一、接口设计规范
请求方式：GET请求
URL路径：/api/search
请求参数：
keyword：搜索关键词（必填）
page：页码（默认1）
page_size：每页数量（默认20）
sort：排序方式（可选：price_asc, price_desc, time_desc）
二、技术实现方案
核心逻辑：
关键词分词处理
多字段匹配（标题/描述/标签）
结果排序与分页
Python伪代码示例
from flask import request, jsonify
@app.route('/api/search', methods=['GET'])
def search_items():
keyword = request.args.get('keyword', '')
page = int(request.args.get('page', 1))
page_size = int(request.args.get('page_size', 20))
# 分词处理（以空格分割）
keywords = keyword.split()
# 数据库查询（使用ORM示例）
query = Item.query.filter(
or_(
*[Item.title.like(f"%{kw}%") for kw in keywords],
*[Item.description.like(f"%{kw}%") for kw in keywords]
)
)
# 分页处理
pagination = query.paginate(page=page, per_page=page_size)
return jsonify({
'data': [item.to_dict() for item in pagination.items],
'total': pagination.total,
'current_page': pagination.page
})
三、性能优化策略
CREATE INDEX idx_title ON items(title);
CREATE INDEX idx_description ON items(description);
Redis缓存示例
cache_key = f"search:{keyword}:{page}"
if redis.exists(cache_key):
return json.loads(redis.get(cache_key))
对于复杂搜索场景可使用消息队列异步更新搜索结果
四、安全防护
使用参数化查询替代字符串拼接
query = "SELECT * FROM items WHERE title LIKE %s"
cursor.execute(query, ('%' + keyword + '%',))
使用令牌桶算法限流
@limiter.limit("10/minute")
五、响应格式示例
{
"code": 200,
"data": [
{
"id": "123",
"title": "二手iPhone 13",
"price": 3999.00,
"thumb_url": "https://example.com/img1.jpg"
}
],
"pagination": {
"total": 150,
"current_page": 1,
"total_pages": 8
}
}
六、注意事项
敏感词过滤机制
搜索结果去重处理
接口文档维护（建议使用Swagger）
此方案适用于中小型电商平台，日均百万级请求需引入Elasticsearch等专业搜索引擎，并采用微服务架构部署搜索集群。
