干货 | 响应速度与智能化如何平衡，携程酒店搜索实践

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原创最新推荐文章于 2026-09-30 03:00:00 发布 1.1k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

【管理科学】第六十三篇企业管理者招聘与人才博弈战略02 编号类型领域问题问题的数学分析（含逐步推理与数值范围）方法/手段/步骤/流程/话术/策略/行为/时序的所有内容和步骤（含数学表达式与数值分析）时序数学表达式及周期行动的数学表达式（含数值范围）关联知识和法律法规651组织博弈成本控制如何在保证质量的前提下有效控制成本？逐步推理： 1. 成本控制模型：成本每降低10%，利润可提升15%~25%。但过度降本可能影响质量和员工士气。 2. 控制效果：有效的成本控制可使利润率提升5%~10%。 3. 法律风险：需遵守劳动法和产品质量法。步骤与数学表阅读详情

作者简介

mczhao，携程资深软件工程师，关注自然语言处理、搜索引擎和数据库内核开发。

概览

随着线上旅游业务的不断发展，携程酒店的数据量不断增加，用户对于搜索功能的要求也在不断提高。携程酒店搜索系统是一个基于Lucene开发的类似Solar的搜索引擎系统，本文将从四个部分描述对搜索引擎的优化。

第一部分，通过优化存储来降低响应时延，提升用户体验，降低硬件成本。第二三部分，通过召回和纠错的智能化来提升用户体验。第四部分，通过重新设计搜索DSL提高业务灵活性和研发效率。本文也描述了在优化过程中遇到的各种问题和解决方法。

一、存储优化

1.1 数据压缩

在Lucene 8中，long型的数据会被自动压缩存储。我们可以去除搜索shema中原有的byte、short、int类型，对整型字段统一使用long类型存储，而不用担心其占用多余的空间。这既降低了对内存和磁盘的需求，也降低了运维的人力成本。

1.2 空间索引

在地理查询和存储这块，使用PointValues来替换原来的GeoHash索引。PointValues是从Lucene 6开始引入的一个新特性，使用kd树作为地理空间数据结构，来加速几何图形内点的过滤筛选。

踩过的坑

1）尽管Lucene官方极力宣传PointValues的性能优势，也许在二维地理搜索场景下是这样，但是在一维数据中其性能还是远逊于普通的倒排索引，甚至不如走逐个访问过滤。究其原因是PointValue中KD树的节点都是压缩存储，其CPU时间大部分消耗在对存储的解压和反序列化，造成浪费。

2）而对于高维空间的搜索，例如通过word2vec的词向量搜索某个词的相似词，无论是KD树还是VP树，其时间复杂度都会退化到不可忍受的地步。

1.3 KV存储

搜索流程不仅需要依靠倒排的索引，也需要正排的数据。在过滤和排序的搜索步骤中，需要根据主键来访问doc的一些维度信息，来判断该doc是否满足过滤条件，或者用来计算这个doc的排序分数。

在早期Solar版本中，使用了FieldCache——一种内存中SST来保存这些KV数据。从Lucene 4开始，DocValues作为KV数据的一种磁盘存储方案。在Lucene 7版本中，使用倒排索引中的DISI作为DocValues的索引，而FieldCache已经被移除。在Lucene 8版本中，DocVaues添加了jump table来增强其随机访问能力。

Lucene DocValues相对于FieldCache的优势是：

1）存储在磁盘，对内存需求减少。

2）存储经过压缩，消耗资源进一步减少。

Lucene内部的KV存储有一定局限性，例如：

1）使用磁盘的存储时，需要将byte数组反序列化，还是略慢于内存中直接存储的数据结构。

2）只能用docid作为key，如果使用业务id来访问，需要先查询倒排索引获取其docid，再访问正排数据获取值。

3）DISI存储的docid范围只能在32位整型内，当遇到单点几十亿级别的数据，就无法存储了。

在某些场景下，给酒店打排序分时，需要获取酒店到POI之间的关联分数，此类分数不仅仅是通过直线距离计算得来，还需要考虑驾车步行距离的时间，以及距离筛选的酒店点击量等等因素，所以需要一个酒店到POI之间关联的KV存储。酒店和POI数据量各自是百万级别，而一个POI周边的酒店数平均是千级别，这样他们之间关联数据条数可达数十亿。

