高并发短文检索:DAT与轻量级方案探讨
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更新于2024-09-10
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在高并发短文检索的场景中,面临的需求是处理大量并发请求(每秒20万次)和适中的数据量(约200万条),同时需要进行分词检索且数据不需实时更新。针对此场景,本文探讨了三种常见的解决方案:
1. **数据库搜索法**:
- 方法:将标题数据存储在数据库中,通过`LIKE`操作进行模糊匹配。
- 优点:实施简单,适合小规模数据。
- 缺点:无法进行精确分词,且并发量受限,难以应对高并发。
2. **数据库全文检索法**:
- 方法:同样将标题数据存数据库,利用全文索引进行检索。
- 优点:相对于`LIKE`操作,索引能提供更好的搜索性能。
- 缺点:同样受限于并发量,且对数据库资源消耗较大。
3. **开源外置索引方案**(如Lucene, Solr, ES):
- 方法:通过独立的索引服务处理数据,提供更高性能。
- 优点:能提高检索速度,支持大规模并发,但可能增加系统复杂性和部署成本。
- 缺点:并发量管理需要注意,系统的维护和扩展较数据库方案复杂。
58龙哥给出了以下几点建议:
- DAT(双数组 trie):冠军方案之一,适用于数据过滤问题,但DAT更新数据不方便且不支持增量更新,不适合实时变化的数据。
- Trie树:虽然高效,但内存占用大,特别是对于长标题和大量文档,可能导致内存膨胀。
- 为了支持分词,需要对每个分词遍历trie树并合并结果,这增加了复杂性。
- 针对内存限制,龙哥提到一个轻量级方案,但未明确指出具体是什么,可能是指某种特殊设计或优化过的数据结构。
关于轻量级解决方案,龙哥并未推荐具体的在线文章,但暗示存在一个与标题长度无关,内存占用极低的创新方法,这可能是通过更高效的算法或者数据压缩技术来实现。
总结来说,选择解决方案时需权衡并发、性能、内存使用和维护成本,数据库搜索法适合初期需求较小的场景,全文检索和开源索引则更适合并发量大、性能要求高的环境,而针对内存限制和分词问题,可能需要寻找更优化的数据结构或者算法来提升效率。对于具体轻量级方案,可能需要进一步研究或咨询专家。
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