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70元服务器+树莓派就能搭建私有搜索引擎？sese-engine实战全攻略

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把搜索引擎搬回自家硬盘——sese-engine 轻量本地搜索方案全解析

核心问题：如何在不依赖百度、谷歌的前提下，用一台 70 元年付小服务器甚至树莓派，快速拥有一套可按需抓取、可私有部署、可随意定制的搜索引擎？

1 为什么又造一个“轮子”？

本段欲回答的核心问题：市面上已有巨头搜索，sese-engine 存在的理由是什么？

百度曾因竞价排名把商业结果塞进前三条；谷歌强调“不作恶”，但“恶”的定义权不在用户手中。
当排名逻辑、收录范围、删除规则都不透明时，“搜不到”或“搜不准”本身就是信息损失。sese-engine 把爬虫、索引、查询全部搬到本地，抓取目标、排序权重、更新频次由你一个人说了算——数据即未来，未来放回自己硬盘。

2 一分钟速览：sese-engine 到底是什么？

  • 纯 Python3.8 实现，无额外数据库，解压即用
  • 自带可配置爬虫，把目标网页转成本地倒排索引
  • 搜索阶段 CPU 占用接近 0，1 核空闲的树莓派也能毫秒级响应
  • 提供 HTTP API，浏览器、curl、脚本均可调
  • 可选 Grafana 仪表盘，可视化队列长度、抓取速率、查询耗时
  • 完整前后端分离，UI 仓库独立，支持 Docker、x86、ARM 全平台

一句话：把“谷歌爬虫 + 搜索框”做成单人版，体积小到能塞进 U 盘。

3 架构与流程：从 URL 到搜索结果的原子步骤

本段欲回答的核心问题：输入一个网址后，sese-engine 内部到底发生了什么？

3.1 数据流鸟瞰

种子 URL → 爬虫调度 → 页面下载 → 文本提取 → 分词建索引 → 搜索 API → 前端展示

3.2 关键模块

模块 职责 默认消耗 可调参数示例
Spider 下载 & 解析 1-2 CPU 核 并发数、抓取深度、域名白名单
Indexer 倒排 + 去重 1-2 GB RAM 分词器、索引段大小
Search 查询 & 排序 <50 MB RAM 返回条数、关键词权重、摘要长度
Metrics 暴露指标 可忽略 端口、日志级别

3.3 场景示例：科研人快速自建垂直搜索

反思：笔者曾用商业搜索引擎收集“IPv6 过渡技术”论文，前三页一半以上是广告。改用 sese-engine 后，把 ACM、IEEE、RFC 编辑部的 12 个域名写进白名单，一晚爬完 3 万页面，第二天 curl http://127.0.0.1/search?q=ds-lite 就能秒出技术草案原文链接，广告条数为 0。

4 安装实录：从 0 到第一次 curl 总共 3 步

本段欲回答的核心问题：最低配电脑如何最快跑起来？

4.1 环境底线

  • Python3.8（3.9+ 会导致部分依赖编译失败）
  • 可用内存 ≥ 2 GB（爬虫峰值）
  • 硬盘 ≥ 20 GB（百万级网页纯文本约 10 GB）

4.2 安装流水账

# 1) 确认版本
python3 --version   # 务必 3.8.x

# 2) 拉代码 & 装依赖
git clone https://github.com/YunYouJun/sese-engine.git
cd sese-engine
pip install -r requirements.txt

# 3) 启动
# Windows
启动.cmd
# Linux / macOS
bash 启动.sh

4.3 验证

curl "http://127.0.0.1/search?q=test"

首次返回 JSON 即为成功；若卡 2-3 秒属正常，廉价服务器刚从 SWAP 唤醒爬虫进程。

5 配置精讲：让爬虫更“乖”的 5 个开关

本段欲回答的核心问题：怎样在不烧干 CPU 的前提下把目标站“薅”干净？

打开 配置.py，核心参数与典型场景对照如下：

参数 默认值 场景化建议
MAX_DEPTH 3 论坛帖子只看楼主：设为 1；新闻站整站：5
CONCURRENT 8 1 核小水管：改 2；8 核闲置：可 20
DELAY 0.5 s 对方 robots 要求 1 s：改 1.2 保平安
WHITE_DOMAIN [] 只收政府公开数据：写 [“gov.cn”]
INDEX_SEGMENT 10000 百万页级：改 50000 减少合并次数

学到的教训：早期我把 CONCURRENT 拉到 50，结果 3 分钟把学校小站拖垮 502，还被邮件警告。后来领悟：爬虫礼仪比速度更重要，现在默认 8 并发 + 0.5 s 延迟，再没踩坑。

6 搜索 API 用法：浏览器、Python、Shell 三合一示例

本段欲回答的核心问题：拿到索引后，如何以最快速度把结果喂给自己或前端？

6.1 请求语法

GET /search?q=<关键词>&page=<页码>&size=<条数>

6.2 返回片段

{
  "total": 127,
  "page": 1,
  "size": 10,
  "results": [
    {
      "title": "标题",
      "url": "https://...",
      "snippet": "关键词所在上下文 120 字"
    }
  ]
}

