一、緣起

《100億數(shù)據(jù)1萬屬性數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計(jì)》文章發(fā)布后，不少朋友對(duì)58同城自研搜索引擎E-search比較感興趣，故專門撰文體系化的聊聊搜索引擎，從宏觀到細(xì)節(jié)，希望把邏輯關(guān)系講清楚，內(nèi)容比較多，分上下兩期。

主要內(nèi)容如下，本篇(上)會(huì)重點(diǎn)介紹前三章：

(1)全網(wǎng)搜索引擎架構(gòu)與流程

(2)站內(nèi)搜索引擎架構(gòu)與流程

(3)搜索原理、流程與核心數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

(4)流量數(shù)據(jù)量由小到大，搜索方案與架構(gòu)變遷

(5)數(shù)據(jù)量、并發(fā)量、策略擴(kuò)展性及架構(gòu)方案

(6)實(shí)時(shí)搜索引擎核心技術(shù)

可能99%的同學(xué)不實(shí)施搜索引擎，但本文一定對(duì)你有幫助。

二、全網(wǎng)搜索引擎架構(gòu)與流程

全網(wǎng)搜索的宏觀架構(gòu)長(zhǎng)啥樣?

全網(wǎng)搜索的宏觀流程是怎么樣的?

全網(wǎng)搜索引擎的宏觀架構(gòu)如上圖，核心子系統(tǒng)主要分為三部分(粉色部分)：

(1)spider爬蟲系統(tǒng)

(2)search&index建立索引與查詢索引系統(tǒng)，這個(gè)系統(tǒng)又主要分為兩部分：

• 一部分用于生成索引數(shù)據(jù)build_index
• 一部分用于查詢索引數(shù)據(jù)search_index

(3)rank打分排序系統(tǒng)

核心數(shù)據(jù)主要分為兩部分(紫色部分)：

• web網(wǎng)頁庫
• index索引數(shù)據(jù)

全網(wǎng)搜索引擎的業(yè)務(wù)特點(diǎn)決定了，這是一個(gè)“寫入”和“檢索”完全分離的系統(tǒng)：

【寫入】

系統(tǒng)組成：由spider與search&index兩個(gè)系統(tǒng)完成

輸入：站長(zhǎng)們生成的互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)頁

輸出：正排倒排索引數(shù)據(jù)

流程：如架構(gòu)圖中的1，2，3，4

(1)spider把互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)頁抓過來

(2)spider把互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)頁存儲(chǔ)到網(wǎng)頁庫中(這個(gè)對(duì)存儲(chǔ)的要求很高，要存儲(chǔ)幾乎整個(gè)“萬維網(wǎng)”的鏡像)

(3)build_index從網(wǎng)頁庫中讀取數(shù)據(jù)，完成分詞

(4)build_index生成倒排索引

【檢索】

系統(tǒng)組成：由search&index與rank兩個(gè)系統(tǒng)完成

輸入：用戶的搜索詞

輸出：排好序的***頁檢索結(jié)果

流程：如架構(gòu)圖中的a，b，c，d

(a)search_index獲得用戶的搜索詞，完成分詞

(b)search_index查詢倒排索引，獲得“字符匹配”網(wǎng)頁，這是初篩的結(jié)果

(c)rank對(duì)初篩的結(jié)果進(jìn)行打分排序

(d)rank對(duì)排序后的***頁結(jié)果返回

三、站內(nèi)搜索引擎架構(gòu)與流程

做全網(wǎng)搜索的公司畢竟是少數(shù)，絕大部分公司要實(shí)現(xiàn)的其實(shí)只是一個(gè)站內(nèi)搜索，站內(nèi)搜索引擎的宏觀架構(gòu)和全網(wǎng)搜索引擎的宏觀架構(gòu)有什么異同?

以58同城100億帖子的搜索為例，站內(nèi)搜索系統(tǒng)架構(gòu)長(zhǎng)啥樣?站內(nèi)搜索流程是怎么樣的?

