大家好，我是 INFINI Labs 的石阳。

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在上一篇我们介绍了 OpenSearch —— 那个因协议争议而诞生的开源搜索分支。今天，我们把目光转向国内，聊聊极限科技研发的一款轻量级搜索引擎：Easysearch。

引言

在搜索技术的世界里，从 Lucene 的出现到 Solr、Elasticsearch 的崛起，搜索引擎技术已经发展了二十余年。然而，随着开源协议的变更与国际形势的变化，国产自主搜索引擎的需求愈发迫切。在这样的背景下，Easysearch 作为一款自主可控、轻量高效、兼容 Elasticsearch 的分布式搜索引擎应运而生，为国内企业带来了全新的选择。

Easysearch 概述

Easysearch 是一款分布式搜索型数据库，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、AI 集成等。Easysearch 衍生自开源协议 Apache 2.0 的 Elasticsearch 7.10 版本，并不断往前迭代更新，紧跟 Lucene 最新版本的更新。Easysearch 可以替代 Elasticsearch，同时添加和完善多项企业级功能。

• 首次发布：2023 年 4 月
• 最新版本：1.15.4（截止 2025 年 10 月）
• 主导企业：极限科技 (INFINI Labs)
• 官方网址：https://easysearch.cn

诞生背景：为什么要有 Easysearch？

Easysearch 由极限科技（INFINI Labs）团队推出。项目的起点源于团队长期在搜索引擎和大数据领域的深厚实践积累，团队深刻认识到国内企业在使用 Elasticsearch 时普遍面临以下痛点：

1. 开源协议变化带来的商业风险 —— Elastic 于 2021 年将许可更改为 SSPL，导致社区分裂，增加了企业在合规和商用上的不确定性；
2. 高并发与高可靠性场景下对稳定可控方案的需求 —— 企业级应用亟需一个性能可靠、可深度优化的搜索基础设施；
3. 技术栈自主可控的迫切需求 —— 随着国产化进程加快，国内生态中缺乏轻量化、易部署、且完全可控的搜索引擎产品；
4. 本地化服务与快速响应能力的缺口 —— 国内企业更需要本地团队提供高效的技术支持与服务，对本土化、个性化功能需求能得到及时响应与反馈。

基于这些考虑，Easysearch 在设计之初就明确了目标：构建一款兼容 Elasticsearch API、简洁易用、性能出众且完全自主可控的国产搜索引擎。

核心特性

• 轻量级：安装包大小不到 60 MB，安装部署简洁，资源占用低，开箱即用；
• 跨平台：支持主流操作系统和 CPU 架构，支持国产信创运行环境；
• 高性能：针对不同场景进行的极致优化，可用更少硬件成本获得更高服务性能，降本增效。
• 稳定可靠：修复大量内核问题，解决内存泄露，集群卡顿、查询缓慢等问题，久经严苛业务环境考验。
• 安全增强：默认就提供完整的企业级安全功能，支持 LDAP/AD 集成，支持索引、文档、字段粒度细权管控。
• 兼容性强：兼容 Elasticsearch 7.x 的 REST API 和数据格式，迁移成本低；
• 可视化运维：无需 Kibana 即可通过内置 Web UI 插件界面管理索引、节点与监控指标等。

对比优势

快速开始：5 分钟体验 Easysearch

1. 使用 Docker 启动

# 直接运行镜像使用随机密码（数据及配置未持久化）
docker run --name easysearch \
--ulimit memlock=-1:-1 \
-p 9200:9200 \
infinilabs/easysearch:1.15.4

2. 验证集群状态

curl -ku "username:password" -X GET "https://localhost:9200/"

返回结果示例：

{
  "name": "easysearch-node",
  "cluster_name": "easysearch-6yhwn91v80gf",
  "cluster_uuid": "Gfu_fuF1QViJfeUWVbiFCA",
  "version": {
    "distribution": "easysearch",
    "number": "1.15.4",
    "distributor": "INFINI Labs",
    "build_hash": "9110128946b0af3de639966cfa74b5498346949d",
    "build_date": "2025-10-14T03:30:41.948590Z",
    "build_snapshot": false,
    "lucene_version": "8.11.4",
    "minimum_wire_lucene_version": "7.7.0",
    "minimum_lucene_index_compatibility_version": "7.7.0"
  },
  "tagline": "You Know, For Easy Search!"
}

