一个完备的分布式系统会有复杂的服务管理机制，包括服务注册、服务发现、负载均衡、流量控制、远程调用和冗余备份等。在这里，我们先抛开分布式系统的实现细节，回归到它的本质，也就是从「让多台服务器共同承担任务」入手，来看一个简单的分布式检索系统是怎样工作的。
首先，我们需要一台接收请求的服务器，但是该服务器并不执行具体的查询工作，它只负责任务分发，我们把它叫作 分发服务器。真正执行检索任务的是 多台索引服务器，每台索引服务器上都保存着完整的倒排索引，它们都能完成检索的工作。
当分发服务器接到请求时，它会根据负载均衡机制，将当前查询请求发给某台较为空闲的索引服务器进行查询。具体的检索工作由该台索引服务器独立完成，并返回结果。
现在，分布式检索系统的结构你已经知道了，那它的效率怎么样呢？举个例子，如果一台索引服务器一秒钟能处理 1000 条请求，那我们同时使用 10 台索引服务器，整个系统一秒钟就能处理 10000 条请求了。也就是说，这样简单的分布式系统，就能大幅提升整个检索系统的处理能力。
但是，这种简单的分布式系统有一个问题：它仅能提升检索系统整体的「吞吐量」，而不能缩短一个查询的检索时间。也就是说，如果单机处理一个查询请求的耗时是 1 秒钟，那不管我们增加了多少台机器，单次查询的检索时间依然是 1 秒钟。所以，如果我们想要缩短检索时间，这样的分布式系统是无法发挥作用的。
那么，我们能否利用多台机器，来提升单次检索的效率呢？我们先来回顾一下，在前面讨论工业级的倒排索引时我们说过，对于存储在磁盘上的大规模索引数据，我们要尽可能地将数据加载到内存中，以此来减少磁盘访问次数，从而提升检索效率。
根据这个思路，当多台服务器的总内存量远远大于单机的内存时，我们可以把倒排索引拆分开，分散加载到每台服务器的内存中。这样，我们就可以避免或者减少磁盘访问，从而提升单次检索的效率了。
即使原来的索引都能加载到内存中，索引拆分依然可以帮助我们提升单次检索的效率。这是因为，检索时间和数据规模是正相关的。当索引拆分以后，每台服务器上加载的数据都会比全量数据少，那每台服务器上的单次查询所消耗的时间也就随之减少了。
因此，索引拆分是检索加速的一个重要优化方案，至于索引应该如何拆分，以及拆分后该如何检索，工业界也有很多不同的实现方法。你可以先自己想一想，然后我们再一起来看看，工业界一般都是怎么做的。
