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搜索引擎2.0(based elasticsearch6.8)设计与实现细节(完整版)

news 来源：原创 2025/6/3 18:11:07

1 简介

1.1 背景

《搜索引擎onesearch 1.0-设计与实现.docx》介绍了1.0特性，搜索schema，agg，表达式搜索映射，本文介绍onesearch 2.0 新特性, 参考第2节规划特性与发布计划

1.2 关键词

Ø 文档 Document

elasticsearch 一行数据称为文档，需要注意与文件/文档区分，有冲突的地方用“ES文档”区分

Ø 索引schema

相当于关系数据库的schema，xml格式，定义索引的字段，类型，还有搜索策略，分词等搜索相关属性

Ø 搜索/过滤

elasticsearch查询分两部分，搜索和过滤，搜索计算文档与搜索词相似(匹配)度，得出分数排序，分数越高相似度越高，排序也靠前；过滤相当于sql的where，结果是true或者false

Ø 查询对象装配映射

elasticsearch es dsl 查询功能非常丰富，可调参数多, 提供精准细致的搜索调整，但也很难用，更难复用，onesearch设计装配映射组件支持通用表达式转换esdsl，用户只需编写通用表达式，如，((f1=‘a’or f2=’b’) and f3=‘c’)) 即可实现搜索过滤，类似elasticsearch自身也提供了sql查询功能，大大降低开发难度，同时具备高复用性

1.3 参考资料

再见esdsl, elasticsearch扩展使用通用表达式搜索

分布式datax架构设计分布式文档索引全量增量使用分布式datax

分布式 dataX 详细 (落地) 设计

tika原理源码分析

2 规划特性与发布计划

2.1 M1 大规模/分布式文件索引

Ø 文档抓取

1) 文档内容抓取组件，metadata(base+extras)+content

2) 抓取组件隔离机制

Ø 索引引擎，基于分布式dataX，支持批量/增量

2.2 M2 精确搜索/多元搜索

Ø 装配/映射增加支持query，目前已支持映射为filter

1) full text查询映射策略

match

query_string

2) 高亮

3) 返回字段，source/store

4) 批量操作

Ø springboot starter

3 搜索特性

1. 搜索框，用户输入搜索词

2. 高级搜索，构建搜索过滤表达式，如，（x==’a’ and (y=’abc*’ or z > 100))

3. 统计区，聚合搜索功能，针对搜索内容统计，如文档的类型计数，一般展示不超过3项，多于3行点击”》”查看

4. 标题/内容，标准搜索返回展示，带高亮

5. 文档extras属性(TBD)，文档的专有属性，如，视频的播放时间

4 onesearch总体架构

Ø schema模块，定义索引字段，索引策略，搜索策略等，管理索引及其搜索特性

Ø 聚合搜索(agg)模块，基于schema模块，支持xml定义agg，零编码增加agg主题

Ø 查询模块，负责构建通用表达式(如，((f1=‘a’or f2=’b’) and f3=‘c’))，作为搜索输入条件代替esdsl

Ø 映射引擎，映射通用表达式为最优的es dsl，支持=，!=，like，in，range，prefix，not/and/or，大小括号，点(.)等操作符映射，解决es dsl难使用，难复用的痛点

Ø 抽象搜索引擎接口，无缝接入不同的搜索引擎，如，elasticsearch，opensearch，solrcloud等，更可同时使用多种引擎

Ø 同步，全量同步/增量同步，接入分布式dataX

5 组件架构

下图是onesearch 2.0组件的架构视图

抓取器 文档库分片/内容抓取，引入tika

索引组件 接入分布式dataX，实现为dataX的reader/writer，实现高吞吐，分布式的文档索引；依赖setl读取文件目录(数据库表)；依赖搜索引起索引服务

搜索引擎 支持批量操作的索引服务，自定义索引策略，索引模式

6 全文搜索-esdsl装配映射组件

2.0 对装配映射组件重构，支持完整的映射，增加了query，返回字段支持；1.0 支持 filter，高亮，分页，排序

Ø 装配/映射抽象模型

装配映射组件设计原理：

搜索请求由多个模块有机组合而成，如，sql，选择字段(select), from, where3块组成

SearchAssemble 装配器，调用SearchBlockMapping生成模块，组装成可执行搜索请求，模板变量T是可执行请求类型

SearchBlockMapping 模块的映射器，接受SerchConfigBean，映射为搜索请求的模块，模板变量T是映射生成结果类型，P接受配置类型，

OperatorMapping 表达式映射器

Ø elasticsearch实现

基于模板的装配/映射实现

elasticsearch的esdsl有由以下块(Block)构成:

查询映射块，接收QueryPropertis配置，QueryPropertis有两个映射策略，Match和Query String，

查询映射块调用filter映射块，构建filter部分，filter映射块调用表达式映射块转换filter表达式为esdsl，组成filter块，再嵌入到查询块构建完整的查询映射块；查询映射块模板变量T是字符串(json)类型，P类型是QueryPropertis

