HA3搜索引擎梳理与分析_indexlib

HA3搜索引擎梳理与分析

一、HA3技术体系梳理

HA3搜索引擎技术体系图

1.1 内核

• 网络访问存储：通过网络访问盘古系统（集中式存储）实现存储与计算分离，支持独立扩展，降低运维成本，提高稳定性
• 热数据cache：支持使用mmap（lock/非lock方式）、blockcache对数据进行加载，实现对热数据的memcache
• 自适应bitmap：支持根据检索热度自动将部分token转换为bitmap倒排
• 分层存储：对于超内存数据量、高性能检索、有持久化需求场景，通过将数据根据热度分层，进行不同程度的压缩并存放在不同存储介质的方式，平衡检索性能、存储成本等需求
• 短链优化：将链长较短的倒排链自动转换为kv存储，提高检索性能
• 检索性能优化：在主键检索时，用hashtable替换二分查找，以可以接受的空间成本换取时间；range索引在建库的时候，把每一个整数按位拆分成多个倒排的term然后建立倒排索引， 每个range索引目录下，包括两个子目录，分别是低4位和高60位的term建立的倒排索引， 查询的时候会合并二者的结果。
• 数据压缩：针对数据重复等场景进行优化，减少冗余存储
• 数据分片：通过数据分片的设计，提高离线/实时数据任务的并行度，从而提高数据实时性
• 持久化：优化数据从内存dump至磁盘的过程中存在的性能问题
• 动态索引配置：支持动态新增正排、倒排字段，降低运维成本

红色字体为业务需要但artis体系不具备的能力。

1.2 组件

• 检索过滤：支持交、并、过滤等检索语义
• 全量/增量更新：支持全量/增量数据的离线全局计算
• doc截断/回收：在全量/增量任务中，可以根据一定规则，将无效的doc丢弃，也可以根据定制的排序结果，将部分doc截断
• doc聚合：根据doc中包含的token