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# 6.4 分布式搜索引擎
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在 Web 一章中，我们提到 MySQL 很脆弱。数据库系统本身要保证实时和强一致性，所以其功能设计上都是为了满足这种一致性需求。比如 write ahead log 的设计，基于 B + 树实现的索引和数据组织，以及基于 MVCC 实现的事务等等。
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关系型数据库一般被用于实现 OLTP 系统，所谓 OLTP，援引 wikipedia:
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> 在线交易处理（OLTP, Online transaction processing）是指透过信息系统、电脑网络及数据库，以线上交易的方式处理一般即时性的作业数据，和更早期传统数据库系统大量批量的作业方式并不相同。OLTP 通常被运用于自动化的数据处理工作，如订单输入、金融业务… 等反复性的日常性交易活动。和其相对的是属于决策分析层次的联机分析处理（OLAP）。
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在互联网的业务场景中，也有一些实时性要求不高 (可以接受多秒的延迟)，但是查询复杂性却很高的场景。举个例子，在电商的 WMS 系统中，或者在大多数业务场景丰富的 CRM 或者客服系统中，可能需要提供几十个字段的随意组合查询功能。这种系统的数据维度天生众多，比如一个电商的 WMS 中对一件货物的描述，可能有下面这些字段：
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> 仓库 id，入库时间，库位分区 id，储存货架 id，入库操作员 id，出库操作员 id，库存数量，过期时间，SKU 类型，产品品牌，产品分类，内件数量
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除了上述信息，如果商品在仓库内有流转。可能还有有关联的流程 id，当前的流转状态等等。
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想像一下，如果我们所经营的是一个大型电商，每天有千万级别的订单，那么在这个数据库中查询和建立合适的索引都是一件非常难的事情。
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在 CRM 或客服类系统中，常常有根据关键字进行搜索的需求，大型互联网公司每天会接收数以万计的用户投诉。而考虑到事件溯源，用户的投诉至少要存 2~3 年。又是千万级甚至上亿的数据。根据关键字进行一次 like 查询，可能整个 MySQL 就直接挂掉了。
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这时候我们就需要搜索引擎来救场了。
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## 搜索引擎
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Elasticsearch 是开源分布式搜索引擎的霸主，其依赖于 Lucene 实现，在部署和运维方面做了很多优化。当今搭建一个分布式搜索引擎比起 Sphinx 的时代已经是容易很多很多了。只要简单配置客户端 IP 和端口就可以了。
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### 倒排列表
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虽然 es 是针对搜索场景来定制的，但如前文所言，实际应用中常常用 es 来作为 database 来使用，就是因为倒排列表的特性。可以用比较朴素的观点来理解倒排索引：
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*图 6-10 倒排列表*
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对 Elasticsearch 中的数据进行查询时，本质就是求多个排好序的序列求交集。非数值类型字段涉及到分词问题，大多数内部使用场景下，我们可以直接使用默认的 bi-gram 分词。什么是 bi-gram 分词呢：
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即将所有 `Ti` 和 `T(i+1)` 组成一个词（在 Elasticsearch 中叫 term），然后再编排其倒排列表，这样我们的倒排列表大概就是这样的：
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*图 6-11 “今天天气很好” 的分词结果*
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当用户搜索'天气很好'时，其实就是求：天气、气很、很好三组倒排列表的交集，但这里的相等判断逻辑有些特殊，用伪代码表示一下：
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```go
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func equal() {
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if postEntry.docID of '天气' == postEntry.docID of '气很' &&
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postEntry.offset + 1 of '天气' == postEntry.offset of '气很' {
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return true
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}
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if postEntry.docID of '气很' == postEntry.docID of '很好' &&
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||
postEntry.offset + 1 of '气很' == postEntry.offset of '很好' {
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return true
|
||
}
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||
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||
if postEntry.docID of '天气' == postEntry.docID of '很好' &&
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||
postEntry.offset + 2 of '天气' == postEntry.offset of '很好' {
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return true
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}
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return false
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}
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```
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多个有序列表求交集的时间复杂度是：`O(N*M)`，N 为给定列表当中元素数最小的集合，M 为给定列表的个数。
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在整个算法中起决定作用的一是最短的倒排列表的长度，其次是词数总和，一般词数不会很大（想像一下，你会在搜索引擎里输入几百字来搜索么？），所以起决定性作用的，一般是所有倒排列表中，最短的那一个的长度。
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因此，文档总数很多的情况下，搜索词的倒排列表最短的那一个不长时，搜索速度也是很快的。如果用关系型数据库，那就需要按照索引（如果有的话）来慢慢扫描了。
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### 查询 DSL
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es 定义了一套查询 DSL，当我们把 es 当数据库使用时，需要用到其 bool 查询。举个例子：
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```json
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{
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"query": {
|
||
"bool": {
|
||
"must": [
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{
|
||
"match": {
|
||
"field_1": {
|
||
"query": "1",
|
||
"type": "phrase"
|
||
}
|
||
}
|
||
},
|
||
{
|
||
"match": {
|
||
"field_2": {
|
||
"query": "2",
|
||
"type": "phrase"
|
||
}
|
||
}
|
||
},
|
||
{
|
||
"match": {
|
||
"field_3": {
|
||
"query": "3",
|
||
"type": "phrase"
|
||
}
|
||
}
|
||
},
|
||
{
|
||
"match": {
|
||
"field_4": {
|
||
"query": "4",
|
||
"type": "phrase"
|
||
}
|
||
}
|
||
}
|
||
]
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||
}
|
||
},
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"from": 0,
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||
"size": 1
|
||
}
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```
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看起来比较麻烦，但表达的意思很简单：
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```go
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if field_1 == 1 && field_2 == 2 && field_3 == 3 && field_4 == 4 {
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return true
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||
}
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```
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用 bool should query 可以表示 or 的逻辑：
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```json
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{
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||
"query": {
|
||
"bool": {
|
||
"should": [
|
||
{
|
||
"match": {
|
||
"field_1": {
