中间件体系（Middleware Platform）
目标：为业务系统提供统一、稳定、高可用、可治理的基础运行能力
P0（运行基础）
├── 网关（Kong / APISIX）
├── 配置中心（Nacos）
├── RPC 平台（Dubbo）
├── 数据存储（MySQL / PostgreSQL / Mongo）
P1（解耦与性能）
├── MQ（Kafka / RabbitMQ）
├── 缓存平台（Redis / Memcached）
├── 搜索（Elasticsearch）
├── 文件存储（MinIO）
P2（治理与稳定）
├── 缓存失效监控 & 一致性
├── 任务调度（Airflow / XXLJob）
├── 中间件监控与告警
P3（平台化）
├── 中间件统一管控台
├── 多租户 / 资源隔离
├── 成本 & 容量管理
中间件体系的本质不是“技术选型”，而是“运行能力抽象”：
搜索平台（Search Platform / Retrieval Platform）
下面我将从企业级中间件与数据服务平台的视角，系统性、深入、可落地地展开 搜索平台（Search Platform / Retrieval Platform），内容不局限于 Elasticsearch，而是覆盖 技术谱系、索引与查询模型、平台化能力、治理体系、与存储 / MQ / 缓存 / AI 的协同。整体可直接作为企业级搜索平台的架构设计蓝本。
一、搜索平台的本质定位
一句话定义
搜索平台是“面向人和系统的高维数据检索与相关性计算引擎”，而不是简单的全文检索工具。
在现代系统中，搜索平台承担的是：
- 数据的 可发现性（Discoverability）
- 业务的 实时洞察与分析
- 用户体验的 低延迟检索
二、搜索在整体技术架构中的位置
Data Source
│
├── OLTP（DB / KV）
├── Log / Event
├── Object / File
│
├── 数据采集 & 同步（CDC / MQ）
│
├── 搜索平台（Index + Query）
│
└── 应用 / BI / AI / 网关
三、搜索平台的核心能力拆解
- 多模态数据索引
- 复杂查询表达
- 相关性与排序
- 实时与准实时
- 高可用与水平扩展
四、搜索技术谱系（不局限 ES）
1️⃣ Lucene 系（全文搜索核心）
- Elasticsearch
- OpenSearch
- Solr
特点
- 倒排索引
- 成熟生态
- 强相关性模型（BM25）
2️⃣ 结构化 / 混合搜索引擎
ClickHouse（搜索 + 分析）
- 面向列
- 极快聚合
- 日志 / 事件搜索
Apache Doris / StarRocks
- OLAP + 搜索
- 实时报表 + 条件检索
3️⃣ 云原生搜索
- AWS OpenSearch
- Azure Cognitive Search
- GCP Vertex Search
4️⃣ 向量搜索（语义检索）
- Milvus
- Weaviate
- Qdrant
- Pinecone
应用
- 语义搜索
- RAG
- 相似度检索
5️⃣ 专用搜索引擎
- Meilisearch（极简）
- Typesense（低延迟）
- Vespa（大规模推荐 + 搜索）
五、索引模型（搜索的“物理基础”）
1️⃣ 倒排索引（Text）
Term → DocIDs
- 精确匹配
- 相关性排序
2️⃣ 正排 / 列式索引（Field）
- 过滤
- 排序
- 聚合
3️⃣ 向量索引
- HNSW
- IVF
- PQ
4️⃣ 混合索引（Hybrid Search）
Text Score + Vector Score + Business Score
六、查询能力体系
1️⃣ 查询类型
- Keyword
- Phrase
- Fuzzy
- Range
- Geo
- Vector
2️⃣ 查询 DSL 能力
- Bool Query
- Filter vs Query
- Function Score
- Script Score
3️⃣ 排序与相关性
- BM25 / TF-IDF
- 业务权重
- 时效性衰减
七、实时性与数据同步
1️⃣ 数据进入路径
- DB → CDC → MQ → Search
- Log → Agent → Search
2️⃣ 实时级别
| 模式 | 延迟 |
|---|---|
| Near Real Time | 秒级 |
| Streaming | 亚秒 |
| Batch | 分钟级 |
八、搜索平台治理（企业级重点）
1️⃣ 索引治理
- Index Template
- Mapping 冻结
- 分片 / 副本策略
2️⃣ 查询治理
- 慢查询
- Query 黑名单
- 超时 / 限流
3️⃣ 资源治理
- 节点角色（Hot / Warm / Cold）
- Index Lifecycle Management（ILM）
4️⃣ 成本治理
- 冷热分层
- 压缩
- 归档
九、搜索平台化设计
Search Platform
├── 数据接入（CDC / Log / File）
├── Index 管理
├── Query Gateway
├── 相关性配置
├── 监控 / 告警
├── 权限 / 审计
├── 生命周期管理
├── 成本管理
└── AI / 向量服务
十、典型业务场景
| 场景 | 技术组合 |
|---|---|
| 商品搜索 | ES + Ranking |
| 日志搜索 | ClickHouse |
| 运维检索 | OpenSearch |
| 语义搜索 | Vector DB |
| 推荐 | Vespa |
十一、搜索与其他中间件协同
| 组件 | 协同 |
|---|---|
| DB | 反向索引 |
| MQ | 索引更新 |
| 缓存 | Query Cache |
| 网关 | Search API |
| AI | Embedding / Rerank |
十二、反模式与风险
- ❌ 把搜索当数据库
- ❌ Mapping 随意改
- ❌ 分片过多
- ❌ 查询不受控
十三、选型建议（实战）
| 需求 | 推荐 |
|---|---|
| 通用全文 | ES / OpenSearch |
| 日志 | ClickHouse |
| 语义 | Milvus / Qdrant |
| 简单搜索 | Meilisearch |
| 大规模推荐 | Vespa |
