贝壳找房：基于ES的高效搜索中台与稳定性提升

本文档深入探讨了贝壳找房如何利用Elasticsearch (ES) 构建其强大的搜索中台，以满足多样化业务需求和追求极高的稳定性的过程。贝壳作为中国领先的房地产服务平台，ES在其中扮演了核心角色，支撑着庞大的业务线，包括二手、新房、租赁等领域的房源、客源和推荐服务。 首先，ES在贝壳的广泛应用场景涵盖了公司内部和外部的各种客户端（C端、B端），以及350多个业务线，成为贝壳提供高效服务的关键技术之一。大规模的使用规模包括21个ES集群，300个节点，1100个索引，存储并处理约20亿的数据量，每天处理高达10亿次查询和1亿条数据写入。这使得贝壳的搜索系统能够处理高并发请求，实现峰值3万次每秒（QPS）的查询速度。 贝壳的搜索中台经历了显著的演进，从最初的搜索服务、搜索平台到云平台的升级，通过引入SpringCloud和Kubernetes+Docker，实现了整体架构的优化，如SolrCloud向ES的迁移，单集群扩展到多集群，单机房部署升级到双机房备份，提高了部署效率和资源利用率。这一过程中，不仅提升了业务接入的效率，减少了人工干预导致的故障，搜索研发团队的人效也得到了显著提升，故障率降低了60%，系统的稳定性达到99.99%。 文档特别强调了稳定性SLA指标，贝壳致力于将每年的宕机时间控制在非常低的水平，从最初的90%减少到99.9%。这一目标表明了贝壳对服务可靠性的高度重视，并展示了在面临99.99%稳定性的挑战时所采取的技术策略和管理措施。 总结来说，本文主要讨论了贝壳找房如何借助Elasticsearch构建高可用、高性能的搜索中台，以及在技术选型、架构调整和运维优化方面的重要决策，以确保为用户提供无间断的优质服务。随着技术的不断迭代和优化，贝壳搜索中台将继续推动业务发展，提高用户体验。