最近在参考CQRS DDD架构来进行公司的库存中心重构设计，在CQRS架构中需要一个in-memory的方式快速修改库存在通过消息驱动异步更新到DB，也就是说内存的数据是最新的，DB的数据是异步持久化的，在某一个时刻内存和DB的数据是存在不一致的，但是满足最终一致性。

这样我们就需要内存当作前置DB在使用，因此不单纯的只满足修改数据，还需要满足Query的要求，内存结构的数据Query是比较麻烦的，它不像DB那样已经实现好了索引检索，需要我们自己来设计Key的机构和搜索索引的构建。

当然行业里也有这样的做法，对数据修改的时候双写到内存(Redis)和ElasticSearch再异步到DB，这样Query全部走向ElasticSearch，但是我觉得这样做的复杂度会增加很多，所以就在看如何基于Redis来设计一个搜索引擎。

看到了RedisLabs团队开发的基于Redis的搜索引擎：RediSearch

RediSearch

Github: RediSearch

官方站点

官方给出的描述

Redisearch implements a search engine on top of redis, but unlike other redis search libraries, it does not use internal data structures like sorted sets.
Inverted indexes are stored as a special compressed data type that allows for fast indexing and search speed, and low memory footprint.
This also enables more advanced features, like exact phrase matching and numeric filtering for text queries, that are not possible or efficient with traditional redis search approaches.

主要特点

高性能的全文搜索引擎（Faster, in-memory, highly available full text search），可作为Redis Module运行在Redis上。但是它与其他Redis搜索库不同的是，它不使用Redis内部数据结构，例如：集合、排序集（ps.后面会写一篇基于Redis的数据结构来设计搜索引擎），Redis原声的搜索还是有很大的局限性，简单的分词搜索是可以满足，但是应用到复杂的场景就不太适合。

  • Full-Text indexing of multiple fields in documents.
  • Incremental indexing without performance loss.
  • Document ranking (provided manually by the user at index time).
  • Field weights.
  • Complex boolean queries with AND, OR, NOT operators between sub-queries.
  • Prefix matching in full-text queries.
  • Auto-complete suggestions (with fuzzy prefix suggestions)
  • Exact Phrase Search.
  • Stemming based query expansion in many languages (using Snowball).
  • Support for logographic (Chinese, etc.) tokenization and querying (using Friso)
  • Limiting searches to specific document fields (up to 128 fields supported).
  • Numeric filters and ranges.
  • Geographical search utilizing redis’ own GEO commands.
  • Supports any utf-8 encoded text.
  • Retrieve full document content or just ids.
  • Automatically index existing HASH keys as documents.
  • Document Deletion (Update can be done by deletion and then re-insertion).
  • Sortable properties (i.e. sorting users by age or name).

下面是中文版本

  • 多个字段的文档的全文索引。
  • 没有性能损失增量索引。
  • 文档排名(由用户提供手动指数时间)。
  • 字段权重。
  • 在子查询之间使用AND，OR，NOT运算符进行复杂的布尔查询。
  • 前缀匹配全文查询。
  • 自动完成建议以模糊前缀(建议)
  • 准确短语搜索。
  • 阻止基于查询扩展多种语言(使用Snowball)。
  • 支持语标的(中国等)标记和查询(使用Friso)
  • 将搜索限制在特定的文档字段(128字段支持)。
  • 数字过滤器和范围。
  • 利用redis自己的GEO命令进行地理搜索。
  • 支持任何utf-8编码的文本。
  • 获取完整的文档内容或者只是id。
  • 自动索引现有HASH keys文件。
  • 文档删除(更新可以通过删除然后re-insertion)。
  • 可排序属性（即按年龄或名称对用户进行排序）。

集群

当然还支持分布式集群，只不过集群还是试验阶段还不建议正式应用到企业级应用上。

暂不支持

  • Spelling correction（拼写更正）
  • Aggregations（集合）

支持的Client类库

Official (Redis Labs) and community Clients:

Language Library Author License Comments
Python redisearch-py Redis Labs BSD Usually the most up-to-date client library
Java JRediSearch Redis Labs BSD -
Go redisearch-go Redis Labs BSD Incomplete API
JavaScript RedRediSearch Kyle J. Davis MIT Partial API, compatible with Reds
C# NRediSearch Marc Gravell MIT Part of StackExchange.Redis
PHP redisearch-php Ethan Hann MIT -
Ruby on Rails redi_search_rails Dmitry Polyakovsky MIT -
Ruby redisearch-rb Victor Ruiz MIT -

类库支持的还算丰富，可以尝试使用一下。

性能

性能对比是以ElasticSearch、Solr来进行对比，官方的benchmark数据，benchmark程序地址

总结：

从数据上看，使用RediSearch的吞吐量高、延迟低，但是相比于ElasticSearch和Solr支持的特性上还有些欠缺比如：中文的模糊搜索支持的不是很好，但是其性能很高在某些场景是可以作为搜索引擎的替代方案来试用。

案例资料：

  1. 利用RediSearch构建高效实时搜索案例
  2. 一步步实现 Redis 搜索引擎
  3. 我们做了一个支持全文搜索和关系查询的 Redis

上述就是关于RediSearch的资料整理，后面会尝试使用它来构建搜索引擎，会记录使用过程经历。