搜索建议,即用户在输入query的过程中对用户想搜索的内容所进行的智能化推荐。搜索建议系统作为检索系统的一个子系统,定位是帮助用户表达需求,缩短交互路径,是垂直搜索引擎中不可或缺的一部分。由于地图数据量的不断增加,离线索引量也随之增大,新的数据召回策略也在不断增加,导致了作为单机服务的搜索建议系统难以满足大数据量与高并发量的需求。为了解决目前在线服务的内存风险以及由于召回数据缺失导致检索结果较差的问题,对该系统采用了分布式的设计。通过这种方式,进一步提高了搜索建议系统的检索能力,可以更快速地直达用户的检索需求。本文主要对搜索建议系统的分布式设计与实现过程进行了阐述。首先,本文介绍了目前垂直搜索引擎中流行的技术,包括通用的算法模型等,同时对地图检索系统进行了介绍。在后续章节,通过对系统需求的分析说明了分布式设计的必要性,在这个过程中着重介绍了系统的总体架构设计,同时对分布式服务所要求的并行化,容错性、负载均衡、数据一致性等特性进行了详细的阐述。接着着重展开介绍了如何设计与实现,最终使得系统在高并发量的情况下保持稳定的运行。文章还讨论了系统性能的优化方案以及效果测试评估的具体方法,最后给出了分布式设计对搜索建议系统带来的效果提升数据。通过分布式设计与重构,搜索建议系统成为了一个更加稳定可靠的在线服务。系统通过分拆与并行的方式对性能进行了优化,同时扩大了数据召回,提升了系统的容错性与稳定性。新系统上线后收益明显,使用率与点击率获得了稳定提高。