>  
        <artifactId>jedis</artifactId>  
    </dependency>  
      
    <!-- Lombok (for getter/setter/etc) -->  
    <dependency>  
        <groupId>org.projectlombok</groupId>  
        <artifactId>lombok</artifactId>  
        <scope>provided</scope>  
    </dependency>  
</dependencies>

配置文件

在application.yml中配置Elasticsearch和Redis：

spring:  
  data:  
    elasticsearch:  
      cluster-nodes: localhost:9200  
      cluster-name: my-application  
  
  redis:  
    host: localhost  
    port: 6379

商品实体类

创建一个商品实体类：

import lombok.Data;  
import org.springframework.data.annotation.Id;  
import org.springframework.data.elasticsearch.annotations.Document;  
  
@Data  
@Document(indexName = "products")  
public class Product {  
    @Id  
    private String id;  
    private String name;  
    private String description;  
    private Double price;  
    private String category;  
    // 其他字段  
}

Elasticsearch Repository

创建一个Elasticsearch的Repository接口：

import org.springframework.data.elasticsearch.repository.ElasticsearchRepository;  
import org.springframework.stereotype.Repository;  
  
@Repository  
public interface ProductRepository extends ElasticsearchRepository<Product, String> {  
    // 这里可以定义一些自定义的查询方法  
}

Redis Service

创建一个简单的Redis Service用于缓存：

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;  
import org.springframework.cache.annotation.Cacheable;  
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;  
import org.springframework.stereotype.Service;  
  
import java.util.List;  
  
@Service  
public class RedisService {  
  
    @Autowired  
    private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;  
  
    @Cacheable(value = "products", key = "#root.method.name")  
    public List<Product> getCachedProducts() {  
        // 从数据库或者Elasticsearch获取商品列表并缓存  
        // 这里只是一个示例，实际调用可能复杂得多  
        return null; // 替换为实际商品列表  
    }  
  
    // 其他缓存相关的方法  
}

商品服务类

创建一个服务类处理商品搜索、分页、排序和过滤：

import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders;  
import org.elasticsearch.search.fetch.subphase.highlight.HighlightBuilder;  
import org.elasticsearch.search.sort.SortBuilders;  
import org.elasticsearch.search.sort.SortOrder;  
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;  
import org.springframework.data.domain.Page;  
import org.springframework.data.domain.PageRequest;  
import org.springframework.data.domain.Pageable;  
import org.springframework.data.elasticsearch.core.ElasticsearchRestTemplate;  
import org.springframework.data.elasticsearch.core.query.NativeSearchQueryBuilder;  
import org.springframework.data.elasticsearch.core.query.NativeSearchQuery;  
import org.springframework.stereotype.Service;  
  
@Service  
public class ProductService {  
  
    @Autowired  
    private ProductRepository productRepository;  
  
    @Autowired  
    private ElasticsearchRestTemplate elasticsearchRestTemplate;  
  
    @Autowired  
    private RedisService redisService;  
  
    public Page<Product> searchProducts(String keyword, String category, int page, int size, String sortField, SortOrder sortOrder) {  
        Pageable pageable = PageRequest.of(page, size);  
  
        NativeSearchQuery searchQuery = new NativeSearchQueryBuilder()  
                .withQuery(QueryBuilders.multiMatchQuery(keyword, "name", "description"))  
                .withPageable(pageable)  
                .withSort(SortBuilders.fieldSort(sortField).order(sortOrder))  
                .withFilter(QueryBuilders.termQuery("category", category))  
                .build();  
  
        // 尝试从缓存获取  
        List<Product> cachedProducts = redisService.getCachedProducts();  
        if (cachedProducts != null && !cachedProducts.isEmpty()) {  
            // 如果缓存命中，可以进一步处理缓存数据（如分页、排序）  
            // 这里为了简单，直接使用Elasticsearch查询  
        }  
  
        return elasticsearchRestTemplate.queryForPage(searchQuery, Product.class);  
    }  
  
    // 其他商品相关的方法  
}

控制器

创建一个控制器提供REST API：

import org.elasticsearch.search.sort.SortOrder;  
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;  
import org.springframework.data.domain.Page;  
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;  
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;  
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;  
  
@RestController  
public class ProductController {  
  
    @Autowired  
    private ProductService productService;  
  
    @GetMapping("/search")  
    public Page<Product> search(  
            @RequestParam String keyword,  
            @RequestParam(required = false) String category,  
            @RequestParam(defaultValue = "0") int page,  
            @RequestParam(defaultValue = "10") int size,  
            @RequestParam(defaultValue = "price") String sortField,  
            @RequestParam(defaultValue = "asc") SortOrder sortOrder) {  
          
        return productService.searchProducts(keyword, category, page, size, sortField, sortOrder);  
    }  
}

运行项目

确保Elasticsearch和Redis服务已经启动，然后运行Spring Boot应用程序。你可以通过访问类似http://localhost:8080/search?keyword=some_keyword来进行商品搜索。

注意事项

1. Elasticsearch索引管理：在实际生产环境中，你可能需要更精细地管理Elasticsearch索引，包括映射、分词器等。
2. 缓存策略：这里的缓存策略非常简单，只是示例。实际项目中可能需要更复杂的缓存机制和策略。
3. 安全性：对于实际项目，请确保添加适当的安全措施，如身份验证和授权。
4. 性能优化：对于大规模数据，请确保对Elasticsearch和Redis进行适当的性能优化。