【elasticsearch实战】从零开始设计全站搜索引擎

业务需求

最近需要一个全站搜索的功能，我们的站点的特点是数据多源，即有我们本地数据库，也包含了第三方数据源，我们的数据类型除了网页，还包括了各种类型的文档，例如：doc、pdf、excel、ppt等格式。搜索需求如下：

关键词检索

高亮搜索词
可以检索标题和正文内容
支持不通数据类型权重优先：例如doc类型文档优先级更好；
支持按相关度和时间维度排序
需要支持根据用户权限过滤部分显示文档

输入词联想

用户输入搜索词后，进行输入词联想推荐，如下图：

业务分析

关键词检索

关键词检索的内容包括本地数据库和第三方数据源。

本地数据库存储在腾讯云的MySQL中，包括2类数据：
- 富文本网页数据存储在MySQL的text字段中
- 文档(doc、ppt、pdf、excel)数据存储在对象云存储中，我们使用了腾讯云COS存储，MySQL只存储了对象访问地址。
第三方数据源
第三方数据源需要和本地数据库es检索的结果混排后展示给页面显示。

联想搜索词

联想搜索需要在用户输入关键词时，联想用户可能想要搜索的词，该功能需要解决2个问题：

关联词来源
关联词方式

关联词来源可以通过用户搜索关键词记录来提取。

技术选型

技术选择可以根据业务和当前的系统环境来判断：

尽量不重复造轮子；
使用已有、成熟的、开源的技术栈；
能满足需求，成本低、技术可控。
搜索存储引擎目前最成熟活跃的方案非 elasticsearch莫属，我们的系统基于腾讯云TSF微服务框架搭建，业务数据存在在腾讯云的MySQL中，因此搜索业务全文检索计划使用腾讯云最新版本的Elasticsearch 8.12。

es配置选择

在腾讯云es选择配置时，除了考虑文档数据量之外，还需要考虑使用的插件对配置的影响，例如腾讯云自研的QQ分词器，就比较占资源，这里提示最少要选择2核8G以上的配置，但我们在8.12版本选的这个配置时，也经常由于堆外内存过大导致了es出现OOM，最后不得不升级到8核16G，这里大家需要谨慎选择。
在这里插入图片描述

文档转换工具选择

我们的需求里面需要将不同类型的文档转换为纯文本，这里有几个开源的实现方案：

工具	优点	缺点
1. OpenOffice	1. 一个开源的，功能强大的办公软件套装。 2. 支持多种格式的文档转换。 3. 支持多语言。 4. 可以运行在多种操作系统上。	1. 界面比较陈旧。 2. 某些高级功能不如付费的办公软件强大。 3. 需要较大的系统资源运行。
2. Tika	1. Apache Tika是一个开源的文档类型和元数据提取工具。 2. 支持大量的文档格式。 3. 可以提取文档中的元数据和文本内容。	1. 对于一些复杂的文档格式，提取的结果可能不准确。 2. 需要Java环境运行。
3. Ingest Attachment	1. Elasticsearch的一个插件，可以用来提取各种文件的内容。 2. 使用Apache Tika进行文档解析。 3. 可以直接与Elasticsearch集成，方便进行全文搜索。	1. 需要Elasticsearch环境。 2. 对于一些复杂的文档格式，提取的结果可能不准确。
4. FsCrawler	1. FsCrawler是一个简单的文件系统爬虫，可以用来索引文件和文件夹。 2. 支持OCR和全文搜索。 3. 可以直接与Elasticsearch集成。	1. 需要Java环境运行。 2. 只能处理文件系统中的文件，不能处理网络上的文件。

我结合自身业务的情况，选了上面4种之外的方法，我们文档存储在腾讯云COS，直接调用`腾讯云API转html 或者text文档：文档转 HTML

如果没有使用腾讯云我这边推荐使用`FsCrawler, 可参考我之前的博文。

数据传输选型

我们的数据存储在MySQL，文档数据存储在对象存储腾讯云COS中，需要近实时的将文档数据的变更同步到es数据库中，有以下一些同步方案。

同步方案选型

应用同步双写
应用异步双写
基于MySQL的抽取
基于Binlog实时同步

四种方案原理和对比如下:

