认识搜索引擎

像百度搜索这样，输入要搜索的内容，点击搜索，就会出现若干条结果，每条结果包含标题，内容描述，展示url，图片，图标等相关的内容。如下图输入"恰似故人归"点击百度一下，就会出现如下的页面。

搜索引擎的本质就是输入一个查询词，得到若干个搜索结果,其中包含了标题，描述，展示url和点击url。

搜索的核心思路

我们把每一个网页称为一个文档，每一次的搜索就是在所有文档中查找查询词，检查文档中是否包含要查询的词或字符串。但是细想这种方法直接暴力且开销巨大，随着文档的增多，搜索的时间也随之延长，而搜索引擎往往对效率要求非常高，试想如果你的每一次搜索都需要1分钟时间才会有相应的搜素结果你还会用这个搜索引擎吗？

因此我们想到倒排索引，这是一种专门针对搜素引擎场景而设计的数据结构。

倒排索引介绍

文档:被检索的html页面

正排索引:一个文档中包含了那些词，描述一个文档的基本信息，将文档中的词进行分词处理并存储。

倒排索引:一个词被那些文档所引用，描述一个词的基本信息，存储了这个词都存在在那些文档中，这个词在文档中的重要程度。

项目简介

如今，大大小小的网站以及软件都可能会涉及到搜索这一功能，因此，计划写出一个基于web的搜索相关文档的搜索引擎项目。以锻炼自己的能力，加强对技术的应用，能够更好的掌握相关的技术，了解互联网的发展。众所周知，搜索本身看起来貌似很简单，很多方法其实都可以做出来，比如简简单单的sql语句的模糊匹配也就可以实现这一功能，为什么非要做一个项目来实现搜索引擎呢？最主要的原因还是相关的性能问题，试想一下，若在平时生活中搜索一个词的时间长达几分钟甚至更长，这是人们所接受不了的，因此，设计一个搜索引擎就显现的非常的重要，能够加快搜索的性能，能够实现很快出结果，在性能上能够进行日常的应用

下面我们对Java API文档实现一个搜索引擎。

首先我们需要在官方页面下载Java API文档到本地，此处附上下载地址:java api文档下载地址

模块管理

构建索引模块

数据库设计

该设计的数据库主要作用是进行正排索引和倒排索引的保存。

建立searcher_refactor数据库

CREATE SCHEMA `searcher_refactor` DEFAULT CHARACTER SET utf8mb4 ;

正排索引

正排索引的字段主要有：

docId --文章的id

title --文章的标题

url --文章对应的url

content --文章的正文

表的结构如图所示。

建表语句如下：

CREATE TABLE `searcher_refactor`.`forward_indexes` (
    `docid` INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    `title` VARCHAR(100) NOT NULL,
    `url` VARCHAR(200) NOT NULL,
    `content` LONGTEXT NOT NULL,
    PRIMARY KEY (`docid`))
COMMENT = '存放正排索引\ndocid -> 文档的完整信息';

倒排索引

id --对应单词的id

word --对应的单词

docid --对应的文章id

weight --该单词在该文章对应的权重

表的结构如下图所示。

建表语句如下:

CREATE TABLE `searcher_refactor`.`inverted_indexes` (
    `id` INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    `word` VARCHAR(100) NOT NULL,
    `docid` INT NOT NULL,
    `weight` INT NOT NULL,
    PRIMARY KEY (`id`))
COMMENT = '倒排索引\n通过 word -> [ { docid + weight }, { docid + weight }, ... ]';

