如何在 Electron 上实现 IM SDK 聊天消息全文检索

前言

在 IM 场景的客户端需求上，基于本地数据的全文检索（Full-text search）扮演着重要的角色。所谓全文检索，就是要在大量文档中找到包含某个单词出现位置的技术。在以往的关系型数据库中，只能通过 LIKE 来实现，这样有几个弊端：

1. 无法使用数据库索引，需要遍历全表，性能较差

2. 搜索效果差，只能首尾位模糊匹配，无法实现复杂的搜索需求

3. 无法得到文档与搜索条件的相关性

网易云信 IM 的 iOS、安卓以及桌面端中都实现了基于 SQLite 等库的本地数据全文检索功能，但是在 Web 端和 Electron 上缺少了这部分功能。在 Web 端，由于浏览器环境限制，能使用的本地存储数据库只有 IndexDB，暂不在讨论的范围内。在 Electron 上，虽然也是内置了 Chromium 的内核，但是因为可以使用 Node.js 的能力，于是乎选择的范围就多了一些。

我们先来具体看下该如何实现全文检索。

基础技术知识点

要实现全文检索，离不开以下两个知识点：

• 倒排索引

• 分词

这两个技术是实现全文检索的技术以及难点，其实现的过程相对比较复杂，再聊全文索引的实现前，我们先来具体聊一下这两个技术的实现。

倒排索引

先简单介绍下倒排索引，倒排索引的概念区别于正排索引：

• 正排索引：是以文档对象的唯一 ID 作为索引，以文档内容作为记录的结构

• 倒排索引：是以文档内容中的单词作为索引，将包含该词的文档 ID 作为记录的结构

以倒排索引库 search-index 举个实际的例子。在网易云信的 IM 中，每条消息对象都有 idClient 作为唯一 ID，接下来我们输入「今天天气真好」，将其每个中文单独分词（分词的概念我们在下文会详细分享），于是输入变成了「今」、「天」、「天」、「气」、「真」、「好」，再通过 search-index 的 PUT 方法将其写入库中，最后看下存储内容的结构：

如图所示，可以看到倒排索引的结构，key 是分词后的单个中文，value 是包含该中文消息对象的 idClient 组成的数组。当然，search-index 除了以上这些内容，还有一些其他内容，例如 Weight、Count 以及正排的数据等，这些是为了排序、分页、按字段搜索等功能而存在的，本文就不再细细展开了。

分词

分词就是将原先一条消息的内容，根据语义切分成多个单字或词句，考虑到中文分词的效果以及需要在 Node 上运行，我们选择了 Nodejieba 作为基础分词库。以下是 jieba 分词的流程图：

以「去北京大学玩」为例，我们选择其中最为重要的几个模块分析一下：

加载词典

jieba 分词会在初始化时先加载词典，大致内容如下：

构建前缀词典

接下来会根据该词典构建前缀词典，结构如下：

其中，「北京大」作为「北京大学」的前缀，它的词频是 0，这是为了便于后续构建 DAG 图。

构建 DAG 图

DAG 图是 Directed Acyclic Graph 的缩写，即有向无环图。

基于前缀词典，对输入的内容进行切分。其中，「去」没有前缀，因此只有一种切分方式；对于「北」，则有「北」、「北京」、「北京大学」三种切分方式；对于「京」，也只有一种切分方式；对于「大」，有「大」、「大学」两种切分方式；对于「学」和「玩」，依然只有一种切分方式。如此，可以得到每个字作为前缀词的切分方式，其 DAG 图如下图所示：

最大概率路径计算

以上 DAG 图的所有路径如下：

1. 去/北/京/大/学/玩

2. 去/北京/大/学/玩

3. 去/北京/大学/玩

4. 去/北京大学/玩

因为每个节点都是有权重（Weight）的，对于在前缀词典里的词语，它的权重就是它的词频。因此我们的问题就是想要求得一条最大路径，使得整个句子的权重最高。

这是一个典型的动态规划问题，首先我们确认下动态规划的两个条件：

• 重复子问题：对于节点 i 和其可能存在的多个后继节点 j 和 k：

任意通过i到达j的路径的权重 = 该路径通过i的路径权重 + j的权重，即 R(i -> j) = R(i) + W(j) 任意通过i到达k的路径的权重 = 该路径通过i的路径权重 + k的权重，即 R(i -> k) = R(i) + W(k) 