方案	原理	优点	缺点
1. 应用同步双写	当应用程序对MySQL进行写操作时，同时对Elasticsearch进行写操作。	1. 实时性较高。 2. 数据同步过程相对简单。	1. 对应用程序造成较大压力。 2. 需要应用程序维护两个数据源。 3. 一旦出现错误，可能导致数据不一致。
2. 应用异步双写	当应用程序对MySQL进行写操作时，将写操作记录到消息队列，然后异步地对Elasticsearch进行写操作。	1. 对应用程序的压力较小。 2. 数据同步过程相对简单。	1. 实时性较差。 2. 需要应用程序维护两个数据源。 3. 一旦出现错误，可能导致数据不一致。
3. 基于MySQL的定时任务抽取	定时从MySQL中抽取数据，然后将数据写入到Elasticsearch。	1. 对应用程序无影响。 2. 可以自定义同步周期。	1. 实时性较差。 2. 需要额外的定时任务维护。 3. 需要对MySQL进行查询操作，可能影响性能。
4. 基于MySQL的Binlog日志同步	通过解析MySQL的Binlog日志，实时地将数据变更写入到Elasticsearch。	1. 实时性较高。 2. 对应用程序无影响。 3. 可以保证数据一致性。	1. 需要解析Binlog日志，实现较为复杂。 2. 需要额外的同步工具或中间件。 3. 需要对MySQL的Binlog日志进行维护。

我们考虑综合考虑了实时性要求和对应用的改造影响，选择了方案4: 基于MySQL的Binlog日志同步。
那么异步同步工具有又怎么选择呢？

同步工具选型

同步工具开源方案目前最活跃的应该是阿里巴巴开源的canal ，可以看github官网的原理介绍

MySQL主备复制原理：
- MySQL master 将数据变更写入二进制日志( binary log, 其中记录叫做二进制日志- 事件binary log events，可以通过 show binlog events 进行查看)
- MySQL slave 将 master 的 binary log events 拷贝到它的中继日志(relay log)
- MySQL slave 重放 relay log 中事件，将数据变更反映它自己的数据
canal 工作原理
- canal 模拟 MySQL slave 的交互协议，伪装自己为 MySQL slave ，向 MySQL master 发送dump 协议
- MySQL master 收到 dump 请求，开始推送 binary log 给 slave (即 canal )
- canal 解析 binary log 对象(原始为 byte 流)

在这里插入图片描述
我们结合自己的业务场景和系统现状选择了腾讯云DTS做数据传输工具，另外自研了数据传输的中间件，来解决不同数据表结构的适配问题，统一适配数据格式之后，将数据从新写入kafka，然后通过logstash 读取kafka数据写入binlog。

整体设计

架构图

架构图如下

搜索服务：基础的关键词检索能力、权限控制、热词/联想词、搜索结果混排、查询第三方数据
数据转换服务：读取kafka的binlog转换成满足es索引结构的json对象，再写入kafka，通过logstash写入es中。

详细设计

该服务包括：搜索门户api、权限控制、搜索能力、搜索混排、搜索热词、联想关键词。

搜索混排

由于自主维护的数据和第三方数据源数据都存储在es中，因此可以直接使用评分进行合并，如下图所示。
在这里插入图片描述

注意：

可以配置不同数据源的评分权重（或者评分算法）以便优先要展示的结果；
需要记录不同数据源的偏移量和不同数据的查询结果，以便实现下次查询分页处理；
查询ES和查询私有云数据使用协程并行操作，等待2个结果共同返回处理。

另外你的第三方数据源没有存储在es数据库中，不能直接给出文档评分的，可以考虑以下混排方案：

方案	原理	优点	缺点
`es`临时建索引做混排	将来自不同数据源的数据在`Elasticsearch`中创建一个临时索引，然后在该索引上进行搜索和排序。	1. 利用`Elasticsearch`强大的搜索功能。 2. 支持复杂的查询和排序。	1. 需要创建临时索引，可能影响性能。 2. 需要处理索引的创建和删除。 3. 可能需要处理数据源之间的数据差异。
`Lucene`内存混排	将来自不同数据源的数据加载到`Lucene`内存索引中，然后在内存索引上进行搜索和排序。	1. 高性能，因为数据存储在内存中。 2. 支持复杂的查询和排序。	1. 内存占用较高。 2. 需要处理`Lucene`内存索引的创建和维护。 3. 可能需要处理数据源之间的数据差异。
分词词频内存混排	根据分词和词频对来自不同数据源的数据进行内存中的排序，然后返回排序后的结果。	1. 实现相对简单。 2. 内存占用相对较低。	1. 只支持基于分词和词频的排序。 2. 对于复杂的查询和排序需求，可能不够灵活。 3. 可能需要处理数据源之间的数据差异。

