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介绍下你们电商搜索的整体技术架构？

大家好，我是都叫我闫工，今天要跟大家分享的是我们团队的电商搜索整体技术架构。作为一个主管，我得先提醒大家：这篇文章可能会有点长，但我会尽量用幽默的方式带大家走过这段技术之旅。

为什么我们需要一个靠谱的搜索系统？

在电商领域，搜索是一个非常关键的功能模块。用户打开你的网站或者App，第一件事很可能就是输入关键词进行搜索。比如，我有个朋友，他经常会在网上买手机，有一次他在我们平台上搜索“手机”，结果看到了一堆跟手机完全不相关的产品，比如充电宝、耳机，甚至还有一些奇怪的家具（这让我有点头大）。所以，一个靠谱的搜索系统不仅要能准确理解用户的意图，还要能在海量商品中快速找到最符合用户需求的结果。

整体架构概述

我们的电商搜索系统大致可以分为以下几个模块：

1. 数据采集与处理：将商品信息从各个来源（比如数据库、第三方API）采集并清洗。
2. 存储层：使用Elasticsearch作为核心的搜索引擎，同时也会有一些预处理的数据存储在Redis中。
3. 搜索服务层：负责接收用户的搜索请求，调用Elasticsearch进行查询，并对结果进行后处理（比如排序、去重）。
4. 展示层：将处理后的结果以友好的方式展示给用户。

下面我会逐一详细讲解这些模块的设计和实现细节。

数据采集与处理

数据来源

我们的数据来源主要有以下几种：

• 数据库：这是最直接的数据源，包括商品信息、库存、价格等。
• 第三方API：比如一些物流公司或者支付平台的接口，但对于我们搜索系统来说，这部分数据更多的是辅助性质。
• 用户行为数据：这部分数据主要用于优化搜索结果的排序逻辑，比如用户的点击率、购买率等。

数据清洗

在采集到数据后，我们需要对这些数据进行清洗。这一步非常重要，因为脏数据会直接影响搜索的结果质量。举个例子，假设我们有一个商品标题是“【限时特惠】iPhone 13 Pro Max”，我们需要提取出核心关键词“iPhone”、“13”、“Pro”、“Max”，并去掉一些干扰词比如“限时特惠”。

数据索引

清洗后的数据会被索引到Elasticsearch中。这里需要注意的是，我们并不是直接把所有字段都存储在Elasticsearch里，而是会根据搜索的需求进行一些预处理和特征提取。

Elasticsearch的配置与优化

Elasticsearch是我们整个搜索系统的核心，它的配置和优化直接影响系统的性能和稳定性。下面我会分享一些我们在实际项目中用到的配置和优化技巧。

分片与副本

分片的数量决定了Elasticsearch的水平扩展能力，而副本的数量则影响了系统的可用性和数据冗余。一般来说，我们会根据具体的硬件资源和QPS来调整这两个参数。比如，如果我们有3个节点，每个节点有2个CPU核心，那么设置3个主分片和1个副本可能是一个比较合理的选择。

{"settings":{"number_of_shards":3,"number_of_replicas":1}}

索引设计

在Elasticsearch中，索引的设计非常重要。我们需要根据查询的场景来决定哪些字段需要被分词，哪些字段需要被作为关键词存储。

举个例子，在我们的商品搜索中，标题、描述这些字段通常会被分词处理，而品牌、分类等字段则可能会以关键词的方式存储。

{"mappings":{"properties":{"title":{"type":"text","analyzer":"ik_max_word"},"brand":{"type":"keyword"}}}}

性能优化

性能优化是一个持续的过程，我们需要根据实际的使用情况不断调整和优化。比如，我们可以通过设置合理的缓存策略来提高查询速度，或者通过垂直分片的方式将不同的数据类型分开存储。

