电商搜索引擎的架构设计和性能优化

电商搜索引擎的特点

众所周知，标准的搜索引擎主要分成三个大的部分，第一步是爬虫系统，第二步是数据分析，第三步才是检索结果。首先，电商的搜索引擎并没有爬虫系统，因为所有的数据都是结构化的，一般都是微软的数据库或者 Oracle 的数据库，所以不用像百度一样用「爬虫」去不断去别的网站找内容，当然，电商其实也有自己的「爬虫」系统，一般都是抓取友商的价格，再对自己进行调整。

第二点，就是电商搜索引擎的过滤功能其实比搜索功能要常用。甚至大于搜索本身。什么是过滤功能？一般我们网站买东西的时候，搜了一个关健词，比如尿不湿，然后所有相关品牌或者其他分类的选择就会呈现在我们面前。对百度而言，搜什么词就是什么词，如果是新闻的话，可能在时间上会有一个过滤的选项。

第三点，电商搜索引擎支持各种维度的排序，包括支持好评、销量、评论、价格等属性的排序。而且对数据的实时性的要求非常高。对一般的搜索引擎，只有非常重要的网站，比如一些重量级的门户网站，百度的收录是非常快的，但是对那些流量很小的网站，可能一个月才会爬一次。电商搜索对数据的实时性要求主要体现在价格和库存两个方面。

电商搜索引擎另一个特点就是不能丢品，比如我们在淘宝、天猫开了个店铺，然后好不容易搞了一次活动，但是却搜不到了，这是无法忍受的。除此之外，电商搜索引擎与推荐系统和广告系统是相互融合的，因为搜素引擎对流量的贡献是最大的，所以大家都希望把广告系统能跟其融合。当然，还有一点非常重要，就是要保证绝对的高可用，而且不能宕机。

电商搜索引擎的架构

因为电商搜索引跟一般的搜索引擎区别很大，所以在架构的设计上也独具特色。首先，搜索引擎的实现方式有很多种，有谷歌、百度、搜狗这种非常大的公司，也有京东、淘宝、当当这样的电商搜索引擎，很多中小型的电商可能更喜欢用一个开源的搜索引擎。所以总的来说，主要包括以下这几种方式：

第一种是「Lucene+自己封装」，只用来做检索，然后封装，后面所有的 ES，这两个是完整的解决方案，而且包括索引所有的东西，只需要部署好业务逻辑，然后查找结果就可以了。

第二种就是 Solr，这是一个高性能，采用 Java5 开发，基于 Lucene 的全文搜索服务器。同时对其进行了扩展，提供了比 Lucene 更为丰富的查询语言，同时实现了可配置、可扩展并对查询性能进行了优化，并且提供了一个完善的功能管理界面，是一款非常优秀的全文搜索引擎。

第三种是 ElasticSearch，这是一个基于 Lucene 的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于 RESTful web 接口。Elasticsearch 是用 Java 开发的，并作为 Apache 许可条款下的开放源码发布，目前使用的也非常多。

这里提一下，当当的搜索引擎是自己实现的，。现在，新兴的互联网公司大部分都是使用第一种或者第二种，数据量比较大的一般采用第三种。

电商搜索引擎标配模块

接下来我想讲一下，如果我们自己做一个搜索引擎的话需要实现哪些功能（上图是电商搜索引擎的标准模块），其实不止是电商搜索引擎，除了通搜的搜索引擎，其他的搜索引擎也是使用这样的标配。

对检索模块而言，首先是对用户的意图进行分析，根据用户的搜索词来进行纯算法的实现。比如用户的搜索词是「黑包包」，其实用户的本意就是买一个黑色的包，但是这个「包」可以跟别的词组合在一起，甚至在搜索结果中会出现「包子」。所以，这就需要 query 分析系统来做，告诉检索系统，你需要主要在服装鞋帽中的分类去找，而不是生鲜食品类。

设计到技术层面，当当网使用的是 C++。如果构建一个性能好的系统，一些老一点的公司，大家都是在使用 C++ 或者是 C 语言。不止是当当网，其实很多公司都是使用的 C 或者 C++ 实现的搜索引擎。

数据更新模块

第二个模块就是数据更新模块，该模块负责生成索引。而数据中心模块主要做的事情，就是将原始的结构化数据，变成一个可供检索系统使用的搜索数据库。当然，数据更新模块和检索模块是分开还是合并呢？其实从本质上讲，都是一堆代码，完全可以写在一个进程里。当然，也可以分开，通过网络往外输入，各自都有道理。第一种是简单粗暴型的，如果是普通电商，像生鲜电商，数据量不大，实时性、季节性很强，就可以把两个系统用一个进程来完成。但是如果到了百万、千万甚至上亿级别的话，就不可能部在一台机器上了。