翻页方案

由于要对2个数据源进行混排，要支持搜索跳页比较困难，因此在功能实现上目前只能支持上下翻页来实现

翻页计算公式

前端需要保存每一页es 和 api 两个数据源的偏移量：EsOffset 和 ApiOffset，可以使用对象数组保存pageArrays[0] = {EsOffset: 0, ApiOffset: 0 } , 翻页计算公式如下：

当前页码计算公式：PageNo =（EsOffset+ApiOffset） /PageSize
上一页：将当前页码减1 ：pageArrays[（EsOffset+ApiOffset）/ PageSize - 1 ] ，获取上一页页面缓存的上一页 EsOffset 和 ApiOffset
下一页： EsOffset = EsOffset + EsUsedItemCount， ApiOffset = ApiOffset + ApiUsedItemCount，获取下一页的EsOffset 和 ApiOffset

注意：查询到第一页时，可清空页面分页缓存数组对象，重新存储。

翻页举例说明

查询首页，假设没页显示20条数据
- 请求参数：EsOffset = 0，ApiOffset=0， PageSize=20
- 返回结果：EsOffset = 0，ApiOffset=0，EsUsedItemCount=7，ApiUsedItemCount=13， EsHasNextPage=true，ApiHasNextPage=true

前端需要需要页面需要保存当前第一页页面的 EsOffset=0 和 ApiOffset=0，PageNo = (0 + 0) / 20 = 0 ，页面缓存数据： pageArrays=[{EsOffset: 0, ApiOffset: 0 }]

继续查询下一页
- 请求参数：EsOffset = EsOffset + EsUsedItemCount=> 0 + 7 = 7，ApiOffset=ApiOffset+ApiUsedItemCount = 0 + 13 = 13， PageSize=20
- 返回结果：EsOffset = 7，ApiOffset=13， EsUsedItemCount = 12，ApiUsedItemCount = 8， EsHasNextPage=true，ApiHasNextPage=true
- 前端继续缓存当前分页数据：EsOffset=7 和 ApiOffset=13，PageNo = (7 + 13) / 20 = 1， pageArrays=[{EsOffset: 0, ApiOffset: 0 }，{EsOffset: 7, ApiOffset: 13}]
查询上一页

请求参数：当前页码减1 （EsOffset+ApiOffset）/ PageSize - 1 => (7 + 13)/20 - 1 = 0 EsOffset = pageArrays[0].EsOffset = 0，ApiOffset=pageArrays[0].ApiOffset = 0, PageSize = 20
返回结果：与第一页一致
如果是查询第一数据，清空缓存数组，重新缓存当前分页数据。

权限处理

搜索权限需要满足根据用户权限过滤部分无权限的文档，以下是召回前处理和召回后处理权限的方案对比。

方案	实现	优点	缺点
召回前过滤	在查询时，根据用户的权限对文档进行过滤，只返回有权限查看的文档。	1. 查询结果直接满足权限要求。 2. 减少了无关文档的返回，提高了性能。	1. 需要在查询时处理权限信息。 2. 对于复杂的权限体系，实现可能较为复杂。
召回后过滤	先查询所有文档，然后根据用户的权限对查询结果进行过滤。	1. 查询过程简单，不需要处理权限信息。 2. 适用于简单的权限体系。	1. 可能返回大量无关文档，影响性能。 2. 需要在查询后处理权限信息，增加了实现复杂度。

根据我的需求和场景，对性能要求较高，我们使用召回前过滤。如果希望简化查询过程，页可以考虑使用召回后过滤。
下面是在文档的权限格式，包含文档有权限的用户ID和部门ID

"privilege": {
     "data": [
         {
             "type": "staff",
             "id": "xxxx"
         },
         {
             "type": "department",
             "id": 1
         }
     ]
 }

我们在设计索引mapping时

{
  "mappings": {
    "properties": {
      "privilege": {
        "properties": {
          "data": {
            "type": "nested",
            "properties": {
              "type": {
                "type": "keyword"
              },
              "id": {
                "type": "keyword"
              }
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

