如何通过sourcegraph实现代码仓库的高效全局搜索？

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前言：随着业务扩展和员工的增长，GitLab代码仓库的数量越来越多。一方面，积累了一些优秀的代码，另一方面，也积累了大量的代码历史和技术债务。随着员工的更迭，无论是优化代码还是积累技术债，都显得尤为重要。

前言

企业里随着业务以及人员的扩张，GitLab代码仓库的数量越来越多，一方面沉淀积累了一些优秀代码，另一方面也积攒了一些代码历史技术债务，随着人员的更迭，无论是优秀代码或是技术债务，都没能很好的传承下来，虽然都在代码仓库里，但后来的人却很难感知到这些代码的存在，这个时候就需要一个全局代码仓库搜索的能力来解决这些问题，全局代码搜索系统可用于如下场景：

• 域名/redis/mysql等资源下线，需要排查历史哪些服务使用过
• 某些依赖包的某些版本存在风险，需要进行升级治理
• 由于基础框架/中间件代码升级，需要排查梳理出依赖的服务进行推动升级
• 排查某AK/密码等信息是否被明文写到代码里
• 某个功能点之前有其他业务同学实现过，想参考下代码写法

上面的这些场景在企业里几乎都似曾相识，那么排查出这些关联的仓库就成了一个很重要的步骤，目前大部分公司都是使用的社区版GitLab，是不具备这种搜索能力的，所以这里借助一些开源的系统来实现。

实现方式

现在具备全局代码搜索功能的开源产品比较多，例如：sourcegraph、searchcode、kooder、hound等，众多代码搜索系统使用下来，个人还是觉得sourcegraph是功能最强大以及稳定的，下面就来介绍下具体的搭建方法。