“搜索”的原理，架构，实现，实践，面试不用再怕了（值得收藏）

可能99%的同学不做搜索引擎，但99%的同学一定实现过检索功能。搜索，检索，这里面到底包含哪些技术的东西，希望本文能够给大家一些启示。

让客户满意是我们工作的目标，不断超越客户的期望值来自于我们对这个行业的热爱。我们立志把好的技术通过有效、简单的方式提供给客户，将通过不懈努力成为客户在信息化领域值得信任、有价值的长期合作伙伴，公司提供的服务项目有：国际域名空间、虚拟主机、营销软件、网站建设、芦溪网站维护、网站推广。

全网搜索引擎架构与流程如何?

全网搜索引擎的宏观架构如上图，核心子系统主要分为三部分(粉色部分)：

(1)spider爬虫系统;

(2)search&index建立索引与查询索引系统，这个系统又主要分为两部分：

一部分用于生成索引数据build_index
一部分用于查询索引数据search_index

(3)rank打分排序系统;

核心数据主要分为两部分(紫色部分)：

web网页库;
index索引数据;

全网搜索引擎的业务特点决定了，这是一个“写入”和“检索”分离的系统。

写入是如何实施的?

系统组成：由spider与search&index两个系统完成。

输入：站长们生成的互联网网页。
输出：正排倒排索引数据。

流程：如架构图中的1，2，3，4：

(1)spider把互联网网页抓过来;
(2)spider把互联网网页存储到网页库中(这个对存储的要求很高，要存储几乎整个“万维网”的镜像);
(3)build_index从网页库中读取数据，完成分词;
(4)build_index生成倒排索引;

检索是如何实施的?

系统组成：由search&index与rank两个系统完成。

输入：用户的搜索词。

输出：排好序的第一页检索结果。

流程：如架构图中的a，b，c，d：

(a)search_index获得用户的搜索词，完成分词;
(b)search_index查询倒排索引，获得“字符匹配”网页，这是初筛的结果;
(c)rank对初筛的结果进行打分排序;

站内搜索引擎架构与流程如何?

做全网搜索的公司毕竟是少数，绝大部分公司要实现的其实只是一个站内搜索，以58同城100亿帖子的搜索为例，其整体架构如下：

站内搜索引擎的宏观架构如上图，与全网搜索引擎的宏观架构相比，差异只有写入的地方：

全网搜索需要spider要被动去抓取数据;
站内搜索是内部系统生成的数据，例如“发布系统”会将生成的帖子主动推给build_data系统;

画外音：看似“很小”的差异，架构实现上难度却差很多，全网搜索如何“实时”发现“全量”的网页是非常困难的，而站内搜索容易实时得到全部数据。

对于spider、search&index、rank三个系统：
spider和search&index是相对工程的系统;

rank是和业务、策略紧密、算法相关的系统，搜索体验的差异主要在此，而业务、策略的优化是需要时间积累的，这里的启示是：

Google的体验比Baidu好，根本在于前者rank牛逼
国内互联网公司(例如360)短时间要搞一个体验超越Baidu的搜索引擎，是很难的，真心需要时间的积累

前面的内容太宏观，为了照顾大部分没有做过搜索引擎的同学，数据结构与算法部分从正排索引、倒排索引一点点开始。

什么是正排索引(forward index)?

简言之，由key查询实体的过程，使用正排索引。

例如，用户表：

 
 
 
 
  
  
  
  t_user(uid, name, passwd, age, sex)

由uid查询整行的过程，就时正排索引查询。

又例如，网页库：

 
 
 
 
  
  
  
  t_web_page(url, page_content)

由url查询整个网页的过程，也是正排索引查询。

网页内容分词后，page_content会对应一个分词后的集合list。

简易的，正排索引可以理解为：

能够由网页url快速找到内容的一个数据结构。

画外音：时间复杂度可以认为是O(1)。

什么是倒排索引(inverted index)?