3. 索引与搜索示例

# 写入文档
curl -ku "username:password" -X POST "https://localhost:9200/my_index/_doc" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
  "title": "Easysearch 入门",
  "content": "这是一个轻量级搜索引擎的示例文档。",
  "tags": ["搜索", "国产", "轻量级"]
}'

# 搜索文档
curl -ku "username:password" -X GET "https://localhost:9200/my_index/_search" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
  "query": {
    "match": {
      "content": "搜索引擎"
    }
  }
}'

4. 使用 Easysearch UI

Easysearch 提供了轻量级界面化管理功能，不再依赖第三方组件即可对集群进行管理，真正做到开箱即用。如果你安装了 Easysearch UI 插件或者下载捆绑包，可通过 https://localhost:9200/\_ui/ 访问，进行节点、索引、分片、查询调试和监控查看等管理。

图 1：系统登录

图 2：集群概览

图 3：节点列表

图 4：节点概览

图 5：索引列表

图 6：索引概览

图 7：分片管理

图 8：开发工具

以上仅列出了一些基本功能，其他如安全管理、主从复制、备份管理、生命周期管理等更多高级功能由于篇幅限制不一一展示，有兴趣的朋友可自行部署探索。

结语

Easysearch 的诞生，不仅填补了国产搜索引擎在分布式与轻量化领域的空白，也让更多企业在面对开源协议变动与外部技术依赖时，拥有了更加安全、灵活、可控的选择。

它既是国产替代方案的有力代表，更是新一代搜索技术生态的积极探索者，为企业级实时搜索与分析带来新的可能。

🚀 下期预告

下一篇我们将介绍 一款 AI 驱动的现代搜索引擎 - Meilisearch，基于 Rust 构建的开源搜索引擎，性能高、部署简单。号称比 Elasticsearch 快 10 倍，真的这么牛吗？

💬 三连互动

1. 你是否在使用或考虑国产搜索替代方案？
2. 在实际项目中，你最看重搜索引擎的哪些特性？（性能、兼容性、运维、成本）
3. 对 Easysearch 有什么功能上的期待？

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✨ 推荐阅读

• 搜索百科（4）：OpenSearch — 开源搜索的新选择
• 搜索百科（3）：Elasticsearch — 搜索界的"流量明星"
• 搜索百科（2）：Apache Solr — 企业级搜索的开源先锋
• 搜索百科（1）：Lucene — 打开现代搜索世界的第一扇门

🔗 参考资源

• Easysearch 官方文档
• Easysearch 安装指南
• Elasticsearch VS Easysearch 性能测试
• 国产搜索引擎崛起：Elasticsearch 国产化加速

原文：https://infinilabs.cn/blog/2025/search-wiki-5-easysearch/

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前两篇我们探讨了搜索技术的基石 Apache Lucene 和企业级搜索解决方案 Apache Solr。今天，我们来聊聊一个真正改变搜索游戏规则，但也充满争议的产品 — Elasticsearch。

引言

如果说 Lucene 是幕后英雄，那么 Elasticsearch 就是舞台中央的明星。借助 REST API、分布式架构、强大的生态系统，它让搜索 + 分析成为“马上可用”的服务形式。

在日志平台、可观察性、安全监控、AI 与语义检索等领域，Elasticsearch 的名字几乎成了默认选项。

Elasticsearch 概述

Elasticsearch 是一个开源的分布式搜索和分析引擎，构建于 Apache Lucene 之上。作为一个检索平台，它可以实时存储结构化、非结构化和向量数据，提供快速的混合和向量搜索，支持可观测性与安全分析，并以高性能、高准确性和高相关性实现 AI 驱动的应用。

