概述

像百度、Google 这样的搜索引擎，在我们平时的工作、生活中，几乎天天用到。如果我们把搜索引擎也当做一个互联网产品的话，那它跟社交、电商这些类型的产品相比，有一个非常大的区别，那就是，它是一个技术驱动的产品。所谓技术驱动是指，搜索引擎实现起来，技术难度非常大，技术的好坏直接决定了这个产品的核心竞争力。

在搜索引擎的设计与实现中，会用到大量的算法。有很多针对特定问题的算法，也有很多基础的算法。所以，百度、Google 这样的搜索引擎公司，在面试的时候，会格外注重考察候选人的算法能力。

本章我就借助搜搜引起，这样一个非常有技术含量的产品，来给你展示一下，数据结构和算法如何应用在其中。

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整体系统介绍

像 Google 这样的大型商用搜索引擎，有成千上万的工程师，十年如一日地对它进行优化改进，所以，它所包含的技术细节非常多。很难通过一篇文章讲所有的细节都给讲清楚。所以接下来的讲解，主要给你展示，如何在一台机器上（假设这台机器的内存是 8GB，应用是 100 多 GB），通过少量的代码，实现一个小型搜索引擎。不过，麻雀虽小，五脏俱全。跟大型搜索引擎相比，实现这样一个小的搜索引擎的理论基础是相通的。

搜索引擎大致可以分为四个部分：搜集、分析、索引、查询。其中，搜集，就是我们常说的爬虫爬取网页。分析，主要负责网页内容抽取、分词，构建临时索引，计算 PageRank 值这几部分工作。索引，主要负责通过分析阶段得到的临时索引，构建倒排索引。查询，主要负责响应用户的请求，根据倒排索引获取相关网页，计算网页排名，直接返回查询结果给用户。

接下来，我就按照网页处理的生命周期，从这四个阶段，依次来给你讲解，一个网页从北爬取到最终展示给用户，这样一个完整的过程。同时，我会穿插讲解，这个过程中需要用到哪些数据结构和算法。

搜集

现在互联网越来越发达，网站越来越多，对应的网页也就越来越多。对于搜索引擎来说，它事先并不知道网页在哪里。打个比方来说就是，我们只知道海里有很多鱼，但却并不知道鱼在哪里。那搜索引擎是如何搜索网页的呢？

搜索引擎把整个互联网看做数据结构中的有向图，把每个页面看做一个顶点。如果某个页面中包含另外一个页面的链接，那我们就在两个顶点之间连一条有向边。我们可以利用图的遍历搜索算法，来遍历互联网中的网页。

我们前面介绍过两种图的遍历算法，深度优先和广度优先。搜索引擎采用的是广度优先搜索策略。具体点讲的话，那就是，我们先找一些比较知名的网页（专业的叫法是权重比较高）的链接（比如新浪、腾讯主页网址登），作为种子网页链接，放入到队列中。爬虫按照广度优先的策略，不停地从队列中取出链接，然后去爬取对应的网页，解析出网页里包含的其他网页链接，再将解析出来的链接添加到队列中。

基本的原理就是这么简单，但落实到实现层面，还有很多技术细节。下面借助搜索阶段涉及的几个重要文件，来给你解释下搜集工程中有哪些关键技术细节。

1.带爬取网页链接文件：links.bin

在光谷优先搜索爬取页面的过程中，爬虫会不停地解析页面链接，将其放到队列中。于是，队列中的链接就会越来越多，可能会多到内存放不下。所以，我们用一个存储在磁盘中的文件（link.bin）来作为广度优先搜索中的队列。爬虫从 links.bin 文件中，取出链接去爬取对应的页面。等待爬取到网页之后，将解析出来的链接，直接存储到 links.bin 文件中。

这样用文件来存储网页链接的方式，还有其他好处。比如，支持断点续爬。也就是说，当机器断电之后，网页链接不会丢失；当机器重启之后，还可以从之前爬取到的位置继续爬取。

2.网页判重文件：bloom_filter.bin

如何避免重复爬取相同的网页呢？这个问题我们在位图那一节已经讲过了。使用布隆过滤器，我们就可以快速并且非常节省内存地实现网页的判重。

不过，还是刚刚那个问题，如果我们把布隆过滤器存储在内存中，那机器重启之后，布隆过滤器就被清空了。这样就可能导致大量已经爬取的网页会被重复爬取。

这个问题该怎么解决呢？我们可以定期地（比如每隔半小时）将布隆过滤器持久化到磁盘中，存储在 bloom_filter.bin 文件中。这样，即便出现机器宕机，也只会丢失布隆过滤器中的部分数据。当机器重启之后，我们就可以重新读取磁盘中的 bloom_filter.bin 文件，将其恢复到内存中。

3.原始网页存储文件：doc_raw.bin

爬取到网页之后，我们需要将其存储下来，以备后续离线分析、索引。那如何存储海量的原始网页数据呢？

如果我们把每个网页都存储在一个独立的文件，那磁盘中的文件就会非常多，数量可能会有几千万，甚至上亿。常用的文件系统显然不适合存储如此之多的文件。所以，我们可以把多个网页存储在一个文件中。每个网页之间，通过一定的标识进行分割，方便后续读取。具体的存储格式如下图所示。其中，doc_id 这个字段是网页中的编号，我们待会解释。

