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活动时间：2024-01-18 13:30～17:30

活动地点：北京市海淀区 Wework 辉煌时代大厦 3 楼 3E 会议室

分享议题

• Easysearch 总体介绍及搭建实战
• 基于 INFINI Console 实现跨版本、跨引擎统一管控
• Elasticsearch -> Easysearch 在线迁移实操

参会提示

• 请务必自备电脑（Windows 系统环境请提前安装好 Linux 虚拟机）
• 请提前在 INFINI Labs 官网下载对应平台最新安装包（INFINI Easysearch、INFINI Gateway、INFINI Console）
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【 INFINI Workshop 上海站】7 月 27 日下午 和 INFINI Labs 的技术专家面对面，第一时间了解极限实验室的发布最新产品和功能特性，通过动手实战，快速掌握最前沿的搜索技术，并用于实际项目中。欢迎大家免费报名参加。 活动时间：2023-07-27 13:30～17:30 活动地点：上海静安区武宁南路1号 WeWork 越商大厦 3 楼 3A 会议室 （注意：活动地址已更新，已报名小伙伴无需重新报名。） ​ 分享议题 • Easysearch 总体介绍及搭建实战 • 基于 INFINI Console 实现跨版本、跨引擎统一管控 • Elasticsearch -> Easysearch 在线迁移实操 参会提示 • 请务必自备电脑（Windows 系统环境请提前安装好 Linux 虚拟机） • 请提前在 INFINI Labs 官网下载对应平台最新安装包（INFINI Easysearch、INFINI Gateway、INFINI Console） • 下载地址：https://www.infinilabs.com/download 名额有限，对 ES 国产化感兴趣的朋友们速度报名（扫描海报中的二维码或者点击 链接 即可免费报名）。   如有任何疑问可添加 INFINI Labs 小助手（微信号: INFINI-Labs）进行联系。

引言

上一篇文章里，我们已经完成了 Easysearch 在信创环境下的部署。搜索服务能跑起来只是第一步，要让它真正用于生产，还需要补上“入口治理”这一环。

例如，下面这些问题在生产环境中非常常见：

• 如何防止某个应用或用户发出超大查询请求，把 Easysearch 集群拖垮？
• 如果 Easysearch 某个节点突然宕机，请求能不能自动切换到健康节点，让业务无感知？
• 如何知道每天有多少次查询、哪些查询慢、哪些请求不合法，有没有办法对请求进行审计？

这些正是 INFINI Gateway（极限网关） 擅长解决的问题。本文延续“小白友好”风格，带你完成 Gateway 的安装与验证，为 Easysearch 增加一层高性能、安全、可观测的入口防护。

一、INFINI Gateway 是什么？和 Easysearch 是什么关系？

如果把 Easysearch 比作大型图书馆，那么 INFINI Gateway 就像门口的 “前台总台”。过去读者（应用程序）直接进入书库检索；现在所有请求先经过前台，再转发到书库。这样做的好处很直接：可以缓存热门请求，减少后端压力；可以限制流量，避免集群被突发请求冲垮；还可以记录访问日志，方便审计与分析。

从技术层面讲，INFINI Gateway 的定位如下：

• 高性能数据网关：面向搜索场景设计，请求先在网关完成处理，再转发到后端 Easysearch 集群。
• 代理 + 增强：位于客户端与 Easysearch 之间，可在转发链路中叠加限流、缓存加速、请求审计、结果改写等能力。
• 兼容原生 API：对外接口兼容 Elasticsearch / Easysearch 原生 API，应用只需把连接地址从直连 Easysearch 改为指向网关，无需改业务代码。
• 轻量易部署：基于 Golang 开发，安装包约 10MB，无额外外部依赖。
• 信创兼容认证：已通过华为鲲鹏 Kunpeng 920 兼容性认证，并获得 KUNPENG COMPATIBLE 证书。

整个系列的组件关系如下：

应用程序 → INFINI Gateway（流量入口） → Easysearch（数据存储与检索）

有了 Gateway，你就可以更放心地将搜索服务开放给更多应用和用户，而不必过度担心安全与性能失控问题。

二、部署前置条件

1. 信创环境

• CPU ：鲲鹏 Kunpeng-920、aarch64
• 操作系统：统信服务器操作系统A版 V20

2. 确保 Easysearch 已正常运行

Gateway 本身不存储数据，核心职责是代理与增强 Easysearch。因此部署前请先确认 Easysearch 已启动，并且网络可达：

curl -ku admin:你的密码 https://localhost:9200

三、部署步骤

步骤 1：下载 INFINI Gateway

下面脚本会自动下载对应平台的 Gateway 最新版本，并解压到 /opt/gateway：

# 一键下载并安装到 /opt/gateway
curl -sSL http://get.infini.cloud | bash -s -- -p gateway -d /opt/gateway

步骤 2：编写 Gateway 配置文件

Gateway 启动依赖 YAML 配置文件，用来声明监听端口、后端 Easysearch 地址和认证信息。进入安装目录后，找到 gateway.yml 并按实际环境修改：

# 按实际情况填写可访问的 Easysearch 地址
LOGGING_ES_ENDPOINT:https://localhost:9200/

LOGGING_ES_USER:admin

LOGGING_ES_PASS:"你的 Easysearch 密码"

# 按实际情况填写可访问的 Easysearch 地址
PROD_ES_ENDPOINT:https://localhost:9200/

PROD_ES_USER:admin

PROD_ES_PASS:"你的 Easysearch 密码"

# 按需设置 Gateway 对外监听端口
GW_BINDING:"0.0.0.0:8000"

步骤 3：启动 Gateway

进入 Gateway 安装目录，执行下面命令启动程序：

# 进入安装目录
cd /opt/gateway

# 运行程序（gateway-linux-arm64 为可执行文件名）
./gateway-linux-arm64

程序启动后，即可通过配置端口访问 Easysearch 服务。

在前台运行模式下，如需停止 Gateway，按 Ctrl+C 即可。

如果希望将 Gateway 作为后台服务运行，可执行：

# 命令中的 gateway-linux-arm64 为可执行文件名
./gateway-linux-arm64 -service install && ./gateway-linux-arm64 -service start

如需卸载服务，执行以下命令：

./gateway-linux-arm64 -service stop

./gateway-linux-arm64 -service uninstall

步骤 4：验证 Gateway 是否正常工作

通过 Gateway 间接访问 Easysearch，确认转发通路正常：

# 通过 Gateway（8000 端口）访问 Easysearch
curl http://0.0.0.0:8000

# 对比直连 Easysearch 的结果
curl -ku admin:你的密码 https://localhost:9200

两条命令返回的 JSON 结果应基本一致。若都能正常响应，说明 Gateway 已成功接管 Easysearch 的访问入口。

如果你的生产环境需要将搜索服务开放给大量应用和用户，建议将 Gateway 纳入标准部署方案。借助 Gateway，你可以更好地保护后端 Easysearch 集群，并获得限流限速、缓存加速、安全防护、审计日志等增强能力，让整体架构更健壮、更安全、更可观测。

如果在部署过程中遇到问题，欢迎查阅官方文档。祝你部署顺利！

---

作者：小袁
原文：https://infinilabs.cn/blog/2026/gateway-install-at-xc-platform/

近日，极限科技与鼎甲科技顺利完成双向兼容适配认证，国产分布式检索数据库 Easysearch V2.0 与鼎甲数据备份与恢复系统 DBackup V8.0 全面通过功能、性能、稳定性联合测试，产品适配顺畅、运行表现优异，成功实现国产检索存储与国产数据灾备全链路深度打通。

为保障适配落地效果，双方组建专项技术团队，围绕 Easysearch 海量索引、向量索引等特色数据结构开展定制化调优，覆盖全量与增量备份、瞬时恢复、故障回滚、集群高可用等核心业务场景。经过多轮严苛验证，两套自研产品可无缝协同，能够为检索类数据提供覆盖全生命周期的安全防护能力。

作为国产化核心检索引擎，Easysearch V2.0 原生兼容 ES 生态，支持全文检索、向量检索、多模态检索等丰富能力，深度适配国产软硬件环境，可有效助力政务、金融、大数据等行业实现搜索引擎国产化替换。鼎甲 DBackup V8.0 是国内主流政企级灾备产品，具备全域数据备份、极速恢复、异地容灾、勒索防护等成熟能力，长期为海量关键业务数据提供安全保障。

未来，极限科技与鼎甲科技将持续深化技术与生态合作，持续跟进产品版本迭代适配，联合打磨标准化行业解决方案，拓展金融、政务、能源等落地场景，携手完善国产基础软件产业链，持续赋能政企信创数字化建设。

一、引言

在上一篇文章《从零到跑起来：Easysearch 信创环境安装全流程》中，我们成功在信创平台上安装并运行起了 Easysearch。但 Easysearch 是一个底层搜索引擎，直接操作有一定门槛。如果我们想让团队里的每个人都能方便地“搜文件、聊文档、问知识”，就需要一个更贴近日常使用、又能把 AI 能力融入进来的上层应用——这就是 Coco AI 。

本文将继续手把手带你从零开始，在国产统信 UOS 服务器操作系统上部署 Coco Server，并与已安装的 Easysearch 进行对接。全文依然零基础可读，跟着步骤一步步来即可。

二、Coco Server 是什么？它和 Easysearch 什么关系？

先对我们的产品进行一个简单的介绍：

• Easysearch 是底层引擎，负责存储和检索数据，像汽车的发动机和底盘；
• Coco Server 是基于 Easysearch 之上的服务端应用程序，提供 Web 管理界面、统一搜索、AI 聊天、知识库管理等高级功能，类似车身和智能驾驶系统；
• Coco AI 桌面客户端则是连接 Coco Server 的终端软件，安装在个人电脑上使用。

而在本文中部署的 Coco Server，是整个 Coco AI 体系的“大脑”：

• 它负责连接各类数据源（飞书、语雀、GitHub、本地文件等）；
• 它管理大模型提供商（Deepseek、通义千问、OpenAI 等）；
• 它提供 Web 管理后台，让管理员可以可视化地完成所有配置。

