网络搜索引擎对于索引大量在线信息至关重要,可以在几毫秒内访问这些信息。在这个项目中,我用 Go (Golang) 构建了一个名为 RelaxSearch 的搜索引擎。它通过与强大的搜索和分析引擎 Elasticsearch 集成,将网络抓取、定期数据索引和搜索功能结合在一起。在这篇博客中,我将带您了解 RelaxSearch 的主要组件、架构,以及它如何有效地抓取和索引数据,以实现基于关键字的快速搜索。
RelaxSearch 概述
RelaxSearch 围绕两个主要模块构建:
- RelaxEngine:由 cron 作业提供支持的网络抓取工具,它定期抓取指定的网站、提取内容并在 Elasticsearch 中为其建立索引。
- RelaxWeb:一个 RESTful API 服务器,允许用户搜索索引数据,提供分页、过滤和内容突出显示,以实现用户友好的响应。
项目动机
从头开始创建搜索引擎项目是了解网络抓取、数据索引和高效搜索技术的好方法。我想利用 Go 的效率和 Elasticsearch 强大的索引创建一个简单但实用的搜索引擎,具有快速数据检索和易于扩展的特点。
主要特点
- 自动抓取:使用 cron 作业,RelaxEngine 可以定期运行,抓取数据并将其存储在 Elasticsearch 中。
- 全文搜索:RelaxWeb提供全文搜索功能,按关键字索引内容,检索速度快。
- REST API:可通过带有分页、日期过滤和内容突出显示参数的 RESTful API 进行访问。
- 数据存储:索引内容存储在Elasticsearch中,允许可扩展和高度响应的查询。
RelaxSearch的架构
1.RelaxEngine(网页抓取器和索引器)
RelaxEngine 是一个用 Go 编写的网络抓取工具,用于导航网页、提取和存储内容。它作为 cron 作业运行,因此可以定期(例如每 30 分钟)运行一次,以保持索引更新为最新的 Web 数据。其工作原理如下:
- 种子 URL:RelaxEngine 开始从指定的种子 URL 进行抓取,然后跟踪站点内的链接直至可配置的深度。
- 内容解析:对于每个页面,它提取标题、描述和关键字,构建信息数据集。
- Elasticsearch 中的索引:抓取的内容在 Elasticsearch 中建立索引,准备进行全文搜索。每个页面的数据都存储有唯一的标识符、标题、描述和其他元数据。
2.RelaxWeb(搜索API)
RelaxWeb 提供 RESTful API 端点,可以轻松查询和检索 Elasticsearch 中存储的数据。 API 接受关键字、分页、日期过滤等多个参数,以 JSON 格式返回相关内容。
- API 端点:/search
-
查询参数:
- 关键字:主要搜索词。
- from 和 size:分页控制。
- dateRangeStart 和 dateRangeEnd:根据数据时间戳过滤结果。
关键组件和代码片段
下面是一些来自 RelaxSearch 的重要组件和代码摘录,以说明其工作原理。
RelaxEngine 的主要 Go 代码
核心功能位于 main.go 文件中,其中 RelaxEngine 使用 gocron 初始化调度程序来管理 cron 作业,设置 Elasticsearch 客户端,并开始从种子 URL 进行爬取。
func main() { cfg := config.LoadConfig() esClient := crawler.NewElasticsearchClient(cfg.ElasticsearchURL) c := crawler.NewCrawler(cfg.DepthLimit, 5) seedURL := "https://example.com/" // Replace with starting URL s := gocron.NewScheduler(time.UTC) s.Every(30).Minutes().Do(func() { go c.StartCrawling(seedURL, 0, esClient) }) s.StartBlocking() }
爬虫和索引逻辑
crawler.go 文件处理网页请求、提取内容并为其建立索引。使用elastic包,每个抓取的页面都存储在Elasticsearch中。
func (c *Crawler) StartCrawling(pageURL string, depth int, esClient *elastic.Client) { if depth > c.DepthLimit || c.isVisited(pageURL) { return } c.markVisited(pageURL) links, title, content, description, err := c.fetchAndParsePage(pageURL) if err == nil { pageData := PageData{URL: pageURL, Title: title, Content: content, Description: description} IndexPageData(esClient, pageData) } for _, link := range links { c.StartCrawling(link, depth+1, esClient) } }
在RelaxWeb中搜索API代码
在relaxweb服务中,API端点提供全文搜索功能。端点 /search 接收请求并查询 Elasticsearch,根据关键字返回相关内容。
func searchHandler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) { keyword := r.URL.Query().Get("keyword") results := queryElasticsearch(keyword) json.NewEncoder(w).Encode(results) }
设置 RelaxSearch
- 克隆存储库
git clone https://github.com/Ravikisha/RelaxSearch.git cd RelaxSearch
配置
使用 Elasticsearch 凭证更新 RelaxEngine 和 RelaxWeb 的 .env 文件。使用 Docker 运行
RelaxSearch 使用 Docker 来轻松设置。只需运行:
docker-compose up --build
挑战与改进
- 可扩展性:Elasticsearch 可以很好地扩展,但是处理大量链接的大量抓取需要针对更大规模的部署进行优化。
- 强大的错误处理:增强错误处理和重试机制将提高弹性。
结论
RelaxSearch 是基本搜索引擎的教育和实践演示。虽然它仍然是一个原型,但该项目对于理解 Web 抓取、全文搜索以及使用 Go 和 Elasticsearch 进行高效数据索引的基础知识很有帮助。它为可扩展环境中的改进和实际应用开辟了途径。
探索 GitHub 存储库,亲自尝试 RelaxSearch!
以上是使用 Elasticsearch 在 Go 中构建 Web 搜索引擎的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Golangisidealforbuildingscalablesystemsduetoitsefficiencyandconcurrency,whilePythonexcelsinquickscriptinganddataanalysisduetoitssimplicityandvastecosystem.Golang'sdesignencouragesclean,readablecodeanditsgoroutinesenableefficientconcurrentoperations,t