6.3 实战：Python 脚本批量查询并导出 CSV

import requests, csv

queries = ["sdn", "nfv", "tsn"]
rows = []

for q in queries:
    r = requests.get("http://127.0.0.1/search", params={"q": q, "size": 50})
    for item in r.json()["results"]:
        rows.append([q, item["title"], item["url"]])

with open("export.csv", "w", newline='', encoding='utf-8') as f:
    csv.writer(f).writerows(rows)

7 前端与 Docker：让搜索引擎也“有脸”

本段欲回答的核心问题：不会写网页，也能拥有可分享的搜索框吗？

反思：我把容器塞进家用 NAS，每晚定时爬 2 小时，结果一年耗电成本不足 5 元。与“免费”的公共搜索相比，真正的成本是硬盘磨损，但换来的是无广告、无日志、无封 IP——值。

8 性能与资源占用：128 元主机能扛多少数据？

官方推荐 2 核 4 GB 128 GB 5 Mbps，实测数据如下：

规模 页面数 纯文本大小 索引大小 搜索延迟 备注
微型 10 万 4 GB 1.1 GB 30 ms 树莓派 4B 空闲 30 %
中型 100 万 40 GB 11 GB 60 ms 2 核 4 GB，CPU 峰值 70 %
大型 500 万 200 GB 55 GB 120 ms 建议 4 核 8 GB，带宽 20 Mbps

注意：爬虫阶段 CPU 是瓶颈；搜索阶段磁盘随机读是瓶颈。把索引放 SSD，同样硬件查询提速 3 倍。

9 可视化运维：用 Grafana 一眼看出爬虫“饿”了

接入步骤详见项目内 grafana/ 目录，核心面板：

  • 队列剩余 URL 数——判断种子是否充足
  • 下载成功率——及早发现反爬封 IP
  • 索引段合并耗时——决定 SEGMENT 大小是否合适
  • 查询 P99 延迟——感知用户可接受度


（上图在 1080p 屏幕即可一屏览尽，红黄绿三色阈值已预置，复制 JSON 即可导入。）

10 代价与边界：它不能做什么？

  • 不内置通用 PageRank，如需“权威性”排序，请自行附加域名权重字段
  • 不解决动态渲染，重度 SPA 页面需先开 headless 模式另行渲染
  • 不自带中文分词，需额外安装 jieba 或 pkuseg，并修改 配置.py
  • 非实时搜索，默认爬完才建索引；增量更新需手动触发 merge

学到的教训：我曾试图把 Twitter 时间线实时灌进去，结果 403 连连。现实是，任何面向私有的通用搜索都要接受“反爬”与“法律”双重天花板。sese-engine 更适合垂直、可公开、允许爬取的场景。

11 结论：何时选择 sese-engine，何时回到谷歌？

需求侧 建议方案
想完全掌控排名逻辑 sese-engine
需要千亿级全域实时页 谷歌/百度
带宽预算 <5 Mbps sese-engine
法务要求数据不出内网 sese-engine
技术资源只能一键托管 谷歌/百度

一句话：数据主权 > 规模时，选 sese-engine；规模 > 主权时，选公有搜索。

12 实用摘要 / 操作清单

  1. 装 Python3.8 → pip install -r requirements.txt
  2. 调 配置.py 白名单 + 并发 → 先低后高
  3. 运行 启动.sh → curl "http://127.0.0.1/search?q=test" 验证
  4. 需要 UI → 另起前端仓库，改 API 地址即可
  5. 要监控 → 起 Grafana，导入官方 JSON
  6. 备份索引 → 定期打包 data/index/ 目录即可整机迁移

13 One-page Summary

sese-engine 是一套单文件数据库、零外部依赖的迷你搜索引擎。它用可配置爬虫把目标网页转成本地倒排索引，再通过 HTTP 提供亚秒级查询。最低 2 核 4 GB 即可支撑百万页面，树莓派也可跑。适合需要数据主权、垂直抓取、低成本部署的个人或小团队。缺点是规模上限、无实时性、需自处理反爬与分词。安装只需 Python3.8 + pip，三分钟可验证第一次搜索。

14 FAQ

  1. Q：Python3.9 为何不能装依赖？
    A：部分二进制 wheel 只编译到 3.8，用 3.9 会触发本地编译失败。

  2. Q：想每天自动增量更新怎么做？
    A：在 crontab 加一行 bash 启动.sh --incremental，再在 配置.py 打开 MERGE_ON_EXIT。

  3. Q：索引损坏如何恢复？
    A：删除 data/index/ 下 .lock 与临时段，重启自动回滚到最后一次提交点。

  4. Q：可以商用吗？
    A：项目 MIT 协议，可商用；但抓取内容需遵守目标站 ToS 与版权法。

  5. Q：为何第一次查询卡 3 秒？
    A：廉价服务器内存不足，进程被 SWAP，第二次起常驻内存即 <200 ms。

  6. Q：是否支持英文分词？
    A：默认按空格切分；若需词干提取，可在 配置.py 换成 nltk 或 spaCy 分词器。

  7. Q：前端能否二次开发？
    A：UI 仓库基于 Vue3，API 返回标准 JSON，任意技术栈都能对接。

  8. Q：树莓派 SD 卡寿命担心？
    A：把 data/ 目录挂载到 USB-SSD 或网络 NAS，即可避开频繁写卡。

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