选择字段块，目前实现source过滤方式，接受SourceFieldsProperties配置，store方式暂没实现

Agg映射块映射后端agg schema配置为AggregationBuilder，即模板变量T是AggregationBuilder

高亮映射块 模板变量T是HighlightBuilder，即映射生成HighlightBuilder

其他，排序块，分页块比较简单没有实现为块映射

TemplateESSearchAssemble 装配实现，T是SearchSourceBuilder, 即装配返回SearchSourceBuilder

Ø 默认即可用

装配映射配置复杂，用户使用比较麻烦，涉及细致的调参，本着默认即可用的理念，组件提供默认的配置

1. 选择字段块，source字段方式，排除_content字段(如果有)

2. query, match查询，text字段匹配搜索词，其他字段用于filter表达式

3. 高亮，text字段设置高亮，高亮优先，_content字段排除在返回中，只有高亮，但高亮默认设置noMathcSize属性

7 索引组件

reader/transformer/writer datax作业组件组合，reader读取文档内容，属性+内容的形式；writer依赖搜索引擎

本版本文档目录从数据库读取，setl-data提供统一的dao接口，无缝切换不同的驱动；marker支持轮询增量的组件；数据库支持事务log，可使用setl-data的cdc组件

file-storage 文档(流)载入组件，支持多库多协议

document-extractor 文件解释内容抓取，核心使用tika

7.1 文件存取组件(file-storage)

文档索引首先需要载入文档，文档载入两个关键，文档地址和读写协议

file-storage提供统一FileService接口，桥接地址和协议，提供多库多协议读取能力；

组件根据url，如，schema://rootUrl/, 选择对应FileService

组件目前支持本地磁盘，smb，ali oss，ftp，minio

7.2 抓取器组件(extractor)

组件使用tika解释和抓取文档内容

IndexingDocument 索引资源bean，属性+内容，索引文档Id对于后期增量同步很重要，提供两种id生成，url和文档id，其中文档id为了支持多库，增加文档库编号sn字段，组成”sn-id“作为索引id

Ø 内容处理器

tika很好的解释文档，抓取文档内容，但留下一个问题，BodyContentHandler实现是基于内存的，需要用户设置write-limit限制内存使用，OOM问题交给用户了。

文档索引，大文件会产生大容量内容，同时datax reader/transformer/writer链路长，内存使用时间长，write-limit设置显得困难，内容容量大，内存使用高，容易出现oom，只能降低并发度，因此需要实现基于磁盘的内容处理器

BodyContentHandler依赖Writer写入内容，基于文件内容处理器核心是实现FileBasedWriter，使用临时文件，reader实例化，载入文档，datax writer写入es，然后释放流和删除临时文件

写入阶段仍然需要流生成内存字节，但缩短内存使用时间

7.3 转换组件(transformer)

转换的设计参考 datax基于规则转换(RBT)组件+图数据库间同步设计与实现

StreamRecord，支持大容量文本以文件流形式传递

SyncStreamRecord 携带Marker，参考增量索引

7.4 全量文档索引

7.4.1 文档分片遍历

接入分布式dataX，需要分片的策略，无重复无遗漏的遍历所有的文档

a) 数据库分片

数据表的分片

~~b) 目录分支分片~~

节点分配一个分支(路径)，该策略简单，但容易出现分配倾斜

~~c) 文件名哈希~~

所有节点遍历整个文档目录，只处理分派给自身的hash分片，该策略分配比较均衡，需要完整统一的文件名hash实现，能处理不同语言，特殊字符的hash计算

7.4.2 Reader

Reader 分段，分页，抓取器->StreamRecord

7.4.3 Writer

Writer Record->IndexingDocument->索引服务->写入elasticsearch

Writer依赖onesearch组件，onesearch提供的索引服务，因此writer实现非常简单

索引使用StreamRecord传递数据，根据onesearch getter机制获取索引属性，实现StreamRecordValueGetter

关于onesearch getter组件参考《搜索引擎onesearch 1.0-设计与实现.docx》

7.4.4 技术架构

批量分布式索引技术架构

client 负责写入任务组分片；触发 worker 执行；client 可集成到管理台；作业监管，检测作业完成，清理作业环境

watcher 作业统计，输出统计；按作业分片观测和聚合计算; watcher 可集成到管理台

worker 分配分片；任务(组)执行，任务组执行统计

8 增量索引

8.1 标记组件

标记(marker/xmarker)组件用于资源切分，如，数据表/文件，

marker使用表里的单调递增字段，每次批处理升序排序的数据，处理完记录最后一个，即最大value，下次获取数据>value获取未处理数据，这种方式会重复处理数据，应用需要识别或支持幂等

xmarker增加hash值，支持横向切分

8.2 增量分片

全量是有上下边界的大表，分页即分片，而增量是有下届没有上界的表，也可以使用与全量一样的分片，最上面的分片无上界，这里引入另一种方式，hash分片，worker分配取模数，worker获取文件数据，使用设定的字段取模，只处理等于分配的hash的记录，组件使用updateTime取模，这种适用于增量，分片不用改变，而增量的分片一次性，每次运行前重新计算分片上下界