面试题：Redis有序集合与其他技术结合深度优化MySQL搜索结果排序

Question

假设要实现一个综合搜索系统，不仅要根据MySQL数据中的热度（如点赞数、评论数等多个指标综合计算）对搜索结果排序，还需要支持按照地理位置距离进行排序。如何结合Redis有序集合、地理空间索引（如Redis的GEO相关功能）以及其他可能的技术（如分布式计算框架）来设计并实现这个复杂的搜索结果排序优化方案？请详细描述架构设计、数据处理流程以及技术选型的原因。

Answer 1

架构设计

1. 数据存储层
   • MySQL：用于存储原始的业务数据，包括与搜索相关的详细信息以及热度计算所需的点赞数、评论数等指标。它提供了丰富的结构化数据存储和查询功能，适用于存储大量的业务数据。
   • Redis：
     • 有序集合（Sorted Set）：用于存储热度相关的排序数据。将每个搜索结果的唯一标识（如ID）作为成员，通过综合计算得到的热度值作为分数（score）。这样可以方便地根据热度进行排序。
     • 地理空间索引（GEO）：用于存储地理位置信息。将搜索结果对应的地理位置（经纬度）使用Redis的GEO命令存储，方便根据地理位置距离进行排序。
2. 计算层
   • 分布式计算框架（如Apache Spark）：用于计算热度指标。由于热度计算可能涉及多个指标的复杂计算，并且数据量较大时单机计算效率较低，使用分布式计算框架可以并行处理数据，提高计算速度。例如，可以从MySQL中读取点赞数、评论数等数据，在Spark集群中进行综合计算，得到每个搜索结果的热度值。
3. 搜索与排序层
   • 应用服务器：接收搜索请求，根据请求类型（热度排序或距离排序）从Redis中获取相应的排序数据。如果是热度排序，直接从有序集合中获取按热度排序的结果；如果是距离排序，从地理空间索引中获取按距离排序的结果。然后根据业务需求，可能还需要从MySQL中获取详细的业务数据，返回给前端展示。

数据处理流程

1. 热度计算与存储
   • 使用分布式计算框架（如Spark）从MySQL中读取点赞数、评论数等数据。
   • 在Spark中按照一定的算法综合计算每个搜索结果的热度值。
   • 将计算得到的热度值以及对应的搜索结果ID存储到Redis的有序集合中，以热度值作为分数。
2. 地理位置存储
   • 将每个搜索结果对应的地理位置（经纬度）信息使用Redis的GEO命令存储到Redis的地理空间索引中。
3. 搜索与排序
   • 应用服务器接收到搜索请求。
   • 如果请求是按热度排序，从Redis的有序集合中获取按热度排序的搜索结果ID列表。然后根据ID从MySQL中获取详细数据并返回给前端。
   • 如果请求是按地理位置距离排序，应用服务器从Redis的地理空间索引中获取按距离排序的搜索结果ID列表。同样，根据ID从MySQL中获取详细数据返回给前端。

技术选型原因

1. Redis有序集合：
   • 具有高效的排序功能，通过分数（score）可以快速地对成员进行排序，非常适合热度排序场景。
   • 读写性能高，能够快速响应排序请求，满足系统对实时性的要求。
2. Redis地理空间索引（GEO）：
   • 专门用于处理地理位置相关的操作，如计算距离、按距离排序等。
   • 简单易用，提供了一系列简洁的命令来操作地理空间数据。
3. 分布式计算框架（如Apache Spark）：
   • 具备强大的并行计算能力，能够处理大规模数据的复杂计算任务，对于热度计算这种涉及多个指标的复杂运算非常适用。
   • 可扩展性强，能够根据数据量和计算需求灵活扩展集群规模。
4. MySQL：
   • 作为传统的关系型数据库，适合存储大量的结构化业务数据，提供了丰富的数据查询和管理功能，能满足搜索结果详细信息的存储需求。