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雷达卡
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技术选型原因
- Go 语言：拥有高效的并发模型，通过轻量级的协程（goroutine）和通道（channel）能轻松处理大量并发请求，无需复杂的线程管理。其性能出色，执行效率高，垃圾回收机制能自动管理内存，减少开发人员手动管理内存的负担，还可避免内存泄漏和内存溢出问题。
- Elasticsearch 8：是基于 Lucene 的分布式、RESTful 风格的开源搜索引擎，提供强大的全文搜索能力，支持复杂的查询 DSL、聚合分析等高级功能。分布式架构可水平扩展，能有效应对 PB 级数据的存储与检索需求，且资源管理更优化，安全特性更强。
架构设计
- 数据存储和索引：利用 Elasticsearch 作为数据存储和索引引擎，设计合理的索引结构，包括字段映射、分片和副本配置，以支持数据的快速检索和分布式存储，提高搜索效率和可靠性。
- 微服务架构：使用 Go 语言构建微服务，采用 RESTful API 作为接口标准，以 HTTP 或 gRPC 作为微服务之间的通信协议，保证高效的数据传输和通信。通过负载均衡器将请求分发至多个 Go 实例，实现高可用性和负载均衡。
关键功能实现
- 数据导入和同步：开发数据导入和同步模块，支持将企业数据实时同步到 Elasticsearch 中，可使用 Elasticsearch 的 Bulk API 批量导入数据，以提高导入效率。
- 搜索接口：开发搜索接口，支持基本的全文检索、字段过滤和排序功能。使用 Elasticsearch 的查询 DSL 构建复杂的搜索查询，以满足各种搜索需求。
- 高性能优化：运用 Elasticsearch 的缓存和查询优化功能提升搜索性能，利用 Go 语言的并发特性和连接池技术，优化服务的并发处理能力。
安全和监控
- 安全：配置 Elasticsearch 的安全功能，如设置访问权限、加密传输等，保护数据安全和隐私。
- 监控：使用 Prometheus 和 Grafana 等工具对微服务进行监控和性能分析，实时监测微服务性能、Elasticsearch 集群状态等指标。
高可用和扩展性
- 高可用：配置 Elasticsearch 集群，通过多节点部署和数据副本机制，保证数据的高可用性和可靠性，防止单点故障。
- 扩展性：使用 Kubernetes 等容器编排工具实现微服务的自动化部署和扩展，可根据业务需求灵活增加或减少微服务实例。
京公网安备 11010802022788号