|
||
"query": "1",
|
||
"type": "phrase"
|
||
}
|
||
}
|
||
},
|
||
{
|
||
"match": {
|
||
"field_2": {
|
||
"query": "3",
|
||
"type": "phrase"
|
||
}
|
||
}
|
||
}
|
||
]
|
||
}
|
||
},
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"from": 0,
|
||
"size": 1
|
||
}
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```
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这里表示的是类似：
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```go
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if field_1 == 1 || field_2 == 2 {
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||
return true
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}
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```
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这些 Go 代码里 `if` 后面跟着的表达式在编程语言中有专有名词来表达 `Boolean Expression`：
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```go
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4 > 1
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5 == 2
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3 <i && x> 10
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```
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es 的 `Bool Query` 方案，就是用 json 来表达了这种程序语言中的 Boolean Expression，为什么可以这么做呢？因为 json 本身是可以表达树形结构的，我们的程序代码在被编译器 parse 之后，也会变成 AST，而 AST 抽象语法树，顾名思义，就是树形结构。理论上 json 能够完备地表达一段程序代码被 parse 之后的结果。这里的 Boolean Expression 被编译器 Parse 之后也会生成差不多的树形结构，而且只是整个编译器实现的一个很小的子集。
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### 基于 client SDK 做开发
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初始化：
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```go
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// 选用 elastic 版本时
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// 注意与自己使用的 elasticsearch 要对应
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import (
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elastic "gopkg.in/olivere/elastic.v3"
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)
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var esClient *elastic.Client
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func initElasticsearchClient(host string, port string) {
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var err error
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esClient, err = elastic.NewClient(
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elastic.SetURL(fmt.Sprintf("http://%s:%s", host, port)),
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||
elastic.SetMaxRetries(3),
|
||
)
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||
|
||
if err != nil {
|
||
// log error
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||
}
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||
}
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```
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插入：
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```go
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func insertDocument(db string, table string, obj map[string]interface{}) {
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id := obj["id"]
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var indexName, typeName string
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// 数据库中的 database/table 概念，可以简单映射到 es 的 index 和 type
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// 不过需要注意，因为 es 中的 _type 本质上只是 document 的一个字段
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// 所以单个 index 内容过多会导致性能问题
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// 在新版本中 type 已经废弃
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// 为了让不同表的数据落入不同的 index，这里我们用 table+name 作为 index 的名字
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indexName = fmt.Sprintf("%v_%v", db, table)
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typeName = table
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// 正常情况
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res, err := esClient.Index().Index(indexName).Type(typeName).Id(id).BodyJson(obj).Do()
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if err != nil {
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// handle error
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} else {
|
||
// insert success
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}
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||
}
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||
```
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获取：
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```go
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func query(indexName string, typeName string) (*elastic.SearchResult, error) {
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// 通过 bool must 和 bool should 添加 bool 查询条件
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q := elastic.NewBoolQuery().Must(elastic.NewMatchPhraseQuery("id", 1),
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elastic.NewBoolQuery().Must(elastic.NewMatchPhraseQuery("male", "m")))
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q = q.Should(
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elastic.NewMatchPhraseQuery("name", "alex"),
|
||
elastic.NewMatchPhraseQuery("name", "xargin"),
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)
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searchService := esClient.Search(indexName).Type(typeName)
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||
res, err := searchService.Query(q).Do()
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if err != nil {
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||
// log error
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return nil, err
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||
}
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return res, nil
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||
}
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```
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删除：