{"cache":{"field":{"size":10000,"ttl":3600000}}}

搜索服务层的设计

搜索服务层是整个系统的核心业务逻辑所在，它负责接收用户的请求，调用Elasticsearch进行查询，并对结果进行后处理。

商品数据的同步

由于商品信息可能会频繁变化（比如库存更新、价格调整），我们需要一个高效的机制来保证Elasticsearch中的数据能够及时反映这些变化。通常我们会使用类似于消息队列的方式来实现异步同步。

publicclassProductSyncService{privatefinalElasticsearchClientclient;privatefinalQueue<Product>queue=newLinkedList<>();publicvoidaddProduct(Productproduct){queue.add(product);// 使用线程池异步处理executor.execute(this::syncToEs);}privatevoidsyncToEs(){while(!queue.isEmpty()){Productproduct=queue.poll();client.index(indexRequest->indexRequest.index("products").document(mapper.toJson(product)));}}}

搜索请求的处理

搜索请求的处理主要包括以下几个步骤：

1. 解析用户的查询词：比如提取关键词、分析用户意图。
2. 调用Elasticsearch进行查询：根据解析后的关键词生成查询DSL，并调用Elasticsearch进行查询。
3. 结果后处理：对返回的结果进行排序、去重、补全等操作。

publicclassSearchService{privatefinalElasticsearchClientclient;privatefinalRedisTemplateredisTemplate;publicList<Product>search(Stringquery){// 分析用户意图String[]keywords=QueryAnalyzer.analyze(query);// 调用Elasticsearch查询List<Product>results=client.search(searchRequest->searchRequest.index("products").body(newSearchSourceBuilder().query(QueryBuilders.multiMatchQuery(keywords)).size(20)));// 结果后处理returnPostProcessor.process(results,redisTemplate);}}

展示层的设计

展示层是用户与系统交互的最直接体现，我们需要保证搜索结果不仅准确，还要直观、友好。

搜索结果的排序与展示

搜索结果的排序是一个非常关键的环节。我们会根据多个因素（比如相关性、销量、价格）来综合排序。

publicclassPostProcessor{publicstaticList<Product>process(List<Product>results,RedisTemplateredisTemplate){// 根据销量和评分进行二次排序results.sort((a,b)->{doubleaScore=a.getSales()*a.getRating();doublebScore=b.getSales()*b.getRating();returnDouble.compare(bScore,aScore);});returnresults;}}

搜索建议

搜索建议（也称为联想搜索）是提升用户体验的重要功能。当用户输入关键词时，系统会实时给出一些相关的建议词。

publicclassSearchSuggestion{publicList<String>getSuggestions(Stringprefix){// 使用Elasticsearch的prefix查询returnclient.search(searchRequest->searchRequest.index("products").body(newSearchSourceBuilder().query(QueryBuilders.prefixQuery("title",prefix)).size(5)));}}

实际案例与经验总结

在实际项目中，我们遇到了一些挑战和问题。比如，如何处理用户的拼写错误、如何提升搜索结果的相关性等。

拼音转换与纠错

为了处理用户的拼音输入或拼写错误，我们会将关键词进行拼音转换，并结合Elasticsearch的fuzzy查询功能来提高召回率。

publicclassQueryAnalyzer{publicstaticString[]analyze(Stringquery){// 将中文转为拼音Stringpinyin=PinyinHelper.convertToPinyin(query);returnnewString[]{query,pinyin};}}

搜索结果的相关性优化

为了提高搜索结果的相关性，我们会结合用户的点击数据和反馈来进行实时优化。

publicclassRelevanceOptimizer{publicvoidoptimize(Stringquery,List<Product>clickedProducts){// 更新相关性评分for(Productproduct:clickedProducts){updateScore(product.getId(),1.0);}}privatevoidupdateScore(LongproductId,doubledelta){// 使用Redis进行评分更新redisTemplate.execute((connection)->{Doublecurrent=connection.zIncrBy("relevance_scores",delta,productId.toString());returnnull;});}}

总结

通过以上的设计和优化，我们成功地构建了一个高效、稳定的商品搜索系统。当然，这只是一个大致的框架，在实际应用中还需要根据具体业务需求进行调整和优化。

如果你在实际开发中遇到什么问题，欢迎随时交流！

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