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搜索和推荐统一存储层的新进展和思考

日期：2018-09-18点击：493收藏

我们在2017年统一了搜索和推荐场景下的HA3、iGraph、RTP和DII四大引擎的存储层（参见统一之战），帮助它们取得了的更迅速的迁移能力、更快速的数据恢复能力和更丰富的数据召回能力。最近一年来，我们在统一的存储框架上又做了进一步的演进，下面将分别从架构、Build服务以及存储模型角度介绍我们的新进展和思考。

1.架构

在我们的传统架构（参见统一之战）中，Build 服务产出索引后，分发工具dp2将新产生的索引分发到各个searcher的本地磁盘上，同列多行的searcher之间采用链式分发。一个业务的数据量越大，它需要的索引分发时间越大。比如iGraph上的推荐业务和基于HA3的Open Search上的搜索业务，数据量经常是内存量的4-5倍，单个searcher容器需要的索引动辄在200G甚至300G以上，将索引分发到本

原文链接：https://yq.aliyun.com/articles/642108

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