Offline系统简介

    导购搜索（一淘网）系统类似一个购物垂直搜索引擎，收录和购物相关的各种信息，并以各种不同数据来源为单位呈现给终端用户，供其做购物决定时参考。

    Offline系统是连接数据源和存储的中间环节，接收从各种数据源过来的数据，经过加工后存储到存储系统中。更详细的一淘网技术简介请参考 一淘网技术简介

Offline系统考虑的要求

    1. 能灵活接收各种数据源

    Offline的数据源大致可以分为两种

    a. 无固定格式的数据，也就是导购搜索的crawler系统从互联网中获取的导购相关的数据

    b. 有固定格式的数据，也就是淘宝内部的数据或者是从合作方拿到的数据。

    导购系统是根据页面的类型来组织数据的，所以不管是有固定格式的数据还是无固定格式的数据，都会根据其类型来进行组织。所以这就要求offline系统能够灵活的接收各种数据源。

    为了能方便的接纳多个数据源提供的数据，有必要把offline处理的数据统一为一个通用的数据结构，这样就避免了为每个数据源开发不同接收程序的繁琐。如何设计这个通用数据结构，请接着往下看。

    2. 给所有offline处理模块提供一个统一的接口

    Offline系统需要容纳多个处理模块，比如分类、内容抽取、链接抽取、打指纹等等。每个处理模块都需要不同的输入以及产生不同的输出。如果为每个模块都设计不同接口，那么作为容纳各个模块的offline系统框架来讲，集成工作将会变得十分复杂，并且很难灵活的增加新的处理模块。

    于是，offline系统框架中引入了一个通用的存储结构，把各个模块需要的输入以及输出字段都放在这个统一的数据结构中，每个模块各取所需就好了。由于把各个模块的输入和输出都统一在一个大的数据结构中，每个模块的操作就很容易抽象成统一的接口了。简单讲，每个模块会进行3个操作初始化，处理数据，以及反初始化。已经足够简单了是吧。

    所有模块需要的输入以及输出信息都统一在一个数据结构中，这个数据结构会变得十分复杂，不光是存储数据（比如原始页面，分类结果，抽取结果等），还有一些控制逻辑（比如合作站点的数据不需要进行抽取等），编写这样的数据结构将是一个噩梦，并且由于会加入新的处理模块以及各个模块的输入输出会有时调整，维护这个数据结构将是一个费时费力的体力活。

    还好我们可以借助一些开源的工程简化我们的工作，让工程师的生活更美好一些。这个数据结构我们使用了google 的 protocol buffer，只需要进行简单的数据格式描述，就可以生成这个复杂庞大的数据结构了。protocal buffer的介绍除了参考官方文档，也可以参考 Protocol Buffers的应用与分析

    3. 能够方便的容纳新的处理模块，并允许这些模块方便的调整顺利

    由于offline的各个模块采用统一的接口以及通用数据结构，增加新的模块就变得非常简单了。只需要实现这个接口就可以增加新的模块了。Offline的数据接收以及数据处理模块采用配置文件的方式进行配置，增加新的处理模块，以及调整模块间的顺序，只需要更改配置文件就好了，不用改动offline的系统框架。这也给升级系统带来了一些方便。

    4. 最大化处理能力，并根据接收数据的容量调整处理能力

    Offline系统可以接入多种数据源。由于这种数据源的数据获取可能有波动，以及输出数据时也会产生波动，offline系统框架设置了两个队列，一个输入队列、一个输出队列。这样IO线程将只和这两个队列打交道，负责从数据源获取数据，并把输入队列中的结果输出到存储系统中。工作线程负责从输入队列获取数据，处理完成后存放到输出队列中。这样，对于CPU密集操作的工作线程来讲，只需要和内存中的两个队列进行交换，能够最大化处理能力。

    采用上面的输入输出队列作为缓冲，就可以方便调节数据接收以及数据处理能力 的关系了，分别设置IO线程以及工作线程的数量，就可以方便的配比这两种不同工作的负载。通常来讲，IO线程只需要一个就好了，工作线程根据数据处理量进行设置就好了。

Offline系统设计

    上面提到了对Offline系统框架的要求，满足上面提到的要求，offline系统的基本框架如下图

    这个系统架构图，基本上体现了对上面提到的offline系统设计要求的考虑。再简单描述一下，offline系统中有一个IO线程，负责接收多个数据源的数据，并把接收到的数据放到输入队列中，在轮询完所有输入数据源后，把输出队列的结果输出到存储系统中。

    工作线程从输入队列获取一条数据，处理完成后，存放到输出队列中即可。

    导购系统的offline部分的设计思路讲完了，欢迎大家拍砖交流。

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