部署完成之后，团队成员只需通过客户端或浏览器，就能享受统一搜索与 AI 智能问答带来的便利。Coco AI 的整体架构图如下：

三、部署前置条件

1. 进行服务器相关优化

#内核参数优化
cat << SETTINGS | sudo tee /etc/sysctl.d/70-infini.conf
fs.file-max = 10485760
fs.nr_open = 10485760
vm.max_map_count = 262145

net.core.somaxconn = 65535
net.core.netdev_max_backlog = 65535
net.core.rmem_default = 262144
net.core.wmem_default = 262144
net.core.rmem_max = 4194304
net.core.wmem_max = 4194304

net.ipv4.ip_forward = 1
net.ipv4.ip_nonlocal_bind = 1
net.ipv4.ip_local_port_range = 1024 65535
net.ipv4.conf.default.accept_redirects = 0
net.ipv4.conf.default.rp_filter = 1
net.ipv4.conf.all.accept_redirects = 0
net.ipv4.conf.all.send_redirects = 0
net.ipv4.tcp_tw_reuse = 1
net.ipv4.tcp_tw_recycle = 1
net.ipv4.tcp_max_tw_buckets = 300000
net.ipv4.tcp_timestamps = 1
net.ipv4.tcp_syncookies = 1
net.ipv4.tcp_max_syn_backlog = 65535
net.ipv4.tcp_synack_retries = 0
net.ipv4.tcp_keepalive_intvl = 30
net.ipv4.tcp_keepalive_time = 900
net.ipv4.tcp_keepalive_probes = 3
net.ipv4.tcp_fin_timeout = 10
net.ipv4.tcp_max_orphans = 131072
net.ipv4.tcp_rmem = 4096 4096 16777216
net.ipv4.tcp_wmem = 4096 4096 16777216
net.ipv4.tcp_mem = 786432 3145728 4194304
SETTINGS

sysctl -p /etc/sysctl.d/70-infini.conf

2. 环境前提：Easysearch 已经运行好

Coco Server 运行强依赖 Easysearch，所以在继续之前，请确保你的信创服务器上已经安装并成功启动了 Easysearch。如果不确定，可以执行下面的命令验证：

curl -k -u admin:你的密码 https://localhost:9200

运行命令后，看到正常的 JSON 响应即可。

如果还没有安装，可以参考上一篇文章《从零到跑起来：Easysearch 信创环境安装全流程》先行完成。

3. 信创平台信息确认

和 Easysearch 一样，你需要明确当前服务器的 CPU 架构和操作系统版本。在终端执行：

# 查看 CPU 架构
uname -m

# 查看操作系统信息
cat /etc/os-release

根据输出，确认 CPU 架构和操作系统，后续下载时选择对应版本。

部署环境如下表中所示：

4. 软件环境

名称	版本	备注
Coco AI 智能搜索软件	V1.0.0	Coco Server
统信服务器操作系统 A 版	V20
Easysearch 搜索型数据库	V2.2.0	用于 Coco 数据存储
360安全浏览器	V13

5. Coco AI 大语言模型 推荐配置

模型名称	上下文长度	最大输出长度	描述
deepseek-r1	128K	16K	数学、代码、自然语言推理等任务上，性能较高，能力较强
qwen3-max	256K	32K	配场景复杂的智能体需求
tongyi-intent-detect-v3	8K	8K	用于意图识别和槽位填充，负责对话系统中的基础任务

5. 网络端口配置

服务名	端口	配置文件	说明
Coco Server	9000（默认）	coco.yml
INFINI Easysearch	9200（默认）	config/easysearch.yml	默认仅监控 127.0.0.0，可通过配置 network.host: 0.0.0.0 调整
	9300（默认）	config/easysearch.yml

四、部署步骤

步骤 1：下载 Coco Server

# 调整为 Coco 实际要安装的路径
cd /opt

#下载Coco v1.0.0压缩包
curl -O https://release.infinilabs.com/.testing/coco-1.0.0.zip

#解压到当前文件夹
unzip coco-1.0.0.zip

#选择对应的版本解压tar.gz文件
tar -xzf coco-1.0.0-2002-linux-arm64.tar.gz
#解压后在对应文件夹下得到可执行程序coco-linux-arm64（arm64版本）和配置文件coco.yml

步骤 2：配置 Easysearch 连接信息

Coco Server 需要得到 Easysearch 的地址和登录凭证才能进行工作。

在 安装路径的目录下，找到配置文件 进行配置，比如监听的端口地址 WEB_BINDING， 将 Easysearch 的服务地址环境变量 ES_ENDPOINT 和用户名 ES_USERNAME 设置为实际的，参考如下：

env:
  # 调整为实际可以访问的 Easysearch 访问地址
  ES_ENDPOINT: https://localhost:9200

  # 调整为实际可以访问的 Easysearch 的用户
  ES_USERNAME: admin

  # 使用 keystore 存储的密码
  ES_PASSWORD: $[[keystore.ES_PASSWORD]]

  # Coco Server 对外提供服务的端口（默认9000端口）
  WEB_BINDING: 0.0.0.0:9000

步骤 3：使用keystore对密码进行加密处理

Easysearch 的服务密码通过 Keystore 进行加密存放，避免明文存放到配置文件，减少数据泄露风险

# 调整为 Coco 实际安装路径进行配置
cd /opt

# 创建 coco 软链接，可不区分 amd64/arm64 平台进行操作
ln -s coco-linux-`arch | grep -q "x86_64" && echo "amd64" || echo "arm64"` coco

# 根据之前拿到的 Easysearch 密码进行初始化 ES_PASSWORD 变量
ES_PASSWORD=xxx

# 将 ES_PASSWORD 变量的值存储到 keystore（./coco-linux-arm64替换为对应版本名,下同）
echo "$ES_PASSWORD" | ./coco-linux-arm64 keystore add --stdin ES_PASSWORD

# 检查 keystore 存储列表，确认 ES_PASSWORD 添加成功
./coco-linux-arm64 keystore list

步骤 4：启动服务

以上配置完成后，设置 Coco Server 以服务方式启动

#安装系统服务（./coco-linux-arm64替换为对应版本名,下同）
./coco-linux-arm64 -service install

#启动服务
./coco-linux-arm64 -service start

步骤 5：初始化设置

服务启动后，在信创服务器的桌面环境下，打开浏览器，访问 UI 界面：

http://localhost:9000/#/\_guide/

你将看到 Coco Server 的 Web 引导界面。因为是首次访问，所以需要创建管理员账号，按页面引导填写即可。

创建完管理员账户后，下一步

设置一个模型提供商，Coco Server 支持:

• Deepseek
• Ollama
• 任何和 OpenAI 格式兼容的模型提供商

如果设置的模型是推理模型，需要打开“推理模式”。我们推荐使用参数较大的模型，来获得更好的使用体验。同时请注意：Endpoint 地址的配置要准确。

Coco Server 默认配置了一些小助手，建议在初始化向导的时候直接配置一个可用的模型，这样进入系统之后就可以直接使用，避免一个个的手动配置。

向导设置完成后，就会跳转到登录页面，输入刚才创建的账户和密码，就可以进行登录了，如下图：

管理员首次登录之后的第一件事是确认服务器的地址是否正确，如果 Coco server 前面增加了负载均衡或者配置了域名，需要在这里设置一下正确的 Coco Server 对外服务地址，如下图：

五、总结

到这里，你已经完成了 Coco Server 在信创平台上的部署与初始化。我们回顾一下整个部署流程：

1. 确认环境 — Easysearch 已部署成功，并明确 CPU 架构；
2. 下载安装 — 下载 Coco Server 的压缩包进行解压；
3. 配置连接 — 编辑 coco.yml，填入 Easysearch 端点和密码；
4. 启动服务 — 将 Coco Server 以服务方式启动；
5. 初始化 — 浏览器打开 http://localhost:9000/#/\_guide/ 进行管理员账户的创建； 添加大模型、连接数据源、创建助手。

Coco Server 部署完成后，你就拥有了一个完全私有化、自主可控的企业级统一搜索与 AI 智能助手服务端。下一步可以安装 Coco AI 桌面客户端，让团队成员真正体验“一个搜索框搜遍全公司”的高效便捷。

如果在部署过程中遇到任何困难，欢迎查阅官方文档，祝你部署顺利！

一、Easysearch 介绍

在动手安装之前，我们先花一点时间了解这个工具。 INFINI Easysearch （以下简称 Easysearch）是由极限科技（INFINI Labs）自主研发的一款分布式 AI 搜索型数据库。用通俗的话讲，它是一个“超级搜索引擎”，能帮你在海量数据中快速查找信息，支持结构化和非结构化的数据检索、全文检索、向量检索、空间地理位置信息检索、组合查询、多语种支持、语义分析和聚合分析等多种功能，被广泛应用于企业搜索、日志分析、知识库管理等场景。它的安装包仅50MB，非常轻量。

Easysearch 的“自主可控”特性十分突出：

• 完全国产化：已适配龙芯、鲲鹏、飞腾、海光、兆芯、申威等主流国产 CPU；
• 全面兼容国产操作系统：支持银河麒麟、统信 UOS、中标麒麟等国产操作系统；
• 国密算法支持：全量支持 SM2/SM3/SM4 国密算法，满足等保三级及信创合规要求；
• ES生态兼容：完全兼容 Elasticsearch 的 API 接口，可无缝平替。

二、安装前需知

1.你的信创平台属于哪种？

信创平台的组合通常是“国产 CPU + 国产操作系统”，你需要确认你的环境属于哪种：

国产CPU	架构	常见搭配操作系统
鲲鹏（Kunpeng）	ARM64	银河麒麟V10、统信UOS
飞腾（Phytium）	ARM64	银河麒麟V10、统信UOS
海光（Hygon）	x86	统信UOS、银河麒麟V10
龙芯（Loongson）	LoongArch	银河麒麟V10、统信UOS
兆芯（Zhaoxin）	x86	银河麒麟V10、统信UOS
申威（Sunway）	SW64	统信UOS

不确定的话，可以在终端执行以下命令查看：

#查看操作系统信息
cat /etc/os-release

#查看CPU架构
uname -m

2.在线部署or离线部署？

Easysearch 提供了两种安装方式：

联网环境：如果服务器能正常访问外网，推荐使用一键安装部署，简单快速；

离线环境：如果服务器在内网、无法访问外网（常见信创环境），则下载 Bundle 包进行离线部署。

在这篇文章中所使用的是在线部署方式。

三、安装环境简介

以统信 UOS 信创平台为例，以下表中为本机采用的安装环境

1.硬件信息

硬件	信息
处理器	架构：aarch64 型号：Kunpeng-920
内存	容量：8G 类型：RAM
硬盘	类型：QEMU HARDDISK 容量：100G

2.软件环境

名称	版本
统信服务器操作系统A版	V20
Easysearch 搜索型数据库	V2.2.0
360安全浏览器	V13

3.网络端口设置

服务名	端口	配置文件	说明
INFINI Easysearch	9200（默认）	config/easysearch.yml	默认仅监控 127.0.0.0，可通过配置 network.host: 0.0.0.0 调整
	9300（默认）	config/easysearch.yml

四、部署流程

具体细节详见部署手册

步骤1：系统初始化

安装前需要完成两项系统准备工作：调整内核参数和创建专用用户。无论在线还是离线安装，这两步都必须先做好，并且需要使用 root 账户或 sudo 权限执行。

# 1. 调整内核参数（vm.max_map_count，Easysearch 运行的必要条件）
echo "vm.max_map_count=262144" >> /etc/sysctl.conf && sysctl -p

# 2. 创建 Easysearch 专用用户组和用户
groupadd -r easysearch && useradd -r -g easysearch -d /home/easysearch -s /sbin/nologin -c "Easysearch Service Account" easysearch