为此，我们自研了一种Java内嵌KV存储，和Lucene的索引中"mmap"模式一样，利用JDK自带的MappedDirectedBuffer，将数据存储在磁盘上，将磁盘和内存的交换交给操作系统托管，也不会给堆内存造成压力。不同于Lucene的DISI和LevelDB的SST，考虑到减少磁盘和内存的交换，已经提高TLB的命中率，其索引是固实化（compacted）的BTree，也就是一棵用数组表示的完全n叉树，其查询的时间复杂度为对数，索引合并时间复杂度为线性。相比使用排序数组的SST，空间占用一样，优势是查询时内存页跳转减少，劣势是compact的时候需要随机访问磁盘，而不是顺序访问。

踩过的坑

1）虽然Lucene DocValues是一种磁盘存储，但由于其实现和FieldCache有着诸多相似特性，部分元数据甚至是数据本身还是需要加载到内存的，这个加载的过程在DocValues的API中是懒加载的，并且会消耗一定的时间，需要注意其争用引起的线程阻塞。最好在初次加载索引和之后，或者写线程每次flush和compact之后，触发一次DocValues的数据加载，再让读线程可见。

2）虽然Lucene DocValues支持随机访问，但其API的实现还是相对滞后。在一次请求中，不允许访问的docid大于或等于上次访问的docid，强制整个打分过程是顺序访问的。这自然有他的道理：顺序访问的性能更好。但排序过程可能依据多个分数，多个分数的计算公式中可能引用同一维度的字段，这样会造成重复访问同一doc的同一字段的DocValues，使得API报错。解决的方法是将之前查询到的字段值缓存入当期的context中，下次访问时直接获取缓存。另外一种解决方案，直接修改Lucene源代码，消除这个不必要的限制，代码位置在MultiDocValues.NumericDocValues.advanceExact和MultiDocValues.SortedNumericDocValues.advanceExact。

3）虽然可以使用MappedDirectedBuffer将存储移出JVM堆，减轻了堆GC的压力，但是当堆外内存脏块超过一定阈值，操作系统还是会触发阻塞整个进程的flush工作。解决方法是将磁盘映射文件打开为read-only，用作append-only数据库的存储。没有对现有块的修改就不会存在脏块，而内部异步compact来实现增量更新。这样，只会存在缺页加载的IO操作，被淘汰的页可以立即丢弃，而不用刷回磁盘。

二、查询智能化

当今搜索系统中，单纯的文本召回已经不能满足用户的要求。搜索引擎需要根据用户的输入，识别用户输入的语义和意图，进而修改召回和排序方式。

2.1 语义查询生成流程

1）第一步是实体标注。将实体名称作为词库给用户输入分词以后，给分出的每一个词标注实体，识别其类型和对应ID。

2）第二步是提取核心语义。例如，用户输入” 浙江杭州西湖希尔顿”，需要识别出浙江是杭州的上级、杭州是西湖的上级，从而忽略掉” 浙江” 和” 杭州”，其核心语义就是” 西湖” 和” 希尔顿”。

3）第三步是查询生成。根据上面的核心语义” 西湖” 和” 希尔顿”，通过规则系统，生成查询，优先查找西湖周边的希尔顿集团下的酒店，即使这些酒店文本中，看不出包含” 浙江”、” 杭州”、”西湖”、”希尔顿” 中的任意一个。

2.2 语义分析的常用算法

2.2.1 上下文无关句法分析（CFG）

1）优点：可以转化为自动机，计算速度快

2）缺点：语法规则固定，不适合分析比较灵活的自然语言

2.2.2 依存句法分析

依存图的主要思想是连接短语的中心词与其依存词。用有向边把中心词与依存词连接起来。依存分析中一个重要的概念是投射性，是由单词之间依存的线性词序决定的一种约束。投射性的的依存句法等价于CFG，非投射的依存句法的描述范围比 CFG更广。

1）优点：较为灵活，规则简单

2）缺点：有的情形，时间复杂度会退化到指数级别

2.2.3 酒店联想引擎中使用的语义分析

为了克服上述经典语法分析的一些弱点，酒店联想使用一种依据知识图谱分类分层的简化依存分析方式。根据酒店的业务场景，将标注后的实体词性放入不同的bucket中，进而进一步查询bucket内部实体和bucket之间实体的关联关系，进而去除修饰词，提取核心语义。同一bucket中的实体类型可以进一步分层，例如区域类型中省份、国家、城市、景区都可以分为单独的一层，再去获取彼此之间的关系。从而避免算法复杂度的爆炸。

三、智能纠错

Lucene自带的英文单词相似度纠错，是通过ngram分词索引召回，从词库中粗筛出候选词，进一步使用Levenshtein编辑距离精筛出相似度高的词。

我们在Lucene纠错的基础上，做了更多的优化，我们的纠错会考虑上下文，纠错词库的数据来源也更加多元化，目标是使得我们的英文纠错可以媲美Bing或者Google。

