作者：禅与计算机程序设计艺术
1.背景介绍
概述
在互联网快速发展的今天，用户对信息的需求日益增长，每天都有海量的信息产生出来。为了更方便的检索信息、提升用户体验、降低信息获取成本，出现了搜索引擎这一新兴技术。搜索引擎通过收集、整理和分析大量网页上的信息，为用户提供有效的搜索结果。目前最主流的搜索引擎主要分为三类：Web搜索引擎、文本搜索引擎、图形搜索引擎。其中，Web搜索引擎按照页面排名推出结果，而文本搜索引擎则通过检索整个文档库进行信息检索。而全文检索是指通过一段文本来搜索一组相关文档。它包括词法分析、句法分析、语义理解和评估机制。
基于以上原因，研究并学习搜索引擎技术对于成为一个高级后端开发工程师、架构师等非常重要。本系列教程将以开源搜索引擎ElasticSearch为基础，讲述搜索引擎技术概要和基本原理，深入理解全文检索背后的算法原理、关键步骤和数学模型，并结合实践案例分享实际工作中搜索功能的实现方式。本系列的目的是帮助读者深刻理解搜索技术原理，加强知识技能，以提升个人或团队在搜索引擎技术领域的能力。
2.核心概念与联系
搜索引擎（Search Engine）
搜索引擎是互联网信息资源的主要来源之一，它可以为用户查询信息提供索引服务。搜索引擎从各种渠道收集网页信息并整理、分析，然后对这些信息建立索引，生成检索数据库，使用户可以在短时间内找到所需的任何信息。其工作原理可以简单描述如下：
- 用户向搜索引擎输入查询关键字，例如搜索“java”，搜索引擎接收到请求后，首先将关键字提交给搜索引擎的搜索模块。
- 搜索引擎的搜索模块根据用户输入的关键字，从索引库查找匹配的文档。
- 找到匹配的文档后，搜索引擎的排序模块对文档按相关性进行排序。
- 根据用户偏好或其他条件，搜索引擎的展示模块选择展示至多五个相关文档给用户。
- 当用户点击某个相关文档时，搜索引擎的跳转链接模块将用户转到该文档所在的网址。
- 如果用户没有直接搜索到所需文档，可以继续在搜索结果中进行检索，直到找到所需文档。
搜索引擎的作用不仅仅局限于为用户提供信息检索，还包括智能推荐、广告投放、数据分析、数据挖掘、病毒扫描、垃圾邮件过滤、病毒清除等功能。
全文检索（Full-Text Search）
全文检索就是指通过一段文本来搜索一组相关文档，其过程包括词法分析、句法分析、语义理解、评估机制等。
词法分析（Lexical Analysis）：中文分词是搜索引擎处理中文信息的前置步骤。通常情况下，搜索引擎首先对用户输入的查询语句进行分词，然后再将这些词汇组合成一个查询语句，从而达到准确匹配。
句法分析（Syntactic Analysis）：搜索引擎通过分析查询语句的语法结构，判断其查询意图，例如查询某个主题下的相关文档，还是通过某些特定字段进行全文检索。
语义理解（Semantic Analysis）：语义理解即搜索引擎如何理解用户输入的查询语句中的意义。这种理解可以通过对词汇的含义、上下文关系和语境进行分析来完成。
评估机制（Evaluation Mechanism）：评估机制由搜索引擎的排序算法、结果页显示算法、相关性计算算法等决定。这些算法根据用户输入的查询语句、相关性文档之间的相似度、文档的质量、用户偏好的不同等因素，决定返回的结果顺序。
ElasticSearch
ElasticSearch是一个开源的分布式搜索引擎，它提供了一个RESTful API接口，允许客户端轻松地连接、配置和管理集群。Elasticsearch支持多种类型的数据建模，包括文档（document），关系型数据库（relational databases），对象存储（object storage）。同时，它支持多种语言的API，包括Java、Python、PHP、Ruby等。
ElasticSearch的主要特点是快速、稳定、可扩展，并且拥有强大的全文检索功能，能够胜任大规模的搜索应用场景。
3.核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解
Elasticsearch 的安装部署
安装JDK
下载Java Development Kit (JDK) 8并安装。
安装Elasticsearch
下载 Elasticsearch压缩包并解压。
tar -xzf elasticsearch-7.9.2.tar.gz进入Elasticsearch目录，启动Elasticsearch服务器：
cd elasticsearch-7.9.2
./bin/elasticsearch访问http://localhost:9200 ，如果看到类似下面输出，说明Elasticsearch已经正常运行：
{
"name" : "UPkcfqk",
"cluster_name" : "elasticsearch",
"cluster_uuid" : "NtENJwuHTRiNSjdFbDqyMQ",