站內(nèi)搜索引擎的宏觀架構(gòu)如上圖，與全網(wǎng)搜索引擎的宏觀架構(gòu)相比，差異只有寫入的地方：

(1)全網(wǎng)搜索需要spider要被動(dòng)去抓取數(shù)據(jù)

(2)站內(nèi)搜索是內(nèi)部系統(tǒng)生成的數(shù)據(jù)，例如“發(fā)布系統(tǒng)”會(huì)將生成的帖子主動(dòng)推給build_data系統(tǒng)

看似“很小”的差異，架構(gòu)實(shí)現(xiàn)上難度卻差很多：全網(wǎng)搜索如何“實(shí)時(shí)”發(fā)現(xiàn)“全量”的網(wǎng)頁是非常困難的，而站內(nèi)搜索容易實(shí)時(shí)得到全部數(shù)據(jù)。

對(duì)于spider、search&index、rank三個(gè)系統(tǒng)：

(1)spider和search&index是相對(duì)工程的系統(tǒng)

(2)rank是和業(yè)務(wù)、策略緊密、算法相關(guān)的系統(tǒng)，搜索體驗(yàn)的差異主要在此，而業(yè)務(wù)、策略的優(yōu)化是需要時(shí)間積累的，這里的啟示是：

a)Google的體驗(yàn)比Baidu好，根本在于前者rank牛逼

b)國(guó)內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)公司(例如360)短時(shí)間要搞一個(gè)體驗(yàn)超越Baidu的搜索引擎，是很難的，真心需要時(shí)間的積累

四、搜索原理與核心數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

• 什么是正排索引?
• 什么是倒排索引?
• 搜索的過程是什么樣的?
• 會(huì)用到哪些算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)?

前面的內(nèi)容太宏觀，為了照顧大部分沒有做過搜索引擎的同學(xué)，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法部分從正排索引、倒排索引一點(diǎn)點(diǎn)開始。

提問：什么是正排索引(forward index)?

回答：由key查詢實(shí)體的過程，是正排索引。

用戶表：t_user(uid, name, passwd, age, sex)，由uid查詢整行的過程，就是正排索引查詢。

網(wǎng)頁庫：t_web_page(url, page_content)，由url查詢整個(gè)網(wǎng)頁的過程，也是正排索引查詢。

網(wǎng)頁內(nèi)容分詞后，page_content會(huì)對(duì)應(yīng)一個(gè)分詞后的集合list。

簡(jiǎn)易的，正排索引可以理解為Map

提問：什么是倒排索引(inverted index)?

回答：由item查詢key的過程，是倒排索引。

對(duì)于網(wǎng)頁搜索，倒排索引可以理解為Map

舉個(gè)例子，假設(shè)有3個(gè)網(wǎng)頁：

url1 -> “我愛北京”

url2 -> “我愛到家”

url3 -> “到家美好”

這是一個(gè)正排索引Map

分詞之后：

url1 -> {我，愛，北京}

url2 -> {我，愛，到家}

url3 -> {到家，美好}

這是一個(gè)分詞后的正排索引Map

分詞后倒排索引：

我 -> {url1, url2}

愛 -> {url1, url2}

北京 -> {url1}

到家 -> {url2, url3}

美好 -> {url3}

由檢索詞item快速找到包含這個(gè)查詢?cè)~的網(wǎng)頁Map

正排索引和倒排索引是spider和build_index系統(tǒng)提前建立好的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，為什么要使用這兩種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，是因?yàn)樗軌蚩焖俚膶?shí)現(xiàn)“用戶網(wǎng)頁檢索”需求(業(yè)務(wù)需求決定架構(gòu)實(shí)現(xiàn))。

提問：搜索的過程是什么樣的?

假設(shè)搜索詞是“我愛”，用戶會(huì)得到什么網(wǎng)頁呢?