步骤2：安装 Easysearch

如果服务器能正常访问外网，直接使用官方一键安装脚本：

# 创建数据安装目录
mkdir -p /opt/easysearch

# 下载最新版本并安装
curl -sSL http://get.infini.cloud | bash -s -- -p easysearch -d /opt/easysearch

脚本会自动检测系统架构（ ARM64 还是 x86 ），并下载对应的安装包。

步骤3：初始化并启动 Easysearch

# 进入 Easysearch 目录
cd /opt/easysearch

# 初始化 Easysearch （初始化过程中，日志将输出管理员访问密码,请妥善保存）
bin/initialize.sh -s

# 调整目录权限
chown -R easysearch:easysearch /opt/easysearch

# 启动 Easysearch
runuser -u easysearch -- /opt/easysearch/bin/easysearch -d -p /opt/easysearch/easysearch.pid

步骤4：验证服务运行

启动后，可以使用 curl 命令快速测试服务是否正常运行：

# 使用初始化时显示的 admin 密码测试连接
curl -ku admin:你的密码 https://localhost:9200

步骤5：访问服务运行端口

服务运行后，访问设置好的服务端点

https://localhost:9200/\_ui/（默认服务端点）

输入之前保存的账号与密码进行登录

进入 ui 界面

之后就可以实现对 Easysearch 可视化管理了

结语

以上就是 Easyserach 在信创平台部署的全流程了，整个过程操作下来，应该能在 10-20 分钟左右完成 Easysearch 支持从单机测试到 PB 级生产集群的平滑扩展，无论是个人学习还是企业级业务，都能灵活适配。如果在操作过程中遇到任何问题，建议优先查阅官方文档。预祝你在信创平台的探索之旅顺利！

最近在协助客户进行 Elasticsearch 到 Easysearch 的迁移时，发现大家最关心的问题是"当前版本能否直接使用快照迁移"。这个问题看似简单，但不同版本的答案差异较大。本文将基于实际测试经验，梳理各版本的迁移路径和注意事项。

迁移路径速览

根据源 ES 版本，可以直接对照下表选择迁移方案：

源 ES 版本	能否直接快照恢复	推荐方案	实施复杂度
ES 6.x	否	INFINI Gateway 迁移 或 ES 7.10.x 中转	较低
ES 7.0 - 7.11	是	直接快照恢复	较低
ES 7.12 - 7.17	否	INFINI Gateway 迁移	较低
ES 8.x	否	INFINI Gateway 迁移	较低

结论：ES 7.0-7.11 是迁移最顺畅的版本窗口，可直接快照恢复；其他版本也有成熟的迁移方案，只是路径不同。

版本差异的原因

迁移路径的差异主要源于两方面：Lucene 版本兼容性和快照元数据格式变化。

Lucene 兼容性：Easysearch 2.x 底层要求的最低 Lucene 版本对应 ES 7.0.0。ES 6.x 的索引文件使用老版本 Lucene，直接恢复会报错：

The index was created with version [6.8.23] but the minimum compatible version is [7.0.0].

快照元数据格式：ES 7.12 开始在快照中引入 uuid、cluster_id 字段，7.14 增加 writer_uuid，8.x 又引入 transport_version。这些字段与 Easysearch 2.x 的快照解析器不兼容。

因此，ES 7.0-7.11 成为迁移的"黄金窗口"——既满足 Lucene 兼容性要求，快照格式又足够简洁。

ES 7.0-7.11：直接快照恢复

这是测试最充分的迁移路径，已验证版本包括 ES 7.0.1、7.8.1、7.10.2 OSS、7.11.2。

已验证能力：

• 单索引 / 多索引 / 通配符批量恢复
• 常见字段类型与别名
• 自定义 settings、多分片索引
• ILM 托管索引、数据流后备索引、冻结索引

操作步骤：

# 1. 源 ES 创建快照
PUT /_snapshot/my_backup/snapshot_1
{
  "indices": "索引列表",
  "include_global_state": false
}

# 2. Easysearch 注册同一快照仓库
PUT /_snapshot/my_backup
{
  "type": "fs",
  "settings": {
    "location": "/path/to/snapshot/repo",
    "readonly": true
  }
}

# 3. 恢复快照
POST /_snapshot/my_backup/snapshot_1/_restore
{
  "indices": "索引列表",
  "include_global_state": false
}

ES 6.x：Gateway 迁移或中转方案

ES 6.x 无法直接快照恢复到 Easysearch 2.x，有两种迁移方案可选：

方案一：INFINI Gateway 迁移（推荐）

直接使用 Gateway 从 ES 6.x 迁移数据到 Easysearch，无需中转集群。Gateway 已验证支持 ES 6.8.x 的数据迁移。

方案二：ES 7.10.x 中转

ES 6.8 -> 快照 -> ES 7.10.x -> 快照 -> Easysearch 2.x

ES 7.10.x 可以正常恢复 ES 6.x 的快照，恢复完成后再创建快照供 Easysearch 使用。该方案数据完整性有保障，但需要额外的中转存储和迁移窗口。

ES 6.x 特有字段：ES 6.x 的 string 类型在 Easysearch 中需映射为 text 或 keyword（根据实际使用场景选择）。

ES 7.12+ 和 8.x：INFINI Gateway 迁移

这两个版本段的快照格式与 Easysearch 2.x 不兼容，推荐使用 INFINI Gateway 进行迁移。Gateway 是 INFINI Labs 提供的数据迁移工具，专门针对 Elasticsearch 到 Easysearch 的迁移场景进行了优化。

架构示意

┌─────────────────┐      ┌─────────────────┐      ┌─────────────────┐
│  Elasticsearch  │ ──── │ INFINI Gateway  │ ──── │  Easysearch     │
│  （源集群）       │      │  （迁移工具）     │      │  （目标集群）     │
└─────────────────┘      └─────────────────┘      └─────────────────┘

Gateway 内部通过 Scroll API 从源集群分批拉取数据，再通过 Bulk API 写入目标集群，整个过程对业务透明。

主要优势

• 配置简单：只需配置源集群和目标集群地址、索引名称即可
• 断点续传：支持从断点恢复，避免网络抖动导致重头再来
• 进度可视：实时显示迁移进度和速率
• 多索引并行：支持同时迁移多个索引

基本步骤

1. 在目标集群创建索引的 mapping 和 setting
2. 准备 Gateway 配置文件，填写源集群和目标集群连接信息
3. 运行 Gateway 执行迁移
4. 迁移完成后进行数据校验

详细的配置说明和操作示例，可参考 ES 数据迁移之 INFINI Gateway。

备选方案

如果需要更灵活的控制，也可以自行编写脚本，通过 Scroll API 读取源数据、Bulk API 写入目标。这种方式适合有定制化需求的场景，但需要自行处理断点续传、错误重试等逻辑。

字段类型兼容性

直接兼容类型：text、keyword、long、double、boolean、date、object、nested、geo_point、geo_shape、ip、completion、wildcard、flattened、alias、join、rank_feature、rank_features、integer_range、long_range、date_range、match_only_text 等。

ES 7.x / 8.x 需替换类型：

ES 类型	Easysearch 替代方案	数据保留	说明
dense_vector	knn_dense_float_vector	是	需安装 knn 插件，向量数据格式兼容
knn_vector	knn_dense_float_vector	是	需安装 knn 插件
sparse_vector	knn_sparse_bool_vector	是	需安装 knn 插件
constant_keyword	keyword	是	需手动维护常量值
runtime	移除或转为普通字段	是	Easysearch 不支持运行时字段
histogram	object	是	聚合 histogram 功能丢失
aggregate_metric_double	object	是	需手动计算聚合
unsigned_long	long 或 keyword	是	注意数值范围
semantic	暂不支持	-	ES 专有 AI 功能

向量迁移要点：ES 的 dense_vector 数据可直接迁移到 Easysearch 的 knn_dense_float_vector，数据格式 [0.1, 0.2, ...] 完全兼容。需预先在目标索引创建正确的 mapping。

建议迁移前先用小索引测试，确认 mapping 无问题后再全量迁移。

常见问题与避坑指南

1. include_global_state 参数设置

该参数控制是否恢复集群级配置（模板、ILM 策略等）。不同版本的情况：

ES 版本	发行版	global_state	说明
7.0-7.7	任意	兼容	无 _index_template API
7.8-7.10	OSS	兼容	无内置 _index_template
7.8-7.10	default	可能不兼容	取决于是否使用 _index_template
7.11+	任意	不兼容	有 9 个内置 _index_template

建议：迁移时统一使用 include_global_state=false，先恢复数据再重建配置。

2. ILM 和 data stream 迁移

• ILM：索引的 lifecycle 设置保留，但 policy 需在 Easysearch 中重建
• 数据流 (data stream)：后备索引 (backing index) 数据完整恢复，语义需在目标侧重建
• 冻结索引 (frozen index)：自动恢复为普通可访问状态

3. 迁移验收标准

建议至少完成三项验证：

• 文档量一致
• 关键查询结果一致
• 核心业务链路压测通过

4. 迁移窗口规划

• 快照方案通常需要短停机窗口完成切换
• Gateway 迁移可实现近实时同步，仅在切换连接时短暂停服

快照格式变化参考

字段	ES 7.0-7.11	ES 7.12-7.17	ES 8.x	Easysearch 2.x
min_version	7.9.0 或无	7.12.0	7.12.0	支持
uuid（仓库级）	无	有	有	不支持
cluster_id	无	有	有	不支持
writer_uuid	无	有（7.14+）	有	不支持
transport_version	无	无	有	不支持

总结

本文梳理了 Easysearch 2.x 对 ES 6/7/8 的迁移路径：

• ES 7.0-7.11：直接快照恢复，路径最短
• ES 6.x：INFINI Gateway 迁移 或 ES 7.10.x 中转
• ES 7.12+ / 8.x：使用 INFINI Gateway 迁移

建议在正式迁移前，先选择非核心索引进行小规模验证，确认数据完整性和业务兼容性后再扩大迁移范围。

如有迁移相关问题，欢迎联系我们。

1、我们如何在 Elasticsearch Serverless 上将向量搜索吞吐量提升一倍 https://elasticstack.blog.csdn ... 07464 2、1 年与100万条消息之后：在 Elasticsearch 平台上构建 AI agents 的经验教训 https://elasticstack.blog.csdn ... 19911   3、OpenClaw与Hermes：源码里的 AI Agent 架构知识大复盘 https://mp.weixin.qq.com/s/49dxdMXEUoWIYlIh8fFqMQ   4、AI Coding 的下一阶段：从会写代码，到会按流程写代码 https://mp.weixin.qq.com/s/iaZPoPfrppw2scqWGvlZ_Q   5、从零到跑起来: Easysearch 信创环境安装全流程 https://infinilabs.cn/blog/202 ... form/   编辑：Muse 更多资讯：http://news.searchkit.cn  

