SolrCloud5.4.1集群实战（一）

古时候，人们用一头牛拉不动一个耕地的犁时，不会去找个比这头牛更大的牛，而是会直接使用两个牛一起参与耕地。在分布式计算中，道理同样如此，Hadoop就是一个典型的例子。诸如此类的有很多，这就是典型水平切分架构。早期的solr仅仅支持主从架构模式，这种架构可以提高集群的吞吐量和可靠性，当面临越来越多的数据时，并不能提升检索性能，所以在solr4.x之后，开始支持cloud模式的集群，可以将一份超大索引水平切分到多台机器上，从而提升系统的检索性能，当然也兼具了主从模式的优点，支持容错，副本，扩容等。 基础环境如下： Centos6.5 JDK1.7 Apache Solr5.4.1 Apache Zookeeper3.4.6 下面看下如何安装集群： 假设外置zk集群已经搭建完毕，如果不知道怎么安装：请参考我的这篇文章：http://qindongliang.iteye.com/blog/1985145

（一）：集群安装 1，下载solr wget http://archive.apache.org/dist/lucene/solr/5.4.1/solr-5.4.1.tgz 2，分发solr到你所有的台机器上 3，解压 tar -zxvf solr-5.4.1.tgz 4，依次在每台机器上执行命令启动节点： bin/solr -c -z zk1:2181,zk2:2181:zk3:2181 访问cloud首页，点tree能看到live_nodes：

5， 创建Collection，并指定config初始化，在任何一台机器上执行都可以，如果再zk上的configs下面已经有collection名了，那么下面命令会 自动重用已有的collection配置

Java代码

1. //创建一个名叫big_search的collection，它的shard是3，副本数是2（包括自身也是一个副本）
2. /solr create_collection -c big_search -d server/solr/configsets/data_driven_schema_configs/conf/ -shards 3 -replicationFactor 2
3. //创建一个名叫big_search的collection，它的shard是10，没有副本
4. /ROOT/server/solr-5.4.1/ && bin/solr create_collection -c big_search -d search/info/conf -shards 10

6，执行完成之后，访问其中任意一台 http://ip:port/solr/#/~cloud便能看到，拓扑云图：

（二）常用命令 configset api操作：

Java代码

1. //查看zk里面的有多少个collection
2. curl http://localhost:8983/solr/admin/configs?action=LIST&wt=json
3. //
4. curl http://localhost:8983/solr/admin/configs?action=DELETE\&name=big_search

指定端口号，启动一个solr的shard： /ROOT/server/solr-5.4.1/bin/solr start -c -p 7574 -z h1,h2,h3 -s server/solr/ cd /ROOT/server/solr-5.4.1/ && bin/solr start -c -m 4g -p 8983 -z h1,h2,h3 -s server/solr/ 重新启动： bin/solr restart -c -p 8983 -z h1,h2,h3 -s server/solr/ 6，停止solrcloud集群： 按端口停止 /ROOT/server/solr-5.4.1/bin/solr stop -p 8983 停止所有 /ROOT/server/solr-5.4.1/bin/solr stop -all 一些api：

Java代码

1. curl http://localhost:8983/solr/admin/collections?action=list 查看所有的collection

删除不用的collection：

Java代码

1. curl http://localhost:8983/solr/admin/collections?action=DELETE\&name=big_search

solr自带的zk命令操作zk上有关solr的文件目录： sh server/scripts/cloud-scripts/zkcli.sh zkcli.sh -zkhost localhost:9983 -cmd bootstrap -solrhome /opt/solr zkcli.sh -zkhost localhost:9983 -cmd upconfig -confdir /opt/solr/collection1/conf -confname myconf zkcli.sh -zkhost localhost:9983 -cmd downconfig -confdir /opt/solr/collection1/conf -confname myconf zkcli.sh -zkhost localhost:9983 -cmd linkconfig -collection collection1 -confname myconf zkcli.sh -zkhost localhost:9983 -cmd makepath /apache/solr zkcli.sh -zkhost localhost:9983 -cmd put /solr.conf 'conf data' zkcli.sh -zkhost localhost:9983 -cmd putfile /solr.xml /User/myuser/solr/solr.xml zkcli.sh -zkhost localhost:9983 -cmd get /solr.xml zkcli.sh -zkhost localhost:9983 -cmd getfile /solr.xml solr.xml.file zkcli.sh -zkhost localhost:9983 -cmd clear /solr zkcli.sh -zkhost localhost:9983 -cmd list zkcli.sh -zkhost localhost:9983 -cmd clusterprop -name urlScheme -val https 清空zk上面的某一个config配置：

Java代码

1. sh server/scripts/cloud-scripts/zkcli.sh -zkhost h1 -cmd clear /configs/big_search

上传本地的conf到zk上：

Java代码

1. sh server/scripts/cloud-scripts/zkcli.sh -zkhost h1,h2,h3 -cmd upconfig -confdir /ROOT/server/solr-5.4.1/search/info/conf/ -confname big_search

添加副本： 给shard3在186上面加一个副本 Java代码

1. curl http://localhost:8983/solr/admin/collections?action=ADDREPLICA\&collection=big_search\&shard=shard3\&node=192.168.1.186:8983_solr

删除副本： 删除副本前，到对应的solr目录下，看该core的cat core.properties文件，并拷贝其中的core_name作为该url的最后一个参数，才行 Java代码

1. curl http://localhost:8983/solr/admin/collections?action=DELETEREPLICA\&collection=big_search\&shard=shard1\&replica=core_node4

总结几点： （1）SolrCloud依赖zookeeper，leader的选举通过zk实现，所有的词库和配置文件，都在集中zk上，所有的节点会从 zk上加载词库和scheml。 如果配置文件更新，不需要分发到各个机器上，最多reload下core （2）Elasticsearch的不依赖zookeeper，master选举通过找到node.master=true的所有节点，然后排序取id值最小的一个升为master， mapping字段映射关系维护在内存中，不建议经常变动，否则会oom，更改后所有节点生效，但词库文件不在内存中，更改后，必须分发所有节点 （3）事实证明，并不是shard越多越好，一般情况下有几台机器就分配几个shard就可以了，当然如果机器比较牛逼，可以在一个机器上多几个shard也行。 （4）全量索引的的时候，尽量删除副本，提高写入性能，无论elasticsearch，还是solrcloud都是这样的，因为副本会随时同步leader的索引，造成IO和网络IO大量占用。 （5）索引完毕，可以添加副本，这一点es和solrcloud都可以轻松扩展，添加副本的目的，是提高容错，提高吞吐和抗并发能力 （6）如果索引中，有大量的需要分词的字段，比如大文本或者业务需求里面有大量排序操作，在配置机器时，尽量提升机器的CPU，当然磁盘的IO也是越快越好，对写入性能有比较大影响。 参考资料： https://cwiki.apache.org/confluence/display/solr/SolrCloud