【项目日记（二）】搜索引擎-索引制作

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1.前言

在上一篇文章中，我们已经介绍了索引解析，那么接下来我们继续完善我们的项目，既然已经有了解析好的索引，那么我们就需要把解析的内容添加到倒排索引和正排索引中。

2.索引结构

创建index类，通过这个类来构建索引结构
基本步骤：

用ArrayList创建正排索引
用HashMap创建倒排索引
1.给定docid在正排索引中，查询详细信息
2.给定一个词，在倒排索引中查与这个词的关联文档
3.往索引中新增文档
4.把内存的索引保存到磁盘
5.把磁盘的索引结构保存到内存

2.1创捷索引

正排索引

private ArrayList<DocInfo> forwardIndex=new ArrayList<>();

倒排索引

private HashMap<String,ArrayList<Weight>> invertedIndex=new HashMap<>();

DocInfo类：

public class DocInfo {private int docID;private String title;private String url;private String content;public int getDocID() {return docID;}public void setDocID(int docID) {this.docID = docID;}public String getTitle() {return title;}public void setTitle(String title) {this.title = title;}public String getUrl() {return url;}public void setUrl(String url) {this.url = url;}public String getContent() {return content;}public void setContent(String content) {this.content = content;}
}

Weight类：

public class Weight {private int docId;private int weight;public int getDocId() {return docId;}public void setDocId(int docId) {this.docId = docId;}public int getWeight() {return weight;}public void setWeight(int weight) {this.weight = weight;}
}

2.2根据索引查询

//1.根据docId查询文档详情，数组小标就是文档idpublic DocInfo getDocInfo(int docId){return forwardIndex.get(docId);}
//2.给定一个词，查在哪些文档中public List<Weight> getInverted(String term){return invertedIndex.get(term);}

2.3新增文档

 public void addDoc(String title,String url,String content){//给正排索引新增和倒排索引都新增信息//构建正排索引DocInfo docInfo=buildForward(title,url,content);//创建倒排索引buildInverted(docInfo);}

在正排索引中添加文档：

private DocInfo buildForward(String title, String url, String content) {DocInfo docInfo=new DocInfo();docInfo.setTitle(title);docInfo.setUrl(url);docInfo.setContent(content);//巧妙设计：docInfoId的下标和数组下标一一对应docInfo.setDocID(forwardIndex.size());forwardIndex.add(docInfo);return docInfo;}

在倒排索引中新增文档
1.需要统计每一个词在文档中的出现次数，在根据次数算出权重
2.首先进行分词操作，统计每一个不同的词在标题中出现的次数
3.再进行分词操作，统计每一个词在正文出现的次数
4.设置权重为标题次数*10+正文次数

 private void buildInverted(DocInfo docInfo) {class WordCnt{public int titleCount;public int contentCount;}HashMap<String,WordCnt> wordCntHashMap=new HashMap<>();//1.针对标题进行分词操作List<Term> terms= ToAnalysis.parse(docInfo.getTitle()).getTerms();//2.针对分词结果，统计每个词出现的次数for (Term term:terms){String word=term.getName();WordCnt wordCnt=wordCntHashMap.get(word);if (wordCnt==null){WordCnt newwordCnt=new WordCnt();newwordCnt.titleCount=1;newwordCnt.contentCount=0;wordCntHashMap.put(word,newwordCnt);}else {wordCnt.titleCount+=1;}}//3.针对正文进行分词操作List<Term> terms2=ToAnalysis.parse(docInfo.getContent()).getTerms();//4.遍历分词结果，统计每个词出现的次数for (Term term:terms2){String word=term.getName();WordCnt wordCnt=wordCntHashMap.get(word);if (wordCnt==null){WordCnt newWordCnt=new WordCnt();newWordCnt.titleCount=0;newWordCnt.contentCount=1;wordCntHashMap.put(word,newWordCnt);}else {wordCnt.contentCount+=1;}}//5.设置权重为：标题*10+正文//一个对象必须实现了Iterable接口才能使用for each进行遍历，而Map并没有实现该接口，但Set实现了，所以就把Map转换为Setfor(Map.Entry<String,WordCnt> entry:wordCntHashMap.entrySet()) {            List<Weight> invertedList=invertedIndex.get(entry.getKey());if (invertedList==null){ArrayList<Weight> newInvertedList=new ArrayList<>();Weight weight=new Weight();weight.setWeight(entry.getValue().titleCount*10+entry.getValue().contentCount);weight.setDocId(docInfo.getDocID());newInvertedList.add(weight);invertedIndex.put(entry.getKey(),newInvertedList);}else {Weight weight=new Weight();weight.setDocId(docInfo.getDocID());weight.setWeight(entry.getValue().titleCount*10+entry.getValue().contentCount);invertedList.add(weight);}        }}

2.4内存索引保存到磁盘

索引当前是存储在内存中的，构造索引的过程是非常耗时的，因此我们就不应该再服务器启动时才去构造索引，通常就把这些耗时的操作，单独执行完成之后，然后再让线上的服务器加载构造好的索引。
我们就把内存中构造的索引结构，给变成一个字符串，然后写入文件即可，这个操作就叫序列化。适应Jackson中的ObjectMapper来完成此操作。

 private static  String INDEX_PATH="D:/doc_searcher_index/";public void save(){long beg=System.currentTimeMillis();System.out.println("保存索引开始！");File indexPathFile=new File(INDEX_PATH);if(!indexPathFile.exists()){indexPathFile.mkdir();}File forwardIndexFile=new File(INDEX_PATH+"forward.txt");File invertedIndexFile=new File(INDEX_PATH+"inverted.txt");try {//利用ObjectMapperJava对象转换为JSON格式//从内存中读取forwardIndex保存到forwardIndexFileobjectMapper.writeValue(forwardIndexFile,forwardIndex);//从内存中读取nvertedIndex保存到invertedIndexFileforwardIndexFileobjectMapper.writeValue(invertedIndexFile,invertedIndex);}catch (IOException e) {e.printStackTrace();}long end=System.currentTimeMillis();System.out.println("保存索引完成！消耗时间："+(end-beg)+"ms");}

