Как Яндекс обеспечивает мгновенное и согласованное обновление данных в поиске без блокировок (Lock-Free механизм)

Описание

Какую задачу решает

Патент решает инфраструктурные задачи, связанные с обновлением таблиц данных (в частности, Hash Tables) в высоконагруженных системах, таких как поисковые движки, где требуется одновременный доступ на чтение и запись.

Ключевые проблемы:

1. Снижение производительности из-за блокировок: Традиционные механизмы синхронизации блокируют доступ к данным во время их обновления, что замедляет работу системы.
2. Несогласованность данных (Data Consistency): Если данные обновляются по частям, процесс чтения может получить «разорванное» состояние (часть данных из старой версии, часть из новой). Это критично для приложений, требующих согласованного среза данных на определенный момент времени (например, для сравнения параметров ранжирования разных документов).

Что запатентовано

Запатентован метод и система обновления таблиц данных, обеспечивающая бесперебойный доступ и согласованность данных без использования блокировок (lock-free mechanism). Суть изобретения заключается в создании новой версии данных (New Chain of Cells) в фоновом режиме, не мешая доступу к текущей версии (Current Chain of Cells). Переключение на новую версию происходит только после ее полной готовности.

Как это работает

Система поддерживает несколько версий данных, организованных в виде цепочек ячеек. Доступ к данным осуществляется через Entrance Table (например, список ключей).

1. При необходимости обновления данных система начинает создавать новую цепочку ячеек (новую версию).
2. Во время создания новой версии Entrance Table продолжает указывать на старую (текущую) версию. Все запросы на чтение обслуживаются с использованием стабильных старых данных.
3. Как только новая цепочка ячеек полностью готова, система атомарно (мгновенно) переключает указатель в Entrance Table со старой версии на новую.
4. Новая версия становится текущей.

Этот механизм гарантирует, что процессы чтения всегда видят полную и согласованную версию данных.

Актуальность для SEO

Высокая. Эффективное управление памятью, обеспечение согласованности данных и механизмы без блокировок (lock-free) являются фундаментальными требованиями для инфраструктуры современных высокопроизводительных поисковых систем и систем машинного обучения (MLR).

Важность для SEO

Влияние на SEO минимальное (1/10). Патент является чисто инфраструктурным. Он описывает внутренние механизмы управления данными в памяти Яндекса. Он не раскрывает, как рассчитывается релевантность или какие факторы влияют на ранжирование. Патент объясняет, как Яндекс эффективно обновляет данные, но не дает SEO-специалистам рекомендаций о том, что делать для улучшения позиций сайта.

Детальный разбор

Термины и определения

Chain of Cells (Цепочка ячеек)

Структура данных (например, связанный список), хранящая набор значений, соответствующих определенной версии таблицы данных. Каждая цепочка представляет собой согласованный срез данных на определенный момент времени.

Current Chain of Cells (Текущая цепочка ячеек)

Активная версия таблицы данных, к которой в данный момент направляются запросы на чтение.

Data Table (Таблица данных)

Общая структура данных, которая обновляется. В контексте патента часто подразумевается хеш-таблица (Hash Table).

Entrance Table (Входная таблица)

Основная точка доступа к данным. В хеш-таблице это обычно список ключей (Keys), который содержит указатели (Pointers) на первую ячейку актуальной цепочки ячеек.

Lock-free mechanism (Механизм без блокировок)

Подход к управлению параллельным доступом к данным, который позволяет избежать блокировки доступа к ресурсу во время его обновления, тем самым повышая производительность.

New Chain of Cells (Новая цепочка ячеек)

Новая версия таблицы данных, которая создается в фоновом режиме для замены текущей версии. Она недоступна для чтения до момента ее полного выпуска (Release).

Version Reference / Revision (Ссылка на версию / Ревизия)

Идентификатор, связанный с конкретной цепочкой ячеек, указывающий на ее хронологическую позицию (например, Rev_3, Rev_4). Используется для определения актуальной версии данных.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент описывает инфраструктурный механизм для управления версиями данных и обеспечения согласованности при обновлениях.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод обновления таблицы данных.