1、让搜索能力像 SQLite 一样无处不在 https://mp.weixin.qq.com/s/7Tn6CI899BZ1mPqCacNvUQ 2、留给内容平台搜索架构转型的时间不多了:从123RF图库放弃OpenSearch聊起 https://mp.weixin.qq.com/s/v3UW0cl_Ga8wfSGgynpSdw 3、如何衡量和提升 Elasticsearch 搜索召回率：通过 混合搜索 从 0.43 提升到 0.75 https://my.oschina.net/u/3343882/blog/19658268 4、不用 Logstash，如何实现 Elasticsearch 的增量数据同步？ https://my.oschina.net/u/5170379/blog/19577824 5、Easysearch analysis-ik 多词典性能优化：从性能回退到分词性能提升 25%~30% https://mp.weixin.qq.com/s/C5EsDLsF0J0xh-0XX7-L5w 编辑：Fred     更多资讯：http://news.searchkit.cn

Easysearch 版 analysis-ik 相比开源 IK 有一个重要的增强：支持多词典。简单说就是不同字段可以挂不同词库，可以叠加默认词典，也可以只用自定义词典。这是开源单词典 IK 做不到的。

功能实现初期，主要精力放在把能力跑通上。但在后来的一次写入压测中，我们发现 Easysearch 的写入吞吐和 Elasticsearch 有明显差距，最终定位到问题出在多词典的实现方式上——字段最终该用哪套词典，本来应该在分词前就算好，结果代码里把这个选择丢进了分词的热路径，每次分词都要反复切词典、重复扫同一段文本。

这篇文章记录的就是我们怎么一步步把性能拉回来、最终反超基线的过程。

问题怎么冒出来的

4 月 20 号，我们跑了一轮系统级写入压测。数据、mapping、settings、并发和 bulk 参数都一样，Elasticsearch 8.19.5 和 Easysearch 2.1.2 的写入吞吐差距大得有点不对劲：

时间	场景	Elasticsearch	Easysearch	说明
2026-04-20 第 2 次有效重跑	29900 docs / bulk=250 / concurrency=3 端到端写入压测	129.44 docs/s	31.21 docs/s	这是整条写入链路的 docs/s，不是单独分词吞吐
2026-04-20 诊断样本	5000 docs / bulk=250 / concurrency=3	156.25 docs/s	30.67 docs/s	Easysearch 的累计索引耗时约为 Elasticsearch 的 8.0x

当时服务器上跑的就是早期多词典版本。后面修性能，追的就是这个版本和开源单词典 IK 基线之间的差距。

这一步还不能直接确定问题就在分词器。但差距摆在这儿了，得继续往下排。我们先排除了几个常见干扰因素：

• refresh_interval
• 动态同义词 HTTP 服务
• mapping / settings 不一致
• 网络层和 bulk 客户端本身

采样结果很快把范围收窄了。Elasticsearch 那边热点比较分散，Easysearch 这边呢，分词链路里出现了异常集中的开销——分词过程中反复做词典选择和字典查找。

瓶颈不在 Lucene 写入链路本身，就在 analysis-ik 的多词典实现上。

根因分析

第一类问题出在实现模型上。多词典想表达的是”这个字段最终用哪套词典”，这件事完全可以在分词前算好。但早期代码里，硬是把它变成了运行时的事：

• “字段用哪个词典”变成了”运行时多轮扫描”——同一段文本对着多套词典各来一遍。
• 全局字典切换的动作放进了每字符的热路径。
• 结果就是同一段文本的扫描和查找成本翻了好几倍。

所以问题不是多词典天然慢，是实现把本该提前算好的东西塞进了热路径反复做。

第二类问题是后续优化过程中留下的额外开销。后面加的跨边界、停用词、长文本等测试本身不是性能问题的来源，它们的作用是把正确性边界补齐，确保每次优化不会改变分词结果。

最后通过性能分析确认，残留开销主要来自两处：缓存命中前还在做不必要的数据复制；诊断逻辑在生产热路径上产生了额外开销。修完之后这两处热点都从火焰图上消失了，说明性能回退确实来自真实的代码路径成本，不是测试抖动。

修复过程

整个修复分四个阶段。

第一阶段：把多词典从”运行时分发”收敛为”最终有效词典视图”

多词典能力保留，但不再让分词器在热路径里反复切词典、重复扫文本。改成在分词前就把字段最终生效的词典算好，分词过程只面对一个已经收敛好的词典视图。

说白了就是把模型拉回正确方向——多词典管表达能力，热路径只管分词。

第二阶段：逐步打掉热路径上的常数开销

留下来的每一项优化，都经过正式性能测试和采样分析验证。原则就一条：不改分词语义，只减少热路径上反复发生的查找、分配和判断。

第三阶段：补齐正确性护栏

正确性测试必须先到位，不然吞吐提升没有意义——万一分词结果变了，跑得再快也白搭。

这一轮重点覆盖了这些容易出问题的场景：

• 真跨边界场景
• 数字和量词合并，如 1号
• 自定义词典里的含符号词
• 补充平面字符跨边界稳定性
• 停用词过滤后的偏移量
• 长文本样本的稳定性
• 正式性能测试数据集的分词结果对齐

后面所有的吞吐数字，前提都是分词结果一致，避免把分词行为的变化误当成性能提升。

第四阶段：清理最后的残留开销

到 4 月 28 号，最后一轮修复集中处理两个地方：

• 词典视图命中缓存时直接返回，不再多做一次数据复制
• 诊断逻辑默认关掉，不让线上请求为调试能力买单

这两处修完，Easysearch 版 IK 就不只是恢复到单词典版本附近了，在正式测试里已经明显领先。

用数据看恢复过程

为了不把系统级写入压测和分词器性能测试混在一起，下面只看几个关键节点。2026-04-20 的 docs/s 是系统级写入吞吐，后面的 tok/s 是单独的分词器吞吐。

这里说的”开源 IK 基线”就是开源 IK 的单词典实现对照版本。所有正式吞吐结论都建立在同一数据集、同一测试方法、分词结果一致的前提上。

时间	口径	关键结果	说明
2026-04-23 17:02 CST	初期本地复现	服务器多词典版本 61.39 万 tok/s，单词典版本 114.48 万 tok/s	单词典版本快 86.49%，性能差距被明确复现
2026-04-24 09:51:12~09:55:15 CST	第一次正式追平	smart 相对开源单词典基线 +7.26%	从明显落后追到略微领先
2026-04-25 04:14~04:16 CST	双模式阶段复核	smart +16.88%，max_word +20.09%	领先优势开始扩大
2026-04-28 12:30:56 CST	最新正式复核	smart +30.96%，max_word +21.31%	当前最新结果

整个过程就是：

• 先暴露出明显的性能退化
• 逐步缩小差距
• 追平，然后开始领先
• 最终在分词结果完全一致的前提下，正式反超

最早的本地复现数据很关键：服务器当时跑的多词典版本只有 613896.67 tok/s，单词典版本 1144843.77 tok/s。后面所有修复就是冲着这个差距去的。

三张图分别对应问题暴露、分词复现和修复结果：第一张展示服务器 bulk 写入吞吐的系统级差距；第二张展示多词典版本和单词典版本的本地分词差距；第三张展示分词结果对齐后，Easysearch 版 IK 怎么一步步追上来，最终实现 25%~30% 的分词性能提升。

为什么说 Easysearch 版 IK 现在更好

这次修复的价值不只是消灭了几个热点，更重要的是把多词典能力、分词正确性和性能测试体系一起补齐了。

1. 功能更强，性能代价可控

开源单词典 IK 模型简单，但表达能力也弱。Easysearch 的多词典能力要解决的是字段级词库隔离、自定义词典叠加这些实际需求。

关键问题是：能不能把这些能力的性能开销压到足够低。修复后的结果证明，可以。

2. 正确性护栏更完整

这轮补上的测试不只是几个短样例，覆盖了更容易翻车的边界条件：

• 真跨边界场景
• 长文本稳定性
• 自定义词典和符号词
• 数字量词合并
• 停用词过滤后的偏移量

这意味着以后再做性能优化，必须同时保证分词结果不变。想靠改分词行为换吞吐，测试会先拦住。

3. 性能测试体系更严格

这轮之后，Easysearch 对 analysis-ik 的正式性能结论统一按一套标准出：

• 同一数据集
• 同一测试方法
• smart 和 max_word 双模式
• 分词结果一致
• 有性能分析结果支撑

这套体系能避免两个常见坑：只看单轮吞吐波动就下结论，或者分词结果已经变了还在比性能。

小结

多词典能力在实现初期，主要精力放在功能补齐上——先把字段级词库隔离、自定义词典叠加这些能力跑通，性能优化是后面分阶段来的事，没办法一蹴而就。

这轮优化下来，核心思路其实就一条：把词典选择从分词热路径里挪出去，提前收敛好，让分词过程只面对最终的词典视图。再配合热点清理和正确性护栏，增强功能和更高性能完全可以兼得。

截至 2026 年 4 月 28 日，在本地 Mac 笔记本上的多轮 benchmark 中，Easysearch 版 IK 在 smart 模式大约领先开源单词典 IK 基线 25%~30%，max_word 模式大约领先 20% 左右，分词结果完全一致。具体数字每次跑会有波动，但趋势是稳定的。

这也是 Easysearch 版 IK 相对开源版更有价值的地方：不是多了几个配置项，而是在多词典能力、分词正确性和分词性能三个方面都给出了可验证的结果。

关于 Easysearch

INFINI Easysearch 是一个分布式的搜索型数据库，实现非结构化数据检索、全文检索、向量检索、地理位置信息查询、组合索引查询、多语种支持、聚合分析等。Easysearch 可以完美替代 Elasticsearch，同时添加和完善多项企业级功能。Easysearch 助您拥有简洁、高效、易用的搜索体验。

官网：https://easysearch.cn

作者：张磊，极限科技（INFINI Labs）搜索引擎研发负责人，对 Elasticsearch 和 Lucene 源码比较熟悉，目前主要负责公司的 Easysearch 产品的研发以及客户服务工作。

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相关文章：

• 开源 IK 分词器
• IK 字段级别词典的升级之路
• IK 字段级别词典升级：IK reload API
• Easysearch 新功能： IK 字段级别词典

从"用搜索"到"造搜索"

搜索系统的需求千差万别。标准功能覆盖不了所有场景——行业特定的分词规则、定制化的业务逻辑、与外部系统的深度集成……

以往，这类定制需求需要依赖厂商支持。从 Easysearch 2.1.2 开始，你可以自己动手了。

随着构建依赖库正式发布到 Maven 中央仓库，Easysearch 的插件开发能力正式对外开放。这意味着 Easysearch 不再是一个黑盒产品，而是一个可扩展、可定制的搜索平台。你可以基于官方接口开发自定义插件，像使用原生功能一样使用它们。