Golang在并发性上优于C ,而C 在原始速度上优于Golang。1)Golang通过goroutine和channel实现高效并发,适合处理大量并发任务。2)C 通过编译器优化和标准库,提供接近硬件的高性能,适合需要极致优化的应用。

选择Golang的原因包括:1)高并发性能,2)静态类型系统,3)垃圾回收机制,4)丰富的标准库和生态系统,这些特性使其成为开发高效、可靠软件的理想选择。

Golang适合快速开发和并发场景,C 适用于需要极致性能和低级控制的场景。1)Golang通过垃圾回收和并发机制提升性能,适合高并发Web服务开发。2)C 通过手动内存管理和编译器优化达到极致性能,适用于嵌入式系统开发。

Golang在编译时间和并发处理上表现更好,而C 在运行速度和内存管理上更具优势。1.Golang编译速度快,适合快速开发。2.C 运行速度快,适合性能关键应用。3.Golang并发处理简单高效,适用于并发编程。4.C 手动内存管理提供更高性能,但增加开发复杂度。

Golang在Web服务和系统编程中的应用主要体现在其简洁、高效和并发性上。1)在Web服务中,Golang通过强大的HTTP库和并发处理能力,支持创建高性能的Web应用和API。2)在系统编程中,Golang利用接近硬件的特性和对C语言的兼容性,适用于操作系统开发和嵌入式系统。

Golang和C 在性能对比中各有优劣:1.Golang适合高并发和快速开发,但垃圾回收可能影响性能;2.C 提供更高性能和硬件控制,但开发复杂度高。选择时需综合考虑项目需求和团队技能。

Golang适合高性能和并发编程场景,Python适合快速开发和数据处理。 1.Golang强调简洁和高效,适用于后端服务和微服务。 2.Python以简洁语法和丰富库着称,适用于数据科学和机器学习。


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