1. Система получает новый элемент данных для обновления таблицы.
2. Создается новая цепочка ячеек, связанная с новой ссылкой на версию.
3. Критически важно: Пока новая цепочка создается, входная таблица направляется на текущую цепочку ячеек (старую версию).
4. После определения, что новая цепочка готова к выпуску:
• Входной таблице разрешается доступ к новой цепочке.
• Новая ссылка на версию становится текущей.

Claim 2 (Зависимый от 1): Уточняет процесс создания новой цепочки. Он может включать доступ к текущей цепочке, дублирование ее части и обновление по крайней мере одной ячейки новым значением (концепция Copy-on-write).

Claim 3 (Зависимый от 1): Новая цепочка ячеек может содержать ячейки с указателями на соответствующие ячейки в предыдущей цепочке. Это может использоваться для дедупликации данных (если значение не изменилось) и экономии памяти.

Claim 6 и 7 (Зависимые от 1): Входная таблица содержит указатель на первую ячейку текущей цепочки. Процесс обновления заключается в переключении этого указателя на первую ячейку новой цепочки после ее готовности.

Claim 12 (Зависимый от 1): Явно утверждается, что входная таблица НЕ имеет доступа к новой цепочке ячеек, пока та создается, что гарантирует изоляцию обновления.

Где и как применяется

Изобретение относится к инфраструктуре хранения и управления данными и применяется на нескольких уровнях поисковой архитектуры, где требуется быстрый доступ к часто обновляемым данным.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
На этом этапе могут использоваться хэш-таблицы для хранения различных признаков документов или параметров моделей машинного обучения (MLR models). Механизм позволяет обновлять эти признаки (например, при пересчете статических факторов или обновлении MLR-моделей) без остановки доступа к текущим данным.

RANKING – Ранжирование
Во время ранжирования система должна быстро получать доступ к факторам ранжирования, хранящимся в памяти. Если эти факторы хранятся в хэш-таблицах, описанный механизм гарантирует, что процесс ранжирования всегда получает согласованный набор факторов (все факторы из одной и той же версии), даже если в этот момент происходит обновление данных. Это обеспечивает стабильность и воспроизводимость результатов ранжирования.

Система взаимодействует с памятью (non-transitory computer-readable medium), где хранятся таблицы данных. На вход она принимает новые элементы данных для обновления, а на выходе предоставляет механизм доступа к согласованной версии данных.

На что влияет

Патент описывает инфраструктуру и не специфицирует влияние на конкретные типы контента, запросов, ниши или языки. Он влияет на производительность и стабильность системы в целом, позволяя Яндексу чаще обновлять данные (например, факторы ранжирования, MLR-модели, данные о кликах), не снижая скорость ответа поисковой системы.

Когда применяется

Алгоритм применяется всякий раз, когда необходимо обновить данные в таблице, к которой осуществляется параллельный доступ.

• Триггеры активации: Поступление новых данных или необходимость пересчета существующих значений (например, плановое обновление индексов или моделей).
• Условия готовности: Новая версия выпускается, когда создание новой цепочки ячеек завершено или (согласно Claim 11) когда истек предопределенный период времени.

Пошаговый алгоритм

Процесс обновления таблицы данных:

1. Получение данных: Система получает новый элемент данных, на основе которого таблица должна быть обновлена.
2. Инициализация новой версии: Система инициирует создание новой цепочки ячеек, ассоциированной с новой ссылкой на версию (например, инкрементируя номер текущей версии).
3. Фоновое создание цепочки: Новая цепочка ячеек создается в памяти. Это может включать копирование данных из текущей цепочки и обновление ячеек на основе полученных новых данных. Могут также создаваться указатели из новых ячеек на старые (если данные не изменились).
4. Поддержание доступа к текущей версии: Критический этап. Пока новая цепочка создается, входная таблица продолжает указывать на текущую (старую) цепочку ячеек. Все запросы на чтение обслуживаются старой версией, обеспечивая бесперебойный доступ.
5. Проверка готовности: Система определяет, что новая цепочка ячеек готова к выпуску (создание завершено).
6. Атомарное переключение (Release): Система обновляет указатель во входной таблице, чтобы он указывал на новую цепочку ячеек. Это переключение происходит мгновенно.
7. Финализация: Новая ссылка на версию помечается как текущая. Последующие запросы на чтение направляются к новой версии данных.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент не ограничивает типы данных, которые могут храниться в таблице. Он фокусируется на механизме управления структурой данных, а не на их содержании. В тексте патента (в разделе Background и описании) упоминаются следующие примеры данных, которые могут храниться в таких таблицах в контексте поисковых систем:

