如何构建一个大型搜索引擎——百度如何抓取海量数据并为用户找到信息？
作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
搜索引擎是互联网的一个重要组成部分，它作为信息检索入口承载着互联网上海量的可用信息。百度是一个著名的搜索引擎，拥有超过9亿用户、超过7亿流量、超过150万网页被索引，是中国最大的中文搜索引擎。从2005年百度的诞生到今日，百度已经成为互联网最活跃的门户网站之一，以提供优质的搜索结果、丰富的功能为用户打造了良好的网络环境。近几年，百度推出了基于机器学习技术的新型搜索引擎BaiDu AI开放平台（Baidu First），可以帮助企业解决信息过载的问题、提升竞争力。
那么，百度究竟是怎样抓取海量数据的呢？基于对搜索引擎领域非常熟悉的我个人来说，以下是这次博文的主要想法：
- 基础概念：爬虫与网页解析
- 数据抓取流程：HTTP请求，域名解析，TCP/IP协议栈解析，内容压缩，URL规范化，数据存储，链接分析，关键字匹配，排序过滤，结果呈现等。
- 分布式爬虫架构：集群规模，域名解析，负载均衡，任务分配，分布式调度，失败重试，缓存机制等。
- 基于搜索引擎的页面解析：HTML解析，XPath表达式，正则表达式，BeautifulSoup库等。
- 数据量级对机器学习模型的影响。
- 用户点击率预测模型及其改进方法。
- 站内搜索的推荐系统模型及设计。
- 更多，待补充。。。
在下面的内容中，将逐一阐述这些核心概念和算法的实现细节，希望能够给读者带来更加深刻的理解和启发。
2.基本概念术语说明
HTTP请求
浏览器向服务器发送HTTP请求，从而获取网页的内容。HTTP（HyperText Transfer Protocol）即超文本传输协议，用于从Web服务器传输超文本到本地浏览器的传送协议，它属于应用层协议，常用的版本号为HTTP/1.1和HTTP/2。
当浏览器发起HTTP请求时，会先进行域名解析，确定目标服务器的IP地址；然后通过TCP/IP协议栈建立连接，客户端发送HTTP请求报文，服务端响应HTTP请求报文，最后由客户端接收HTTP响应报文并显示网页内容。
HTTP请求报文包括如下内容：
- 请求行（request line）：包含请求方式、请求URL及HTTP版本。例如：GET /index.html HTTP/1.1
- 请求首部（header）：由键值对构成，每行一个首部字段，通知服务器更多关于请求的信息。例如：User-Agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/56.0.2924.87 Safari/537.36
- 请求体（body）：可选，包含具体的请求数据。如表单提交的数据。
HTTP响应报文包括如下内容：
- 响应行（status line）：包含HTTP版本、状态码及原因短语。例如：HTTP/1.1 200 OK
- 响应首部（header）：与请求首部相同，但这里面保存着响应相关的信息。例如：Content-Type: text/html; charset=utf-8
- 响应体（body）：包含实际的响应内容。如HTML源码。
域名解析
域名解析（DNS，Domain Name System）是把域名转换为IP地址的过程。域名解析服务器（DNS resolver）首先检查自身的域名数据库，如果存在该域名对应的IP地址，就直接返回，否则向域名服务器发起请求查询。域名服务器收到请求后，根据本地域名数据库及根服务器信息，查询相应的IP地址并返回给客户端。
TCP/IP协议栈解析
TCP/IP协议栈（Transmission Control Protocol/Internet Protocol stack）指的是Internet协议族中的一系列标准协议，它们一起工作于网络之间完成通信。
当客户端向服务端发送HTTP请求时，需要经过多个步骤才能完成：
- 应用层（Application Layer）：应用程序层决定用户访问的对象及类型，并创建HTTP请求报文。
- 表示层（Presentation Layer）：HTTP消息的编码和解码，包括转换为适合在传输线路上传输的字节流。
- 会话层（Session Layer）：管理客户端和服务端之间的会话，包括建立、关闭、保持连接。
- 传输层（Transport Layer）：建立端到端的通信信道，使用端口号标识不同的进程或服务。
- 网络层（Network Layer）：路由选择，确保包正确传递到目的地。
- 数据链路层（Data Link Layer）：封装帧并传送到下一跳网络节点。
URL规范化
URL（Uniform Resource Locator）统一资源定位符，用于标识互联网上的资源，一般由“协议://域名或者IP地址：端口号/路径”组成。
当浏览器输入网址，系统解析URL的过程中，需要对其进行规范化，去除空格、#号、%号、//号、/…/、./等无效字符，保证URL的易读性。
数据存储
对于海量数据，通常都采用分布式存储架构。在百度的搜索引擎中，使用了Hadoop、Spark、Hbase、TiDB、Redis等众多开源分布式存储系统。
其中，HBase是一个开源NoSQL数据库，用于处理海量结构化和非结构化的数据，可以快速查询，支持分布式部署。