程序入口类Indexer类

存储构建索引模块代码的整体逻辑：

扫描出来所有的 html 文件，并把他们放到一个list集合里面

针对每个 html 文件，得到其标题、URL、正文信息，把这些信息封装成一个对象（文档 Document）

进行正排索引的保存

进行倒排索引的生成保存

关闭线程池

package com.peixinchen.searcher.indexer.command;
import com.peixinchen.searcher.indexer.core.IndexManager;
import com.peixinchen.searcher.indexer.model.Document;
import com.peixinchen.searcher.indexer.util.FileScanner;
import com.peixinchen.searcher.indexer.properties.IndexerProperties;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.ansj.splitWord.analysis.ToAnalysis;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.CommandLineRunner;
import org.springframework.stereotype.Component;
import java.io.File;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.stream.Collectors;
/**
 * 构建索引的模块，是整个程序的逻辑入口
 */
@Slf4j      // 添加 Spring 日志的使用
@Component  // 注册成 Spring 的 bean
//@Profile("run") // 让跑测试的时候不加载这个 bean（run != test)
public class Indexer implements CommandLineRunner {
    // 需要依赖 FileScanner 对象
    private final FileScanner fileScanner;
    private final IndexerProperties properties;
    private final IndexManager indexManager;
    private final ExecutorService executorService;
    @Autowired  // 构造方法注入的方式，让 Spring 容器，注入 FileScanner 对象进来 —— DI
    public Indexer(FileScanner fileScanner, IndexerProperties properties, IndexManager indexManager, ExecutorService executorService) {
        this.fileScanner = fileScanner;
        this.properties = properties;
        this.indexManager = indexManager;
        this.executorService = executorService;
    }
    @Override
    public void run(String... args) throws Exception {
        ToAnalysis.parse("随便分个什么，进行预热，避免优化的时候计算第一次特别慢的时间");
        log.info("这里的整个程序的逻辑入口");
        // 1. 扫描出来所有的 html 文件，并把他们放到一个list集合里面
        log.debug("开始扫描目录，找出所有的 html 文件。{}", properties.getDocRootPath());
        List<File> htmlFileList = fileScanner.scanFile(properties.getDocRootPath(), file -> {
            //定义我们索要搜寻的文件名的后缀为.html
            return file.isFile() && file.getName().endsWith(".html");
        });
        log.debug("扫描目录结束，一共得到 {} 个文件。", htmlFileList.size());
        // 2. 针对每个 html 文件，得到其 标题、URL、正文信息，把这些信息封装成一个对象（文档 Document）
        File rootFile = new File(properties.getDocRootPath());
        List<Document> documentList = htmlFileList.stream()
                .parallel()         // 【注意】由于我们使用了 Stream 用法，所以，可以通过添加 .parallel()，使得整个操作变成并行，利用多核增加运行速度
                .map(file -> new Document(file, properties.getUrlPrefix(), rootFile))
                .collect(Collectors.toList());
        log.debug("构建文档完毕，一共 {} 篇文档", documentList.size());
        // 3. 进行正排索引的保存
        indexManager.saveForwardIndexesConcurrent(documentList);
        log.debug("正排索引保存成功。");
        // 4. 进行倒排索引的生成保存
        indexManager.saveInvertedIndexesConcurrent(documentList);
        log.debug("倒排索引保存成功。");
        // 5. 关闭线程池
        executorService.shutdown();
    }
}

扫描文档子模块

FileScanner类

以 rootPath 作为根目录，开始进行文件的扫描，把所有符合条件的 File 对象，作为结果，以 List 形式返回

rootPath 根目录的路径，调用者需要确保这个目录存在 && 一定是一个目录

filter 通过针对每个文件调用 filter.accept(file) 就知道，文件是否满足条件

返回满足条件的所有文件

package com.peixinchen.searcher.indexer.util;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.stereotype.Service;
import java.io.File;
import java.io.FileFilter;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
@Slf4j      // 添加日志
@Service    // 注册成 Spring bean
public class FileScanner {
    /**
     * 以 rootPath 作为根目录，开始进行文件的扫描，把所有符合条件的 File 对象，作为结果，以 List 形式返回
     * @param rootPath 根目录的路径，调用者需要确保这个目录存在 && 一定是一个目录
     * @param filter 通过针对每个文件调用 filter.accept(file) 就知道，文件是否满足条件
     * @return 满足条件的所有文件
     */
    public List<File> scanFile(String rootPath, FileFilter filter) {
        List<File> resultList = new ArrayList<>();
        File rootFile = new File(rootPath);
        // 针对目录树进行遍历，深度优先 or 广度优先即可，确保每个文件都没遍历到即可
        // 我们这里采用深度优先遍历，使用递归完成
        traversal(rootFile, filter, resultList);
        return resultList;
    }
    private void traversal(File directoryFile, FileFilter filter, List<File> resultList) {
        // 1. 先通过目录，得到该目录下的孩子文件有哪些
        File[] files = directoryFile.listFiles();
        if (files == null) {
            // 说明有问题，我们不管（一般是权限等的问题），通常咱们遇不到这个错误
            return;
        }
        // 2. 遍历每个文件，检查是否符合条件
        for (File file : files) {
            // 通过 filter.accept(file) 的返回值，判断是否符合条件
            if (filter.accept(file)) {
                // 说明符合条件，需要把该文件加入到结果 List 中
                resultList.add(file);
            }
        }
        // 3. 遍历每个文件，针对是目录的情况，继续深度优先遍历（递归）
        for (File file : files) {
            if (file.isDirectory()) {
                traversal(file, filter, resultList);
            }
        }
    }
}