• 首次发布：2010 年 2 月
• 最新版本：9.1.3（截止 2025 年 9 月）
• 核心依赖：Apache Lucene
• 开源协议：AGPL v3
• 官方网址：https://www.elastic.co/elasticsearch/
• GitHub 仓库：https://github.com/elastic/elasticsearch

起源：从食谱搜索到全球“流量明星”

Elasticsearch 的故事始于以色列开发者 Shay Banon。2010 年，当时他在学习厨师课程的妻子需要一款能够快速搜索食谱的工具。虽然当时已经有 Solr 这样的搜索解决方案，但 Shay 认为它们对于分布式场景的支持不够完善。

基于之前开发 Compass（一个基于 Lucene 的搜索库）的经验，Shay 开始构建一个完全分布式的、基于 JSON 的搜索引擎。2010 年 2 月，Elasticsearch 的第一个版本发布。

随着用户日益增多、企业级需求增强，Shay 在 2012 年创立了 Elastic 公司，把 Elasticsearch 不仅作为开源项目，也逐渐商业化运营起来，包括提供托管服务、企业支持，加入 Logstash 日志处理、Kibana 可视化工具等，Elastic 公司也逐渐从一个纯搜索引擎项目演变为一个更广泛的“数据搜索与分析”平台。

协议变更：开源和商业化的博弈

Elasticsearch 的发展并非一帆风顺。其历史上最具转折性的事件当属与 AWS 的冲突及随之而来的开源协议变更。

1. 早期：Apache 2.0 协议

2010 年 Shay Banon 开源 Elasticsearch 时，最初采用的是 Apache 2.0 协议。Apache 2.0 属于宽松的自由协议，允许任何人免费使用、修改和商用（包括 SaaS 模式）。这帮助 Elasticsearch 快速壮大，成为事实上的“搜索引擎标准”。

2. 协议变更：应对云厂商“白嫖”

随着 Elasticsearch 的流行，像 AWS（Amazon Web Services） 等云厂商直接将 Elasticsearch 做成托管服务，并从中获利。Elastic 公司认为这损害了他们的商业利益，因为云厂商“用开源赚钱，却没有回馈社区”。2021 年 1 月，Elastic 宣布 Elasticsearch 和 Kibana 不再采用 Apache 2.0，改为 双重协议：SSPL + Elastic License。这一步导致社区巨大分裂，AWS 带头将 Elasticsearch 分叉为 OpenSearch，并继续以 Apache 2.0 协议维护。

3. 再次转向开源：AGPL v3

2024 年 3 月，Elastic 宣布新的版本（Elasticsearch 8.13 起）又新增 AGPL v3 作为一个开源许可选项。AGPL v3 既符合 OSI 真正开源标准，又能约束云厂商闭源托管服务，同时修复社区关系，Elastic 希望通过重新拥抱开源，减少分裂，吸引开发者回归。

Elasticsearch 从宽松到收紧，再到回归开源，是在社区生态与商业利益间寻找平衡的过程。

基本概念

要学习 Elasticsearch，得先了解其五大基本概览：集群、节点、分片、索引和文档。

1. 集群（Cluster）

由一个或多个节点组成的整体，提供统一的搜索与存储服务。对外看起来像一个单一系统。

2. 节点（Node）

集群中的一台服务器实例。节点有不同角色：

• Master 节点：负责集群管理（分片分配、元数据维护）。
• Data 节点：存储数据、处理搜索和聚合。
• Coordinating 节点：接收请求并调度任务。
• Ingest 节点：负责数据写入前的预处理。

3. 索引（Index）

类似于传统数据库的“库”，按逻辑组织数据。一个索引往往对应一个业务场景（如日志、商品信息）。

4. 分片（Shard）

为了让索引能水平扩展，Elasticsearch 会把索引拆分为多个 主分片，并为每个主分片创建 副本分片，提升高可用和查询性能。

5. 文档（Document）

Elasticsearch 存储和检索的最小数据单元，通常是 JSON 格式。多个文档组成一个索引。

集群架构

Elasticsearch 通过 Master、Data、Coordinating、Ingest 等不同角色节点的协作，将数据切分成分片并分布式存储，实现了高可用、可扩展的搜索与分析引擎架构。