与正排索引相反，由item查询key的过程，使用倒排索引。

对于网页搜索，倒排索引可以理解为：

能够由查询词快速找到包含这个查询词的网页的数据结构。

画外音：时间复杂度也是O(1)。

举个例子，假设有3个网页：

 
 
 
 
  
  
  
  url1 -> “我爱北京” 
  
  
  
  url2 -> “我爱到家” 
  
  
  
  url3 -> “到家美好”

这是一个正排索引：

Map

分词之后：

 
 
 
 
  
  
  
  url1 -> {我，爱，北京} 
  
  
  
  url2 -> {我，爱，到家} 
  
  
  
  url3 -> {到家，美好}

这是一个分词后的正排索引：

分词后倒排索引：

 
 
 
 
  
  
  
  我 -> {url1, url2} 
  
  
  
  爱 -> {url1, url2} 
  
  
  
  北京 -> {url1} 
  
  
  
  到家 -> {url2, url3} 
  
  
  
  美好 -> {url3}

由检索词item快速找到包含这个查询词的网页Map>就是倒排索引。

画外音：明白了吧，词到url的过程，是倒排索引。

正排索引和倒排索引是spider和build_index系统提前建立好的数据结构，为什么要使用这两种数据结构，是因为它能够快速的实现“用户网页检索”需求。

画外音，业务需求决定架构实现，查询起来都很快。

检索的过程是什么样的?

假设搜索词是“我爱”：

分词，“我爱”会分词为{我，爱}，时间复杂度为O(1);
每个分词后的item，从倒排索引查询包含这个item的网页list，时间复杂度也是O(1)：
求list的交集，就是符合所有查询词的结果网页，对于这个例子，{url1, url2}就是最终的查询结果;

  
  
  
  
   
   
   
   我 -> {url1, url2} 
   
   
   
   爱 -> {url1, url2}

画外音：检索的过程也很简单：分词，查倒排索引，求结果集交集。

就结束了吗?其实不然，分词和倒排查询时间复杂度都是O(1)，整个搜索的时间复杂度取决于“求list的交集”，问题转化为了求两个集合交集。

字符型的url不利于存储与计算，一般来说每个url会有一个数值型的url_id来标识，后文为了方便描述，list统一用list替代。

list1和list2，求交集怎么求?

(1) 方案一：for * for，土办法，时间复杂度O(n*n)

每个搜索词命中的网页是很多的，O(n*n)的复杂度是明显不能接受的。倒排索引是在创建之初可以进行排序预处理，问题转化成两个有序的list求交集，就方便多了。

画外音：比较笨的方法。

(2) 方案二：有序list求交集，拉链法

 
 
 
 
  
  
  
  有序集合1{1,3,5,7,8,9} 
  
  
  
  有序集合2{2,3,4,5,6,7}

两个指针指向首元素，比较元素的大小：

如果相同，放入结果集，随意移动一个指针;
否则，移动值较小的一个指针，直到队尾;

这种方法的好处是：

集合中的元素最多被比较一次，时间复杂度为O(n);
多个有序集合可以同时进行，这适用于多个分词的item求url_id交集;

这个方法就像一条拉链的两边齿轮，一一比对就像拉链，故称为拉链法;

画外音：倒排索引是提前初始化的，可以利用“有序”这个特性。

(3) 方案三：分桶并行优化

数据量大时，url_id分桶水平切分+并行运算是一种常见的优化方法，如果能将list1和list2分成若干个桶区间，每个区间利用多线程并行求交集，各个线程结果集的并集，作为最终的结果集，能够大大的减少执行时间。

举例：

 
 
 
 
  
  
  
  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，先进行分桶拆分：

 
 
 
 
  
  
  
  桶1的范围为[1, 9] 
  
  
  
  桶2的范围为[10, 100] 
  
  
  
  桶3的范围为[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{}

每个桶内的数据量大大降低了，并且每个桶内没有重复元素，可以利用多线程并行计算：

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

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

画外音：多线程、水平切分都是常见的优化手段。

(4)方案四：bitmap再次优化

数据进行了水平分桶拆分之后，每个桶内的数据一定处于一个范围之内，如果集合符合这个特点，就可以使用bitmap来表示集合：

如上图，假设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]的范围之内，可以用16个bit来描述这两个集合，原集合中的元素x，在这个16bitmap中的第x个bit为1，此时两个bitmap求交集，只需要将两个bitmap进行“与”操作，结果集bitmap的3，5，7位是1，表明原集合的交集为{3,5,7}。

水平分桶，bitmap优化之后，能极大提高求交集的效率，但时间复杂度仍旧是O(n)。bitmap需要大量连续空间，占用内存较大。

画外音：bitmap能够表示集合，用它求集合交集速度非常快。

(5)方案五：跳表skiplist

有序链表集合求交集，跳表是最常用的数据结构，它可以将有序集合求交集的复杂度由O(n)降至接近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，如果用拉链法，会发现1,2,3,4,20,21,22,23都要被无效遍历一次，每个元素都要被比对，时间复杂度为O(n)，能不能每次比对“跳过一些元素”呢?

