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注：此文章内容均节选自充电了么创始人，CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》（人工智能科学与技术丛书）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】

自然语言处理系列六十八

搜索引擎项目实战》搜索引擎系统架构设计

公司做项目的一般流程是需求分析、产品设计、系统架构设计、各个模块详细设计、编码开发、测试、上线。需求分析和产品设计不用多说，这个阶段还没有技术开发人员实质性介入，但会参与讨论需求分析和产品设计的合理性评估讨论。产品设计出来后，产品经理一般会和技术开发人员开会讨论，产品开发能否实现，工作量评估，产品细节是否合理等，一般在产品大方向不变的情况下会有适当调整，之后可能会再次开会讨论，几轮后会确定产品设计原型，大概的开发工作量及工期。再接下来该系统架构师来登场了，架构师会根据需求和产品设计文档做技术架构及选型、模块拆解及各个模块的详细设计。架构设计好之后会把相关模块分配给相应的开发工程师及算法工程师，之后编码开发、测试、上线。这是软件开发的一般流程。
这节我们讲的是搜索引擎系统架构，那么做系统架构的都需要考虑哪些因素呢？首先的理解产品需求，知道实现产品需要哪些数据、技术框架、模块拆解以及各个模块的相互依赖的关系及整个流程。对于电商平台的商品搜索功能，那么数据就需要商品数据，商品数据从哪里获取呢？比如业务数据库Mysql是有的，但对于商品搜索的索引数据需要初始化和增量更新量部分，初始化直接用Mysql不太容易多台机器分布式创建索引，再就是大规模创建索引，Mysql数据库压力也会很大或者崩溃。所以可以考虑把Mysql的数据同步到Hadoop平台后再用Spark分布式的创建索引就能很好的实现需求。从这方面来讲，系统架构不仅要实现功能，还得考虑怎么设计更合理。了解了数据的来龙去脉，还得知道设计几个模块子系统，每个系统用哪些技术框架更好等。下面通过架构图如给大家详细的看一下，架构如图19.3所示。

图19.3 搜索引擎架构图
搜索和下面讲到的推荐算法系统是比较类似的，这个架构图包含了各个子系统或模块的协调配合、相互调用关系，从部门的组织架构上来看，目前搜索一般独立成组，有的是在搜索推荐部门里面，实际上比较合理的应该是分配在大数据部门更好一些，因为依托于大数据部门的大数据平台和人工智能优势可以使搜索效果再上一个新的台阶。下面我们从架构图从上到下的来详细的讲一下整个架构流程的细节。
1）搜索数据仓库搭建、数据抽取部分
（1）和搜索相关的Mysql业务数据库每天增量抽取到Hadoop平台，当然第一次的时候需要全量的来做初始化，数据转化工具可以用Sqoop，它可以分布式的批量导入数据到Hadoop的Hive；
（2）和搜索相关的Flume分布式日志收集可以从各个Web服务器实时收集比如搜索用户行为、埋点数据等，可以指定source和sink直接把数据传输到Hadoop平台。
2）大数据平台、搜索数据集市分层设计、处理
在大数据平台建设搜索相关的数据集市，分层设计，和推荐大致相同。
3）离线算法部分
（1）基于Spark平台分布式来创建搜索的索引数据库，后续的增量索引一般靠消息队列的方式异步准实时更新。
（2）Spark从Hadoop加载用户画像以及商品画像的特征数据训练基于分类模型的Rerank二次重排序算法模型，来预测对搜索的候选商品被点击的概率，因为特征工程里加入了和用户个性化的特征工程，所以搜索整体排序呈现个性化的特点。如果想增加个性化的程度，可以适当把搜索的候选集合适当扩大一些。
（3）离线计算的部分结果可以更新到线上Redis缓存里，在线Web服务可以实时从Redis获取推荐结果数据，进行实时推荐。
4）在线Web搜索接口服务
（1）在线Web搜索接口服务，先从Solr/ES搜索集群里面获取和关键词相关的搜索结果作为候选集合，然后从Web项目初始化加载好的Rerank二次重排序模型进行实时点击率预测，对搜索结果进行重排序，截取指定的前面的搜索结果进行展示。这个过程会读取一部分Redis缓存数据。
（2）App客户端、网站可以直接调用在线Web搜索接口服务进行实时展示搜索结果。由于个性化搜索比普通搜索处理更复杂，所以在性能上会有所下载，但整体在可接受的范围内，一般可以单独开个搜索区域进行展示，不替换之前的传统搜索。
从架构中看，一个完整的搜索引擎项目涉及的技术框架也是非常多，其中个性化的因素也涉及了用户画像系统，用户画像系统不仅仅可以用在推荐、搜索中，它是一个公司级别的通用系统，运营推广决策都会用到它。和其它部门的系统如何对接，同时适应多种应用场景就需要我们架构设计一个合理的系统。在搜索引擎最关键的核心技术之一垂直搜索引擎部分，即通过输入关键词进行检索的相关度搜索框架，下面结合业务需求对比几个搜索框架，以便确定用哪个框架更合适。

搜索引擎项目代码实战

搜索引擎项目代码实战内容可参见
《自然语言处理原理与实战》（人工智能科学与技术丛书）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】书籍。
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总结

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《自然语言处理原理与实战》（人工智能科学与技术丛书）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】
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本书理论联系实践，深入浅出，知识点全面，通过阅读本书，读者不仅可以理解自然语言处理的知识，还能通过实战项目案例更好地将理论融入实际工作中。
《分布式机器学习实战》（人工智能科学与技术丛书）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】
新书特色：深入浅出，逐步讲解分布式机器学习的框架及应用配套个性化推荐算法系统、人脸识别、对话机器人等实战项目。

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