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首页 手记 【金秋打卡】第21天 商品搜索业务场景和功能分析

【金秋打卡】第21天 商品搜索业务场景和功能分析

2022.11.16 01:47 469浏览

课程名称海量数据高并发场景,构建Go+ES8企业级搜索微服务

课程章节:7-3,7-4

课程讲师少林码僧

课程内容

  • 商品搜索业务场景

    • 搜索基本上会带来一半以上的流量和转化

    • 搜索是用户的主动行为,更容易产生交易

    • 搜索在电商系统中占有相当重要的地位 

  • 商品搜索的功能分析

    • 数据来源 : 主要来源于企业内部的商品库,但也有可能是类似推广网站,不是自己的商品

    • 数据规模:和商品类目有关,有的是品牌自有商城,普遍不过千。而平台类的都是在万级~千万级别

    • 召回率:要求高,其实就是准确性要求高

    • 个性化: 要求高

    • 评估目标:点击率和转化率,转化率还要考虑退货,这都是电商运营相关,不属于技术问题

  • https://img3.sycdn.imooc.com/6373c39300019a9313160922.jpg

  • 商品搜索服务难点

    • 大型电商系统来源复杂,需要大量的表来存储数据

    • 对用户画像要求高

    • 上下架数据及时

    • 数据膨胀带来的性能问题

    • ES重建mapping的时候消耗非常大

  • 数据同步方案

    • go-mysql-elasticsearch  这个插件的问题在于,目前只能对ES6及以下版本生效,而ES版本更新很快

    • Canal+Zookeeper+kafka  该方案是伪装成mysql的slave,让mysql的binlog发送到Canal,然后Canal再向es,kafka等发送数据,这个方案在于部署有点麻烦,运维不一定有能力支持

    • 数据入库成功后直接写入到kafka

  • 商品搜索的特殊性

    • 在某些情况下,用户并不能准确通过关键词来表达自己的意图,比如xxx神器,这样的词,搜索引擎要能知道用户实际想搜的商品

    • 展示用户更感兴趣的商品,有助于成交

    • 用户输入的关键字无法与倒排索引匹配,导致无结果

    • 商品的排序结果一般根据用户画像会有一些差异化

  • 召回率和个性化排序的问题

    • 预处理,意图识别,召回,粗排,精排以及规则引擎干预

    • ES主要用于召回阶段

    • 选择合适的分词器,配合使用不同的分析器,根据query做意图识别

  • 如何避免下架商品被搜索到

    • ES是近实时的搜索引擎,会先写到缓存,一秒一次刷入

    • 显示指定文档数据是否需要立马执行refresh

  • 索引重建问题

    • 定期进行索引重建是需要考虑的问题

    • reindex api 和业务双写

    • 两个集群,一个处理业务,一个重建索引,切换使用

课程收获:

https://img2.sycdn.imooc.com/6373d0990001f25d15681037.jpg

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