即对于拥有公共前驱节点 i 的 j 和 k，需要重复计算到达 i 路径的权重。

• 最优子结构：设整个句子的最优路径为 Rmax，末端节点为 x，多个可能存在的前驱节点为 i、j、k，得到公式如下：

Rmax = max(Rmaxi, Rmaxj, Rmaxk) + W(x) 

于是问题变成了求解 Rmaxi、Rmaxj 以及 Rmaxk，子结构里的最优解即是全局最优解的一部分。

如上，最后计算得出最优路径为「去/北京大学/玩」。

HMM 隐式马尔科夫模型

对于未登陆词，jieba 分词采用 HMM（Hidden Markov Model 的缩写）模型进行分词。它将分词问题视为一个序列标注问题，句子为观测序列，分词结果为状态序列。jieba 分词作者在 issue 中提到，HMM 模型的参数基于网上能下载到的 1998 人民日报的切分语料，一个 MSR 语料以及自己收集的 TXT 小说、用 ICTCLAS 切分，最后用 Python 脚本统计词频而成。

该模型由一个五元组组成，并有两个基本假设。

五元组：

1. 状态值集合

2. 观察值集合

3. 状态初始概率

4. 状态转移概率

5. 状态发射概率

基本假设：

1. 齐次性假设：即假设隐藏的马尔科夫链在任意时刻 t 的状态只依赖于其前一时刻 t-1 的状态，与其它时刻的状态及观测无关，也与时刻 t 无关。

2. 观察值独立性假设：即假设任意时刻的观察值只与该时刻的马尔科夫链的状态有关，与其它观测和状态无关。

状态值集合即{ B: begin, E: end, M: middle, S: single }，表示每个字所处在句子中的位置，B 为开始位置，E 为结束位置，M 为中间位置，S 是单字成词。

观察值集合就是我们输入句子中每个字组成的集合。

状态初始概率表明句子中的第一个字属于 B、M、E、S 四种状态的概率，其中 E 和 M 的概率都是 0，因为第一个字只可能 B 或者 S，这与实际相符。

状态转移概率表明从状态 1 转移到状态 2 的概率，满足齐次性假设，结构可以用一个嵌套的对象表示：

P = {    B: {E: -0.510825623765990, M: -0.916290731874155},    E: {B: -0.5897149736854513, S: -0.8085250474669937},    M: {E: -0.33344856811948514, M: -1.2603623820268226},    S: {B: -0.7211965654669841, S: -0.6658631448798212},}

P['B']['E'] 表示从状态 B 转移到状态 E 的概率（结构中为概率的对数，方便计算）为 0.6，同理，P['B']['M'] 表示下一个状态是 M 的概率为 0.4，说明当一个字处于开头时，下一个字处于结尾的概率高于下一个字处于中间的概率，符合直觉，因为二个字的词比多个字的词要更常见。

状态发射概率表明当前状态，满足观察值独立性假设，结构同上，也可以用一个嵌套的对象表示：

P = {    B: {'突': -2.70366861046, '肃': -10.2782270947, '适': -5.57547658034},    M: {'要': -4.26625051239, '合': -2.1517176509, '成': -5.11354837278},    S: {……},    E: {……},}

P['B']['突'] 的含义就是状态处于 B，观测的字是「突」的概率的对数值等于-2.70366861046。

最后，通过 Viterbi 算法，输入观察值集合，将状态初始概率、状态转移概率、状态发射概率作为参数，输出状态值集合（即最大概率的分词结果）。关于 Viterbi 算法，本文不再详细展开，有兴趣的读者可以自行查阅。

