网站搜索大优化！
使用 ES + 云开发实战优化网站搜索
大家好，我是鱼皮，今天搞一场技术实战，带大家优化网站搜索的灵活性。
ES + 云开发搜索优化实战
本文大纲：
背景
我开发的编程导航网站已经上线 6 个月了，但是从上线之初，网站一直存在一个很严重的问题，就是搜索功能并不好用。
此前，为了追求快速上线，搜索功能就简单地使用了数据库模糊查询（包含）来实现，开发是方便了，但这种方式很不灵活。
举个例子，网站上有个资源叫 “Java 设计模式”，而用户搜索 “Java设计模式” 就啥都搜不出来，原因是资源名中包含了空格，而用户搜索时输入的关键词并不包含空格。
空格只是一种特例，类似的情况还有很多，比如网站上有个资源叫 “Java 并发编程实战”，但用户搜索 “Java 实战” 时，明明前者包含 “Java” 和 “实战” 这两个词，但却是什么都搜不出来的。
要知道，搜索功能对于一个信息聚合类站点是至关重要的，直接影响用户的体验。在你的网站上搜不到资源，谁还会用？
所以我也收到了一些小伙伴的礼貌建议，比如这位秃头 Tom：
之前没有优化搜索，主要是两个原因：穷 + 怕麻烦。但随着网站用户量的增大，是时候填坑了！
技术选型
想要提高网站搜索灵活性，可以使用 全文搜索 技术，在前端和后端都可以实现。
前端全文搜索
有时，我们要检索的数据是有限的，且所有数据都是 存储在客户端 的。
比如个人博客网站，我们通常会把每篇文章作为一个文件存放在某目录下，而不是存在后台数据库中，这种情况下，不需要再从服务器上去请求动态数据，那么可以直接在前端搜索数据。
有一些现成的搜索库，比如 Lunr.js（GitHub 7k+ star），先添加要检索的内容：
var idx = lunr(function () {
this.field('title')
this.field('body')
// 内容
this.add({
"title": "yupi",
"body": "wx搜程序员鱼皮，阅读我的原创文章",
"id": "1"
})
})
然后搜索就可以了：
idx.search("鱼皮")
纯前端全文搜索的好处是无需后端、简单方便，可以节省服务器的压力；无需连网，也没有额外的网络开销，检索更快速。
后端全文搜索
区别于前端，后端全文搜索在服务器上完成，从远程数据库中搜索符合要求的数据，再直接返回给前端。
目前主流的后端全文搜索技术是 Elasticsearch，一个分布式、RESTful 风格的搜索和数据分析引擎。
它的功能强大且灵活，但是需要自己搭建、定义数据、管理词典、上传和维护数据等，可操作性很强，需要一些水平，新手和大佬设计出的 ES 搜索系统那是天差地别。
所以，对于不熟悉 Elasticsearch 的同学，也可以直接使用现成的全文检索服务。比如 Algolia，直接通过它提供的 API 上传需要检索的数据，再用它提供的 API 检索就行了。它提供了一定的免费空间，对于小型网站和学习使用完全足够了。
选择
那么我的编程导航网站选择哪种实现方式呢？
首先，该网站的资源数是不固定的、无规律动态更新的，因此不适合前端全文检索。
其次，考虑到日后网站的数据量会比较大，而且可能要根据用户的搜索动态地去优化检索系统（比如自定义编程词典），因此考虑使用 Elasticsearch 技术 自行搭建搜索引擎，而不用现成的全文检索服务，这样今后自己想怎么定制系统都可以。此外，不用向其他平台发送网站数据，能保证数据的安全。
ES 安装
确定使用 Elasticsearch 后，要先搭建环境。
可以自己购买服务器，再按照官方文档一步步手动安装。对于有一定规模的个人网站来说，虽然搭建过程不难，但后期的维护成本却是巨大的，比如性能分析、监控、告警、安全等等，都需要自己来配置。尤其是后期网站数据量更大了，还要考虑搭建集群、水平扩容等等。
因此，我选择直接使用云服务商提供的 Elasticsearch 服务，这里选择腾讯云，自动为你搭建了现成的 ES 集群服务，还提供了可视化架构管理、集群监控、日志、高级插件、智能巡检等功能。
虽然 ES 服务的价格贵，但节省下大量时间成本，对我来说是值得的。
