可借鑒性極高的通用方案垂直搜索引擎性能優化

可借鑒性極高的通用方案（垂直搜索引擎性能優化）

一、行業背景與垂直搜索

我們先了解一下機票的行業背景，下圖是由中航信統計的數據，藍色的曲線代表平均每公里的票價，紅色曲線指的是客運量。

從2021年到2021年，無論是國內、港澳臺還是國際，整體趨勢都是機票價格便宜了，坐飛機的人也越來越多了。尤其是國際機票，這五年里機票價格下降30%，客運量增長了140%。

乘客越來越多，購買機票的渠道有哪些呢？

現在主要有三個：網絡平臺、代售點和航司官網。像攜程、去哪兒、飛豬、同程等，是主流的網絡購票平臺；像旅行社這類代售點，是旅行團的主要購票渠道；同時大部分航空公司的官網也可以購票，而且有相對較低的價格。

總體來說，網絡平臺是很大的銷售渠道，占比76%。為什么網絡平臺占有這么大的份額呢，主要原因是機票垂直搜索引擎是主要的用戶流量入口。

用戶一般是先比價然后再去預訂，一個好的機票搜索引擎查詢的產品豐富、價格便宜，而且響應速度快，運價也準，這些特性在技術方面實現好并不簡單。

二、主要問題與解決方案

機票查詢要快、準、低。快是指查詢快，能夠提供一個良好的用戶體驗；準是指運價準，可以保證出票的成功率；低是指票價低，能夠吸引更多的用戶。

但是，假如票價要有優勢，就要有大量產品，產品數據多了查詢就慢，假如查詢要快，就必須要緩存，但是數據緩存了，運價就可能不準。這三者是矛盾的，類似于CAP原則，具體示意圖如下：

對于以上問題，怎么解決呢？通用的三個技術方案有：

用DB+Redis平衡響應速度、數據實時性和查詢成本；

用削峰填谷的MQ來處理高并發；

將業務服務化、模塊解耦。

這些只是通用的技術點，并沒有什么難度，我們這里重點介紹與很終結果密切相關的四個模塊：靜態數據、緩存策略、實時查詢、政策匹配。

靜態數據：能靜態處理的數據盡量靜態化，存儲到本地，可以是數據庫或緩存，以方便快速地查詢，如航班信息、運價數據和政策數據等；

緩存策略：從中航信拿到運價數據之后，進行熱冷門數據分類，數據永不過期但持續更新，自主控制數據的更新頻率；

實時查詢：多渠道多供給實時獲取遠端數據，多數據源查詢速度會變慢，遠端服務不可控，解決方案是三段超時，即前端用戶超時、中端運營超時、后端供給超時；

政策匹配：大量的產品數據和大量的業務規則，不可能都提供給用戶，需要通過一定的算法進行匹配過濾、排序等。

三、靜態數據與任務打底

機票查詢的靜態數據主要有：城市、機型、航司、運價數據等，這里重點介紹較為復雜的運價數據，運價數據的獲取雖然間隔時間較長，但數據量大且更新頻次不同。

運價數據是由中航信統一提供的，有兩種途徑：黑屏查詢和IBE接口，將獲取到的數據保存到數據庫和緩存中，用戶查詢的時候直接從緩存中獲取，同時也會按照一定的緩存策略來更新。

很初我們設計了兩套方案來打底運價數據，兩個方案各有優劣：

方案1是先預加載所有的運價數據，然后全部保存到數據庫和緩存，然后在航班查詢時通過緩存策略進行相應地更新；

方案2是把運價數據根據航線查詢頻率分為熱門和冷門數據，然后天天凌晨對熱門數據預加載，并在航班查詢的時候對冷門數據進行更新。

可以看出，方案1能保證數據的完整性和實時性，但預加載用時太長；方案2能控制預加載用時，但熱門數據的實時性會從早到晚逐漸降低。

兩個方案中都需要實時更新，在考慮數據實時性的同時，還要考慮獲取數據的費用，平衡好兩者才是一個實用的方案。

綜合對比之后，我們采用了方案1，具體實現如下圖所示：

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