构建文档子模块

构建标题

parseTitle方法

  private String parseTitle(File file) {
        // 从文件名中，将 .html 后缀去掉，剩余的看作标题
        String name = file.getName();
        String suffix = ".html";
        return name.substring(0, name.length() - suffix.length());
    }

构建url

parseUrl方法

 @SneakyThrows
    private String parseUrl(File file, String urlPrefix, File rootFile) {
        // 需要得到一个相对路径，file 相对于 rootFile 的相对路径
        // 比如：rootFile 是 D:\课程\2022-08-02-Java19-22班-项目-2\docs\api
        //      file 是     D:\课程\2022-08-02-Java19-22班-项目-2\docs\api\javax\sql\DataSource.html
        // 则相对路径就是：javax\sql\DataSource.html
        // 把所有反斜杠(\) 变成正斜杠(/)
        // 最终得到 java/sql/DataSource.html
        String rootPath = rootFile.getCanonicalPath();
        //如果本地目录中存在/，就把他变为\
        rootPath = rootPath.replace("/", "\\");
        if (!rootPath.endsWith("\\")) {
            rootPath = rootPath + "\\";
        }
        String filePath = file.getCanonicalPath();
        String relativePath = filePath.substring(rootPath.length());
        relativePath = relativePath.replace("\\", "/");
        return urlPrefix + relativePath;
    }

构建内容

parseContent方法

 @SneakyThrows
    private String parseContent(File file) {
        StringBuilder contentBuilder = new StringBuilder();
        try (InputStream is = new FileInputStream(file)) {
            try (Scanner scanner = new Scanner(is, "ISO-8859-1")) {
                while (scanner.hasNextLine()) {
                    String line = scanner.nextLine();
                    contentBuilder.append(line).append(" ");
                }
                return contentBuilder.toString()
                        .replaceAll("<script.*?>.*?</script>", " ")
                        .replaceAll("<.*?>", " ")
                        .replaceAll("\\s+", " ")
                        .trim();
            }
        }
    }

构建正排索引子模块

构建正排索引的过程其实就是向数据库中插入正排索引的过程

正排索引实体类

public class Document {
    private Integer docId;  // docId 会在正排索引插入后才会赋值
    private String title;   // 从文件名中解析出来
    // 注意这里的url是两个信息（1. 官网的https://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/  2. 相对路径的相对位置）
    private String url;
    private String content; // 从文件中读取出来，并且做一定的处理
    // 专门给测试用例用的构造方法
    public Document(String title, String url, String content) {
        this.title = title;
        this.url = url;
        this.content = content;
    }
    public Document(File file, String urlPrefix, File rootFile) {
        this.title = parseTitle(file);
        this.url = parseUrl(file, urlPrefix, rootFile);
        this.content = parseContent(file);
    }

mapper接口

   void batchInsertForwardIndexes(@Param("list") List<Document> documentList);

xml

 <insert id="batchInsertForwardIndexes" useGeneratedKeys="true" keyProperty="docId" keyColumn="docid">
        insert into forward_indexes (title, url, content) values
        <!-- 一共有多少条记录，得根据用户传入的参数来决定，所以这里采用动态 SQL 特性 -->
        <foreach collection="list" item="doc" separator=", ">
            (#{doc.title}, #{doc.url}, #{doc.content})
        </foreach>
    </insert>

注意这里我们使用了动态sql的特性，为了提高构建正排索引的效率，我们在插入正排索引的时候使用了批量插入（待会我们会在构建正排索引中介绍)的方式，那么在mybatis实现的过程中，我们就需要使用动态sql中对集合的遍历

application.yml配置文件：

在Spring的配置文件中，指定mybatis查找mapper xml文件的路径

classpath:就代表从src/main/resources下进行查找【这个实际上是错误的理解，但现在这么理解关系不大】

完整路径: src/main/resources/mapper/index-mapper.xml

AppConfig类

这个类是给后序创建索引中的多线程版本提供服务的

这个类负责创建一个线程池，把线程池交给bean去管理，

为什么要把线程池交给bean去管理呢？

每次使用appconfig去配置这个线程池的代码的时候就还是相当于是一个单例模式，其实我可以将创建线程池的方法放到idexManager类当中去，但是每次都要new实例，如果放到一个配置类里交给spring去管理就意味着每次我只需要在需要的地方注入我这个bean对象即可，相当于我ThreadPoolExecutor这个类从始至终都只new了一个实例，这就是单例模式，也就是说只要被spring管理的，没有经过特殊处理的，都是单例模式