快速开始：5 分钟体验 Elasticsearch

1. 使用 Docker 启动

# 拉取最新镜像
docker pull docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:9.1.3

# 启动单节点集群
docker run -d --name elasticsearch \
  -p 9200:9200 -p 9300:9300 \
  -e "discovery.type=single-node" \
  -e "xpack.security.enabled=false" \
  docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:9.1.3

2. 验证安装

# 检查集群状态
curl -X GET "http://localhost:9200/"

3. 索引文档

# 索引文档
curl -X POST "http://localhost:9200/myindex/_doc" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
"title": "Hello Elasticsearch",
"description": "An example document"
}'

3. 搜索文档

# 搜索文档
curl -X GET "http://localhost:9200/myindex/_search" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
  "query": {
    "match": {
      "title": "Hello"
    }
  }
}'

结语

Elasticsearch 是搜索与分析领域标杆性的产品。它将 Lucene 的能力包装起来，加上分布式、易用以及与数据可视化、安全监控等功能的整合，使搜索引擎从专业技术逐渐变为“随手可用”的基础设施。

虽然协议变动、与 OpenSearch 的分叉引发争议，但它在企业与开发者群体中的实际应用价值依然难以替代。

🚀 下期预告

下一篇我们将介绍 OpenSearch，探讨这个 Elasticsearch 分支项目的发展现状、技术特点以及与 Elasticsearch 的详细对比。如果您有特别关注的问题，欢迎提前提出！

💬 三连互动

1. 你或公司最近在用 Elasticsearch 吗？拿来做了什么场景？
2. 在 Elasticsearch 和 OpenSearch 之间做过技术选型？
3. 对 Elasticsearch 的许可证变化有什么看法？

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✨ 推荐阅读

• 搜索百科（2）：Apache Solr — 企业级搜索的开源先锋
• 搜索百科（1）：Lucene — 打开现代搜索世界的第一扇门

🔗 参考

• Elasticsearch 官方文档
• Elasticsearch 协议变更声明
• Elasticsearch Architecture V: Node Roles

原文：https://infinilabs.cn/blog/2025/search-wiki-3-elasticsearch/

大家好，我是 INFINI Labs 的石阳。

这是《搜索百科》系列文章，每天 5 分钟，带你速览一款搜索相关的技术或产品，同时还会带你探索它们背后的技术原理、发展故事及上手体验等。

搜索技术看似专业，但它早已深度融入我们的日常生活。无论是电商搜索、知识检索，还是 AI 语义搜索、RAG、向量检索，背后都有经典与新兴技术的结合。希望这个系列能帮大家建立更清晰的认知，也欢迎留言交流。

引言：为什么先写 Lucene？

如果你曾用 GitHub 搜代码、用电商网站搜商品，或者在日志平台里“捞”报错，你就已经享受了 Lucene 的红利——只是自己还不知道。今天，让我们认识下这位“幕后大佬”，看看它如何以一己之力，孵化了整个现代搜索江湖。没有它，就没有 Elasticsearch 的锋芒，也没有 Solr 的稳健。讲搜索，不从 Lucene 开始，就像讲武侠不提《易筋经》——根基都丢了。

诞生故事：一个程序员的“副业”成果

Lucene 的诞生颇具传奇色彩。它的创造者 Doug Cutting（后来也是 Hadoop 的创始人之一）在 1997 年开始开发 Lucene，最初是为了给他的个人项目——一个网络爬虫和搜索引擎——提供搜索能力。

当时，市面上并没有成熟的开源搜索库可用，Doug 决定自己写一个。他在业余时间一点点打磨，最终在 1999 年发布了第一个版本。2001 年，Lucene 加入了 Apache 软件基金会，成为 Apache 的第一个开源搜索项目。