插件能做什么

Easysearch 提供三类核心扩展点，覆盖搜索系统的关键环节：

1. 分析器插件（AnalysisPlugin）

自定义分词器、Token 过滤器、字符过滤器。适用于：

• 电商 SKU 的型号规格解析
• 医疗、法律等领域的专业术语分词
• 特殊符号或空格的规范化处理

注册后直接在索引设置中使用，与原生分析器完全等同。

2. REST/API 插件（ActionPlugin）

新增自定义 HTTP 接口。适用于：

• 封装业务查询逻辑，对外暴露简化 API
• 对接企业内部权限中心或监控系统
• 暴露插件自身的管理接口（如状态检查）

3. Ingest 插件（IngestPlugin）

在文档写入前进行字段转换。适用于：

• 自定义业务字段转换（如根据业务规则计算衍生字段）
• 数据标准化（统一日期格式、大小写转换）
• 富文本提取或元数据生成

5 分钟上手

我们准备了官方模板仓库，让你从克隆到运行只需几条命令：

# 克隆模板
git clone https://github.com/infinilabs/easysearch-plugin-template.git my-plugin
cd my-plugin

# 修改包名和类名，编写你的逻辑
# ...

方式一：开发调试——直接运行

# 构建插件并运行
./gradlew run

# 验证插件
curl -s "http://localhost:9200/_cat/plugins?v" | grep my-plugin

方式二：构建后安装到外部集群

# 构建插件
./gradlew build

# 安装到 Easysearch
bin/easysearch-plugin install file:///$(pwd)/build/distributions/my-plugin-0.1.0.zip

# 启动验证
bin/easysearch
curl -s "http://localhost:9200/_cat/plugins?v" | grep my-plugin

完整的开发指南请参考插件开发文档。

设计哲学

Easysearch 插件系统的设计遵循三个原则：

渐进式扩展——从最简单的 Plugin 类开始，按需实现 AnalysisPlugin、ActionPlugin 等接口，不必一次性掌握全部 API。

与原生同等——插件注册的分析器、处理器与系统原生组件在使用方式上完全一致，用户无需关心实现来源。

版本安全——插件加载时校验 easysearch.version，版本不匹配会拒绝加载，避免运行时异常。

从插件到生态

插件开发不只是技术能力的开放，更是产品理念的转变。

你可以将开发的插件发布到 GitHub Releases，通过 URL 直接安装：

bin/easysearch-plugin install https://github.com/yourname/my-plugin/releases/download/v0.1.0/my-plugin-0.1.0.zip

我们也欢迎社区贡献。如果你有通用的插件想法，欢迎与我们交流。

结语

搜索系统的最后一公里，只有业务开发者最清楚该怎么走。

Easysearch 2.1.2 的插件开发能力，让你能够自主掌控搜索系统的"最后一公里"。从"用搜索"到"造搜索"，现在你可以让你的搜索系统真正"为你所用"。

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关于 Easysearch

INFINI Easysearch 是一个分布式的搜索型数据库，实现非结构化数据检索、全文检索、向量检索、地理位置信息查询、组合索引查询、多语种支持、聚合分析等。Easysearch 可以完美替代 Elasticsearch，同时添加和完善多项企业级功能。Easysearch 助您拥有简洁、高效、易用的搜索体验。

官网：https://easysearch.cn

INFINI Agent v1.31.0 带来了本版本最重要的特性——Easysearch 安装向导。用户无需手动编辑任何配置文件，通过图形界面即可完成 Easysearch 集群的安装、配置和日常管理。

Easysearch 安装向导

一键拉起新集群

向导支持开发模式和生产模式两种方式创建 Easysearch 节点。用户只需填写集群名称、节点名称、监听地址、端口、数据目录等基本信息，向导便会自动完成软件下载、JDK 配置、安全证书生成、参数配置、插件安装、节点启动等全部步骤，并实时展示每一步的进度，支持随时暂停和恢复。

一键加入已有集群

通过粘贴现有集群提供的 Token，向导可自动从目标集群拉取证书、版本、插件等配置信息，完成新节点的安装和接入，全程无需手动复制任何证书文件。

安装前环境预检

向导在开始安装前会对当前机器进行全面检测，帮助用户提前发现潜在问题：

• 操作系统和 CPU 架构是否受支持
• 内存是否满足推荐要求
• 端口是否已被占用
• 数据目录磁盘空间是否充足、路径是否可写
• 系统参数（文件描述符限制、内核 max_map_count 等）是否满足 Easysearch 运行需求
• TLS 证书填写后实时校验有效性，包括证书链完整性和过期时间

TLS 安全证书灵活配置

支持三种证书配置方式，满足不同安全需求：

• 自动生成：向导一键生成自签名证书，无需任何证书知识
• 手动上传（共享）：为 HTTP 和节点通信层提供同一套证书
• 手动上传（分离）：为 HTTP 层和节点通信层分别提供独立证书

完整的服务生命周期管理

集群建好后，向导提供持续的管理能力：

• 启动、停止、重启 Easysearch 节点

• 在线安装和卸载插件

• 在线编辑配置，包括 easysearch.yml、JVM 参数、日志配置、证书配置

• 在线日志排查：内置日志阅读器，支持查看节点日志文件列表，并提供类似 tail -f 的自动滚动功能，无需登录服务器即可快速定位报错。”

网络受限环境支持

针对无法直接访问外网的环境，向导支持配置 HTTP 代理，所有软件包（Easysearch、JDK、插件）均可通过代理下载，并提供连通性测试功能。

获取新版本

INFINI Agent v1.31.0 已正式发布，欢迎升级体验：

• 下载地址
• 用户手册

15,000 条 heavy-OR 规则，200,000 条文档，同一台机器：Easysearch 在线规则引擎全流程 11.68 秒，Percolate Query 仅搜索阶段就跑了 254.30 秒——慢了 21.8 倍。

在"规则先存、文档后到"这类场景下，Percolate Query 的延迟会随规则数量和复杂度的增长快速恶化。规则涨到数千条后，每批文档匹配的耗时可以从秒级攀升至几分钟。这类问题换索引参数、调批次大小、精简 DSL，都治标不治本，根子在执行模型本身。

本文通过一组 heavy-OR 基准测试，量化两种方案的实际差距。

测试配置

测试在同一台主机上运行，使用同一套规则文本和文档样本。Percolate Query 的查询条件由相同规则翻译而来，保证两侧规则语义一致。

参数	值
规则总数	15,000
文档总数	200,000
批次大小	10,000 / 批
重规则数量	2,500 条大 OR 热点规则
单条大 OR 规模	随机 50 ～ 500 个 OR 条件

测试结果

路径	用时
纯写入 plain_bulk	6.025535s
在线规则引擎 rules_only	11.684568s
Percolate Query 搜索阶段	254.304583s

具体指标：

• Easysearch 在线规则引擎全流程：11.68s
• Percolate Query 搜索阶段：254.30s
• 差值：242.62s
• 倍数：21.76 倍
• 每批（10,000 文档）平均耗时：Easysearch 约 0.49s，Percolate Query 约 12.69s

开启规则引擎的增量成本

规则匹配会对写入链路产生多少额外开销，是评估在线规则引擎可行性的重要指标之一。

与之对比，Percolate Query 仅搜索阶段就需要 254.30s。换言之，Easysearch 在线规则引擎把规则匹配叠加进写入流程，新增成本约为 Percolate Query 搜索耗时的 1/44.9。

只看匹配引擎本体

上一组数据（11.68s vs 254.30s）包含了 Easysearch 的在线写入、bulk 解析和索引处理等通用开销。为了单独衡量规则匹配引擎自身的性能，我们用 Java 直调 JNI 做了一次离线 match，绕过写入链路，只跑规则匹配逻辑。

路径	用时
Easysearch 纯匹配（JNI 离线）	5.046934s
Percolate Query 搜索阶段	254.304583s

这组数据说明两点：Easysearch 的性能优势并非来自写入链路的整合效率，即便剔除通用写入成本，规则匹配引擎本体与 Percolate Query 之间依然存在约 50 倍的差距。

为什么 Percolate Query 会慢

根因在执行模型，OR 条件多只是放大器。

每批文档到达时，Percolate Query 都要走完这套流程：

1. 把文档放进临时内存索引
2. 基于规则中的 terms 筛选候选规则
3. 对候选规则逐条验证

以本次测试为例，各阶段耗时分布如下：

• 规则翻译：9.560294s
• 规则导入：7.451857s
• percolate 搜索：254.304583s

搜索阶段是每批文档都必须重新支付的代价。

Heavy-OR 规则在这套流程里两头放大：规则覆盖面广，候选集更难剪掉；单条规则条件多，逐条验证也更重。

Easysearch 规则引擎把规则提前编译好，文档到达后直接匹配，不走这套每批重建的流程，差距就在这里。

---

适用场景

以下场景对规则匹配的吞吐和延迟要求较高，是 Easysearch 在线规则引擎的典型适用范围：

• 内容审核：规则持续增长且复杂度高，需要稳定的处理吞吐，对单批延迟敏感。
• 舆情监测：热点词、别名、邻近词组合多，规则天然形成大 OR 结构，是 Percolate Query 最容易触及性能瓶颈的场景。
• 广告定向：人群包条件不断叠加，文档流量高，规则匹配需要足够轻量，避免影响整条投放链路。
• 告警规则：延迟直接影响告警有效性，规则命中需要尽量贴近文档写入时刻。
• 实时反欺诈：规则复杂、变更频繁、吞吐高，要求文档到达后立即完成判断。

小结

在本次 heavy-OR 基准测试中：

• 相同规则集（15,000 条）和文档量（200,000 条），Easysearch 在线规则引擎全流程耗时 11.68s，Percolate Query 仅搜索阶段耗时 254.30s，相差 21.8 倍。
• 开启规则引擎带来的写入链路增量成本为 5.66s，约为 Percolate Query 搜索阶段耗时的 1/44.9。
• 剔除写入通用开销后，规则匹配引擎本体的差距约为 50 倍。

如果你的业务已经有 Percolate Query 延迟随规则增长持续上升的问题，不用看 demo 数据——把你线上最重的那批规则拿出来，跑一次就知道差距在哪。

规则引擎功能当前需要试用 License。你可以先下载 Easysearch：https://infinilabs.cn/download，再联系售前申请试用 License 并获取开通指引。

关于 Easysearch

INFINI Easysearch 是一个分布式的搜索型数据库，实现非结构化数据检索、全文检索、向量检索、地理位置信息查询、组合索引查询、多语种支持、聚合分析等。Easysearch 可以完美替代 Elasticsearch，同时添加和完善多项企业级功能。Easysearch 助您拥有简洁、高效、易用的搜索体验。

官网文档：https://docs.infinilabs.com/easysearch

作者：张磊，极限科技（INFINI Labs）搜索引擎研发负责人，对 Elasticsearch 和 Lucene 源码比较熟悉，目前主要负责公司的 Easysearch 产品的研发以及客户服务工作。