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||
```go
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func deleteDocument(
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||
indexName string, typeName string, obj map[string]interface{},
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||
) {
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id := obj["id"]
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||
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||
res, err := esClient.Delete().Index(indexName).Type(typeName).Id(id).Do()
|
||
if err != nil {
|
||
// handle error
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||
} else {
|
||
// delete success
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}
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||
}
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```
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因为 Lucene 的性质，本质上搜索引擎内的数据是不可变的，所以如果要对文档进行更新，Lucene 内部是按照 id 进行完全覆盖 (本质是取同一 id 最新的 segment 中的数据) 的操作，所以与插入的情况是一样的。
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使用 es 作为数据库使用时，需要注意，因为 es 有索引合并的操作，所以数据插入到 es 中到可以查询的到需要一段时间（由 es 的 refresh_interval 决定）。所以千万不要把 es 当成强一致的关系型数据库来使用。
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### 将 sql 转换为 DSL
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比如我们有一段 bool 表达式，`user_id = 1 and (product_id = 1 and (star_num = 4 or star_num = 5) and banned = 1)`，写成 SQL 是如下形式：
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```sql
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select * from xxx where user_id = 1 and (
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product_id = 1 and (star_num = 4 or star_num = 5) and banned = 1
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)
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```
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写成 es 的 DSL 是如下形式：
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```json
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{
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"query": {
|
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"bool": {
|
||
"must": [
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{
|
||
"match": {
|
||
"user_id": {
|
||
"query": "1",
|
||
"type": "phrase"
|
||
}
|
||
}
|
||
},
|
||
{
|
||
"match": {
|
||
"product_id": {
|
||
"query": "1",
|
||
"type": "phrase"
|
||
}
|
||
}
|
||
},
|
||
{
|
||
"bool": {
|
||
"should": [
|
||
{
|
||
"match": {
|
||
"star_num": {
|
||
"query": "4",
|
||
"type": "phrase"
|
||
}
|
||
}
|
||
},
|
||
{
|
||
"match": {
|
||
"star_num": {
|
||
"query": "5",
|
||
"type": "phrase"
|
||
}
|
||
}
|
||
}
|
||
]
|
||
}
|
||
},
|
||
{
|
||
"match": {
|
||
"banned": {
|
||
"query": "1",
|
||
"type": "phrase"
|
||
}
|
||
}
|
||
}
|
||
]
|
||
}
|
||
},
|
||
"from": 0,
|
||
"size": 1
|
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}
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```
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es 的 DSL 虽然很好理解，但是手写起来非常费劲。前面提供了基于 SDK 的方式来写，但也不足够灵活。
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SQL 的 where 部分就是 boolean expression。我们之前提到过，这种 bool 表达式在被解析之后，和 es 的 DSL 的结构长得差不多，我们能不能直接通过这种 “差不多” 的猜测来直接帮我们把 SQL 转换成 DSL 呢？
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当然可以，我们把 SQL 的 where 被 Parse 之后的结构和 es 的 DSL 的结构做个对比：
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*图 6-12 AST 和 DSL 之间的对应关系*
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既然结构上完全一致，逻辑上我们就可以相互转换。我们以广度优先对 AST 树进行遍历，然后将二元表达式转换成 json 字符串，再拼装起来就可以了，限于篇幅，本文中就不给出示例了，读者朋友可以查看：
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> github.com/cch123/elasticsql
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来学习具体的实现。
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## 异构数据同步
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在实际应用中，我们很少直接向搜索引擎中写入数据。更为常见的方式是，将 MySQL 或其它关系型数据中的数据同步到搜索引擎中。而搜索引擎的使用方只能对数据进行查询，无法进行修改和删除。
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常见的同步方案有两种：
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### 通过时间戳进行增量数据同步
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*图 6-13 基于时间戳的数据同步*
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这种同步方式与业务强绑定，例如 WMS 系统中的出库单，我们并不需要非常实时，稍微有延迟也可以接受，那么我们可以每分钟从 MySQL 的出库单表中，把最近十分钟创建的所有出库单取出，批量存入 es 中，取数据的操作需要执行的逻辑可以表达为下面的 SQL：
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```sql
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select * from wms_orders where update_time >= date_sub(now(), interval 10 minute);
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```
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当然，考虑到边界情况，我们可以让这个时间段的数据与前一次的有一些重叠：
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```sql
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select * from wms_orders where update_time >= date_sub(
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now(), interval 11 minute
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);
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```
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取最近 11 分钟有变动的数据覆盖更新到 es 中。这种方案的缺点显而易见，我们必须要求业务数据严格遵守一定的规范。比如这里的，必须要有 update_time 字段，并且每次创建和更新都要保证该字段有正确的时间值。否则我们的同步逻辑就会丢失数据。
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### 通过 binlog 进行数据同步
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*图 6-13 基于 binlog 的数据同步*
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业界使用较多的是阿里开源的 Canal，来进行 binlog 解析与同步。canal 会伪装成 MySQL 的从库，然后解析好行格式的 binlog，再以更容易解析的格式（例如 json）发送到消息队列。
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由下游的 Kafka 消费者负责把上游数据表的自增主键作为 es 的文档的 id 进行写入，这样可以保证每次接收到 binlog 时，对应 id 的数据都被覆盖更新为最新。MySQL 的 Row 格式的 binlog 会将每条记录的所有字段都提供给下游，所以在向异构数据目标同步数据时，不需要考虑数据是插入还是更新，只要一律按 id 进行覆盖即可。
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这种模式同样需要业务遵守一条数据表规范，即表中必须有唯一主键 id 来保证我们进入 es 的数据不会发生重复。一旦不遵守该规范，那么就会在同步时导致数据重复。当然，你也可以为每一张需要的表去定制消费者的逻辑，这就不是通用系统讨论的范畴了。
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