Twitter の検索システムを学ぶ - 概要編

Twitter’s Recommendation Algorithm Elon Mask が以前から計画していた、Twitter の検索&推薦関連のシステムが GitHub で公開された。 良い機会なので、いままでの Twitter 検索の記事をまとめつつ、コードも読んでみます。

単発の記事でまとめようとするとドデカ記事になってしまうので、一連の記事を通じて Twitter の検索システムを学んでいきたいと思っており、以下の構成で進めていく。

1. 概要編
2. 論文解説
3. コードを読んでみた

Twitter’s New Search Architecture 2010-10-06 公開

• この時期に新しいアーキテクチャに移行
• MySQL による検索から Lucene による検索へ移行
  • 要件
    • 1000 tweets/sec
    • 12000 queries/sec
    • 1 billion queries / day
  • 新しいアーキテクチャで、一桁大きい規模のトラフィックに耐えられることを期待している
• Tweet はリアルタイムなので、もちろん検索システムもリアルタイム性が非常に重要
  • indexing latency も非常に重要
    • tweet された 10 秒後には検索可能になってほしい
    • indexer 自体のレイテンシは 1 秒以下である必要がある(indexer 自体はデータパイプランの一部でしかないため)
• Lucene を改造
  • Lucene は素晴らしいが、リアルタイム検索を行うにはまだ足りない点がある
    • メモリ内のデータ構造を書き直す。
    • ポスティングリストを特に書き直す。
  • ガーベージコレクションの改善
  • lock free のデータ構造とアルゴリズム
  • 逆順に走査可能なポスティングリスト
  • 効率的なアーリークエリリターン
• 移行後
  • システム全体の 5%しか利用していないが、50 倍近いツイートをインデックスできている。
  • 移行したことでユーザーに利点は果たしてあるのか?
    • 検索対象が非常に増えた(bigger index と書かれているが恐らく検索できる範囲が増えたのでは?)
    • 多機能で拡張可能になったので、新機能をより多く試せるように

Blender: Twitter Search is Now 3x Faster

• 2011-04-06 公開
• Blender は Ruby on Rails から置き換えられた Java 製のフロントエンドサーバー
  • 検索のレイテンシは 1/3 になった。
• Blender をリリース後 95%タイルレイテンシは 1/3 になった。具体的には 800ms から 250ms 、そして CPU 負荷は半分以下へ
  • これによってキャパシティは 10 倍近く増強された
  • 結果的にインスタンス数の削減に繋がり、コスト削減にもなった
• Ruby on Rails によるフロントエンド
  • シングルスレッドの Rails worker プロセスが走り
    • クエリのパーシング
    • 検索エンジンに同期的にリクエストを投げる
    • 集計し、結果を描画する
      • 特に同期的にリクエストを投げる点が律速の原因だった。また、Ruby のコードは技術的負債が高まっており、検索システムの信頼性の向上が難しくなっていた
  • 改善手法
    • 完全な非同期リクエストにする
    • バックエンドサービス(リアルタイム検索、トップツイート、地理情報)から結果を各インデックスに対して、効率的に集計する

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