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相关文章：

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最近一次高并发写入压测中，我们遇到了一个非常诡异的 BKD merge 崩溃。从报错看，很像 Easysearch 2.1.2 在 merge 阶段把 segment 读成了错误状态。典型错误是这样的：

java.lang.ArrayIndexOutOfBoundsException: Index -3 out of bounds for length 8
java.lang.ArrayIndexOutOfBoundsException: Index -4 out of bounds for length 8

异常栈最终落在 Lucene BKD 相关路径上：

• BKDReader.readNodeData()
• BKDWriter.merge()
• Lucene90PointsWriter.merge()

如果只看栈，很容易把问题归到 Easysearch 的 BKD merge 逻辑。但排查到最后，结论恰恰相反。

问题不在 Easysearch 的代码，而在 JDK 运行时。 更精确地说，是某个特定 Oracle GraalVM 21 构建中的 JVMCI/Graal JIT 路径，把 Lucene BKD 的热点代码执行错了。

1、为什么这个问题难查

它有几个特别迷惑人的特征：

• 只在高并发写入压测下触发
• 服务重启后的前几轮最容易复现
• 同一进程里，删了索引重新压，后面复现率反而下降
• 不是固定字段，多个数字类型字段都中过招
• ZSTD 和 best_compression 两种 codec 下都能复现

实际命中过的字段包括 @timestamp、size、status、_seq_no。所以这不是某个字段、某种 codec 或某个 mapping 的偶发问题。

2、第一层排除：merge reader 不是第一现场

一开始我们确实怀疑 merge reader，毕竟异常直接出现在 merge 路径上。但日志顺序很快给出了相反的证据。在 merge 真正崩溃之前，source segment 已经先出现了这些异常信号：

1. point-sort-restore-multiple-zero-ords
2. source-write-point-doc-mismatch
3. pointCount > docCount
4. pack-index-negative-code
5. reader-invalid-start-pos
6. 最后才是 ArrayIndexOutOfBoundsException

这意味着两件事：merge reader 不是第一现场，source segment 在写出阶段就已经坏了。merge reader 只是读到了已经损坏的 BKD index，并在那个阶段暴露了异常。

3、第二层排除：Easysearch 自己的 BKD 写入逻辑也没有先出错

继续往前追溯，我们发现问题比 OneDimensionBKDWriter.add() 还要早。真正的异常出现在排序/回填链路上：

• PointValuesWriter
• MutablePointTreeReaderUtils.sort()
• StableMSBRadixSorter

关键证据来自两个探针：

• point-sort-restore-multiple-zero-ords
• unwrittenSlotCount == source-write-point-doc-mismatch delta

这说明在某次排序/回填过程中，有一部分槽位根本没有被写入，默认值 0 被 restore 回填到 ords[]，再通过 docIDs[0] 放大成大量 docID=0，最终导致 pointCount > docCount，source segment 进入错误状态。

到这一步，排查重点已经不是“Easysearch 的 BKD merge 逻辑存在缺陷”，而是 Lucene points 排序链路的执行结果和源码语义不一致。

4、真正的转折点：抓到了 reorder() 自身的 coverage 异常

真正把方向扭转过来的，不是又一次复现，而是一个更早的探针：

• point-sort-reorder-coverage-mismatch

这个探针验证的是：StableMSBRadixSorter.reorder() 是否真的按源码应有的次数完整执行。

我们抓到的典型样本之一如下：

• targetSegment=_x
• field=status
• k=7
• expectedLoopCount=9800
• actualIterationCount=8204
• firstCoverageMismatchBucket=201
• firstCoverageExpected=9788
• firstCoverageActual=8192

更关键的是，同一条日志里还带出了这个信息：

skippedSourceSamples=[201:[{ord=8192,bucket=201,docID=9090,byteAtK=200}, ...]]

这条信息非常重要，因为它说明：bucket 201 理论上应该处理 9788 条，实际只处理了前 8192 条，但从 ord=8192 往后的样本，读出来仍然还是 bucket=201。这直接推翻了“后半段数据被污染后改桶”的旧解释，指向了一个更直接的结论：reorder() 自己的 coverage 被截断了。

另一个样本中出现了同类边界：firstCoverageExpected=31822，firstCoverageActual=16384。

到这里，一个很不自然的特征浮现出来：8192、16384——这些明显的 2 的幂边界，更像是运行时或 JIT 执行异常，而不是普通业务逻辑 bug。

5、哪段代码最可疑

此时怀疑对象已经不是泛泛的“BKD 整体有问题”，而是 Lucene 中的这段热点循环：

for (int i = 0; i < HISTOGRAM_SIZE; ++i) {
  final int limit = endOffsets[i];
  for (int h1 = fixedStartOffsets[i]; h1 < limit; h1++) {
    final int b = getBucket(from + h1, k);
    final int h2 = startOffsets[b]++;
    save(from + h1, from + h2);
  }
}
restore(from, to);

代码位于 org.apache.lucene.util.StableMSBRadixSorter#reorder(...)。

按源码语义，这段代码应该完整扫描每个 bucket 的范围，并最终把全部结果 restore 回去。但我们抓到的事实是：expectedLoopCount != actualIterationCount，某些 bucket 只跑到 8192 / 16384 就停了，随后出现未写槽位，restore 把默认 0 回填，最终 source segment 进入错误状态。

如果这是 Java 源码本身的稳定逻辑 bug，它在解释执行时也应该稳定触发，而不应该强烈依赖某个 JDK/JIT 组合。后面的 JVM 对照实验基本排除了这个可能性。

6、最强证据：只换 JDK / JIT 路径，结果就变了

这次排查中最有说服力的，不是某一条日志，而是对照实验。

基线组：旧版 Oracle GraalVM 21，默认 JVMCI/Graal JIT

环境：

• Oracle GraalVM 21+35.1
• 21+35-jvmci-23.1-b15
• Linux aarch64 / ARM64
• UseJVMCICompiler = true

结果：很快复现，命中了 point-sort-reorder-coverage-mismatch、point-sort-reorder-underfilled、point-sort-restore-multiple-zero-ords，随后 merge 报 ArrayIndexOutOfBoundsException: Index -4 out of bounds for length 8。

对照组：关闭 JVMCI/Graal JIT 或纯解释执行

只改 JVM 参数，不改代码和压测口径：

• -XX:-UseJVMCICompiler
• -Xint

结果一致：都没有再出现上述探针和异常。

这三组对照的意义很直接：如果这是 Easysearch 或 Lucene 的纯 Java 逻辑 bug，解释执行也应该能稳定复现。但现实是基线组复现，关闭 JVMCI 和纯解释执行都不复现。问题显然高度依赖 JIT 路径。

版本对照：较新的 GraalVM 21 构建在当前测试中未复现

这里需要补充一条重要的边界条件。我们后来又测试了一个较新的 GraalVM 版本：

java version "21.0.9" 2025-10-21 LTS
Java(TM) SE Runtime Environment Oracle GraalVM 21.0.9+7.1 (build 21.0.9+7-LTS-jvmci-23.1-b79)

在当前压测中，这个版本没有再出现 merge 错误。

因此结论必须写得更精确：已知会复现的是较早的 21+35-jvmci-23.1-b15，已知在当前测试中未复现的是较新的 21.0.9+7-LTS-jvmci-23.1-b79。更准确的工程判断不是“GraalVM 21 整体都有问题”，而是某个特定 GraalVM 21 构建有问题，较新的构建很可能已经修复或规避了该问题。这里仍需保持严谨：只能说“在当前压测中未复现”，还不能直接说“已经被完整证明没有问题”。

平台边界：不能写成 ARM 专属

除了前面详细展开的 Linux aarch64 / ARM64 主要实验环境外，有用户反馈在以下环境中也出现过同类问题：

• 操作系统：openEuler
• 内核：4.19.90-2112.8.0.0131.oe1.x86_64
• 架构：x86_64

这是用户的测试环境，不是我们能够独立完整复现并逐项展开的。但这条信息已经足够说明：当前不能把问题简单写成“ARM 平台专属”。更准确的说法是：我们在 ARM64 上系统性复现并完成了主要对照实验，另外也有 openEuler x86_64 测试环境的同类现象反馈，因此平台边界目前还没有被完全钉死。

7、更强的同机对照：换成 Oracle HotSpot 21.0.10 后，全量写入跑完也没有问题

为了进一步排除“是不是所有 Java 21 都会这样”，我们在同一台服务器上把 /infini/easysearch/jdk 从 Oracle GraalVM 21 换成普通 Oracle HotSpot 21.0.10，恢复默认 JVM 参数，用同样的写入压测继续验证。

其中一轮的结果很有说服力：

• 索引：nginx_zstd3_40mt4
• codec：ZSTD
• threads=16
• bulk_size=1000
• target_docs=181463624

最终 after_count=181463624，delta_written=181463624，全量文档写入完成，服务端没有出现任何 BKD merge 错误。

这条结果至少说明：同一台机器、同一套 Easysearch、同样的数据规模和写入模型，只要把 JDK 从 Oracle GraalVM 21 换成 Oracle HotSpot 21.0.10，问题就不再出现。

到这一步，工程判断已经比较清晰了：不是 Easysearch 自身逻辑导致，也不是所有 Oracle JDK 21 都会出错，更像是特定 Oracle GraalVM 21 构建相关的 JVMCI/Graal JIT 路径问题。

8、最关键的外部对照：Elasticsearch 8.19.5 也复现了

如果说前面的结论还能被质疑为“Easysearch 某些实现差异触发的”，那么后面的外部对照基本排除了这个方向。

我们在同一台服务器上部署了 Elasticsearch 8.19.5（Lucene 9.12.2），JDK 也切到相同的 Oracle GraalVM 21，执行同类写入压测。结果 Elasticsearch 也复现了同样的 BKD merge 崩溃。

关键异常完全一致：

java.lang.ArrayIndexOutOfBoundsException: Index -4 out of bounds for length 8

栈也一样落在 BKDReader.readNodeData、BKDWriter$MergeReader.collectNextLeaf、BKDWriter$MergeReader.next。

这条证据的力度很强：不是 Easysearch 独有的问题，不是当前这套 Lucene 代码路径独有的问题，Elasticsearch 8.19.5 + Lucene 9.12.2 在同类 GraalVM 21 环境下也会出现同类异常。到这一步，再把问题归因于 Easysearch 本身的代码逻辑，已经缺乏依据了。

9、这次排查最终说明了什么

把整条证据链串起来，当前阶段的结论已经比较清楚。

已验证的事实：

• 问题不是 merge reader 先制造坏数据，source segment 在更早阶段就已经进入错误状态
• 不是单字段问题，也不是 ZSTD 或 best_compression 专属
• 已抓到 StableMSBRadixSorter.reorder() 自身的 coverage 异常
• 关闭 UseJVMCICompiler 后问题不复现，-Xint 下也不复现
• 同机切到 Oracle HotSpot 21.0.10 后，Easysearch 全量写入跑完未见 BKD merge 异常
• Elasticsearch 8.19.5 + Lucene 9.12.2 在同类 GraalVM 21 环境下也复现
• 较新的 21.0.9+7-LTS-jvmci-23.1-b79 在当前压测中未复现
• 某用户的 openEuler x86_64 测试环境中也出现过同类错误，因此不能写成 ARM 专属