以上这两块技术，是我们架构的技术核心。基于此，我们对网易云信 IM 的 Electron 端技术架构做了改进。

网易云信 IM Electron 端架构

架构图详解

考虑到全文检索只是 IM 中的一个功能，为了不影响其他 IM 的功能，并且能更快的迭代需求，所以采用了如下的架构方案：

右边是之前的技术架构，底层存储库使用了 indexDB，上层有读写两个模块：

• 当用户主动发送消息、主动同步消息、主动删除消息以及收到消息的时候，会将消息对象同步到 indexDB；

• 当用户需要查询关键字的时候，会去 indexDB 中遍历所有的消息对象，再使用 indexOf 判断每一条消息对象是否包含所查询的关键字（类似 LIKE）。

那么，当数据量大的时候，查询的速度是非常缓慢的。

左边是加入了分词以及倒排索引数据库的新的架构方案，这个方案不会对之前的方案有任何影响，只是在之前的方案之前加了一层，现在：

• 当用户主动发送消息、主动同步消息、主动删除消息以及收到消息的时候，会将每一条消息对象中的消息经过分词后同步到倒排索引数据库；

• 当用户需要查询关键字的时候，会先去倒排索引数据库中找出对应消息的 idClient，再根据 idClient 去 indexDB 中找出对应的消息对象返回给用户。

架构优点

该方案有以下 4 个优点：

• 速度快： 通过 search-index 实现倒排索引，从而提升了搜索速度。

• 跨平台：因为 search-index 与 indexDB 都是基于 levelDB，因此 search-index 也支持浏览器环境，这样就为 Web 端实现全文检索提供了可能性。

• 独立性：倒排索引库与 IM 主业务库 indexDB 分离。当 indexDB 写入数据时，会自动通知到倒排索引库的写模块，将消息内容分词后，插入到存储队列当中，最后依次插入到倒排索引数据库中。当需要全文检索时，通过倒排索引库的读模块，能快速找到对应关键字的消息对象的 idClient，根据 idClient 再去 indexDB 中找到消息对象并返回。

• 灵活性： 全文检索以插件的形式接入，它暴露出一个高阶函数，包裹 IM 并返回新的经过继承扩展的 IM，因为 JS 面向原型的机制，在新的 IM 中不存在的方法，会自动去原型链（即老的 IM）当中查找，因此，使得插件可以聚焦于自身方法的实现上，并且不需要关心 IM 的具体版本，并且插件支持自定义分词函数，满足不同用户不同分词需求的场景。

使用效果

使用了如上架构后，经过我们的测试，在数据量 20W 的级别上，搜索时间从最开始的十几秒降到一秒内，搜索速度快了 20 倍左右。

总结

以上，我们便基于 Nodejieba 和 search-index 在 Electron 上实现了网易云信 IM SDK 聊天消息的全文检索，加快了聊天记录的搜索速度。当然，后续我们还会针对以下方面做更多的优化，比如：

• 写入性能提升 ：在实际的使用中，发现当数据量大了以后，search-index 依赖的底层数据库 levelDB 会存在写入性能瓶颈，并且 CPU 和内存的消耗较大。经过调研，SQLite 的写入性能相对要好很多，从观测来看，写入速度只与数据量成正比，CPU 和内存也相对稳定，因此，后续可能会考虑用将 SQLite 编译成 Node 原生模块来替换 search-index。

• 可扩展性 ：目前对于业务逻辑的解耦还不够彻底。倒排索引库当中存储了某些业务字段。后续可以考虑倒排索引库只根据关键字查找消息对象的 idClient，将带业务属性的搜索放到 indexDB 中，将倒排索引库与主业务库彻底解耦。

以上，就是本文的全部分享，欢迎关注我们，持续分享更多技术干货。最后，希望我的分享能对大家有所帮助。

作者介绍

李宁，网易云信高级前端开发工程师，负责网易云信音视频 IM SDK 的应用开发、组件化开发及解决方案开发，对 React、PaaS 组件化设计、多平台的开发与编译有丰富的实战经验。有任何的问题，欢迎留言交流。