有趣的是，Lucene 的名字并不是来自什么技术术语，而是取自 Doug Cutting 妻子的中间名——Lucene。这也让这个项目多了一丝浪漫的色彩。

Lucene 概述

Apache Lucene，是一个用 Java 编写的高性能、全文搜索引擎库。它不是那种你下载下来就能直接用的“搜索软件”，而是一个底层库，就像乐高积木里的基础砖块，虽然不起眼，但没有它，很多搜索产品根本搭不起来。

Lucene 提供了强大的索引和查询能力，支持分词、倒排索引、相关性评分、模糊查询、布尔查询等一系列功能。它是 Elasticsearch、Solr、Easysearch、OpenSearch 等现代搜索引擎的核心引擎。

• 首次发布：1999 年
• 最新版本：截至 2025 年 9 月，Lucene 已更新至 10.2.x 系列
• 开源协议：Apache License 2.0（商业友好）
• 官网：https://lucene.apache.org/
• GitHub：https://github.com/apache/lucene

社区生态

虽然已经 25 岁"高龄"，Lucene 的社区却依然活力满满。作为 Apache 软件基金会的顶级项目，它拥有：

• 100+ 活跃贡献者
• 每月都有新的 commit 和 issue 处理
• 每年发布 2-4 个主要版本
• 完善的文档和活跃的邮件列表

虽然不像 Elasticsearch 那样“出圈”，但在开发者和企业内部系统中仍有广泛使用。

功能亮点：为什么大家都爱它？

• 高性能全文检索内核：倒排索引、短语/布尔/通配符/模糊查询、相关性打分。
• 面向工程的可扩展分析链：分词器、过滤器、同义词、停用词、高亮、排序等。
• 近邻向量检索（KNN）：原生支持高维向量的最近邻搜索，为语义检索/RAG 奠基。 
• 嵌入式 & 纯 Java：作为库嵌入任意 Java 应用，掌控细粒度行为与性能。
• 成熟稳定的版本线：9.x 与 10.x 并行演进，兼顾稳定与新特性。

对比优势：Lucene vs 世界

Lucene 是底层引擎，而其他产品是在它之上构建的完整解决方案。如果你想要完全控制搜索逻辑，Lucene 是最佳选择；如果你想要开箱即用的搜索服务，可以考虑 Elasticsearch 或 Solr。

快速上手：10 分钟体验 Lucene

虽然 Lucene 需要写一些 Java 代码，但其实入门并不复杂。

1. 环境准备

// Maven 依赖
<dependency>
    <groupId>org.apache.lucene</groupId>
    <artifactId>lucene-core</artifactId>
    <version>10.xx.xx</version>
</dependency>

2. 创建你的第一个索引

// 创建分析器（支持中文）
Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();

// 创建索引
Directory directory = FSDirectory.open(Paths.get("index"));
IndexWriterConfig config = new IndexWriterConfig(analyzer);
IndexWriter writer = new IndexWriter(directory, config);

Document doc = new Document();
doc.add(new TextField("content", "欢迎来到 Lucene 的世界", Field.Store.YES));
writer.addDocument(doc);
writer.close();

3. 执行搜索

// 搜索 "Lucene"
Query query = new TermQuery(new Term("content", "lucene"));
IndexReader reader = DirectoryReader.open(directory);
IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(reader);
TopDocs results = searcher.search(query, 10);

System.out.println("找到 " + results.totalHits + " 条结果");

几行 Java 代码，就能完成一个迷你搜索引擎。

结语

Apache Lucene 虽然不是面向最终用户的产品，但它是搜索技术的基石。几乎所有现代搜索引擎都离不开它。如果你对搜索技术有兴趣，学习 Lucene 是理解搜索引擎工作原理的最佳途径。

🚀 下期预告
下一篇，我将介绍 Lucene 的第一个"孩子"—— Apache Solr，看看这个基于 Lucene 的企业级搜索平台如何让搜索变得更简单。

💬 三连互动

1. 你或公司最近在用 Lucene 吗？拿来做了什么场景？
2. 你觉得 Lucene 最香 / 最坑的点是什么？
3. 下一期想先看 Solr 还是 Elasticsearch ？留言告诉我，我来插队！

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原文：https://infinilabs.cn/blog/2025/search-wiki-1-lucene/