工程结论：

从工程证据来看，Easysearch 本身的代码逻辑没有问题。

当前最符合事实的结论是：问题高度相关于特定 Oracle GraalVM 21 构建，更具体地，是该构建相关的 JVMCI/Graal JIT 路径。它把 Lucene BKD 相关热点代码执行到了错误状态。已知较早构建 21+35-jvmci-23.1-b15 可复现，已知较新的 21.0.9+7-LTS-jvmci-23.1-b79 在当前测试中未复现。平台边界目前尚未完全钉死，不能再简单写成仅限 ARM64。

换句话说，这不是“Easysearch 的 BKD merge 实现有 bug”，而是特定 JDK/JIT 运行时把本来正确的 Lucene BKD 代码执行错了。

10、建议版本与规避方案

如果你在生产或测试环境中运行 Easysearch 或 Elasticsearch，并且使用的是某些 Oracle GraalVM 21 构建，且启用了默认的 JVMCI/Graal JIT，那么在高并发写入、频繁 merge、BKD 热点路径被充分打热的场景下，需要特别警惕这类问题。

现阶段比较明确的建议是：

1. 避免继续使用已经验证可复现的旧版构建：Oracle GraalVM 21+35.1 或 21+35-jvmci-23.1-b15
2. 优先升级到当前测试中未复现的版本：Oracle GraalVM 21.0.9+7.1（即 21.0.9+7-LTS-jvmci-23.1-b79）
3. 如果短期内不方便升级 GraalVM，直接切换到普通 Oracle HotSpot 21.0.10

直接落到版本号上会更清晰：

• 已确认应避开：21+35-jvmci-23.1-b15
• 当前更推荐：21.0.9+7-LTS-jvmci-23.1-b79

原因很简单：前者我们已经复现了，后者在当前压测中没有复现。当然，这里的“推荐”是基于当前测试结果，不代表上游已经正式确认该问题已被修复。

11、最后

这次排查最大的价值，不是“又复现了一次 BKD merge 崩溃”，而是把一个看起来像 Easysearch 代码 bug 的现象，收敛成了一个有明确边界的运行时问题。

它至少说明两件事：

• 栈顶报错的位置不一定是真正的第一现场
• 真正有说服力的不是猜测，而是对照实验

这次结论之所以成立，不是因为主观判断，而是因为我们已经拿到了足够强的工程证据：同机 HotSpot 不复现，关闭 JVMCI 不复现，解释执行不复现，Elasticsearch 也复现，较新的 GraalVM 21.0.9+7.1 在当前测试中未复现，且某用户的 openEuler x86_64 测试环境也出现过同类错误。

所以，这一次，问题确实不在 Easysearch，而在特定版本的 JDK/JIT 运行时。

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关于 Easysearch

INFINI Easysearch 是一个分布式的搜索型数据库，实现非结构化数据检索、全文检索、向量检索、地理位置信息查询、组合索引查询、多语种支持、聚合分析等。Easysearch 可以完美替代 Elasticsearch，同时添加和完善多项企业级功能。Easysearch 助您拥有简洁、高效、易用的搜索体验。

官网文档：https://docs.infinilabs.com/easysearch

作者：张磊，极限科技（INFINI Labs）搜索引擎研发负责人，对 Elasticsearch 和 Lucene 源码比较熟悉，目前主要负责公司的 Easysearch 产品的研发以及客户服务工作。

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1、从 OpenClaw 看 Agent 架构设计 https://my.oschina.net/vivotech/blog/19554828 2、Easysearch 接上 Kibana，就这两步，搞定！ https://mp.weixin.qq.com/s/X4K5U8IY7B067zGfgmtyeg 3、Mem0 + Elasticsearch：构建 AI 记忆系统阿里云大数据 AI 平台 https://mp.weixin.qq.com/s/m5uVtghIN8kcJ370JvWgug 4、Easysearch BKD Merge 异常排查实录：最终定位到旧版 GraalVM JIT 运行时 https://infinilabs.cn/blog/202 ... -jit/ 5、Easysearch 分词是如何影响搜索结果的 https://easysearch.cn/knowledg ... ults/

公司简介

极限科技，全称极限数据（北京）科技有限公司，是一家专注于实时搜索与数据分析的软件公司。旗下品牌极限实验室（INFINI Labs）致力于打造极致易用的数据探索与分析体验。

极限科技是一支年轻的团队，采用天然分布式的方式来进行远程协作，员工分布在全球各地，在北京、上海、广州、长沙等城市设有研发中心，希望通过努力成为中国乃至全球企业大数据实时搜索分析产品的首选，为中国技术品牌输出添砖加瓦。

官网：https://infinilabs.cn

招聘信息

售前解决方案工程师（北京）

岗位职责：

1、深入分析客户业务场景与搜索需求，协助销售团队理解客户痛点，提供匹配的企业级搜索基础设施与整体架构建议 ;
2、负责公司产品与解决方案的售前技术支持，包括技术交流、方案编写、成本估算、产品演示及 PPT 制作与讲解 ;
3、协助销售进行客户需求调研、业务场景分析，提供基于分布式搜索引擎的技术方案与专业咨询 ;
4、参与客户培训与技术指导，提供现场售前技术支持，提升客户技术认知与产品信任度 ;
5、主导现场 POC，协调资源完成功能与非功能性测试，撰写测试报告并推动项目进展 ;
6、收集并反馈客户产品使用意见与需求，协助产品团队持续优化产品功能与用户体验 。

岗位要求：

1、全日制本科及以上学历，计算机、信息技术或相关专业优先 ;
2、3 年以上数据库、大数据或相关技术领域工作经验 ;
3、了解 Elasticsearch / Easysearch / OpenSearch 等搜索引擎，或熟悉至少一种主流数据库（如 MySQL、Oracle、MongoDB 等） ;
4、具备大型企业信息化项目经验，了解行业技术趋势、商业模式与主流 IT 服务商 ;
5、具备良好的沟通表达能力、应变能力，能独立与客户进行技术交流并精准把握需求 ;
6、具备客户需求深度挖掘与引导能力，能结合产品优势编写项目方案与技术建议书 ;
7、学习能力强，善于知识整合，具备良好的团队协作精神 。

加分项：

1、985 / 211 院校毕业优先 ;
2、拥有技术博客或在 AI、搜索、大数据、数据库等领域有内容输出经验 ;
3、持有 Elastic Certified Engineer（ECE）认证 ;
4、具备大规模搜索引擎集群设计、扩展与性能调优经验 ;
5、熟悉大数据相关技术栈，如 Kafka、Flink 等 ;
6、熟悉其他搜索引擎技术（如 Solr、Lucene）者优先 。

区域销售经理（北京）

岗位职责：

1、深耕 TO B 业务：专注于金融行业（特别是银行及证券）或央国企（特别是能源、大制造行业），建立并维护与该行业关键客户的良好关系，深入挖掘客户对企业搜索解决方案的需求 ;
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3、客户关系管理：建立并管理高价值的客户关系网络，通过定期的沟通、拜访及活动策划，增强客户粘性，促进长期合作 ;
4、解决方案设计与呈现：基于客户具体需求，结合公司产品与技术优势，设计并呈现定制化的解决方案，有效展现产品价值及实施效果 ;
5、技术学习与传递：快速学习并掌握最新的企业搜索、AI 搜索技术趋势、产品特性及竞争对手动态，能够准确、专业地向客户传达技术价值，提升客户信任度 ;
6、业绩达成与团队协作：确保达成公司设定的个人销售目标，同时与售前技术支支持、售后服务等部门紧密合作，确保项目顺利交付及客户满意度 。

岗位要求：

1、全日制本科及以上学历 ;
2、3 年以上 IT 解决方案或软件销售经验，具有 1 年以上金融或央国企相关行业销售背景 ;
3、面对挑战不退缩，能够积极寻找解决方案，推动项目进展直至成功 ;
4、了解所在行业业务流程及 IT 架构，能够快速学习并掌握新技术 ;
5、工作态度认真负责，勤奋敬业，能够承受一定的工作压力，确保任务按时按质完成 ;
6、良好的团队合作精神，能够与跨部门团队有效协作，共同达成目标 ;
7、销售提成额外签署补充协议 。

加分项：

1、计算机科学、信息技术或相关专业 ;
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市场专员（北京）

岗位职责：

1、负责公司企业搜索、AI 搜索解决方案的技术生态运营工作，包括国内及全球市场 ;
2、负责市场活动策划，包括但不限于线上活动、线下活动、品牌合作等，提升品牌形象 ;
3、以技术角度，整合上下游合作伙伴资源，建立产品在市场上的知名度 ;
4、规划产品技术生态运营工作，包括自运营技术社区、展会合作、新媒体媒体投放等 ;
5、积极通过数字化体现运营价值，驱动产品知名度，配合一线最终实现销售业绩提升 ;
6、负责市场调研及相关情报搜集整理，同竞品的分析对比和信息搜集，根据市场反馈和数据，分析结果 ;
7、熟练使用 AI 工具做内容创作、 AI 作图、素材制作等，支持内容传播与活动落地 。

岗位要求：

1、市场运营或计算机科学、信息技术相关专业全日制本科或以上学历 ;
2、1-3 年以上科技产品公司市场运营经验 ;
3、具有良好的数据敏感度，善于从数据中发现问题点、机会点，具备良好的分析问题、解决问题的能力 ;
4、主导或参与过软件企业重大发布会、大型行业展会，或专题系列的技术巡展 ;
5、结果导向，执行力强，擅长跨部门协同，以获客转化为核心目标 。

加分项：

1、985 / 211 院校毕业优先 ;
2、有海外留学经验，英文阅读沟通能力强 ;
3、有数据分析基础，熟练使用 Python ;
4、有广告、AI 营销、IT 媒体或产业联盟工作经验优先 ;
5、熟悉使用 Office 办公软件，了解 PS、PR、剪映等设计软件者优先 ;
6、有在软件开发、数据库或大数据领域 维护运营博客或自媒体经验优先 。

客户成功经理（长沙）

岗位职责：

1、负责客户全生命周期的成功管理，包括 Onboarding、产品培训、日常维护、使用跟踪及定期回访，确保客户持续获得价值 ;
2、主动服务，发现那些客户需要帮助，提前介入，提供主动关怀，及时响应客户问题与需求，推动问题闭环解决 ;
3、筛选或发现优质客户，促进增购、续约购，给销售团队提供最佳信息 ;
4、技术学习与传递：快速学习并掌握最新的企业搜索、AI 搜索技术趋势、产品特性及竞争对手动态，能够准确、专业地向客户传达技术价值，提升客户信任度 ;
5、沟通与项目管理：协调内部资源（销售，售后服务，产品、开发等部门），提高客户满意度 ;
6、收集客户反馈与需求，输出产品优化建议，与产品团队紧密协作推动产品迭代 。