package com.peixinchen.searcher.indexer.config;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import java.util.concurrent.*;
@Configuration
public class AppConfig {
    @Bean
    public ExecutorService executorService() {
        ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(
                8, 20, 30, TimeUnit.SECONDS,
                new ArrayBlockingQueue<>(5000),
                new ThreadFactory() {
                    @Override
                    public Thread newThread(Runnable task) {
                        Thread thread = new Thread(task);
                        thread.setName("批量插入线程");
                        return thread;
                    }
                },
                new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy()
        );
        return executor;
    }
}

构建索引方法(两种）

saveForwardIndexes方法（构建正排索引，单线程版本)

// 先批量生成、保存正排索引（单线程版本）
    public void saveForwardIndexes(List<Document> documentList) {
        // 1. 批量插入时，每次插入多少条记录（由于每条记录比较大，所以这里使用 10 条就够了）
        int batchSize = 10;
        // 2. 一共需要执行多少次 SQL？   向上取整(documentList.size() / batchSize)
        int listSize = documentList.size();
        int times = (int) Math.ceil(1.0 * listSize / batchSize);    // ceil(天花板): 向上取整
        log.debug("一共需要 {} 批任务。", times);
        // 3. 开始分批次插入
        for (int i = 0; i < listSize; i += batchSize) {
            // 从 documentList 中截取这批要插入的 文档列表（使用 List.subList(int from, int to)
            int from = i;
            int to = Integer.min(from + batchSize, listSize);
            List<Document> subList = documentList.subList(from, to);
            // 针对这个 subList 做批量插入
            mapper.batchInsertForwardIndexes(subList);
        }
    }

下面我们可以对上述的单线程的插入方法进行一个改动，加入多线程

saveForwardIndexesConcurrentf方法（构建 + 保存正排索引多线程版本）

@Timing("构建 + 保存正排索引 —— 多线程版本")
    @SneakyThrows
    public void saveForwardIndexesConcurrent(List<Document> documentList) {
        // 1. 批量插入时，每次插入多少条记录（由于每条记录比较大，所以这里使用 10 条就够了）
        int batchSize = 10;
        // 2. 一共需要执行多少次 SQL？   向上取整(documentList.size() / batchSize)
        int listSize = documentList.size();
        int times = (int) Math.ceil(1.0 * listSize / batchSize);    // ceil(天花板): 向上取整
        log.debug("一共需要 {} 批任务。", times);
        CountDownLatch latch = new CountDownLatch(times);   // 统计每个线程的完全情况，初始值是 times(一共多少批)
        // 3. 开始分批次插入
        for (int i = 0; i < listSize; i += batchSize) {
            // 从 documentList 中截取这批要插入的 文档列表（使用 List.subList(int from, int to)
            int from = i;
            int to = Integer.min(from + batchSize, listSize);
            Runnable task = new Runnable() {
                @Override
                public void run() { // 内部类 / lambda 表达式里如果用到了外部变量，外部变量必须的 final（或者隐式 final 的变量）
                    List<Document> subList = documentList.subList(from, to);
                    // 针对这个 subList 做批量插入
                    mapper.batchInsertForwardIndexes(subList);
                    latch.countDown();      //  每次任务完成之后，countDown()，让 latch 的个数减一
                }
            };
            executorService.submit(task);   // 主线程只负责把一批批的任务提交到线程池，具体的插入工作，由线程池中的线程完成
        }
        // 4. 循环结束，只意味着主线程把任务提交完成了，但任务有没有做完是不知道的
        // 主线程等在 latch 上，直到 latch 的个数变成 0，也就是所有任务都已经执行完了
        latch.await();
    }

构建倒排索引子模块

引入Ansj分词库

我们在将单词存入倒排索引表中的时候，其实是将正排索引表中存储的标题还有内容进行分词，统计权重后才存入表中的，而分词的操作中，我们需要引入分词库ansj

        <!-- Java 版本的一个分词库，本身是支持中文分词的，只是咱的文档中没有中文。但英文分词它也支持 -->
    <!-- https://github.com/NLPchina/ansj_seg -->
    <dependency>
      <groupId>org.ansj</groupId>
      <artifactId>ansj_seg</artifactId>
      <version>5.1.6</version>
    </dependency>

