Combat pratique du développement asynchrone de la coroutine pour les moteurs de recherche en temps réel haute performance

introduction

À l'ère des mégadonnées, les moteurs de recherche en temps réel haute performance sont devenus cruciaux pour répondre rapidement et traiter des quantités massives de données. L'émergence de la technologie de coroutine asynchrone fournit une nouvelle méthode qui peut aider les développeurs à construire efficacement ces moteurs. Cet article explorera en détail les principes des coroutines asynchrones et utilisera des exemples de code spécifiques pour montrer comment l'utiliser pour créer un moteur de recherche en temps réel efficace.

Qu'est-ce qu'une coroutine asynchrone?

Les coroutines asynchrones sont un modèle de programmation simultanée léger qui peut utiliser efficacement les ressources système grâce à la commutation coroutine et aux opérations d'E / S non bloquantes. Dans le modèle de blocage synchrone traditionnel, chaque demande doit occuper un fil, ce qui entraîne un gaspillage de ressources. Les coroutines asynchrones améliorent considérablement les capacités de traitement simultanées du système grâce à des tâches alternatives. Il peut éviter le blocage des fils, améliorant ainsi le débit du système et la vitesse de réponse.

Construisez un moteur de recherche en temps réel haute performance

Pour construire un moteur de recherche en temps réel efficace, nous pouvons adopter les technologies suivantes: bibliothèque IO asynchrone, mécanisme de mise en cache et indexation inversée.

Utilisation de la bibliothèque IO asynchrone

L'un des principaux moteurs de recherche en temps réel est de gérer un grand nombre de demandes simultanées. La bibliothèque IO asynchrone peut fournir des opérations non bloquantes et améliorer efficacement les performances de la concurrence. La tornade et l'asyncio dans Python sont deux bibliothèques IO asynchrones couramment utilisées à travers lesquelles nous pouvons gérer efficacement plusieurs demandes simultanées.

Introduire un mécanisme de mise en cache

Les moteurs de recherche sont souvent confrontés au problème des calculs répétés. Chaque fois qu'ils recherchent le même mot-clé, ils recalculeront les résultats de recherche, gaspillant beaucoup de ressources informatiques. Pour résoudre ce problème, un mécanisme de mise en cache peut être introduit dans les résultats de recherche calculés au cache et réduire les calculs inutiles.

Utiliser l'indexation inversée

L'indexation inversée est une structure de données commune qui améliore l'efficacité de la recherche en mappant des mots clés à l'emplacement d'un document. Utilisez des index inversés pour localiser rapidement des documents contenant un certain mot clé, améliorant ainsi la vitesse de réponse du moteur de recherche.

Exemple de code

Voici un exemple de code d'un moteur de recherche en temps réel basé sur la bibliothèque IO asynchrone de Tornado et l'index inversé:

 import tornado.web
import tornado.ioloop
import asyncio

# Définir les cours de moteur de recherche
class SearchEngine:
    def __init__(self):
        self.index = {}  # Index inversé

    # Ajouter un document
    def add_document(self, doc_id, content):
        for word in content.split():
            if word not in self.index:
                self.index[word] = set()
            self.index[word].add(doc_id)

    # Recherche par mot-clé
    def search(self, keyword):
        if keyword in self.index:
            return list(self.index[keyword])
        else:
            return []

class SearchHandler(tornado.web.RequestHandler):
    async def get(self):
        keyword = self.get_argument('q')  # Obtenez des mots clés de recherche
        result = search_engine.search(keyword)  # Effectuer une recherche
        self.write({'result': result})  # Revenir aux résultats de la recherche

if __name__ == "__main__":
    search_engine = SearchEngine()
    search_engine.add_document(1, 'This is a test')
    search_engine.add_document(2, 'Another test')
    app = tornado.web.Application([
        (r'/search', SearchHandler)
    ])
    app.listen(8080)
    asyncio.set_event_loop_policy(asyncio.WindowsSelectorEventLoopPolicy())  # RésoluWindowsLe problème d'erreur ci-dessous
    tornado.ioloop.IOLoop.current().start()

Ce code définit une classe «SearchEngine» qui contient les fonctions d'ajout de documents aux index inversés et de recherche en fonction des mots clés. Nous avons également créé une classe «SearchHandler» qui reçoit des demandes de recherche et renvoie les résultats de recherche. Grâce à la combinaison de l'IO asynchrone et de l'indexation inversée, nous avons construit un moteur de recherche en temps réel simple et efficace.

en conclusion

Grâce à cet article, nous apprenons la technologie asynchrone de la coroutine et comment elle peut être appliquée au développement de moteurs de recherche en temps réel haute performance. Avec des technologies telles que les bibliothèques IO asynchrones et l'indexation inversée, nous pouvons améliorer efficacement le débit et la vitesse de réponse des moteurs de recherche. J'espère que cet article pourra fournir aux développeurs une certaine inspiration pour explorer davantage d'applications de coroutines asynchrones dans des systèmes haute performance.