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)：
- 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”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
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
提问：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}
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))