全文检索、数据挖掘、推荐引擎系列1---技术架构思考

我的小说《最老程序员创业札记-全文检索、数据挖掘、推荐引擎应用》的技术系列文章的第一篇，由于本人也是在一个LBS问答项目中使用，各方面考虑得不完善，希望能够得到大家的帮助，谢谢大家的支持。

在后web2.0时代，简单的允许用户产生内容，连接用户组成社交网络，满足用户个性化需求，已经变成各个网站的标配，不可能成为网站的特色和竞争优势了。然而，随着用户产生内容的增多，用户与系统交互手段的丰富，用户可供选择的选项的增多，用户迫切需要一种可以处理当前信息爆炸时代的工具，可以迅速找到自己想要的内容，更加容易的做出正确的决策，因此在后web2.0时代，全文检索、数据挖掘、推荐引擎的应用，将是各大网站下一轮竞争的焦点。

但是应用这三种技术需要一个统一的技术架构，在这个统一的架构下，才能将全文检索、数据挖掘、推荐引擎的功能发挥出来。我们将全文检索、数据挖掘、推荐引擎统成为商业智能系统，而与用户交互的部分称为前端系统。根据后台商业智能系统的功能不同，可以将后台商业智能系统分为三大类服务：同步服务、异步服务、后台线程。

同步服务：主要处理用户即时全文检索查询请求，给出推荐条目，通常同步服务使用异步服务或后台进程产生的商业智能数据，这些数据存在缓存中如memcached或数据库mysql中，通过Web Service或Restful方式提供
异步服务：为了完成实时搜索、实时推荐等实时性需求，用户的每个交互，在保存到数据库中的同时，系统会将该事件写入消息服务器中，异步服务组件通过监听消息服务器上的topic来启动业务处理逻辑，从而实现近实时需求。例如，用户为某个产品写下评论或博客后，立即就可以通过全文检索中查询中该内容，用户对内容的打分或投票也可以立即反映到给用户的推荐列表中
后台服务：主要指需要长时间在后台运行的服务，例如聚合网站中对信息源的抓取，内容批量导入的处理等等。这里有两种情况，一种是定时任务，需要在特定的时间或是时间间隔来完成，另一种是条件触发的后台任务，例如在CPU利用率或并发数降低到一定程度后，后台自动运行的任务

为了满足上述需求，自然对所选用的技术和产品有一定的要求。在这里我想阐述一下我选择产品的原则，首先选择开源软件，其次是如果可以用一种产品实现的功能，不建议采用两种或多种产品组合来使用，虽然多种产品组合可能功能更为强大，但是配置的复杂性方面将成倍的提高，结果往往是得不偿失的。

编程语言选择：对于后台的商业智能系统而言，数据处理需要强大的处理能力，显然PHP、Python等不是最佳选择，选择Java可能更能满足要求，因为基于Java的全文检索、数据挖掘、推荐引擎均有成熟的开源软件可供选择，如Lucene、WEKA、Mahout等。另外，在性能扩展方面，Hadoop是当前的最通用的Map/Reduce选项，其本身就是Java实现的
应用服务器：考虑到需要同时满足同步服务、异步服务及后台进程的需求，要求应用服务器（Web服务器）具有消息中间件的功能，而单从这点来看，选择Glassfish似乎是更好的选择，因为Tomcat再加上Httpd、ActiveMQ/OpenJMS配置相对要复杂一些
数据库系统：当前对大型系统而言，常常纠结于选择SQL还是NoSQL，NoSQL的性能好，但是不能处理复杂的查询，而SQL可以处理复杂查询，但是性能上又会差很多，通常的折衷解决方案是数据库加缓存系统，但是当MySQL 5.6.2将InnoDB引擎与Memcached相结合之后，似乎选择MySQL这种集成解决方案更具有优势，这让我们看到了SQL与NoSQL的融合趋势，这种方案的唯一缺陷是目前MySQL 5.6.2还没有GA，这种方案还有成功案例可供借签

综上所述，个人认为采用Java+Lucene+WEKA/Mahout+Glassfish+MySQL(>5.6.2）是实现后台商业智能的合理架构。