岗位要求：

1、全日制本科及以上学历，限 2026 年应届生 ;
2、快速学习能力，熟悉和理解行业客户的业务逻辑及IT架构（如金融、能源、制造业等） ;
3、具备一定的数据分析能力，通过客户使用数据预判需求或风险 ;
4、工作态度认真负责，勤奋敬业 ;
5、良好的团队合作精神，能够与跨部门团队有效协作，共同达成目标 。

加分项：

1、计算机科学、信息技术或相关专业 ;
2、985 / 211 院校毕业优先 ;
3、有过 数据库类或大数据类技术性工作经验 ;
4、熟悉 AI、搜索、大数据、数据库等相关行业知识 。

UI/交互设计实习生（长沙）

岗位职责：

1、负责产品界面与交互设计，优化用户体验 ;
2、支持运营活动视觉输出，熟练使用AI工具产出创意素材 ;
3、参与官网、海报等设计工作 ;
4、结合数据反馈优化设计，提升转化效果 ;
5、与产品、开发团队协作推进方案落地 。

岗位要求：

1、985 / 211 全日制本科及以上学历在读，视觉传达、人机交互、数字媒体艺术等相关专业优先 ;
2、关注设计趋势，学习能力强，能快速掌握新工具与方法 ;
3、具备较强的审美能力、逻辑思维能力、沟通表达能力以及对细节的极致追求 ;
4、应聘者请准备好自己的作品，请将作品集与简历一同发送 。

加分项：

1、有设计社区（Behance、Dribbble、站酷等）作品或运营经验 ;
2、有动效设计或动画制作经验 。

软件测试实习生（长沙）

岗位职责：

1、参与项目和日常产品需求分析，把控需求和系统分析质量和风险 ;
2、负责完成产品功能特性的测试设计以及测试用例的编写 ;
3、组织测试实施工作，跟进测试的进展和完成情况，记录测试结果并准备测试报告 ;
4、通过抓包或日志分析，能够对常见bug进行基本定位 ;
5、不断改进测试流程和方法，以提高质量和效率 ;
6、关注产品质量和客户需求，确保稳定、可靠和用户友好的软件交付 。

岗位要求：

1、985 / 211 全日制本科及以上学历在读，计算机以及相关专业 ;
2、熟悉软件测试基础理论、测试流程及常用测试方法 ;
3、良好的英文读写能力，能够有效的阅读和学习英文技术资料 ;
4、很强的自我驱动学习能力和技术钻研能力，具备优秀的沟通技巧，很好的责任心与高执行力 ;
5、能够承受压力，在快节奏的环境中高效工作 。

加分项：

1、熟悉 Go 或 Java 或 Python 编程语言，熟练 Linux，Git 常用命令 ;
2、熟悉 AI、搜索、大数据、数据库等相关行业知识 ;
3、熟悉 Easysearch / Elasticsearch / OpenSearch 等搜索引擎 。

内容运营实习生（长沙）

岗位职责：

1、负责社区内容的策划、文案、编辑，围绕团队成果产出技术解读文章，通过公众号、博客、社区等形式进行内容运营，提升公司的影响力 ;
2、支持市场营销中的内容输出，善于利用 AI 工具提供有吸引力的设计创意与素材 ;
3、参与其他新媒体相关工作，如视频号、小红书、抖音账号等内容创作和运营 ;
4、数据化运营，包括分析官网访问、下载等数据指标，根据数据反馈及时调整策略，提升运营效果 ;
5、定期与社区用户、媒体沟通，保持通畅的聆听反馈机制 ;
6、参与策划、组织及执行团队主办或承办的各类社区活动 。

岗位要求：

1、985 / 211 全日制本科及以上学历在读，新闻、营销、传媒、计算机等相关专业优先 ;
2、需要公众号运营、短视频运营相关工作经验；熟练掌握排版、拍摄、剪辑等各项能力 ;
3、具备较强的创意和策划能力、应变能力、语言和文字表达能力以及敏锐的市场触角 ;
4、对搜索技术、互联网产品及工具类信息怀有浓厚兴趣，具备快速学习并熟练掌握相关知识的能力，能够紧跟行业动态 。

加分项：

1、具有用户增长、数据分析、数据挖掘、信息检索经验者优先 ;
2、具有开源社区、开发者社区、开源媒体运营经验者优先 。

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简历投递

1. 邮件：hello@infini.ltd（邮件标题请备注姓名+求职岗位）
2. 微信：INFINI-Labs （加微请备注求职岗位）

我们期待有才华、有激情的你加入我们，一起探索数据搜索的未来，共同创造无限可能！

INFINI Easysearch v2.1.0 发布：新增 Rules 规则引擎（百万级规则、复杂表达式、自动同步恢复）与 形态学分析插件（俄语/英语词形还原，提升搜索召回率）；审计日志支持动态用户审计，UI 新增日志查看、配置及数据探索页面，运维更高效。INFINI Console、Gateway、Agent、Loadgen v1.30.3 统一基于 Framework 升级，优化本地磁盘队列数据消费。详情见 Release Notes。

Easysearch v2.1.0

INFINI Easysearch 是一个分布式的搜索型数据库，实现非结构化数据检索、全文检索、向量检索、地理位置信息查询、组合索引查询、多语种支持、聚合分析等。Easysearch 可以完美替代 Elasticsearch，同时添加和完善多项企业级功能。Easysearch 助您拥有简洁、高效、易用的搜索体验。

Easysearch 本次更新如下：

🚀 功能特性 (Features)

• 新增 Rules 规则引擎插件，提供高性能的规则匹配能力
  • 支持 linux-x64 和 linux-aarch64 架构
  • 支持 Ingest Pipeline 集成，数据写入时自动匹配规则并添加标签
  • 支持复杂的规则表达式（AND/OR/NOT、near、正则、数值范围等）
  • 支持百万级规则库，匹配性能是传统方案的上百倍。
  • 支持多节点集群自动同步和广播编译规则
  • 节点启动时自动同步缺失的规则库
  • 规则库同步期间自动保护写入，确保规则完整性
  • 本地元数据文件持久化记录编译历史，支持规则库文件丢失后的自动恢复
• 新增形态学分析插件（analysis-morphology），支持俄语和英语的形态分析
  • 精准还原：基于词典将动词时态、名词格位等还原为标准原型（如 went → go）
  • 词元扩展：同时索引原词与关联词根（如runner → runner, run），实现智能搜索匹配
  • 高召回率：解决俄语复杂的变格与变位搜索难题，确保不同语法形式下均能精准检索
• 审计日志新增动态指定用户进行审计的功能

• UI 插件新增如下能力

  • 支持审计日志在线查看
  • 支持审计日志模块动态配置
  • 新增数据探索页面

  

  

✈️ 改进优化 (Improvements)

• 将“结巴”分词插件日志迁移至 Log4J，并降低周期性任务的日志级别以减少冗余

🐛 问题修复(Bug Fixes)

• 修复少量 UI 界面操作问题

Console v1.30.3

INFINI Console 是一款开源的非常轻量级的多集群、跨版本的搜索基础设施统一管控平台。通过对流行的搜索引擎基础设施进行跨版本、多集群的集中纳管，企业可以快速方便的统一管理企业内部的不同版本的多套搜索集群。

Console 本次详细更新记录如下：

✈️ 改进优化 (Improvements)

• 此版本包含了底层 Framework 的更新，解决了一些常见问题，并增强了整体稳定性和性能。虽然 Console 本身没有直接的变更，但从 Framework 中继承的改进间接地使 Console 受益。

🐛 问题修复(Bug Fixes)

• 修复 Agent 关联不成功问题

Gateway v1.30.3

INFINI Gateway 是一个开源的面向搜索场景的高性能数据网关，所有请求都经过网关处理后再转发到后端的搜索业务集群。基于 INFINI Gateway 可以实现索引级别的限速限流、常见查询的缓存加速、查询请求的审计、查询结果的动态修改等等。

Gateway 本次更新如下：

✈️ 改进优化 (Improvements)

• 此版本包含了底层 Framework 的更新，解决了一些常见问题，并增强了整体稳定性和性能。虽然 Gateway 本身没有直接的变更，但从 Framework 中继承的改进间接地使 Gateway 受益。

Agent v1.30.3

INFINI Agent 负责采集和上传 Elasticsearch, Easysearch, Opensearch 集群的日志和指标信息，通过 INFINI Console 管理，支持主流操作系统和平台，安装包轻量且无任何外部依赖，可以快速方便地安装。

Agent 本次更新如下：

🚀 功能特性 (Features)

• 在 Kubernetes 环境下通过环境变量 http.port 探测 Easysearch 的 HTTP 端口

✈️ 改进优化 (Improvements)

• 此版本包含了底层 Framework 的更新，解决了一些常见问题，并增强了整体稳定性和性能。虽然 Agent 本身没有直接的变更，但从 Framework 中继承的改进间接地使 Agent 受益。

Loadgen v1.30.3

INFINI Loadgen 是一款开源的专为 Easysearch、Elasticsearch、OpenSearch 设计的轻量级性能测试工具。

Loadgen 本次更新如下：

✈️ 改进优化 (Improvements)

• 此版本包含了底层 Framework 的更新，解决了一些常见问题，并增强了整体稳定性和性能。虽然 Loadgen 本身没有直接的变更，但从 Framework 中继承的改进间接地使 Loadgen 受益。

更多详情请查看以下各产品的 Release Notes 或联系我们的技术支持团队！

• Coco AI App
• Coco AI Server
• INFINI Easysearch
• INFINI Gateway
• INFINI Console
• INFINI Agent
• INFINI Loadgen
• INFINI Framework

期待反馈

欢迎下载体验使用，如果您在使用过程中遇到如何疑问或者问题，欢迎前往 INFINI Labs Github（https://github.com/infinilabs） 中的对应项目中提交 Feature Request 或提交 Bug。

下载地址： https://infinilabs.cn/download

邮件：hello@infini.ltd

电话：(+86) 400-139-9200

Discord：https://discord.gg/4tKTMkkvVX

也欢迎大家微信扫码添加小助手（INFINI-Labs），加入用户群一起讨论交流。

关于极限科技（INFINI Labs）

极限科技，全称极限数据（北京）科技有限公司，是一家专注于实时搜索与数据分析的软件公司。旗下品牌极限实验室（INFINI Labs）致力于打造极致易用的数据探索与分析体验。

极限科技是一支年轻的团队，采用天然分布式的方式来进行远程协作，员工分布在全球各地，希望通过努力成为中国乃至全球企业大数据实时搜索分析产品的首选，为中国技术品牌输出添砖加瓦。

官网：https://infinilabs.cn