还有个很方便的定制化搜索服务 Elastic App Search，大家感兴趣可以试试。
ES 公共服务
我们的目标是优化网站资源的搜索功能，但接下来要做的不是直接编写具体的业务逻辑，而是先开发一个 公共的 ES 服务 。
其实对 ES 的操作比较简单，可以先简单地把它理解为一个数据库，那么公共的 ES 服务应具有基本的增删改查功能，供其他函数调用。
实现
由于编程导航的后端使用的是腾讯云开发技术，用 Node.js 来编写服务，所以选用官方推荐的 @elastic/elasticsearch 库来操作 ES。
没用过云开发也没事，可以先把它理解为一个后端，欢迎阅读我之前的文章：了解云开发 。
代码很简单，先是建立和 ES 的连接，此处为了保证数据安全，使用内网地址：
const client = new Client({
// 内网地址
node: 'http://10.0.61.1:9200',
// 用户名和密码
auth: {
username: esConfig.username,
password: esConfig.password,
},
});
然后是编写增删改查。这里做一步 抽象，通过 switch 等分支语句，根据请求参数来区分操作、要操作的数据等，这样就不用把每个操作都独立写成一个接口了。
// 接受请求参数
const { op, index, id, params } = event;
// 根据操作执行增删改查
switch (op) {
case 'add':
return doAdd(index, id, params);
case 'delete':
return doDelete(index, id);
case 'search':
return doSearch(index, params);
case 'update':
return doUpdate(index, id, params);
}
在云开发中，假如某个函数太久没被调用，就会释放资源。下次请求时，会进行冷启动，重新创建资源，导致接口返回较慢。因此，把多个操作封装到同一个函数中，也可以减少冷启动的几率。
具体的增删改查代码就不赘述了，对着 ES Node 的官方文档看一遍就行了，后面会把代码开源到编程导航仓库中（https://github.com/liyupi/code-nav）。
本地调试
编写好代码后，可以用云开发自带的 tcb 命令行工具在本地执行该函数。
记得先把 ES 的连接地址改成公网，然后输入一行命令就行了。比如我们要向 ES 插入一条数据，传入要执行的函数名、请求参数、代码路径：
tcb fn run
--name <functionName>
--params "{\"op\": \"add\"}"
--path <functionPath>
执行成功后，就能在 ES 中看到新插入的数据了（通过 Kibana 面板或 curl 查看）：
远程测试
本地测试好公共服务代码后，把 ES 连接地址改成内网 IP，然后发布到云端。
接下来试着编写一个其他的函数来访问公共 ES 服务，比如插入资源到 ES，通过 callFunction 请求：
// 添加资源到 ES
function addData() {
// 请求公共服务
app.callFunction({
name: 'esService',
data: {
op: 'add',
index: 'resource',
id,
params: data,
}
});
}
但是，数据并没有被成功插入，而是返回了接口超时，Why？
内网配置
通过日志得知是 ES 连接不上，会不会是因为发布上线的 ES 公共服务所在的机器和 ES 不在同一个内网呢？
所以需要在云开发控制台更改 ES 公共服务的私有网络配置，选择和购买 ES 时同样的子网就行了：
修改之后，再次远程请求 ES 公共服务，数据就插入成功了~
数据索引
开发好 ES 公共服务后，就可以编写具体的业务逻辑了。
首先要在 ES 中建立一个索引（类似数据库的表），来约定数据的类型、分词等信息，而不是允许随意插入数据。