2.5把磁盘索引加载到内存

public void load(){long beg=System.currentTimeMillis();System.out.println("加载索引开始！");File forwardIndexFile=new File(INDEX_PATH+"forward.txt");File invertedIndexFile=new File(INDEX_PATH+"inverted.txt");try {forwardIndex=objectMapper.readValue(forwardIndexFile, new TypeReference<ArrayList<DocInfo>>() {});invertedIndex=objectMapper.readValue(invertedIndexFile, new TypeReference<HashMap<String, ArrayList<Weight>>>() {});}catch (IOException e){e.printStackTrace();}long end=System.currentTimeMillis();System.out.println("加载引擎结束消耗时间："+(end-beg)+"ms");}

parser相当于制作索引的入口，对应到一个可执行的程序
index相当于实现了索引的数据结构，提供一些Api
接下来我们就在parser里面调用对应的api
在parser类中解析完Html文件时，应添加到索引中

private  void parseHTML(File f) {//1.解析HTML标题String title=parseTitle(f);//2.解析HTML的URLString url=parseUrl(f);//3.解析HTML的正文long beg=System.nanoTime();//String content=parseContent(f);String content=parseContentByRegex(f);long mid=System.nanoTime();//把解析出来的信息加载到索引index.addDoc(title,url,content);         }

在添加完索引之后，应该把索引保存到磁盘

public void run()  {long beg=System.currentTimeMillis();System.out.println("索引制作开始");//1.枚举出INPUT_PATH下的所有html文件ArrayList<File> fileList=new ArrayList<>();enumFile(INPUT_PATH,fileList);//2.解析文档内容for (File f:fileList){System.out.println("开始解析"+f.getAbsolutePath()+"....");parseHTML(f);}//3.把内存构造的索引保存到磁盘index.save();long end=System.currentTimeMillis();System.out.println("索引制作结束！消耗时间："+(end-beg)+"ms");}

3.性能优化

此时我们已经完成了文档解析和索引制作模块，那么我们进行验证
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文档内容正确生成：

但我们观察索引制作的时间：一个消耗了19973ms就是19s，花费的时间是比较长的，那么有什么办法提高效率呢？方法当然是有的，首先我们得清楚具体是哪一个步骤拖慢了执行效率，我们来分析代码：
在这里插入图片描述
可以看到解析文档的时候从磁盘读文件，循环遍历文件操作，那么显然效率是非常慢的，既然一个线程串行执行效率非常慢，那么我们就采用多线程并发执行来提高效率。

3.1多线程

我们可以使用创建一个线程池来实现并发操作。通过submit往线程池中提价任务，操作极快（只是把Runnable对象放入阻塞队列中）。
把代码改进成多线程的版本，线程池中的线程数目具体设置成多少才合适呢？最好通过实验来确定。

public void run()  {long beg=System.currentTimeMillis();System.out.println("索引制作开始");//1.枚举出INPUT_PATH下的所有html文件ArrayList<File> fileList=new ArrayList<>();enumFile(INPUT_PATH,fileList);ExecutorService executorService= Executors.newFixedThreadPool(6);//2.解析文档内容for (File f:files){executorService.submit(new Runnable() {@Overridepublic void run() {System.out.println("解析："+f.getAbsolutePath());parseHTML(f);                    }});}//3.把内存构造的索引保存到磁盘index.save();long end=System.currentTimeMillis();System.out.println("索引制作结束！消耗时间："+(end-beg)+"ms");}

3.2线程安全

我们既然引入了多线程就要考虑线程安全问题，要注意修改操作和读写操作。当多个线程同时尝试修改同一个共享数据时，需要确保数据的一致性，避免出现竞态条件。读写操作：如果一个线程在读取共享数据的同时另一个线程在修改该数据，可能导致读取到不一致或无效的数据。
那么我们就需要对程序进行加锁操作：
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3.3CountDownLatch类

添加锁虽然解决了线程安全问题，依然有新的问题，那就是在所有文件提交完成后就会立即执行save（）操作，但是可能文件解析还没有完成。为了解决这样的问题，我们就引入 CountDownLatch类。
CountDownLatch类类似于跑步比赛的裁判，只有所有的选手都撞线了，就认为这场比赛结束了。再构造 CountDownLatch的时候指定一下比赛选手的个数，每个选手撞线都要通知一下countDown（），通过await来等待所有的选手都撞线完毕才执行save（）操作。

public void runByThread(){long beg=System.currentTimeMillis();System.out.println("索引开始制作");//1.枚举出INPUT_PATH下的所有html文件ArrayList<File> files=new ArrayList<>();enumFile(INPUT_PATH,files);//2.解析文档内容CountDownLatch latch=new CountDownLatch(files.size());ExecutorService executorService= Executors.newFixedThreadPool(6);for (File f:files){executorService.submit(new Runnable() {@Overridepublic void run() {System.out.println("解析："+f.getAbsolutePath());parseHTML(f);latch.countDown();}});}try {//await会阻塞，把所有选手都调用countDown以后才会继续执行latch.await();} catch (InterruptedException e) {throw new RuntimeException(e);}//手动的把线程池里面的线程杀掉executorService.shutdown();//3.把内存构造的索引保存到磁盘index.save();long end=System.currentTimeMillis();System.out.println("索引制作结束！消耗时间："+(end-beg)+"ms");System.out.println("t1:"+t1+"t2"+t2);}