以前曾经提到过搜索引擎的缓存策略, 根据搜索引擎搜索的关键词的统计分布, 可以优化设计搜索引擎的缓存策略. 就普通的缓存策略上讲, 缓存是因为在一定的时间段内的搜索的关键词集中在一定的范围内, 并且这些搜索相对稳定. 例如每天搜索"美女"的人总有10万,20万, 而结果在这段时间相对稳定, 因此没有必要每次去检索索引文件, 而将上一个人搜索的结果直接返回便可以了.

搜索引擎缓存策略也同搜索引擎的算法密切相连, 除了搜索缓存, 索引缓存也是一个好方法. 独立或者分布一些权重较高的文档也是一种提高效率的方法. 例如我们有1000万的网页的权重(可以简单的理解为pagerank)比较高, 那么这些网页的排序相比另外一些权重较低的网页相对较为稳定, 就不妨独立出来进行相对独立的索引缓存.

关于缓存的分布, 一般的小型搜索引擎不会用到, 但是如果每天处理上亿次的搜索, 缓存的分布就应当有一定的分布规划, 例如根据提交的关键词构成hash table, 然后对应于不同的搜索服务器, 实现缓存的分布.

让我们看看实际例子吧, 我们拿百度, Google, yisou, 中搜, tag.bokee.com 进行简单的测试:

因为测试, 要搜索一些在过去7天没有人搜索过的关键词, 或者组合词. 为了保证没有人搜索过, 我选择在各个搜索引擎里搜索"a s d f v g h" , 这是我在键盘上随机打出的一些组合, 相信这世界上在7天没有人相同搜索, 这样保证我的第一次的搜索是 fresh search, 就是一定需要搜索引擎去检索索引文件, 而不是通过缓存策略.

以下是结果:
百度: 0.279秒
google: 0.24 秒
一搜: 0.24 秒
中搜: 0.001秒(无结果!!!!)
博客搜索: 0.041 秒

下面是第二次搜索的结果:
百度: 0.001秒
google: 0.05 秒
一搜: 没有明显的缓存
中搜: 没有明显的缓存
博客搜索: 没有明显的缓存

而在缓存效率上百度要远远大于google, 这点大概是因为google的gfs本身的分布效率已经相当不错, 因此进行缓存也不会有数量级的提升.

而百度, 根据测试可能是集中方式的数据存储, 但是根据搜索进行hash分布, 因此才会在缓存上有显著的提升. (这个属于猜测)

搜索记录在以下位置:
http://www.wespoke.com/archives/download/se-buffer/baidu1.png
http://www.wespoke.com/archives/download/se-buffer/baidu2.png
http://www.wespoke.com/archives/download/se-buffer/google1.png
http://www.wespoke.com/archives/download/se-buffer/google2.png
http://www.wespoke.com/archives/download/se-buffer/tag1.png
http://www.wespoke.com/archives/download/se-buffer/tag2.png
http://www.wespoke.com/archives/download/se-buffer/yisou1.png
http://www.wespoke.com/archives/download/se-buffer/yisou2.png
http://www.wespoke.com/archives/download/se-buffer/zhongsou1.png
http://www.wespoke.com/archives/download/se-buffer/zhongsou2.png