当然，这样的一个文件也不能太大，因为文件系统对文件的大小也有一定的限制。所以，我们可以设置每个文件的大小不能超过一定的值（比如 1GB）。随着越来越多的网页被添加到文件中，文件的大小就会越来越大，当超过 1GB 的时候，我们就创建一个新的文件，用来存储新爬取的网页。

假设一台机器的硬盘大小是 100GB 左右，一个网页的平均大小是 64KB。那在一台机器上，我们可以存储 100 万到 200 万左右的网页。假设我们的机器带宽是 10MB，那下载 100GB 的网页，大约需要 10000 秒。也就是说，爬取 100 多万的网页，也就是只需要花费几小时的事件。

4.网页链接及其对应的编号的对应文件：doc_id.bin

刚刚提到了网页编号这个概念，现在解释一下。网页编号实际上就是给每个网页分配的一个唯一 ID，方便我们后续对网页进行分析、索引。那如何给网页编号呢？

我们可以按照网页被爬取的先后顺序，从小到大依次编号。具体是这样做的：我们维护一个中心的计数器，每爬取到一个网页之后，就从计数器中拿一个号码，分配给这个网页，然后计数器加一。在存储网页的同时，我们将网页链接跟编号之间的对应关系，存储在另一个 doc_id.bin 文件中。

爬虫在爬取网页的过程中，涉及的四个重要的文件，就介绍完了。其中，links.bin 和 bloom_filter.bin 这两个文件是爬虫自身所用的。另外两个（doc_raw.bin、doc_id.bin）是作为搜索阶段的成果，工后面的分析、索引、查询用的。

分析

网页爬取下来之后，我们需要对网页进行离线分析。分析阶段主要包括两个步骤，第一个是抽取网页文本信息，第二个是分词并创建临时索引。我们逐一来讲解。

1.抽取网页文本信息

网页是半结构化数据，里面夹杂着各种标签、JavaScript 代码、CSS 样式。对于搜索引擎来说，它只关心网页中的文本信息，也就是网页显示在浏览器中时，能被用户肉眼看到的那部分信息。那我们如何从半结构化网页中，提取出搜索引擎关心的文本信息呢？

我们之所以把网页叫做半结构化数据，是因为它本身是按照一定的规则来书写的。这个规则就是HTML 语法规范。我们依靠 HTML 标签来抽取网页中的文本信息。这个抽取的过程，大体可以分为两步。

第一步是去掉 JavaScript 代码、CSS 格式以及下拉框中的内容（因为下拉框在用户不操作的情况下，也是看不到的）。也就是 <script></script>、<style></style>、<option></option> 这三组标签之间的内容。我们可以利用 AC 自动机这种多模式串匹配算法，在网页这个大字符串中，一次性查找 <script>、<style>、<option> 这三个关键词。当找到关键词出现的位置后，我们只需要一次往后遍历，直到对应结束标签（</script>、</style>、</option> ）为止。而这期间遍历到的字符串连带着标签就应该从网页中删除。

第二步是去掉所有 HTML 标签。这一步也是通过字符串匹配算法来实现的。过程跟第一步类似，就不重复讲了。

2.分词并创建临时索引

经过上面的处理之后，我们就从网页中抽取了我们关心的文本信息。接下来，我们要对文本信息进行分词处理，并创建临时索引。对于英文网页来说，分词非常简单。我们只需要通过空格、标点符号等分隔符，将每个单词分割开来就可以了。但是，对于中文来书，分词就复杂太多了。这里介绍一种比较简单的思路，基于字典和规则的分词方法。

其中，字典也叫词库，里面包含大量常用的词库（可以从直接从网上下载别人整理好的）。我们借助词库，并采用最长匹配规则来对文本进行分词。所谓最长匹配，也就是匹配尽可能长的词语。我举个例子解释下。

比如要分词的文本是 “中国人民解放了”，我们词库中有 “中国” 、“中国人”、 “中国人民” 、“中国人民解放军” 这几个词，那我们就取最长匹配，也就是 “中国人民” 划为一个词，而不是把 “中国”、“中国人” 划为一个词。具体到实现层面，我们可以将词库中的单词，构建成 Trie 树，然后那网页文本在 Trie 树中匹配。

每个网页的文本信息在分词完成之后，我们都得到一组单词列表。我们把单词与网页之间的对应关系，写入到一个临时索引文件总 (tmp_index.bin)，这个临时索引文件用来构建倒排索引文件。临时索引文件格式如下：

在临时搜一年文件中，我们存储的是单词编号，也就是图中的 term_id，而非单词本身。这样做的目的主要是为了节省存储的空间。那这些单词的编号是怎么来的呢？

给单词编号的方式，跟给网页编号的方式类似。我们维护一个计数器，每当从网页文本信息中分割出一个新的单词时，我们就从计数器中取一个编号，分配给它，然后计数器加一。

在这个过程中，我们还需要使用散列表，记录已经编过号的单词。在对网页文本信息分词的过程中，我们拿分割出来的单词，先到散列表中查找，如果找到，那就直接使用已有的编号；如果没有找到，我们再去计数器中拿号码，并且将这个新单词以及编号添加到散列表中。