上图就是当两个系统合并在一起的时候，红色部分就是检索系统，黄色部分是上游产生数据的系统，如果是淘宝的话，对接就是淘宝的商户，当当网对接是市场部的人员，他们将数据录入系统，推到数据库，然后向下进行传送，最终建立一个索引。

上图中的蓝色部分就是业务逻辑，因为电商的搜索引擎业务需求量非常高，尤其是现在大家都喜欢用手机进行购物，像手机专享价就是一个新的业务，这也意味着需要一个专用的模块来处理这些商用的逻辑。

此外，就是用户行为的分析，我们搜集到的日志还有其他相关的数据都会存到 Hadoop 集群上去，通过离线计算，然后传给商业模块或者排序模块进行排序和打分，并提供给用户更好的使用体验。

出问题是不可避免的！如何解决？

虽然整理来看，设计的思路是非常合理的，但是还是会出现问题。一般而言，一个成熟的电商搜索系统，它的问题都很集中，要这几种情况：首先就是 Bug，当然这是所有系统都会遇到的问题；第二个就是并发，但是搜索系统是没办法进行分库分表，所以能做的就是索引切分；最后一点就是监控，包括问题追踪、日志系统和监控系统，那么为了解决这些问题，我们应该怎么做？

首先，针对 Bug 问题，只能靠自动化运维去解决（这里也推荐使用 OneAPM 工具）；第二个就是高并发的问题，目前主要是靠缓存和横向扩展。而缓存和横向扩展怎么应用到系统中去，这个很关键。很多人也说可以换一种语言，比如讲 Python 换成 C++，但实际情况下，换语言并不能解决并发的问题，好的数据结构的设计比换一种语言更能提高性能，所以一般解决高并发问题的也就是缓存和横向扩展。

第三个就是使用用 FLUME 日志系统（Flume 是 Cloudera 提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume 支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，Flume 提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（可定制）的能力）。其实，Flume 会把集群上每一个节点的日志全都收集起来，这样做起来有两个好处，第一是现场出问题，可以先回滚出 Bug，然后进行查询。第二个就是对日志进行搜集，然后做用户行为分析，查看用户点击了多少次，从何处导入的流量等等，从而便于更好的进行排序。

然后讲一下缓存的问题。一般搜索的缓存可能分为两级缓存，据我观察，像搜狗可能是使用页面级缓存，而百度可能用的是索引级的缓存。比如在搜狗搜索一个词，开始时可能需要 40 毫秒，然后再搜的话，就可能一下子降到 1 毫秒。这就是页面级缓存。而百度可能第一次搜索用了 40 毫秒，第二次就是 25 毫秒，它并不是把页面给缓存下来，而是将索引的倒排链缓存，级别其实是不一样的。

电商搜索很多使用的是两级缓存，对于特别热门的词汇，我们可以做页面级缓存，而页面级缓存的时间只有 15 秒到 20 秒。但是像价格这样的东西不能缓存，需要前台页面去反拉价格。第二级就是索引级别的缓存，实际上也是自建的一个缓存系统。另外，排序也有缓存，因为排序的结果不太会有太大的变化。

上图是当当的搜索架构，这里有一个集群是做数据分析的，上面备满了数据。

首先，集群之间采用什么样的通讯方式？我们主要使用 ZMQ（这是一个简单好用的传输层，像框架一样的一个 socket library，使得 Socket 编程更加简单、简洁和性能更高。是一个消息处理队列库，可在多个线程、内核和主机盒之间弹性伸缩）。原因其实只有一个，就是快，非常快，比较适合数据量比较大的业务。

如何避免冷启动？

最后就是冷启动的问题，这个问题是很多电商网站都很头疼的问题。尤其是随着电商网站的商品数量达到一定量级的时候，比如已经上亿了，像淘宝、天猫的话应该更多。如果重建了一次索引需要启动，或者新上线了一个业务模块，需要重启系统，是很麻烦的。

当然，当集群大了以后有很多方法，比如分开启动之类的，至于技术嘛，一般索引的加载都是使用 Lunix 标准的 MMAP（MMAP 将一个文件或者其它对象映射进内存。文件被映射到多个页上，如果文件的大小不是所有页的大小之和，最后一个页不被使用的空间将会清零。MMAP 在用户空间映射调用系统中作用很大），这样启动速度会很快，但是系统会有预热时间，前面一些时间的查询会比较慢

如果数据量不是特别大的话，而且现在内存也那么便宜，完全可以将数据一次性读入内存，因为 mmap 的操作毕竟性能没有直接内存来得快。

第三种的话，就是尽量减少做全量数据的频率，避免整个系统的重启，这需要定期做一下索引的优化，把没用的索引干掉。

如果是新上了一个业务模块需要重启集群，这样的事情最好不要发生，这就是架构有问题了，将业务模块变成外部的模块或者插件进行上线才是正确的，不然每上线一个模块需要重启集群，这谁都受不了。

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