跳表就出现了：

集合1{1,2,3,4,20,21,22,23,50,60,70}建立跳表时，一级只有{1,20,50}三个元素，二级与普通链表相同。

集合2{50,70}由于元素较少，只建立了一级普通链表。

如此这般，在实施“拉链”求交集的过程中，set1的指针能够由1跳到20再跳到50，中间能够跳过很多元素，无需进行一一比对，跳表求交集的时间复杂度近似O(log(n))，这是搜索引擎中常见的算法。

简单小结一下：

(1)全网搜索引擎系统由spider, search&index, rank三个子系统构成;

(2)站内搜索引擎与全网搜索引擎的差异在于，少了一个spider子系统;

(3)spider和search&index系统是两个工程系统，rank系统的优化却需要长时间的调优和积累;

(4)正排索引(forward index)是由网页url_id快速找到分词后网页内容list的过程;

(5)倒排索引(inverted index)是由分词item快速寻找包含这个分词的网页list的过程;

(6)用户检索的过程，是先分词，再找到每个item对应的list，最后进行集合求交集的过程;

(7)有序集合求交集的方法有：

二重for循环法，时间复杂度O(n*n)
拉链法，时间复杂度O(n)
水平分桶，多线程并行
bitmap，大大提高运算并行度，时间复杂度O(n)
跳表，时间复杂度为O(log(n))

画外音：面试应该够用了。

大部分工程师未必接触过“搜索内核”，但互联网业务，基本会涉及“检索”功能。还是以58同城的帖子业务场景为例，帖子的标题，帖子的内容有很强的用户检索需求，在业务、流量、并发量逐步递增的各个阶段，应该如何实现检索需求呢?

原始阶段-LIKE

创业阶段，常常用这种方法来快速实现。

数据在数据库中可能是这么存储的：

 
 
 
 
  
  
  
  t_tiezi(tid, title, content)

满足标题、内容的检索需求可以通过LIKE实现：

 
 
 
 
  
  
  
  select tid from t_tiezi where content like ‘%天通苑%’

这种方式确实能够快速满足业务需求，存在的问题也显而易见：

效率低，每次需要全表扫描，计算量大，并发高时cpu容易100%;
不支持分词;

初级阶段-全文索引

如何快速提高效率，支持分词，并对原有系统架构影响尽可能小呢，第一时间想到的是建立全文索引：

 
 
 
 
  
  
  
  alter table t_tiezi add fulltext(title,content)

使用match和against实现索引字段上的查询需求。

全文索引能够快速实现业务上分词的需求，并且快速提升性能(分词后倒排，至少不要全表扫描了)，但也存在一些问题：

只适用于MyISAM;
由于全文索引利用的是数据库特性，搜索需求和普通CURD需求耦合在数据库中：检索需求并发大时，可能影响CURD的请求;CURD并发大时，检索会非常的慢;
数据量达到百万级别，性能还是会显著降低，查询返回时间很长，业务难以接受;
比较难水平扩展;

中级阶段-开源外置索引

为了解决全文索的局限性，当数据量增加到大几百万，千万级别时，就要考虑外置索引了。外置索引的核心思路是：索引数据与原始数据分离，前者满足搜索需求，后者满足CURD需求，通过一定的机制(双写，通知，定期重建)来保证数据的一致性。

原始数据可以继续使用Mysql来存储，外置索引如何实施?Solr，Lucene，ES都是常见的开源方案。其中，ES(ElasticSearch)是目前最为流行的。

Lucene虽好，潜在的不足是：

Lucene只是一个库，需要自己做服务，自己实现高可用/可扩展/负载均衡等复杂特性;
Lucene只支持Java，如果要支持其他语言，必须得自己做服务;
Lucene不友好，这是很致命的，非常复杂，使用者往往需要深入了解搜索的知识来理解它的工作原理，为了屏蔽其复杂性，还是得自己做服务;

