悟空分词的搜索和排序源码分析之——搜索

转自：http://blog.codeg.cn/2016/02/02/wukong-source-code-reading/

搜索过程分析

下面我们来分析一下搜索的过程。首先构造一个SearchRequest对象。一般情况下只需提供SearchRequest.Text即可。

type SearchRequest struct {
	// 搜索的短语（必须是UTF-8格式），会被分词
	// 当值为空字符串时关键词会从下面的Tokens读入
	Text string // 关键词（必须是UTF-8格式），当Text不为空时优先使用Text // 通常你不需要自己指定关键词，除非你运行自己的分词程序 Tokens []string // 文档标签（必须是UTF-8格式），标签不存在文档文本中，但也属于搜索键的一种 Labels []string // 当不为nil时，仅从这些DocIds包含的键中搜索（忽略值） DocIds map[uint64]bool // 排序选项 RankOptions *RankOptions // 超时，单位毫秒（千分之一秒）。此值小于等于零时不设超时。 // 搜索超时的情况下仍有可能返回部分排序结果。 Timeout int // 设为true时仅统计搜索到的文档个数，不返回具体的文档 CountDocsOnly bool // 不排序，对于可在引擎外部（比如客户端）排序情况适用 // 对返回文档很多的情况打开此选项可以有效节省时间 Orderless bool } 

从本文一开始那段示例代码的搜索语句读起：searcher.Search(types.SearchRequest{Text:"百度中国"})。进入到 Search 函数内部，其逻辑如下：

设置一些搜索选项

例如排序选项RankOptions, 分数计算条件ScoringCriteria等等

将搜索词进行分词

	// 收集关键词
	tokens := []string{}
	if request.Text != "" {
		querySegments := engine.segmenter.Segment([]byte(request.Text)) for _, s := range querySegments { token := s.Token().Text() if !engine.stopTokens.IsStopToken(token) { tokens = append(tokens, s.Token().Text()) } } } else { for _, t := range request.Tokens { tokens = append(tokens, t) } } 

这里的”百度中国”会分词得到两个词：百度 和中国

向索引器发送查找请求

	// 建立排序器返回的通信通道
	rankerReturnChannel := make(
		chan rankerReturnRequest, engine.initOptions.NumShards)

	// 生成查找请求
	lookupRequest := indexerLookupRequest{
		countDocsOnly:       request.CountDocsOnly,
		tokens:              tokens,
		labels:              request.Labels,
		docIds:              request.DocIds,
		options:             rankOptions,
		rankerReturnChannel: rankerReturnChannel,
		orderless:           request.Orderless,
	}

	// 向索引器发送查找请求 for shard := 0; shard < engine.initOptions.NumShards; shard++ { engine.indexerLookupChannels[shard] <- lookupRequest } 

这里是否可以进行优化？ 1) 只向特定的shard分发请求，避免无谓的indexer查找过程。2)rankerReturnChannel是否不用每次都创建新的？

读取索引器的返回结果然后排序

上面已经建立了结果的返回通道rankerReturnChannel，直接从个channel中读取返回数据，并加入到数组rankOutput中。 注意，如果设置了超时，就在超时之前能读取多少就读多少。 然后调用排序算法进行排序。排序算法直接调用Golang自带的sort包的排序算法。

下面我们深入到索引器，看看索引器是如何进行搜索的。其核心代码在这里func (engine *Engine) indexerLookupWorker(shard int)，它的主逻辑是一个死循环，不断的从engine.indexerLookupChannels[shard]读取搜索请求。

针对每一个搜索请求，会将请求分发到索引器去，调用func (indexer *Indexer) Lookup(tokens []string, labels []string, docIds map[uint64]bool, countDocsOnly bool) (docs []types.IndexedDocument, numDocs int)方法。其主要逻辑如下：

1. 将分词和标签合并在一起进行搜索
2. 合并搜索到的docId，并进行初步排序，将docId大的排在前面(实际上是认为docId越大，时间越近，时效性越好)
3. 然后进行排序，BM25算法
4. 最后返回数据