基于ES构建贝壳找房搜索中台.pdf

ES，即Elasticsearch，是一个基于Lucene构建的开源、分布式、RESTful搜索引擎。它具有高性能、易扩展、可处理大量数据的特点，广泛用于全文搜索、结构化搜索以及数据分析等场景。贝壳找房作为一个房产信息服务平台，利用ES构建了搜索中台，以便于为用户提供快速准确的房源信息检索。从文件提供的信息来看，可以提炼出以下知识点： 1. 贝壳找房搜索中台的构建背景与ES的关系 2. 搜索中台的应用场景和使用情况 3. 贝壳找房内部ES集群的规模和性能 4. 贝壳找房搜索中台的演化过程 5. 搜索中台的稳定性挑战和未来规划 搜索中台的构建背景与ES的关系： 贝壳找房的搜索中台基于Elasticsearch来构建，为了满足其庞大的业务线对搜索的需求。Elasticsearch的使用大幅提升了搜索服务的效率和可靠性，帮助贝壳找房实现快速准确的房源信息检索。 搜索中台的应用场景和使用情况： 贝壳找房搜索中台的应用场景非常广泛，涵盖了贝壳、链家的主搜服务、面向C端和B端用户以及内部业务。它支持二手房、新房和租赁业务的搜索，同时包括房源、客源和推荐服务。搜索中台作为贝壳找房最核心的服务之一，共支撑了350多个业务线，服务稳定性和可用性要求极高。 贝壳找房内部ES集群的规模和性能： 贝壳找房内部集成了21套ES集群，包含了300个ES节点和1100个索引，管理着20亿数据量。每天需要处理10亿次查询和1亿次数据写入，且能承受的峰值查询量达到每秒3万次（QPS），实现了稳定性高达99.99%的性能指标。 搜索中台的演化过程： 从文件内容来看，贝壳找房的搜索中台经历了从搜索服务到搜索平台，再到搜索云平台的演化过程。搜索中台的不断进化，使得其不仅在搜索能力上有所增强，还在业务接入效率上有了显著的提升，从之前的平均9天缩减到现在的平均3天。 搜索中台的稳定性挑战和未来规划： 在搜索中台的演化过程中，稳定性是一个重大挑战。贝壳找房追求的稳定性目标是达到99.99%，这意味着系统每天的不可用时间只有短短的几十秒。为了应对稳定性挑战，贝壳找房采取了多方面的措施，例如优化搜索服务、提升搜索平台性能、提高搜索中台的业务接入效率以及降低故障率等。文档中提到了显著的改进效果，包括人效提升了6倍，故障率降低了60%，之前需要3人每天处理的故障问题，在改进后仅需0.5人每天就能处理。 文件内容涉及了ES在贝壳找房搜索中台中的应用细节，展现了搜索中台如何通过Elasticsearch技术来应对业务需求和技术挑战，并实现业务演进和性能优化的历程。贝壳找房使用Elasticsearch的经验和实践，对于构建和优化搜索引擎平台有重要的参考价值。