2017-02-14 23:55 58沈剑0  20  阅读 131

一、缘起

《100亿数据1万属性数据架构设计》文章发布后，不少朋友对58同城自研搜索引擎E-search比较感兴趣，故专门撰文体系化的聊聊搜索引擎，从宏观到细节，希望把逻辑关系讲清楚，内容比较多，分上下两期。

主要内容如下，本篇（上）会重点介绍前三章：

（1）全网搜索引擎架构与流程

（2）站内搜索引擎架构与流程

（3）搜索原理、流程与核心数据结构

（4）流量数据量由小到大，搜索方案与架构变迁

（5）数据量、并发量、策略扩展性及架构方案

（6）实时搜索引擎核心技术

可能99%的同学不实施搜索引擎，但本文一定对你有帮助。

二、全网搜索引擎架构与流程

全网搜索的宏观架构长啥样？

全网搜索的宏观流程是怎么样的？

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）：

（1）web网页库

（2）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”完全分离的系统：

【写入】

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】

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

（d）rank对排序后的第一页结果返回

三、站内搜索引擎架构与流程

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，站内搜索引擎的宏观架构和全网搜索引擎的宏观架构有什么异同？

以58同城100亿帖子的搜索为例，站内搜索系统架构长啥样？站内搜索流程是怎么样的？

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：

（1）全网搜索需要spider要被动去抓取数据

（2）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

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：

（1）spider和search&index是相对工程的系统

（2）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：

a）Google的体验比Baidu好，根本在于前者rank牛逼

b）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

四、搜索原理与核心数据结构

什么是正排索引？

什么是倒排索引？

搜索的过程是什么样的？

会用到哪些算法与数据结构？

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。

提问：什么是正排索引（forward index）？

回答：由key查询实体的过程，是正排索引。

用户表：t_user(uid, name, passwd, age, sex)，由uid查询整行的过程，就是正排索引查询。

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<item>。

简易的，正排索引可以理解为Map<url, list<item>>，能够由网页快速（时间复杂度O(1)）找到内容的一个数据结构。

提问：什么是倒排索引（inverted index）？

回答：由item查询key的过程，是倒排索引。

对于网页搜索，倒排索引可以理解为Map<item, list<url>>，能够由查询词快速（时间复杂度O(1)）找到包含这个查询词的网页的数据结构。

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<url, page_content>。

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Map<url, list<item>>。

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<item, list<url>>就是倒排索引。

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（业务需求决定架构实现）。

提问：搜索的过程是什么样的？

假设搜索词是“我爱”，用户会得到什么网页呢？

（1）分词，“我爱”会分词为{我，爱}，时间复杂度为O(1)

（2）每个分词后的item，从倒排索引查询包含这个item的网页list<url>，时间复杂度也是O(1)：

我 -> {url1, url2}

爱 -> {url1, url2}

（3）求list<url>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

看似到这里就结束了，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<url>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<url>统一用list<url_id>替代。

list1和list2，求交集怎么求？

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。

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：

（1）如果相同，放入结果集，随意移动一个指针

（2）否则，移动值较小的一个指针，直到队尾

这种方法的好处是：

（1）集合中的元素最多被比较一次，时间复杂度为O(n)

（2）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

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<url_id>和list2<url_id>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}

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

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。

五、总结

文字很多，有宏观，有细节，对于大部分不是专门研究搜索引擎的同学，记住以下几点即可：

（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<item>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<url_id>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<url_id>，最后进行集合求交集的过程

（7）有序集合求交集的方法有

a）二重for循环法，时间复杂度O(n*n)

b）拉链法，时间复杂度O(n)

c）水平分桶，多线程并行

d）bitmap，大大提高运算并行度，时间复杂度O(n)

e）跳表，时间复杂度为O(log(n))

六、下章预告

a）流量数据量由小到大，搜索方案与架构变迁-> 这个应该很有用，很多处于不同发展阶段的互联网公司都在做搜索系统，58同城经历过流量从0到10亿，数据量从0到100亿，搜索架构也不断演化着

b）数据量、并发量、策略扩展性及架构方案

c）实时搜索引擎核心技术 -> 站长发布1个新网页，Google如何做到15分钟后检索出来