查询权限过滤参数：

GET /your_index/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match_all": {}
        }
      ],
      "filter": [
        {
          "nested": {
            "path": "privilege.data",
            "query": {
              "bool": {
                "must": [
                  {
                    "term": {
                      "privilege.data.type": "staff"
                    }
                  },
                  {
                    "term": {
                      "privilege.data.id": "xxxx"
                    }
                  }
                ]
              }
            }
          }
        },
        {
          "nested": {
            "path": "privilege.data",
            "query": {
              "bool": {
                "must": [
                  {
                    "term": {
                      "privilege.data.type": "department"
                    }
                  },
                  {
                    "term": {
                      "privilege.data.id": "1"
                    }
                  }
                ]
              }
            }
          }
        }
      ]
    }
  }
}

搜索行为日志收集

需要满足用户搜索历史记录，首先需要收集用户搜索行为日志。

通过收集用户搜索关键词存储在MySQL，每日定时任务统计热词和联想词来实现热门搜索榜和搜索联想词。

搜索热词设计

通过收集用户搜索词来统计热搜词，其中热搜词的热度通过统计搜词词频来统计，统计包括热度周期，T+n 天的搜词次数排序，可以设计一个热度公式。

初始热度权重： w （默认1）
单位时间词频： c ：(时间单位可以是分钟、小时、天等，例如：以天为单位统计）
统计时间段数：T：（例如：连续统计30天关键词搜索频次）
单位时间热度： w / T（每个单位时间热度权重）
距离当前时间单位： n （例如计算最近30天，昨天的单位为：0）
一个词热度计算公式：
hot = [（T - 0）* c0 + (T - 1) * c1 + （T-2) * c2 + … + (T-n) * cn] * （w / T）
我们以按天统计，统计30天为例，每天的访问词频从近到远为： c0, c1, c2, … cn ( n 从0到29)，热度默认权重：1，时间段 T = 30（最近30天）
hot = [(30 - 0) * c0 + (30 -1) * c1 + (30-2)c2 + … + (30 - 29) * c29] * 1 / 30
=> (30c1 + 29 * c2 + 28 * c3 + …+ c29) / 30
化简后可以得到热度公式：
$\sum_{i=0}^{n=29} (T-i)*ci * w/T$
每天定时任务统计用户搜索词，使用公式根据近30天的热度值，按从大到小排序top n；
将top n 结果存储到MySQL中，方便后续人工干预。

思考：同义词合并逻辑，类似词的搜索建议合并成一个词条，避免相似词太多。

搜索联想词设计

搜索联想词，使用了es的数据类型Completion，Elasticsearch 提供了一个叫做 Completion Suggester 的功能，它是一个基于前缀的自动完成建议器，可以用来实现关键词联想。当你输入一个词的前缀时，它就可以提供一些可能的完成建议。

每日统计用户近3个月搜索词，排序前top n 个词；
将top n 写入es。(n >= 1000)。

索引模版

全文搜索模版

PUT _template/template_fulltext
{
  "index_patterns": ["fulltext-*"],
  "settings": {
    "number_of_shards": 1,
    "analysis": {
      "analyzer": {
        "ik_analyzer": {
          "type": "custom",
          "tokenizer": "ik_max_word"
        }
      }
    }
  },
  "mappings": {
    "properties": {
      "title": {
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_analyzer"
      },
      "summary": {
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_analyzer"
      },
      "content": {
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_analyzer"
      },
      "author": {
        "type": "keyword"
      },
      "document_type": {
        "type": "keyword"
      },
      "url": {
        "type": "keyword"
      },
      "publish_date": {
        "type": "date"
      },
      "update_date": {
        "type": "date"
      },
      "privilege": {
        "properties": {
          "data": {
            "type": "nested",
            "properties": {
              "department": {
                "type": "keyword"
              },
              "id": {
                "type": "keyword"
              }
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

联想词索引

PUT _template/template_suggest
{
  "index_patterns": ["suggest-*"],
  "settings": {
    "number_of_shards": 1
  },
  "mappings": {
    "properties": {
      "suggest": {
        "type": "completion"
      }
    }
  }
}

后续优化

数据源优化

文档质量优化：
- 清洗低质量文档；
- 去除重复文档；
排序优先级配置：支持不同来源数据设置不同权重。

搜索体验持续优化

搜索词库完善，补充分词器搜索词库：可以通过热门搜索词表和日常维护；
搜索词自动补全（completion类型）？
搜索词同义替换，输入错别字时能给出正确词的结果？
搜索点击率统计，即搜索命中结果的点击统计

参考文档

Elasticsearch官网文档：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/getting-started.html
轻风博客： https://www.cnblogs.com/88223100/p/Four-data-synchronization-schemes-to-Elasticsearch.html
一本书讲透Elasticsearch：作者博客 https://blog.csdn.net/laoyang360