张宴的博客

　　[文章作者：张宴 本文版本：v1.0 最后修改：2008.07.27 转载请注明原文链接：http://blog.zyan.cc/post/360/]

　　前言：本文阐述的是一款经过生产环境检验的千万级数据全文检索（搜索引擎）架构。本文只列出前几章的内容节选，不提供全文内容。

　　在DELL PowerEdge 6850服务器（四颗64 位Inter Xeon MP 7110N处理器 / 8GB内存）、RedHat AS4 Linux操作系统、MySQL 5.1.26、MyISAM存储引擎、key_buffer=1024M环境下实测，单表1000万条记录的数据量（这张MySQL表拥有int、datetime、varchar、text等类型的10多个字段，只有主键，无其它索引），用主键（PRIMARY KEY）作为WHERE条件进行SQL查询，速度非常之快，只耗费0.01秒。

　　出自俄罗斯的开源全文搜索引擎软件Sphinx，单一索引最大可包含1亿条记录，在1千万条记录情况下的查询速度为0.x秒（毫秒级）。Sphinx创建索引的速度为：创建100万条记录的索引只需3～4分钟，创建1000万条记录的索引可以在50分钟内完成，而只包含最新10万条记录的增量索引，重建一次只需几十秒。

　　基于以上几点，我设计出了这套搜索引擎架构。在生产环境运行了一周，效果非常不错。有时间我会专为配合Sphinx搜索引擎，开发一个逻辑简单、速度快、占用内存低、非表锁的MySQL存储引擎插件，用来代替MyISAM引擎，以解决MyISAM存储引擎在频繁更新操作时的锁表延迟问题。另外，分布式搜索技术上已无任何问题。

---

　　一、搜索引擎架构设计：
　　1、搜索引擎架构图：
　　

　　2、搜索引擎架构设计思路：
　　(1)、调用方式最简化：
　　尽量方便前端Web工程师，只需要一条简单的SQL语句“SELECT ... FROM myisam_table JOIN sphinx_table ON (sphinx_table.sphinx_id=myisam_table.id) WHERE query='...';”即可实现高效搜索。

　　(2)、创建索引、查询速度快：
　　①、Sphinx Search 是由俄罗斯人Andrew Aksyonoff 开发的高性能全文搜索软件包，在GPL与商业协议双许可协议下发行。
　　Sphinx的特征：
　　•Sphinx支持高速建立索引（可达10MB/秒，而Lucene建立索引的速度是1.8MB/秒）
　　•高性能搜索（在2-4 GB的文本上搜索，平均0.1秒内获得结果）
　　•高扩展性（实测最高可对100GB的文本建立索引，单一索引可包含1亿条记录）
　　•支持分布式检索
　　•支持基于短语和基于统计的复合结果排序机制
　　•支持任意数量的文件字段（数值属性或全文检索属性）
　　•支持不同的搜索模式（“完全匹配”，“短语匹配”和“任一匹配”）
　　•支持作为Mysql的存储引擎

　　②、通过国外《High Performance MySQL》专家组的测试可以看出，根据主键进行查询的类似“SELECT ... FROM ... WHERE id = ...”的SQL语句（其中id为PRIMARY KEY），每秒钟能够处理10000次以上的查询，而普通的SELECT查询每秒只能处理几十次到几百次：
　　

　　③、Sphinx不负责文本字段的存储。假设将数据库的id、date、title、body字段，用sphinx建立搜索索引。根据关键字、时间、类别、范围等信息查询一下sphinx，sphinx只会将查询结果的ID号等非文本信息告诉我们。要显示title、body等信息，还需要根据此ID号去查询MySQL数据库，或者从Memcachedb等其他的存储中取得。安装SphinxSE作为MySQL的存储引擎，将MySQL与Sphinx结合起来，是一种便捷的方法。
　　创建一张Sphinx类型表，将MyISAM表的主键ID和Sphinx表的ID作一个JOIN联合查询。这样，对于MyISAM表来所，只相当于一个WHERE id=...的主键查询，WHERE后的条件都交给Sphinx去处理，可以充分发挥两者的优势，实现高速搜索查询。

　　(3)、按服务类型进行分离：
　　为了保证数据的一致性，我在配置Sphinx读取索引源的MySQL数据库时，进行了锁表。Sphinx读取索引源的过程会耗费一定时间，由于MyISAM存储引擎的读锁和写锁是互斥的，为了避免写操作被长时间阻塞，导致数据库同步落后跟不上，我将提供“搜索查询服务”的和提供“索引源服务”的MySQL数据库进行了分开。监听3306端口的MySQL提供“搜索查询服务”，监听3406端口的MySQL提供“索引源服务”。

　　(4)、“主索引＋增量索引”更新方式：
　　一般网站的特征：信息发布较为频繁；刚发布完的信息被编辑、修改的可能性大；两天以前的老帖变动性较小。
　　基于这个特征，我设计了Sphinx主索引和增量索引。对于前天17:00之前的记录建立主索引，每天凌晨自动重建一次主索引；对于前天17:00之后到当前最新的记录，间隔3分钟自动重建一次增量索引。

　　(5)、“Ext3文件系统＋tmpfs内存文件系统”相结合：
　　为了避免每3分钟重建增量索引导致磁盘IO较重，从而引起系统负载上升，我将主索引文件创建在磁盘，增量索引文件创建在tmpfs内存文件系统“/dev/shm/”内。“/dev/shm/”内的文件全部驻留在内存中，读写速度非常快。但是，重启服务器会导致“/dev/shm/”内的文件丢失，针对这个问题，我会在服务器开机时自动创建“/dev/shm/”内目录结构和Sphinx增量索引。

　　(6)、中文分词词库：
　　我根据“自整理的中文分词库”＋“搜狗拼音输入法细胞词库”＋“LibMMSeg高频字库”＋... 综合整理成一份中文分词词库，出于某些考虑暂不提供。你可以使用LibMMSeg自带的中文分词词库。

---

　　二、MySQL+Sphinx+SphinxSE安装步骤：
　　1、安装python支持（以下针对CentOS系统，其他Linux系统请使用相应的方法安装）


　　2、编译安装LibMMSeg（LibMMSeg是为Sphinx全文搜索引擎设计的中文分词软件包，其在GPL协议下发行的中文分词法，采用Chih-Hao Tsai的MMSEG算法。LibMMSeg在本文中用来生成中文分词词库。）

　　以下压缩包“sphinx-0.9.8-rc2-chinese.zip”中包含mmseg-0.7.3.tar.gz、sphinx-0.9.8-rc2.tar.gz以及中文分词补丁。




　　3、编译安装MySQL 5.1.26-rc、Sphinx、SphinxSE存储引擎

---

　　第二章第3节之后的正文内容不予公布，全文的目录如下（共24页）：

　　

　　

　　

---

　　2010年2月5日增加：

　　文档全文请访问： http://blog.zyan.cc/sphinx_search/