HERMES搜索引擎

Hermes 的出现，并不是为了替代 Solr、ES 的，就像 ES 的出现并不是为了干掉 Oracle 和 MySQL 一样,而是为了满足不同层面的需求。

Hermes 使用特点：

1. 一个基于大索引技术的海量数据实时检索分析平台。侧重数据分析。
2. 数据规模从几亿到万亿不等。最小的表也是千万级别。

Hermes在索引上的改进：

1.索引按需加载

大 部分的索引处于关闭状态，只有真正用到索引才会去打开；一级跳跃表采用按需Load，并不会Load整个跳跃表，用来节省内存和提高打开索引的速度。 Hermes经常会根据业务的不同动态的打开不同的索引，关闭那些不经常使用的索引，这样同样一台机器，可以被多种不同的业务所使用，机器利用率高。

2. 排序和统计按需加载

排序和统计并不会使用数据的真实值，而是通过标签技术将大数据转换成占用内存很小的数据标签，占用内存是原先的几十分之一。

另外不会将这个列的全部值都Load到内存里，而是用到哪些数据Load哪些数据，依然是按需Load。不用了的数据会从内存里移除。

3. 索引存储在HDFS中

理论上只要HDFS有空间，就可以不断的添加索引，索引规模不再严重受机器的物理内存和物理磁盘的限制，容灾和数据迁移容易得多。

4. 采用Gaia进行进程管理（腾讯版的Yarn）

数据在HDFS中，集群规模和扩容都是一件很容易的事情，Gaia在腾讯集群规模已达万台）。

5. 采用多条件组合跳跃降低数据倾斜

如果某个词语存在数据倾斜，则会与其他条件组合进行跳跃合并（参考Doclist的Skip List资料）。

6. 多级Merger与自定义分区

7. GC上进行了一些优化

自 己进行内存管理，关键地方的内存对象的创建和释放Java内部自己控制，减少GC的压力（类似Hbase的Block Buffer Cache）。 不使用WeakHashMap和全局锁，WeakHashMap使用不当容易内存泄露，而且性能太差。用于分词的相关对象是共用的，减少反复的创建对象和 释放对象