倒排索引实体类

package com.peixinchen.searcher.indexer.model;
import lombok.Data;
// 这个对象映射 inverted_indexes 表中的一条记录（我们不关心表中的 id，就不写 id 了）
@Data
public class InvertedRecord {
    private String word;
    private int docId;
    private int weight;
    public InvertedRecord(String word, int docId, int weight) {
        this.word = word;
        this.docId = docId;
        this.weight = weight;
    }
}

mapper接口

   void batchInsertInvertedIndexes(@Param("list") List<InvertedRecord> recordList);

xml文件

<!-- 不关心自增 id -->
    <insert id="batchInsertInvertedIndexes">
        insert into inverted_indexes (word, docid, weight) values
        <foreach collection="list" item="record" separator=", ">
            (#{record.word}, #{record.docId}, #{record.weight})
        </foreach>
    </insert>

构建索引方法(两种）

saveInvertedIndexes方法（构建倒排索引，单线程版本)

首先在Document类中构建我们文档的分词以及计算权重方法：

private final static HashSet<String> ignoredWordSet = new HashSet<>();
    static {
        ignoredWordSet.add(" ");
        ignoredWordSet.add("\t");
        ignoredWordSet.add("。");
        ignoredWordSet.add(".");
        ignoredWordSet.add(",");
        ignoredWordSet.add("(");
        ignoredWordSet.add(")");
        ignoredWordSet.add("/");
        ignoredWordSet.add("-");
        ignoredWordSet.add(";");
    }
    // 针对文档进行分词，并且分别计算每个词的权重
    public Map<String, Integer> segWordAndCalcWeight() {
        // 统计标题中的每个词出现次数 | 分词：标题有哪些词
        List<String> wordInTitle = ToAnalysis.parse(title)
                .getTerms()
                .stream()
                .parallel()
                .map(Term::getName)
                .filter(s -> !ignoredWordSet.contains(s))
                .collect(Collectors.toList());
        // 统计标题中，每个词的出现次数 | 统计次数
        Map<String, Integer> titleWordCount = new HashMap<>();
        for (String word : wordInTitle) {
            int count = titleWordCount.getOrDefault(word, 0);
            titleWordCount.put(word, count + 1);
        }
        // 统计内容中的词，以及词的出现次数
        List<String> wordInContent = ToAnalysis.parse(content)
                .getTerms()
                .stream()
                .parallel()
                .map(Term::getName)
                .filter(s -> !ignoredWordSet.contains(s))
                .collect(Collectors.toList());
        Map<String, Integer> contentWordCount = new HashMap<>();
        for (String word : wordInContent) {
            int count = contentWordCount.getOrDefault(word, 0);
            contentWordCount.put(word, count + 1);
        }
        // 计算权重值
        Map<String, Integer> wordToWeight = new HashMap<>();
        // 先计算出有哪些词，不重复
        Set<String> wordSet = new HashSet<>(wordInTitle);
        wordSet.addAll(wordInContent);
        for (String word : wordSet) {
            int titleCount = titleWordCount.getOrDefault(word, 0);
            int contentCount = contentWordCount.getOrDefault(word, 0);
            int weight = titleCount * 10 + contentCount;
            wordToWeight.put(word, weight);
        }
        return wordToWeight;
    }

然后写saveInvertedIndexes方法：

//保存倒排索引，单线程版本
    @SneakyThrows
    public void saveInvertedIndexes(List<Document> documentList) {
        int batchSize = 10000;  /* 批量插入时，最多 10000 条 */
        List<InvertedRecord> recordList = new ArrayList<>();    // 放这批要插入的数据
        for (Document document : documentList) {
            Map<String, Integer> wordToWeight = document.segWordAndCalcWeight();
            for (Map.Entry<String, Integer> entry : wordToWeight.entrySet()) {
                String word = entry.getKey();
                //这个docid是我们构建正排索引的时候数据库的自增id
                int docId = document.getDocId();
                int weight = entry.getValue();
                InvertedRecord record = new InvertedRecord(word, docId, weight);
                recordList.add(record);
                // 如果 recordList.size() == batchSize，说明够一次插入了
                if (recordList.size() == batchSize) {
                    // 每次批量插入1000条数据
                    mapper.batchInsertInvertedIndexes(recordList);
                    // 批量插入后清空 list，视为让 recordList.size() = 0
                    recordList.clear();
                }
            }
        }
        // recordList 还剩一些，之前放进来，但还不够 batchSize 个的，所以最后再批量插入一次
        mapper.batchInsertInvertedIndexes(recordList);  // 批量插入
        recordList.clear();
    }