(1)分詞，“我愛”會(huì)分詞為{我，愛}，時(shí)間復(fù)雜度為O(1)

(2)每個(gè)分詞后的item，從倒排索引查詢包含這個(gè)item的網(wǎng)頁list，時(shí)間復(fù)雜度也是O(1)：

我 -> {url1, url2}

愛 -> {url1, url2}

(3)求list的交集，就是符合所有查詢?cè)~的結(jié)果網(wǎng)頁，對(duì)于這個(gè)例子，{url1, url2}就是最終的查詢結(jié)果

看似到這里就結(jié)束了，其實(shí)不然，分詞和倒排查詢時(shí)間復(fù)雜度都是O(1)，整個(gè)搜索的時(shí)間復(fù)雜度取決于“求list的交集”，問題轉(zhuǎn)化為了求兩個(gè)集合交集。

字符型的url不利于存儲(chǔ)與計(jì)算，一般來說每個(gè)url會(huì)有一個(gè)數(shù)值型的url_id來標(biāo)識(shí)，后文為了方便描述，list統(tǒng)一用list替代。

提問：list1和list2，求交集怎么求?

方案一：for * for，土辦法，時(shí)間復(fù)雜度O(n*n)

每個(gè)搜索詞***的網(wǎng)頁是很多的，O(n*n)的復(fù)雜度是明顯不能接受的。倒排索引是在創(chuàng)建之初可以進(jìn)行排序預(yù)處理，問題轉(zhuǎn)化成兩個(gè)有序的list求交集，就方便多了。

方案二：有序list求交集，拉鏈法

有序集合1{1,3,5,7,8,9}

有序集合2{2,3,4,5,6,7}

兩個(gè)指針指向首元素，比較元素的大?。?/p>

(1)如果相同，放入結(jié)果集，隨意移動(dòng)一個(gè)指針

(2)否則，移動(dòng)值較小的一個(gè)指針，直到隊(duì)尾

這種方法的好處是：

(1)集合中的元素最多被比較一次，時(shí)間復(fù)雜度為O(n)

(2)多個(gè)有序集合可以同時(shí)進(jìn)行，這適用于多個(gè)分詞的item求url_id交集

這個(gè)方法就像一條拉鏈的兩邊齒輪，一一比對(duì)就像拉鏈，故稱為拉鏈法

方案三：分桶并行優(yōu)化

數(shù)據(jù)量大時(shí)，url_id分桶水平切分+并行運(yùn)算是一種常見的優(yōu)化方法，如果能將list1和list2分成若干個(gè)桶區(qū)間，每個(gè)區(qū)間利用多線程并行求交集，各個(gè)線程結(jié)果集的并集，作為最終的結(jié)果集，能夠大大的減少執(zhí)行時(shí)間。

舉例：

• 有序集合1{1,3,5,7,8,9, 10,30,50,70,80,90}
• 有序集合2{2,3,4,5,6,7, 20,30,40,50,60,70}

求交集，先進(jìn)行分桶拆分：

• 桶1的范圍為[1, 9]
• 桶2的范圍為[10, 100]
• 桶3的范圍為[101, max_int]

于是：

集合1就拆分成

• 集合a{1,3,5,7,8,9}
• 集合b{10,30,50,70,80,90}
• 集合c{}
• 集合2就拆分成
• 集合d{2,3,4,5,6,7}
• 集合e{20,30,40,50,60,70}
• 集合e{}

每個(gè)桶內(nèi)的數(shù)據(jù)量大大降低了，并且每個(gè)桶內(nèi)沒有重復(fù)元素，可以利用多線程并行計(jì)算：

• 桶1內(nèi)的集合a和集合d的交集是x{3,5,7}
• 桶2內(nèi)的集合b和集合e的交集是y{30, 50, 70}
• 桶3內(nèi)的集合c和集合d的交集是z{}

最終，集合1和集合2的交集，是x與y與z的并集，即集合{3,5,7,30,50,70}

方案四：bitmap再次優(yōu)化

數(shù)據(jù)進(jìn)行了水平分桶拆分之后，每個(gè)桶內(nèi)的數(shù)據(jù)一定處于一個(gè)范圍之內(nèi)，如果集合符合這個(gè)特點(diǎn)，就可以使用bitmap來表示集合：

如上圖，假設(shè)set1{1,3,5,7,8,9}和set2{2,3,4,5,6,7}的所有元素都在桶值[1, 16]的范圍之內(nèi)，可以用16個(gè)bit來描述這兩個(gè)集合，原集合中的元素x，在這個(gè)16bitmap中的第x個(gè)bit為1，此時(shí)兩個(gè)bitmap求交集，只需要將兩個(gè)bitmap進(jìn)行“與”操作，結(jié)果集bitmap的3，5，7位是1，表明原集合的交集為{3,5,7}