3.1 LSH 局部敏感哈希

随着业务增长，作为基础语料的实体数量也在增长，纠错词库的数据量随之增长，Lucene默认的ngram召回的候选词集合开始变得不那么准确，很多的用户目标词在粗筛过后就不在候选集内，导致无法正确纠出。我们需要考虑加入不同的维度作为Hash桶，来进一步缩小粗筛的范围，比如词长是一个比较好的维度；并且调整ngram中参数n的大小，以及分词以后的查询交并关系，使有限的粗筛召回结果更加精确。

3.2 上下文纠错

只考虑单词而不考虑上下文的纠错，就像只考虑单词热度而不考虑上下文的分词，有诸多局限性。例如真词纠错case，用户输入把le meridien（艾美酒店）错输入为let meridien，单看let这个单词是并没有错的，即使认为它是错的，那么let和le直接的相似度最高也只有66.7%，看起来也不高，不一定能达到精筛过滤的相似度阈值。

所以我们在纠错的时候也需要考虑上下文。通过现有实体语料以及其热度，统计出热门的二元词组及其热度。然后在纠错词，将二元词组作为单词来进行纠错。这样也可以对用户少输入或者多输入的空格进行纠错，并且可以解决空格问题和拼写错误同时存在的场景。例如：用户输入southcoase，通过一次纠错就可以纠出south coast这个词组。

通过二元词组库的纠错，只能往前/后多看一个词的上下文，有的情况下这么短的上下文并不能判断出最佳的纠错词。这时候可以将所有实体名称作为词库来纠错，由于其数据量庞大，粗筛的桶参数调整难度更大。另一方面，由于Lucene倒排索引下都是按docid排序的，docid是按数据插入顺序自增，所以我们可以先按热度排好序建入索引，再使用totalHitsThreshold=n限制召回的匹配条数，确保粗筛召回的是最热的n条记录。

3.3 优化编辑距离算法

经典的Levenshtein编辑距离算法，其状态转移发生在矩阵的2x2的范围内，无法识别出字符交换的操作。如果我们把其状态转移方程扩充到3x3的方格内，根据行和列上各自前两个字母来计算本单元格内的距离，即可识别出字符交换的操作。除此以外还能识别出字符双写漏写为单写，以及单写漏写为双写等场景，分别根据不同场景配置不同的距离权重，可以更加精细地计算两个词的相似度。

如果把根据前两个字母算的编辑距离称为2阶编辑距离，那么2阶可以扩展到n阶，n越大，能覆盖的情形越丰富，相似度越准确，纠错效果更好。但是算法的时间复杂度也随着n几何增加。实际使用时，按场景需求选择n。这种扩充到n阶的想法来自于Damerau-Levenshtein编辑距离，Damerau-Levenshtein编辑距离是一种2阶编辑距离。

编辑距离加权的思想也是在很多NLP论文中有提到，除了处理双写、调换等场景以外，也可以处理音近词特别是一些从别的语言翻译而来的音近词，特别是旅游业务背景下，很多地名都是按当地语言翻译过来的。举个中文的例子，从英文翻译而来的亚马逊和亚马孙，从"逊"到"孙"的编辑距离权重几乎可以配置为0，意味着亚马逊和亚马孙相似度100%，类似的case在作为表音语言的韩文和俄文的翻译文本中更多。

四、搜索DSL

DSL(Domain Specific Language)，中文翻译为领域特定语言，相对于GPL(General Purpose Language)通用编程语言，DSL指的是专注于某个应用程序领域的计算机语言。

James Gosling曾经说过:每个配置文件最终都会变成一门编程语言。搜索系统的复杂化导致其配置的复杂化，根据不同的用户输入核心语义、不同的用户偏好、不同的搜索上下文，生成搜索查询和排序，这样的规则系统需要复杂的配置。Lucene原本也有自带的查询语言，类似SQL，可以定义召回、排序、分页等逻辑，但这样的查询语言已经不能满足我们日益复杂的需求，严重制约了开发效率，我们需要将搜索语言扩展甚至重写，就像从SQL扩展到PL/SQL那样。

4.1 设计考量

4.1.1 降低学习成本

设计查询语言的时候，需要尽量向SQL语言看齐。SQL是大家已经广泛熟知的查询语言，语法越和SQL一致，越是降低学习难度。

在ElasticSearch的结构化DSL中，使用的是must、should、must not查询方式，这样的查询方式虽然贴合lucene底层查询方式，但是从一个没有接触过类似搜索产品的开发看来需要学习成本。在Lucene自带的查询语言中，虽然可以使用AND、OR这些交并条件，但其实现是有bug的，其运算符优先级有问题，导致一些场景优先执行OR再执行AND，需要开发小心翼翼地给所有的子表达是添加合适的括号，更不幸的是，lucene的查询语言编译器通过JavaCC自动生成，不是人手写的代码，可读性很差，很难修改。

