每秒20W次并发分词检索，架构如何设计？

常见的文本检索方案有哪些？

（1）数据库LIKE法

将标题数据存放在数据库中，使用like来查询，方案非常简单，能支持简单的模糊搜索，但不支持分词。

画外音：显然不适用于本例。

（2）数据库全文检索法

将标题数据存放在数据库中，建立全文索引来检索，方然依然简单，利用了数据库的能力，不用额外开发，但性能较低。

画外音： 本例的并发肯定扛不住。

（3）开源方案索引外置 法

搭建lucene，solr，ES等开源搜索工具，建立索引，支持分词，支持数据量和吞吐量的水平扩展。

该方案能够很好的满足本例的需求。但是，杀鸡焉用牛刀，本例有一些业务特性： 文本短，更新不频繁 ，如果利用好这两个特点，能有更巧妙的方案。

画外音： 任何脱离业务的架构设计，都是耍流氓。

针对“更新不频繁”的特性 ，可以使用“ 分词+DAT ”方案。

画外音：分词就不多说了。

什么是DAT？

DAT是double array trie的缩写，是trie树的一个变体优化数据结构，它在保证trie树检索效率的前提下，能大大减少内存的使用，经常用来解决检索，信息过滤等问题。

画外音：更具体的，可以Google一下“DAT”，DAT的缺点是，需要提前建立索引，索引不能实时更新。

为什么用trie树的变种DAT， 是否可以 直接使用trie树呢？

trie树的优点是，索引可以实时更新；不足是，占用内存非常大。

本例索引无需实时更新，无法利用trie树的优点。但是，如果300W短文本建立好trie树内存能装下，则可以使用trie树，否则只能使用DAT。

普及， 什么是trie树？

trie树，又称单词查找树，经常 用于搜索引擎词频统计，短文本检索，输入法输入提示等。

画外音：什么数据结构适合什么业务场景，一定要烂熟于胸。

它的特点是，能利用字符串的公共前缀来减少查询时间，最大限度地减少无谓的字符串比较， 其查询时间复杂度只与树的高度有关，与查询数据量级无关 ，因此查询效率非常高。

画外音：“时间复杂度与查询数量级无关”这个太屌了。

例如： 上面的trie树就能够表示｛and, as, at, cn, com｝这样5个标题的集合，可以用来做这5个字符串的词频统计，或者检索。

画外音：检索时，节点存储命中该item的doc_list。

分词之后，是不是需要多次扫描trie树？

是的。

分词之后，每个item都要扫描一次trie树，得到的doc_list的交集，就是最终命中每个item的检索结果。

针对“短文本”“500W数据”“不频繁更新”这些特性 ，还能使用“ 分词+内存hash ”方案。

这个方案需要 先对索引进行初始化 ：

对所有短文本进行分词，以词的hash为key，doc_id的集合为value。

查询的过程 也很简单：

对查询字符串进行分词，对每个分词进行hash，直接查询hash表格得到doc_list，再对每个分词的检索结果进行交集。

举个栗子进行说明。

例如：

doc1 : 我爱北京

doc2 : 我爱到家

doc3 : 到家美好

先对短文本进行分词：

doc1 : 我爱北京 -> 我，爱，北京

doc2 : 我爱到家 -> 我，爱，到家

doc3 : 到家美好 -> 到家，美好

对分词进行hash，建立hash表：

hash(我) ->

hash(爱) ->

hash(北京) ->

hash(到家) ->

hash(美好) ->

这样，所有短文本初始化完毕，与trie树类似，查询时间复杂度与文本数据量也没有关系。

画外音：只与被分词后有多少数据量，即hash桶个数有关。

查询的过程是这样的：

假如用户输入“我爱”，分词后变为，对各个分词的hash进行内存检索

hash(我)->

hash(爱)->

然后进行合并，得到最后的查找结果是。

这个方法的 优点 是， 纯内存操作，能满足很大的并发，时延也很低，占用内存也不大，实现非常简单快速，而且冗余索引很容易水平扩展。

画外音： 做索引高可用也不难，建立两份一样的hash索引即可。

它的 缺点 也很明显，索引全内存， 没有落地，还是需要在数据库中存储固化的短文本数据，如果内存数据全丢失，数据恢复起来会比较慢。

总结

短文本，高并发，支持分词，不用实时更新的检索场景，可以使用：

（1）ES，杀鸡用牛刀；

（2）分词+DAT(trie)；

（3）分词+内存hash；

等几种方式解决。

思路比结论重要 ，希望大家有收获。