"version" : {
"number" : "7.9.2",
"build_flavor" : "default",
"build_type" : "tar",
"build_hash" : "b9c14f4",
"build_date" : "2021-01-07T16:03:07.255231Z",
"build_snapshot" : false,
"lucene_version" : "8.7.0",
"minimum_wire_compatibility_version" : "6.8.0",
"minimum_index_compatibility_version" : "6.0.0-beta1"
},
"tagline" : "You Know, for Search"
}创建第一个索引
Elasticsearch默认有一个名为“_doc”的索引，可以理解为一个容器。创建一个新的索引，可以使用PUT命令，并指定索引名称：
PUT /my_index创建成功后，可以通过GET命令查看索引是否存在：
GET /_cat/indices?v
health status index uuid pri rep docs.count docs.deleted store.size pri.store.size
green open my_index cWJLSyNjS02vWbBqRyMBOw 1 1 0 0 9.3kb 9.3kb添加数据到索引
添加数据到索引，可以使用索引名称+/_doc的路径作为基准URL，并发送HTTP POST请求。下面是一个示例数据：
POST /my_index/_doc
{
"title": "Hello world!",
"body": "This is a sample blog post."
}通过GET请求检查刚才插入的数据是否存在：
GET /my_index/_search
{
"query": {"match_all": {}}
}
{
"took": 1,
"timed_out": false,
"hits": {
"total": {
"value": 1,
"relation": "eq"
},
"max_score": 1.3862944,
"hits": [
{
"_index": "my_index",
"_type": "_doc",
"_id": "VCVewHkByZyaTkHtWl_j",
"_score": 1.3862944,
"_source": {
"title": "Hello world!",
"body": "This is a sample blog post."
}
}
]
}
}可以看到，索引中已有一条记录。
使用全文检索
Elasticsearch 提供了一个完整的全文检索功能，用户只需要提交搜索的关键字即可获得搜索结果。下面演示一下如何使用全文检索来检索之前插入的数据：
GET /my_index/_search
{
"query": {
"match": {
"body": "sample blog"
}
}
}
{
"took": 4,
"timed_out": false,
"hits": {
"total": {
"value": 1,
"relation": "eq"
},
"max_score": 1.3862944,
"hits": [
{
"_index": "my_index",
"_type": "_doc",
"_id": "VCVewHkByZyaTkHtWl_j",
"_score": 1.3862944,
"_source": {
"title": "Hello world!",
"body": "This is a sample blog post."
}
}
]
}
}可以看到，通过全文检索的 match 查询模式，得到了一篇标题包含 “sample blog” 的博客文章。
Elasticsearch 的内部原理
ElasticSearch 底层使用 Lucene 来实现全文检索功能。Lucene 是 Apache 基金会开发的一款 Java 全文检索框架，它是一个开源项目，是目前用得最广泛的全文检索解决方案。Lucene 有着很强大的搜索性能，其索引组织形式也与 ElasticSearch 中相同，因此其内部原理可以帮助我们更好地理解 ElasticSearch 。
Lucene 的核心设计理念
Lucene 是一种存储引擎，用来持久化、维护和提供全文搜索能力。它的基本单位是 Document ，由多个 Field 构成，每个 Field 对应一块字符串。Document 可以被视为一个键值对集合，其中值可以是字符串、数字、日期等。Lucene 通过利用倒排索引（Inverted Index）来支持全文检索。
