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RawWeb 更新：SimHash 和 Meilisearch
内容提要
在过去两周，我对RawWeb进行了两项重要改进：引入SimHash算法进行文档去重，并将数据从Elasticsearch迁移到Meilisearch以降低运营成本。成功清理了56000个相似文档，但在Meilisearch上遇到了一些内存和性能挑战。
关键要点
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在过去两周，对RawWeb进行了两项重要改进：引入SimHash算法进行文档去重，迁移数据从Elasticsearch到Meilisearch以降低运营成本。
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成功清理了56000个相似文档，但在Meilisearch上遇到了一些内存和性能挑战。
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之前使用URL作为唯一约束，导致维护过程中发现大量重复文档。
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SimHash是一种局部敏感哈希算法，能够高效评估文本相似性。
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实现SimHash相对简单，使用64位哈希值和fnv哈希算法。
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经过测试，Charabia的分词效果最佳，但由于RawWeb后端使用Go，需要通过CGO调用Rust实现。
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过滤相似内容时，Hamming距离小于3通常可以识别相似内容，但由于分词质量等限制，存在误判。
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迁移到Meilisearch后，发现其存储空间使用量高，且删除文档时未释放磁盘空间。
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Meilisearch在低配置服务器上运行时遇到内存不足和CPU过载的问题。
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文档删除速度慢导致任务积压，需优化数据同步过程。
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主要目标已实现，后续将继续调试和优化，解决运营问题。
延伸解读
SimHash算法的优势与局限
SimHash算法在文档去重中表现出色，能够高效评估文本相似性。然而，其在处理分词质量和内容长度等方面存在局限，可能导致误判。因此，在实际应用中，需要结合其他方法来提高准确性。
Meilisearch的存储与性能挑战
迁移到Meilisearch后，存储空间使用量显著增加，且删除文档时未能释放磁盘空间。此外，在低配置服务器上运行时，内存不足和CPU过载的问题频繁出现。这些挑战需要在后续优化中重点关注。
文档删除速度的影响
在Meilisearch中，文档删除操作的速度较慢，导致任务积压。每批次删除上千个文档可能需要20分钟，这影响了数据同步的效率。优化删除流程将是提升系统性能的关键。
延伸问答
RawWeb最近进行了哪些重要改进？
RawWeb最近引入了SimHash算法进行文档去重，并将数据从Elasticsearch迁移到Meilisearch以降低运营成本。
SimHash算法的主要功能是什么？
SimHash是一种局部敏感哈希算法，用于高效评估文本相似性，能够识别相似内容。
在迁移到Meilisearch后遇到了哪些问题？
迁移到Meilisearch后，遇到了内存不足、CPU过载和文档删除速度慢等问题。
RawWeb如何处理文档去重？
RawWeb使用SimHash算法进行文档去重，通过计算Hamming距离来识别相似内容。
Meilisearch的存储空间使用情况如何？
Meilisearch的数据库大小在导入文档后增长到约23GB，且删除文档时未释放磁盘空间。
RawWeb在优化过程中遇到了哪些技术挑战？
RawWeb在优化过程中遇到了文档删除速度慢、内存和CPU使用过高等技术挑战。