saveForwardIndexesConcurrent方法（构建倒排索引，多线程版本）

  static class InvertedInsertTask implements Runnable {
        private final CountDownLatch latch;
        private final int batchSize;
        private final List<Document> documentList;
        private final IndexDatabaseMapper mapper;
        InvertedInsertTask(CountDownLatch latch, int batchSize, List<Document> documentList, IndexDatabaseMapper mapper) {
            this.latch = latch;
            this.batchSize = batchSize;
            this.documentList = documentList;
            this.mapper = mapper;
        }
        @Override
        public void run() {
            List<InvertedRecord> recordList = new ArrayList<>();    // 放这批要插入的数据
            for (Document document : documentList) {
                Map<String, Integer> wordToWeight = document.segWordAndCalcWeight();
                for (Map.Entry<String, Integer> entry : wordToWeight.entrySet()) {
                    String word = entry.getKey();
                    //这个id是前面插入正排索引的时候赋给Document实体类的id
                    int docId = document.getDocId();
                    int weight = entry.getValue();
                    InvertedRecord record = new InvertedRecord(word, docId, weight);
                    recordList.add(record);
                    // 如果 recordList.size() == batchSize，说明够一次插入了
                    if (recordList.size() == batchSize) {
                        mapper.batchInsertInvertedIndexes(recordList);  // 批量插入
                        recordList.clear();                             // 清空 list，视为让 list.size() = 0
                    }
                }
            }
            // recordList 还剩一些，之前放进来，但还不够 batchSize 个的，所以最后再批量插入一次
            mapper.batchInsertInvertedIndexes(recordList);  // 批量插入
            recordList.clear();
            latch.countDown();
        }
    }
    @Timing("构建 + 保存倒排索引 —— 多线程版本")
    @SneakyThrows
    public void saveInvertedIndexesConcurrent(List<Document> documentList) {
        int batchSize = 10000;  // 批量插入时，最多 10000 条
        //每个线程每次处理50篇文档
        int groupSize = 50;
        int listSize = documentList.size();
        int times = (int) Math.ceil(listSize * 1.0 / groupSize);
        CountDownLatch latch = new CountDownLatch(times);
        for (int i = 0; i < listSize; i += groupSize) {
            int from = i;
            int to = Integer.min(from + groupSize, listSize);
            //每次只截取50个
            List<Document> subList = documentList.subList(from, to);
            Runnable task = new InvertedInsertTask(latch, batchSize, subList, mapper);
            executorService.submit(task);
        }
        latch.await();
    }

统计正派倒排索引的构建时间

我们使用aop进行记时操作

定义接口

package com.peixinchen.searcher.indexer.aop;
import java.lang.annotation.ElementType;
import java.lang.annotation.Retention;
import java.lang.annotation.RetentionPolicy;
import java.lang.annotation.Target;
// 用来统计时间的
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Target(ElementType.METHOD)
public @interface Timing {
    String value();
}

定义切面类

package com.peixinchen.searcher.indexer.aop;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.aspectj.lang.ProceedingJoinPoint;
import org.aspectj.lang.annotation.Around;
import org.aspectj.lang.annotation.Aspect;
import org.aspectj.lang.annotation.Pointcut;
import org.aspectj.lang.reflect.MethodSignature;
import org.springframework.stereotype.Component;
import java.lang.reflect.Method;
@Slf4j
@Aspect
@Component
public class TimingAspect {
    @Pointcut("@annotation(com.peixinchen.searcher.indexer.aop.Timing)")
    public void timingPointcut() {}
    @Around("timingPointcut()")
    public Object timing(ProceedingJoinPoint joinPoint) throws Throwable {
        MethodSignature signature = (MethodSignature) joinPoint.getSignature();
        Method method = signature.getMethod();
        Timing annotation = method.getAnnotation(Timing.class);
        String value = annotation.value();
        long b = System.currentTimeMillis();
        try {
            return joinPoint.proceed();
        } finally {
            long e = System.currentTimeMillis();
            double ms = e * 1.0 - b;
            double s = ms / 1000;
            log.info("{} 耗时 {} 秒。", value, s);
        }
    }
}

插入正排索引的时间1.005秒为：

插入倒排索引的时间为123.339秒：

搜索引擎项目开发过程以及重难点整理（一）

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mapper接口

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构建索引方法(两种）

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引入Ansj分词库

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构建索引方法(两种）

统计正派倒排索引的构建时间

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