Question

一、缘起

《 深入浅出搜索架构（上篇） 》详细介绍了前三章：

（1）全网搜索引擎架构与流程

（2）站内搜索引擎架构与流程

（3）搜索原理与核心数据结构

《 深入浅出搜索架构（中篇） 》介绍了：

（4）流量数据量由小到大，常见搜索方案与架构变迁

（5）数据量、并发量、扩展性架构方案

本篇将讨论：

（6）百度为何能实时检索出 15 分钟之前新出的新闻？58 同城为何能实时检索出 1 秒钟之前发布的帖子？ 搜索引擎的实时性架构 ，是本文将要讨论的问题。

二、实时搜索引擎架构

大数据量、高并发量情况下的搜索引擎为了保证实时性，架构设计上的两个要点：

（1）索引分级

（2）dump&merge

索引分级

《 深入浅出搜索架构（上篇） 》介绍了搜索引擎的底层原理，在数据量非常大的情况下，为了保证倒排索引的高效检索效率，任何对数据的更新，并不会实时修改索引，一旦产生碎片，会大大降低检索效率。

既然索引数据不能实时修改，如何保证最新的网页能够被索引到呢？

索引分为 全量库、日增量库、小时增量库 。

如下图所述：

（1）300 亿数据在全量索引库中

（2）1000 万 1 天内修改过的数据在天库中

（3）50 万 1 小时内修改过的数据在小时库中

当有修改请求发生时，只会操作最低级别的索引，例如小时库。

当有 查询 请求发生时，会同时查询各个级别的索引，将结果合并，得到最新的数据：

（1）全量库是紧密存储的索引，无碎片，速度快

（2）天库是紧密存储，速度快

（3）小时库数据量小，速度也快

数据的写入和读取都是实时的，所以 58 同城能够检索到 1 秒钟之前发布的帖子，即使全量库有 300 亿的数据。

新的问题来了：小时库数据何时反映到天库中，天库中的数据何时反映到全量库中呢？

dump&merge

这是由两个异步的工具完成的：

dumper ：将在线的数据导出

merger ：将离线的数据合并到高一级别的索引中去

小时库，一小时一次，合并到天库中去；

天库，一天一次，合并到全量库中去；

这样就保证了小时库和天库的数据量都不会特别大；

如果数据量和并发量更大，还能增加星期库，月库来缓冲。

三、总结

超大数据量，超高并发量，实时搜索引擎的两个架构要点：

（1）索引分级

（2）dump&merge

如《 深入浅出搜索架构（上篇） 》中所述，全网搜索引擎分为 Spider, Search&Index, Rank 三个部分。本文描述的是 Search&Index 如何实时修改和检索，Spider 子系统如何能实时找到全网新生成的网页，又是另外一个问题，未来撰文讲述。

希望大家有收获，帮转哟。