• Параметры MLR-моделей (Parameters of interest): Значения, используемые моделями машинного обучения для ранжирования.
• Факторы релевантности: В тексте упоминаются QIR (Query-Independent Relevance) и QSR (Query-Specific Relevance), а также релевантность документа (document relevance).
• Поведенческие факторы (Примеры): Количество кликов (number of clicks), вероятность клика (probability of click), интерес пользователя (user interest).

На вход запатентованная система принимает абстрактный New Data Element (новый элемент данных), который используется для обновления таблицы.

Какие метрики используются и как они считаются

Патент не описывает расчет метрик ранжирования. Он описывает структурные метрики и механизмы:

• Version Reference / Revision: Хронологический идентификатор (часто целое число), который инкрементируется при каждом обновлении для отслеживания актуальности версии.
• Pointers (Указатели): Используются для связи входной таблицы с текущей цепочкой ячеек, а также для связи ячеек внутри цепочки и между цепочками разных версий.

Никаких формул ранжирования, весовых коэффициентов или алгоритмов машинного обучения в патенте не приводится.

Выводы

Патент описывает внутренние процессы Яндекс без прямых рекомендаций для SEO. Это чисто инфраструктурное изобретение.

1. Фокус на производительности и согласованности: Основная цель изобретения — позволить Яндексу обновлять большие объемы данных в памяти (например, факторы ранжирования или данные ML-моделей) без снижения производительности поиска и с гарантией согласованности данных.
2. Механизм без блокировок (Lock-Free): Система использует версионирование данных (создание новых цепочек ячеек) и атомарное переключение указателей вместо блокировки доступа к данным во время обновления.
3. Стабильность ранжирования: Механизм гарантирует, что в любой момент времени процесс ранжирования использует согласованный срез данных (все факторы взяты из одной версии). Это предотвращает аномалии, вызванные чтением частично обновленных данных.
4. Отсутствие SEO-сигналов: Патент не раскрывает никаких факторов ранжирования, формул или алгоритмов расчета релевантности. Он описывает контейнер для данных и способ его обновления, а не его содержимое.

Практика

Патент является инфраструктурным и не дает практических выводов для SEO. Поскольку он описывает внутренние механизмы управления памятью и данными в Яндексе, прямых действий для SEO-специалистов из него не следует.

Best practices (это мы делаем)

Информация в патенте не предоставляет конкретных рекомендаций по SEO (контент, ссылки, техническая оптимизация), которые можно было бы применить на практике для улучшения ранжирования сайтов.

Worst practices (это делать не надо)

Патент не направлен против каких-либо SEO-манипуляций и не описывает алгоритмы пессимизации. Он посвящен исключительно эффективности работы инфраструктуры.

Стратегическое значение

Стратегическое значение патента заключается в понимании инженерных возможностей Яндекса. Он демонстрирует, что инфраструктура Яндекса способна поддерживать высокочастотное обновление данных (например, поведенческих факторов или результатов работы ML-алгоритмов) в реальном времени без ущерба для скорости и стабильности основного поиска. Это может указывать на способность Яндекса быстро реагировать на изменения в вебе и поведении пользователей, но не меняет фундаментальных принципов SEO.

Практические примеры

Практических примеров применения для SEO нет, так как патент описывает внутреннюю инфраструктуру управления данными.

Вопросы и ответы