倒排索引是一种索引方法，它是通过反向的方式建立索引的。假设有一篇文档，其包含的词分别是 A B C D，那么倒排索引就是建立这样一个映射：A → doc1，B → doc1，C → doc1，D → doc1，E → null。倒排索引的优势在于快速的索引和查询，缺点在于空间占用比较大，不过这也是其优秀性能的代价。
Lucene 的检索流程如下：
- 用户输入搜索查询；
- 解析查询语法，比如针对 title 和 body 字段进行全文检索；
- 对每一个 Term 进行查询，先找出它的 Inverted List （倒排列表），然后遍历倒排列表找到所有包含这个 Term 的文档，得到最终的命中结果集；
- 再根据评分函数计算每个命中结果的评分，并根据配置文件或者用户输入的排序规则进行排序；
- 返回排序后的命中结果给用户。
Lucene 使用两种倒排索引结构：
- Term Dictionary：TermDictionary 是存储所有词项及其对应的文档号的字典。它采用了 Hash Map 数据结构来实现，每一个元素指向一个链表。
- Posting List：PostingList 是存储在某个词项下，所有包含该词项的文档号及其频率的列表。它采用了树状结构（B+ 树）来实现，具有很高的查询效率。
分词器与词干提取器
全文检索系统中，往往需要对用户的输入进行预处理，把它转换成可以用于检索的形式。Lucene 中有两种类型的预处理机制：分词器与词干提取器。
分词器负责将输入文本拆分为一系列的单词。分词器的作用主要是按照一定规则将输入文本划分成有意义的词条，如去掉停用词、将同音词归为一词、将复数转为单数等。分词器的实现也依赖于词典，它首先读取配置文件中定义的词典，然后按照词典中的词频统计特征，来将输入文本划分成适当的词条。分词器的输出一般都是 Tokens 序列，每个 Token 表示一个单词。
词干提取器负责对分词后的 Tokens 序列进行标准化。词干提取器的作用是消除词缀、归纳词根，使得单词按照它们的原型形式出现。词干提取器的实现也依赖于词典，它读取配置文件中定义的词典，按照词典中的词频统计特征，来确定单词的词根，然后对单词的词干进行替换。
TF-IDF 算法
TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency，词频-逆文档频率）是一种常用的文档排名和分类技术，它代表了一个词或短语对于一份文档的重要程度。它的公式如下：
TF-IDF(t, d)=TF(t,d)*log(N/(df_t+1))，其中 tf(t,d) 为词 t 在文档 d 中的频率，df_t 为词 t 在所有文档中的出现次数。N 为总文档数。
TF-IDF 算法通过对文档中的每个词的重要性进行综合评估，可以更好地区分重要的文档与无关文档。
分布式的 Lucene
Lucene 是建立在 Java 平台上的一个开源项目，它提供了基于全文检索的功能，但是在分布式环境下，它又面临一些问题。由于 Lucene 只是一个 Java 类库，无法像 MySQL 或 PostgreSQL 那样提供一个统一的服务端。对于分布式 Lucene 集群，主要的问题是在以下几个方面：
- 服务发现：各个节点之间如何互相发现？
- 路由负载均衡：用户的请求应该被怎样的节点处理？
- 失效恢复：集群中节点失败之后，如何恢复服务？
- 数据同步：节点之间如何保证数据一致性？
- 自动故障切换与恢复：集群中发生故障时，如何进行自动切换和恢复？
为了解决上述问题，ElasticSearch 提供了分布式特性，它提供了一种叫做 ElasticSearch 自身网络通信协议，并提供了一套名为 Elasticsearch Discovery 的服务发现机制。Discovery 组件负责管理集群中的各个节点，并让每个节点知道其他节点的存在，并通过 RESTful API 获取节点的信息。其工作原理如下：
- 每个节点都向 Discovery 发起注册请求，告诉自己监听哪个端口，哪些角色（Master 或 Data 节点），还有集群中的哪些节点。
- Discovery 将各个节点的信息缓存起来，并定期发送心跳信号通知集群中的其他节点。
- 当一个节点宕机时，Discovery 会收到相应的节点不可达消息，并将该节点标记为失效状态。
- 当新的节点加入集群时，Discovery 会向它发送通知，并更新本地缓存中的信息。
- 用户的查询请求都会发送给 Master 节点进行处理，Master 节点会根据负载均衡策略将请求调度到集群中的 Data 节点上。Data 节点负责存储和检索数据，并对外部的请求作出响应。
- Master 节点除了管理集群信息外，还会对查询请求进行缓存，减少后续的 I/O 操作。当数据发生变化时，Master 节点会向其他节点发送数据同步请求，并等待所有节点执行完毕。