SQL和其他GPL相比，最显著的特征是其逻辑运算符的优先级，需要低于比较运算符。另外一个特征是两个整型相除，一般数据库实现默认返回的是浮点型数据，而不是整型，对于整数相除，另外使用内置函数实现。

除了向SQL看齐，其数字类型和字符串类型的表达方式向EMCAScript看齐，因为当前JSON作为最常用的序列化方式被大家广泛熟知，JS的字符串转义也比Java更加方便。当然，EMCAScript不支持64位整型，而我们需要支持，特别是当日期时间转化为long参与计算的时候。

4.1.2 面向高性能场景

一次搜索请求中需要对召回的数以万计的doc去做过滤和计算排序分，但又对响应时间比较敏感，特别是在联想推荐的场景中，用户每输入一个字，就要立时修改推荐的内容。所以在设计语言时，需要保留对CPU和内存友好的特性：

1）基于性能考虑保留primitive type，借鉴基于C的脚本语言lua，只保留两种数值类型——整型的long和浮点型的double，并且强转系统。基础类型是现阶段ElasticSearch script的诸多实现中仍没有实现的功能。

2）查询过滤，比较字段和值时，使用lucene列式存储，即DocValues，而不是去获取行数据。

3）去除CBO（基于成本的优化器）。如果开发对执行计划了然于胸，就会发现在一些复杂场景下传统数据库中的CBO经常帮倒忙，导致我们不得不使用use index这种语法。去除CBO的同时，用不同的语法让开发可以自定义执行计划是走索引还是走过滤，降低执行计划的不确定性，也可以降低查询编译期的耗时。而RBO（基于规则的优化器）中的一些规则可以保留，比如任何条件和false取交集，默认就返回false，而不是真的去执行其查询。

4.1.3 多态

搜索语言需要支持编译时的多态，提高用户友好性。

1）函数多态，例如max函数，如果传入的是整型那么返回的也是整型，如果传入的是浮点型，返回的也是浮点型。

2）运算符多态，例如加号"+"运算，如果两边都是数值类型，那么按数值相加，并且设计合适的隐式转换规则；如果一边是字符串，那么就把两边按字符串concat起来。

支持更多的地理搜索功能

从语言层面支持地理搜索，而不需要编写各种语法糖。

除了支持常用的距离范围搜索，还利用了计算图形学的算法和KD树，支持多边形内的点的搜索、点到多边形的距离搜索，用于查询多边形区域范围内以及周边的召回。

4.1.4 安全性

搜索语言需要支持查询参数化，来避免查询脚本注入。这一点和SQL一样，ElasticSearch也已经支持参数化的script。我们对参数化进行了扩展，使其参数本身可以为一个表达式，在查询编译时预执行，实现类似Shell或者是JS中eval的功能。

4.1.5 支持描述业务流程

上文中所说的在查询编译时预执行的表达式，是一种doc无关的表达式。相比而言，查询执行时的表达式都需要传入一个docid来获取当前doc。

上文中描述的语义分析提取核心词以后，需要通过核心词以及规则系统生成新的查询和排序。这种doc无关的表达式，我们正可以用来支持规则系统这种和具体doc无关的业务逻辑，类似PL/SQL这种面向存储过程的语言，这也是ElasticSearch中暂未实现的功能。

踩过的坑

上设计一门新的语言时，不要一开始就设计为词法分析和语法分析双层编译结构，也不要一开始就设计action表，因为在设计新语言的一开始可能并不清楚词法和语法的边界在哪里，即使事先明确定义，做到一半的时候可能还会再做修改。对于语法简单的DSL，使用基于字符的递归下推自动机实现编译功能是更好的选择，对于后续的语法修改会更加灵活。

总结

搜索引擎本身对数据库事务要求不强，数据计算量比较大，是一种CPU密集型的、对响应时间敏感的信息检索系统。一方面是用户对于其智能化的需求，一方面又是用户对于其响应速度的需求，保持两者之间的平衡一直是个难题。

所幸业界有很多较为成熟的搜索产品：Solar/Lucene、ElasticSearch，也有很多可供借鉴的算法，还有很多或新或旧的存储，例如HBase、LevelDB、RocksDB等等。他山之石可以攻玉，只要我们不迷信权威，充分了解这些产品或者算法背后的实现原理，就可以站在巨人的肩膀上，更加灵活地找到适合当前场景的技术方案，甚至创造出全新的算法和工具，不断提升用户的搜索体验。

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