当所有的网页处理（分词及临时索引）完成之后，我们再将这个单词跟编号之间的对应关系写入到磁盘文件中，并命名为 term_id.bin。

经过分析阶段，我们得到了两个重要的文件。它们分别是临时索引文件（tmp_index.bin）和单词编号文件（term_id.bin）。

索引

索引阶段主要负责将分析阶段产生的临时索引，构建成倒排索引。倒排索引（Inverted index）中记录了每个单词以及包含它的网页列表。文字描述比较难理解，我画了一张倒排索引的结构图，你一看就明白。

刚刚讲到，在临时索引文件中，记录的是单词跟每个包含它的文档之间的对应关系。那如何通过临时索引文件，构建出倒排索引文件呢？这是第一个非常典型的算法问题，你可以先自行思考下，再看兴下面的讲解。

解决这个问题的方法有很多。考虑到临时索引文件很大，无法一次性假造到内存中，搜索引擎一般会选择使用多路归并排序的方法来实现。

我们先对临时索引文件，按照单词编号的大小进行排序。因为临时索引很大，所以一般基于内存的排序算法就没法处理这个问题了。我们可以用之前讲的归并排序的处理思想，将器分割成多个小文件，先对每个小文件独立排序，最后再合并在一起。当然，实际的软件开发中，我们其实可以直接利用 MapReduce 来处理。

临时索引文件排序完成之后，相同的单词就背排列到一起了。我们只需要顺序地遍历排好序的临时索引文件，就能将每个单词对应的网页编号列表找出来，然后把它们存储在倒排索引文件中。具体的处理过程，如下图所示。

除了倒排文件之外，我们还需要一个文件，来记录每个单词编号在倒排文件中的偏移位置。我们把这个文件命名为 term_offset.bin。这个文件的作用是，帮助我们快速找到某个单词编号在倒排索引中存储的位置，进而快速地从倒排索引中读取单词编号对应的网页编号列表。

经过索引阶段的处理，我们得到了两个有价值的文件，它们分别是倒排索引文件 (index.bin) 和记录单词编号在索引文件中的偏移位置的文件（term_offset.bin）。

查询

前面三个阶段的处理，只是为了最后的查询做铺垫。因此，现在我们就要利用之前产生的几个文件，来实现最终的用户搜索功能。

• doc_id.bin：记录网页链接和编号之间的关系
• term_id.bin：记录单词和单词编号之间的关系
• index.bin：倒排索引文件，记录每个单词编号以及对应包含它的网页编号列表
• term_offset.bin：记录每个单词编号在倒排索引文件中的偏移位置

这四个文件中，除了倒排索引文件（index.bin）比较大之外，其他的都比较小。为了方便快速查找数据，我们将其他三个文件都加载到内存中，并且组织称散列表这种数据结构。

当用户在搜索框中，输入某个查询文本的时候，我们先对用户输入的文本进行分词处理。假设分词之后，我们得到 k 个单词。

我们拿这 k 个单词，去 term_id.bin 对应的散列表中，查找每个单词对应的单词编号。经过这个查找之后，我们得到了这 k 个单词对应的单词编号。

我们拿这 k 个单词编号，去 term_offset.bin 对应的散列表中，查找每个单词编号在倒排索引文件中的偏移位置。经过这个查询之后，我们得到了 k 个偏移位置。

我们拿着 k 个偏移位置，去倒排索引（index.bin）中，查找 k 个单词对应的包含它的网页编号列表。经过这一步骤查询之后，我们得到了 k 个网页编号列表。

我们针对这 k 个网页编号列表，统计每个网页编号出现的次数。具体到实现层面，我们可以借助散列表来进行统计。统计得到的结果，我们按照出现次数的多少，从小到大排序。出现次数越多，说明包含越多的用户查询单词（用户输入的搜索文本，经过分词之后的单词）。

经过这一些列的查询，我们就得到了一组排好序的网页编号。我们拿着网页编号，去 doc_id.bin 文件中查找对应的网页链接，分别显示给用户就可以了。

总结

本章给你展示了一个小型搜索引擎的设计思路。这只是一个搜索引擎设计的基本原理，有很多优化、细节我们并未涉及，比如计算网页权重的 PageRank 算法、计算查询结果排名的 tf-id 模型等等。

在讲解的过程中，我们设计的数据结构和算法有：图、散列表、Trie 树、布隆过滤器、单模式字符串匹配算法、AC 自动机、广度优先遍历、归并排序等等。如果对其中的哪些内容不清楚，可以回到对应的章节进行复习。

最后，如果有时间的话，强烈建议你，按照文章的思路，自己写代码实现一个简单的搜索引擎。这样写出来的，即便只是一个 demo，但对于你深入理解数据结构和算法，也是很有帮助的。