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社交类产品对搜索功能需求要求就比较高，需要根据用户城市、用户ID昵称等进行搜索。
项目原先的搜索接口采用SQL查询的方式实现，数据库表采用了按城市分表的方式。但随着业务的发展，搜索接口调用频次越来越高，搜索接口压力越来越大，搜索数据库经常崩溃，从而导致搜索功能经常不能使用。
从上面的系统架构图可以看出，当用户修改资料时，接口会修改用户库信息，接着触发器会将改变的用户信息写入临时表。定时脚本每隔1分钟扫描一次临时表，将变更的数据写入到搜索库中。当用户再次请求搜索接口时，就可以搜索到最新的数据。
从技术层面分析，原搜索系统的设计有以下缺点：
搜索信息不实时。当用户修改信息时，需要等待1分钟的时间才能将最新的用户信息同步到搜索数据库中。
ID、昵称搜索速度慢。按照地区分表的数据库设计是为了减轻数据库压力，保证大部分按照地区搜索的请求能正常响应。但是如果用户按照ID或昵称搜索，那么我们就需要对成千上万个地区表全都搜索一次，这时间复杂度可想而知。很多时候按照昵称和ID搜索速度太慢，需要10多秒才能响应。
系统稳定性、拓展性以及处理能力差。这可以归结为技术老旧，无法满足业务需求。随着搜索量的提升，对数据库的压力将会越来越大，而MySQL数据库天然不适合用来应对海量的请求。现在已经有更加成熟的ElasticSearch可以用来做搜索方面的业务。
触发器不便于管理。触发器这种东西不好维护，并且扩展性很差，一旦修改的请求变多，很可能导致整个数据库崩溃（用户库崩溃是很严重的）。
我们总结一下新搜索系统需要解决的几个问题：
海量请求。几百万的请求毫无压力，上千万上亿也要可以扛得住。
实时搜索。指的是当一个用户修改了其数据之后，另一个用户能实时地搜索到改用户。
海量请求。要扛得起海量的搜索请求，可以使用ElasticSearch来实现，它是在Lucene的基础上进行封装的一个开源项目，它将Lucene复杂的原理以及API封装起来，对外提供了一个易用的API接口。ElasticSearch现在已经广泛地被许多公司使用，其中包括：爱奇艺、百姓网、58到家等公司。
实时搜索。阿里有一个开源项目Canal，就是用来解决这个问题的，Canal项目利用了MySQL数据库主从同步的原理，将Canal Server模拟成一台需要同步的从库，从而让主库将binlog日志流发送到Canal Server接口。Canal项目对binlog日志的解析进行了封装，我们可以直接得到解析后的数据，而不需要理会binlog的日志格式。而且Canal项目整合了zookeeper，整体实现了高可用，可伸缩性强，是一个不错的解决方案。
经过一段时间的技术预研，我们设计了整个搜索技术架构：
从架构图可以看出整个系统分为两大部分：
Canal数据变更服务平台。这部分负责解析MySQL的binlog日志，并将其解析后的数据封装成特定的对象放到Kafka中。
Kafka数据消费方。这部分负责消费存放在Kafka中的消息，当消费方拿到具体的用户表变更消息时，将最新的用户信息存放到ES数据仓库中。
Canal技术变更基础平台
因为考虑到未来可能有其他项目需要监控数据库某些表的变化，因此我们将Canal获取MySQL数据变更部分做成一个公用的平台。当有其他业务需要增加监控的表时，我们可以直接修改配置文件，重启服务器即可完成添加，极大地提高了开发效率。
在这一部分中，主要分为两大部分：Canal Server 和 Canal Client。
Canal Server端。Canal Server伪装成MySQL的一个从库，使主库发送binlog日志给 Canal Server，Canal Server 收到binlog消息之后进行解析，解析完成后将消息直接发送给Canal Client。在Canal Server端可以设置配置文件进行具体scheme（数据库）和table（数据库表）的筛选，从而实现动态地增加对数据库表的监视。
Canal Client端。Canal Client端接收到Canal Server的消息后直接将消息存到Kafka指定Partition中，并将最新的binlogid发送给zookeeper集群保存。
Kafka消息消费端
Canal技术变更平台在获取到对应的数据库变更消息后会将其放到指定的Kafka分片里，具体的业务项目需要到指定的Kafka片区里消费对应的数据变更消息，之后根据具体的业务需求进行处理。
因为Canal变化是根据表为最小单位进行地，因此我在实现方面定义了一个以表为处理单位的MsgDealer接口：
public interface MsgDealer { void deal(CanalMsgVo canalMsgVo); }
搜索库涉及对5个表的监视，因此我实现了5个对应的处理类：
针对不同表的数据变化，自动调用不同的实现类进行处理。