水平分桶，bitmap優(yōu)化之后，能極大提高求交集的效率，但時(shí)間復(fù)雜度仍舊是O(n)

bitmap需要大量連續(xù)空間，占用內(nèi)存較大

方案五：跳表skiplist

有序鏈表集合求交集，跳表是最常用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，它可以將有序集合求交集的復(fù)雜度由O(n)降至O(log(n))

• 集合1{1,2,3,4,20,21,22,23,50,60,70}
• 集合2{50,70}

要求交集，如果用拉鏈法，會(huì)發(fā)現(xiàn)1,2,3,4,20,21,22,23都要被無效遍歷一次，每個(gè)元素都要被比對(duì)，時(shí)間復(fù)雜度為O(n)，能不能每次比對(duì)“跳過一些元素”呢?

跳表就出現(xiàn)了：

• 集合1{1,2,3,4,20,21,22,23,50,60,70}建立跳表時(shí)，一級(jí)只有{1,20,50}三個(gè)元素，二級(jí)與普通鏈表相同
• 集合2{50,70}由于元素較少，只建立了一級(jí)普通鏈表

如此這般，在實(shí)施“拉鏈”求交集的過程中，set1的指針能夠由1跳到20再跳到50，中間能夠跳過很多元素，無需進(jìn)行一一比對(duì)，跳表求交集的時(shí)間復(fù)雜度近似O(log(n))，這是搜索引擎中常見的算法。

五、總結(jié)

文字很多，有宏觀，有細(xì)節(jié)，對(duì)于大部分不是專門研究搜索引擎的同學(xué)，記住以下幾點(diǎn)即可：

(1)全網(wǎng)搜索引擎系統(tǒng)由spider， search&index， rank三個(gè)子系統(tǒng)構(gòu)成

(2)站內(nèi)搜索引擎與全網(wǎng)搜索引擎的差異在于，少了一個(gè)spider子系統(tǒng)

(3)spider和search&index系統(tǒng)是兩個(gè)工程系統(tǒng)，rank系統(tǒng)的優(yōu)化卻需要長(zhǎng)時(shí)間的調(diào)優(yōu)和積累

(4)正排索引(forward index)是由網(wǎng)頁url_id快速找到分詞后網(wǎng)頁內(nèi)容list的過程

(5)倒排索引(inverted index)是由分詞item快速尋找包含這個(gè)分詞的網(wǎng)頁list的過程

(6)用戶檢索的過程，是先分詞，再找到每個(gè)item對(duì)應(yīng)的list，***進(jìn)行集合求交集的過程

(7)有序集合求交集的方法有

• 二重for循環(huán)法，時(shí)間復(fù)雜度O(n*n)
• 拉鏈法，時(shí)間復(fù)雜度O(n)
• 水平分桶，多線程并行
• bitmap，大大提高運(yùn)算并行度，時(shí)間復(fù)雜度O(n)
• 跳表，時(shí)間復(fù)雜度為O(log(n))

六、下章預(yù)告

a)流量數(shù)據(jù)量由小到大，搜索方案與架構(gòu)變遷-> 這個(gè)應(yīng)該很有用，很多處于不同發(fā)展階段的互聯(lián)網(wǎng)公司都在做搜索系統(tǒng)，58同城經(jīng)歷過流量從0到10億，數(shù)據(jù)量從0到100億，搜索架構(gòu)也不斷演化著

b)數(shù)據(jù)量、并發(fā)量、策略擴(kuò)展性及架構(gòu)方案

c)實(shí)時(shí)搜索引擎核心技術(shù) -> 站長(zhǎng)發(fā)布1個(gè)新網(wǎng)頁，Google如何做到15分鐘后檢索出來

【本文為51CTO專欄作者“58沈劍”原創(chuàng)稿件，轉(zhuǎn)載請(qǐng)聯(lián)系原作者】

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