再来说一下 idgeneratror 。 按照每天业务 27700 亿来算，分词以后是 100 亿，每一个分词对应 277 行日志，这是平均数，每天 Docid 有 27700 亿个。按照每个 4 字节来计算，光是 Docid 数字将近 11TB。在这里停止了处置，采用分段区间获取降低 qps，每天的 id 重新从 0 末尾分配。我们每天 Docid 倒排索引量在2.4T。每天 27700 亿我们做起来也稍微有点发怵，我们想了一个办法，我们业务名加时间作为 key，每天id 从零末尾重新分配，这样就可以保证我每天的量不至于太高，而且分出来的 Docid 不用太大，假设太大的话，能够数据就会比较收缩。我如今建了索引是哪个业务，什么时间段，哪一天的，我这主要央求哪一个区段，假设说我央求了 1 到 100 个这个区段，在 idgeneratro 会提早预留出 1 到 100 这个空隙。

Proxy/Searcher详细设计。 Searcher中心引擎就是走四级索引外面做的事情，其中包括过滤和模糊查询等等，这些不是主干业务我没有说。从外面拿出map数据，然后再取原始数据，取完数据以后，我们有很多原始数据十分大，大约有几十兆左右，假设放在处置器前端，前面会直接卡死，我们会把原始数据比较大的业务，在页面下面给大家展现，点击查看原始数据这么一个链接，点了以后再过去央求一遍，这是一个十分复杂的架构。如图5所示。

图5

Searcher并发模型。 由于读 四级索引的时分，读 Docid 的进程如出一辙，所以我在这里用读 Docid 举例子，比如我拿到 DocidList 的数据，我会给每一个 Docid 分配一个 Goroutine ，拼接出来 doc path ，读取原始日志，然后做过滤，最后前往给前端。如图6所示。

图6

怎样运用

第一个瓶颈。 我们团队的基础组件全是 c++，我们团队中心业务，以及在线引擎、中心引擎都是c++ 来做的。我们用到 gdb 停止调试，进程过多，用 c++ 组件一末尾想偷懒，然后编辑进C，再放到 Go 外面去。每一个读取 Docid 中，每一个文件都会去读，我们的运用顺序常常就挂，事先也没有缘由，最后我们才看到执行 CGO 的时分，我们收到一个信号，就是 signal exit，然后我们停止GDB调试，说是进程太多，由于CGO在执行的时分会新建一个M。

处置方案：用Go重新完成一遍，将组件作为http效劳，Go Client调用，做集中式处置。

第二个瓶颈。 在系统中，我们少量运用 Goroutine，子写程 panic 在主写程不能被处置掉。

处置方案：我们在通道类型外面为struct，封装正常数据和error，在主协程取取出数据，一致做处置。

阅历小结。

即使知晓很多言语，最好不要混用，要十分慎重引入其他言语的处置方案。

不要完全置信recover，它不能恢复runtime的一些panic。

看一下我们的Proxy多天并发查询设计。 如图7所示。要做 多天查询有两种方案。第一种方案把多天查询加上，这样使我们中心查询引擎变得十分臃肿，我们还是那句话，加一个中间层。把多天变成单天，然后在Proxy 拿到一切的单天数据，就构成了多天查询。

图7

我们还有另外一个项目，央求Poseidon的数据，我们想到两种处置方案，第一种处置方案，你在本人第三方系统外面做缓存，要不我们做缓存，我们是这样取舍。假设第三方系统外面做缓存，一切的查询，缓存只能在第三方系统外面用。假设在我们这里缓存，他们发了央求到我们这来，其他一切第三方外面都有能够能用上。我们是这样做的，首先央求 Searcher 拿到当天的数据，比如查一个月的数据，央求 Searcher 单天的数据，假设每一个Goroutine 去查一天，每一个 Goroutine 拿到 Searcher 单天数据之后，把它解出来，看一下是不是错误数据。假设是错误数据的话，直接给客户端把这条数据前往错误，并不是给客户端整个错误，由于只是这一天某一条数据有错误。而不至于我们在查询 30 天数据的时分，外面只需某一天某一条数据有错误，就直接前往给用户，我这个系统不可用。假设不是错误数据，会依据央求参数，央求参数有很多。除了这些之外，还有查询的时间，依据这个来做一个Cace Key，然后打回给前端。

我们遇到一个成绩，每一个用户会把整个索引流程都跑一遍，也就是说用户会给我们实时测试。在同一个时间之内，同一份数据在缓存时间之内不会走残缺个 readhdfs 流程。build index 顺序化，我们会有监控，假设顺序化我们会知道，顺序挂了会报警感知，但是数据错误却是未知，我们如今还没有做到这种监控。但是这个数据错误是未知的，我们修复索引就会破费少量时间，去重新写日志，跑 Docid，还要处置破绽。

我们的处置方案，第一个增加缓存时间，在可容忍错误数据时间之内，用户查询能及时发现成绩，恢复一天两天数据还可以，不至于缓存 30 天或许一、两个月，到最后错误数据会越来越多。第二个处置方案，参考 NSQ，应用 for+select 的不确定性来分馏，随机流量到 chanel 和 hdfs 做热测试。缺陷，就是开发成本相对第一种方案来说有点高。这块要留意，开发成本并不是十分高，由于 select 而只能从 chanel 拿数据。

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