链接分析
链接分析（Link Analysis）是搜索引擎的一个重要功能。在搜索引擎索引建设过程中，要计算每个网页与其他网页的链接关系。这种链接关系反映了互联网的图状结构，可以帮助搜索引擎理解网页之间的相互联系。
目前，很多搜索引擎都在用复杂的算法来分析链接关系。由于网络复杂性的限制，搜索引擎只能看到部分网页，因此，链接关系的准确度也受到限制。
3.核心算法原理和具体操作步骤以及数学公式讲解
HTML解析
HTML解析（HTML parser）是指浏览器将下载到的网页内容解析成可以展示的页面的过程。百度搜索引擎的页面解析器（Page Parser）实现了一个简单的HTML解析器，并用C++语言进行了优化。
简单来说，HTML解析器的作用就是将HTML文件中的标记（标签）、属性和内容转换为浏览器可以读取和呈现的DOM树。DOM树是一种树形数据结构，用来表示HTML文档的结构、样式和内容。
HTML解析器的解析逻辑如下：
- 创建DOM树的根节点。
- 从当前指针位置开始，找到第一个标签，如果标签不完整，等待下一次数据到达。
- 如果标签为出现，然后继续查找下一个标签。
- 如果标签为出现，然后继续查找下一个标签。
- 如果标签为，则忽略该标签。
- 如果标签为
，则记录该标签的文本内容。 - 如果标签为，则添加图片元素到DOM树中。
- 如果标签为，则添加超链接元素到DOM树中。
- 如果标签为，则添加输入控件元素到DOM树中。
- 如果标签为，则添加多行输入控件元素到DOM树中。
- 如果标签为，则添加选择控件元素到DOM树中。
- 如果标签为
- 如果标签为任何其它普通标签，则添加该标签元素到DOM树中。
- 将当前指针指向下一个标签。
- 重复第2至14步，直到所有标签都已解析完毕。
- 返回DOM树的根节点。
XPath表达式
XPath表达式（XML Path Language Expressions）是一种在XML文档中寻找节点（element、attribute、text）位置的语言。在搜索引擎的页面解析过程中，使用了一些XPath表达式，用来从DOM树中提取数据，进行页面结构的分析。
XPath的语法规则比较复杂，这里仅举例几个常用的表达式：
- //tagname：选取指定标签的所有子孙节点。
- tagname[@attr]：选取带有指定属性的标签。
3…//tagname：选取当前节点下的同级别的标签及其子孙节点。 - /tagname：选取当前节点的直接子孙节点。
- node()：选取节点本身。
正则表达式
正则表达式（regular expression）是描述字符串模式的一种文字模式，它可用来进行字符串匹配、替换、分割等操作。在搜索引擎的页面解析过程中，需要对网页内容进行一些正则表达式的操作，比如提取关键词、生成摘要等。
Beautiful Soup库
Beautiful Soup库（Python library for pulling data out of HTML and XML files）是一个可以从HTML或XML文档中提取数据的Python库，可以用于解析网页内容。百度搜索引擎的页面解析器还使用了Beautiful Soup库来解析网页。
搜索结果排序
百度搜索结果的排序过程，主要是依据用户的搜索历史、搜索条件、相关性等因素对搜索结果进行排序。排序的主要方法有基于关键词匹配的排序和基于算法的排序两种。
基于关键词匹配的排序：根据用户搜索的关键词，找到其在网页中的位置，根据位置对搜索结果进行排序。例如，关键词搜索“苹果”，结果中出现“苹果手机”的网页排名靠前，出现“苹果笔记本”的网页排名靠后。
基于算法的排序：根据网页的各种特征、权重进行排序。例如，根据网页的曝光率、点击率、pagerank值进行排序。
用户点击率预测模型
用户点击率预测模型（Clickthrough Rate Prediction Model）是搜索引擎中一个重要的算法模型，用于估计用户是否会点击某个网页。例如，当用户输入搜索词“苹果手机”，搜索结果可能包含“苹果手机官方直营店”这样的链接，点击率预测模型应该可以准确预测用户是否会访问这个链接。
目前，很多搜索引擎都在使用线性回归模型进行点击率预测，线性回归模型是一个简单的机器学习模型，它的假设是网页的点击率可以由它的特征决定的线性组合。例如，假设用户的搜索历史、搜索条件、相关性、位置等都是影响点击率的因素，那么，点击率就可以由这些因素决定的线性组合来表示。
除了线性回归模型，还有基于决策树模型、神经网络模型、协同过滤模型等。另外，还有改进版的点击率预测模型，如基于长尾的点击率预测模型。
站内搜索的推荐系统模型
推荐系统（Recommendation System）是个很火热的研究方向，它可以帮助用户找到感兴趣的内容，提高网站的流量和转化率。百度搜索引擎的站内搜索推荐系统模型，利用用户的行为数据、搜索历史数据、网页行为数据，结合不同维度的推荐策略，来给用户生成个性化的搜索建议。
目前，推荐系统模型的分类包括协同过滤、基于内容的推荐、召回策略、排序策略等，涵盖了许多不同的算法。由于推荐系统是一个庞大的研究领域，不同的模型、方法有不同的效果，因此，需要综合考虑各方面因素来选择最佳的推荐模型。
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