为了改善Lucene的各项不足，解决方案都是“封装一个接口友好的服务，屏蔽底层复杂性”，于是有了ES：

ES是一个以Lucene为内核来实现搜索功能，提供REStful接口的服务;
ES能够支持很大数据量的信息存储，支持很高并发的搜索请求;
ES支持集群，向使用者屏蔽高可用/可扩展/负载均衡等复杂特性;

目前，快狗打车使用ES作为核心的搜索服务，实现业务上的各类搜索需求，其中：

数据量最大的“接口耗时数据收集”需求，数据量大概在10亿左右;
并发量最大的“经纬度，地理位置搜索”需求，线上平均并发量大概在2000左右，压测数据并发量在8000左右;

所以，ES完全能满足10亿数据量，5k吞吐量的常见搜索业务需求。

高级阶段-自研搜索引擎

当数据量进一步增加，达到10亿、100亿数据量;并发量也进一步增加，达到每秒10万吞吐量;业务个性也逐步增加的时候，就需要自研搜索引擎了，定制化实现搜索内核了。

到了定制化自研搜索引擎的阶段，超大数据量、超高并发量为设计重点，为了达到“无限容量、无限并发”的需求，架构设计需要重点考虑“扩展性”，力争做到：增加机器就能扩容(数据量+并发量)。

58同城的自研搜索引擎E-search初步架构图如下：

(1) 上层proxy(粉色)是接入集群，为对外门户，接受搜索请求，其无状态性能够保证增加机器就能扩充proxy集群性能;

(2) 中层merger(浅蓝色)是逻辑集群，主要用于实现搜索合并，以及打分排序，业务相关的rank就在这一层实现，其无状态性也能够保证增加机器就能扩充merger集群性能;

(3) 底层searcher(暗红色大框)是检索集群，服务和索引数据部署在同一台机器上，服务启动时可以加载索引数据到内存，请求访问时从内存中load数据，访问速度很快：

为了满足数据容量的扩展性，索引数据进行了水平切分，增加切分份数，就能够无限扩展性能，如上图searcher分为了4组
为了满足一份数据的性能扩展性，同一份数据进行了冗余，理论上做到增加机器就无限扩展性能，如上图每组searcher又冗余了2份

如此设计，真正做到做到增加机器就能承载更多的数据量，响应更高的并发量。

简单小结一下：

为了满足搜索业务的需求，随着数据量和并发量的增长，搜索架构一般会经历这么几个阶段：

原始阶段-LIKE;
初级阶段-全文索引;
中级阶段-开源外置索引;
高级阶段-自研搜索引擎;

最后一个高级话题，关于搜索的实时性：百度为何能实时检索出15分钟之前新出的新闻?58同城为何能实时检索出1秒钟之前发布的帖子?

实时搜索引擎系统架构的要点是什么?

大数据量、高并发量情况下的搜索引擎为了保证实时性，架构设计上的两个要点：

索引分级;
dump&merge;

首先，在数据量非常大的情况下，为了保证倒排索引的高效检索效率，任何对数据的更新，并不会实时修改索引。

画外音：因为，一旦产生碎片，会大大降低检索效率。

既然索引数据不能实时修改，如何保证最新的网页能够被索引到呢?

索引分级，分为全量库、日增量库、小时增量库。

如上图所述：

300亿数据在全量索引库中;
1000万1天内修改过的数据在天库中;
50万1小时内修改过的数据在小时库中;

当有修改请求发生时，只会操作最低级别的索引，例如小时库。

当有查询请求发生时，会同时查询各个级别的索引，将结果合并，得到最新的数据：

全量库是紧密存储的索引，无碎片，速度快;
天库是紧密存储，速度快;
小时库数据量小，速度也快;

分级索引能够保证实时性，那么，新的问题来了，小时库数据何时反映到天库中，天库中的数据何时反映到全量库中呢?

dump&merge，索引的导出与合并，由这两个异步的工具完成：

dumper：将在线的数据导出。
merger：将离线的数据合并到高一级别的索引中去。

小时库，一小时一次，合并到天库中去;

天库，一天一次，合并到全量库中去;

这样就保证了小时库和天库的数据量都不会特别大;

如果数据量和并发量更大，还能增加星期库，月库来缓冲。

简单小结一下：

超大数据量，超高并发量，实时搜索引擎的两个架构要点：

索引分级;
dump&merge;

关于“搜索”与“检索”，GET到新技能了吗?

【本文为专栏作者“58沈剑”原创稿件，转载请联系原作者】

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