比如为了更灵活搜索，资源名应该指定为 "text" 类型，以开启分词，并指定 ik 中文分词器：
"name": {
"type": "text",
"analyzer": "ik_max_word",
"search_analyzer": "ik_smart",
"fields": {
"keyword": {
"type": "keyword",
"ignore_above": 256
}
}
}
而点赞数应设置为 "long" 类型，只允许传入数字：
"likeNum": {
"type": "long"
}
最好还要为索引指定一个别名，便于后续修改字段时重建索引：
"aliases" : {
"resource": {}
}
编写好建立索引的 json 配置后，通过 curl 或 Kibana 去调用 ES 新建索引接口就行了。
数据同步
之前，编程导航网站的资源数据都是存在数据库中的，用户从数据库中查询。而现在要改为从 ES 中查询，ES 空空如也可不行，得想办法把数据库中的资源数据同步到 ES 中。
这里有几种同步策略。
双写
以前，用户推荐的资源只会插入到数据库，双写是指在资源插入数据库的时候，同时插入到 ES 就好了。
听上去挺简单的，但这种方式存在一些问题：
会改动以前的代码，每个写数据库的地方都要补充写入 ES。
会存在一边儿写入失败、另一边儿成功的情况，导致数据库和 ES 的数据不一致。
那有没有对现有代码 侵入更小 的方法呢？
定时同步
如果对数据实时性的要求不高，可以选择定时同步，每隔一段时间将最新插入或修改的数据从数据库复制到 ES 上。
实现方式有很多种，比如用 Logstash 数据传输管道，或者自己编写定时任务程序，这样就完全不用改现有的代码。
实时同步
如果对数据实时性要求很高，刚刚插入数据库的数据就要能立刻就能被搜索到，那么就要实时同步。除了双写外，还可以监听数据库的 binlog，在数据库发生任何变更时，我们都能感知到。
阿里有个开源项目叫 Canal ，能够实时监听 MySQL 数据库，并推送通知给下游，感兴趣的朋友可以看看。
实现
由于编程资源的搜索对实时性要求不高，所以定时同步就 ok。
云开发默认提供了定时函数功能，我就直接写一个云函数，每 1 分钟执行一次，每次读取数据库中近 5 分钟内发生了变更的数据，以防止上次执行失败的情况。此外，还要配置超时时间，防止函数执行时间过长导致的执行失败。
在云开发 - 云函数控制台就能可视化配置了，需要为定时任务指定一个 crontab 表达式：
开启定时同步后，不要忘了再编写并执行一个 首次 同步函数，用于将历史的全量数据同步到 ES。
数据检索
现在 ES 上已经有数据了，只剩最后一步，就是怎么把数据搜出来呢？
首先我们要学习 ES 的搜索 DSL（语法），包括如何取列、搜索、过滤、分页、排序等，对新手来讲，还是有点麻烦的，尤其是查询条件中布尔表达式的组合，稍微不注意就查不出数据。所以建议大家先在 Kibana 提供的调试工具中编写查询语法：
查出预期的数据后，再编写后端的搜索函数，接受的请求参数最好和原接口保持一致，减少改动。
可以根据前端传来的请求动态拼接查询语法，比如要按照资源名搜索：
// 传了资源名
if (name) {
// 拼接查询语句
query.bool.should = [
{
match: {
name
}
}
];
}
由此，整个网站的搜索优化完毕。
再去试一下效果，现在哪怕我输入一些多 “鱼” 的词，也能搜到了！
ES 是怎么实现灵活搜索的呢？欢迎阅读 这篇文章 。
新 ES 搜索接口的发布并不意味着老的数据库查询接口淘汰，可以同时保留。按名称搜索资源时用新接口，更灵活；而根据审核状态、搜索某用户发布过的资源时，可以用老接口，从数据库查。从而分摊负载，职责分离，让对的技术做对的事情！
以上就是本期分享，我是鱼皮，点赞 + 在看 还是要求一下的，祝大家都能心想事成、发大财、行大运。
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