solrcloud

1       什么是SolrCloud

 

1.1     什么是SolrCloud

 

SolrCloud(solr 云)是Solr提供的分布式搜索方案,当你需要大规模,容错,分布式索引和检索能力时使用 SolrCloud。当一个系统的索引数据量少的时候是不需要使用SolrCloud的,当索引量很大,搜索请求并发很高,这时需要使用SolrCloud来满足这些需求。

 SolrCloud是基于Solr和Zookeeper的分布式搜索方案,它的主要思想是使用Zookeeper作为集群的配置信息中心。

它有几个特色功能:

1)集中式的配置信息

2)自动容错

3)近实时搜索

4)查询时自动负载均衡

 

zookeeper是个什么玩意?

顾名思义zookeeper就是动物园管理员,他是用来管hadoop(大象)、Hive(蜜蜂)、pig(小猪)的管理员, Apache Hbase和 Apache Solr 的分布式集群都用到了zookeeper;Zookeeper:是一个分布式的、开源的程序协调服务,是hadoop项目下的一个子项目。

1.2     SolrCloud结构

SolrCloud为了降低单机的处理压力,需要由多台服务器共同来完成索引和搜索任务。实现的思路是将索引数据进行Shard(分片)拆分,每个分片由多台的服务器共同完成,当一个索引或搜索请求过来时会分别从不同的Shard的服务器中操作索引。

SolrCloud需要Solr基于Zookeeper部署,Zookeeper是一个集群管理软件,由于SolrCloud需要由多台服务器组成,由zookeeper来进行协调管理。

 

下图是一个SolrCloud应用的例子:

solrcloud_第1张图片

solrcloud_第2张图片

1.1.1  物理结构

三个Solr实例( 每个实例包括两个Core),组成一个SolrCloud。

1.1.2  逻辑结构

索引集合包括两个Shard(shard1和shard2),shard1和shard2分别由三个Core组成,其中一个Leader两个Replication,Leader是由zookeeper选举产生,zookeeper控制每个shard上三个Core的索引数据一致,解决高可用问题。

用户发起索引请求分别从shard1和shard2上获取,解决高并发问题。

 

1.1.2.1 collection

Collection在SolrCloud集群中是一个逻辑意义上的完整的索引结构。它常常被划分为一个或多个Shard(分片),它们使用相同的配置信息。

比如:针对商品信息搜索可以创建一个collection。

 collection=shard1+shard2+....+shardX

 

1.1.2.2 Core

每个Core是Solr中一个独立运行单位,提供 索引和搜索服务。一个shard需要由一个Core或多个Core组成。由于collection由多个shard组成所以collection一般由多个core组成。

 

1.1.2.3 Master或Slave

Master是master-slave结构中的主结点(通常说主服务器),Slave是master-slave结构中的从结点(通常说从服务器或备服务器)。同一个Shard下master和slave存储的数据是一致的,这是为了达到高可用目的。

 

 

1.1.2.4 Shard

Collection的逻辑分片。每个Shard被化成一个或者多个replication,通过选举确定哪个是Leader。

 

2       SolrCloud搭建

本教程的这套安装是单机版的安装,所以采用伪集群的方式进行安装,如果是真正的生成环境,将伪集群的ip改下就可以了,步骤是一样的。

SolrCloud结构图如下:

 solrcloud_第3张图片

1.1     环境准备

    CentOS-6.4-i386-bin-DVD1.iso

       jdk-7u72-linux-i586.tar.gz

    apache-tomcat-7.0.47.tar.gz

    zookeeper-3.4.6.tar.gz

    solr-4.10.3.tgz

  

1.2     环境安装

 

1.2.1  CentOs 6.4安装

1.2.2  jdk7安装

1.2.3  zookeeper集群安装

第一步:解压zookeeper,tar -zxvf zookeeper-3.4.6.tar.gz将zookeeper-3.4.6拷贝到/usr/local/solrcloud下,复制三份分别并将目录名改为zookeeper1、zookeeper2、zookeeper3

第二步:进入zookeeper1文件夹,创建data目录。并在data目录中创建一个myid文件内容为“1”(echo 1 >> data/myid)。

第三步:进入conf文件夹,把zoo_sample.cfg改名为zoo.cfg

第四步:修改zoo.cfg。

修改:

dataDir=/usr/local/solrcloud/zookeeper1/data

clientPort=2181(zookeeper2中为2182、zookeeper3中为2183)

添加:

server.1=192.168.25.150:2881:3881

server.2=192.168.25.150:2882:3882

server.3=192.168.25.150:2883:3883

# The number of milliseconds of each tick

tickTime=2000

# The number of ticks that the initial

# synchronization phase can take

initLimit=10

# The number of ticks that can pass between

# sending a request and getting an acknowledgement

syncLimit=5

# the directory where the snapshot is stored.

# do not use /tmp for storage, /tmp here is just

# example sakes.

dataDir=/usr/local/solrcloud/zookeeper1/data

# the port at which the clients will connect

clientPort=2181

# the maximum number of client connections.

# increase this if you need to handle more clients

#maxClientCnxns=60

#

# Be sure to read the maintenance section of the

# administrator guide before turning on autopurge.

#

# http://zookeeper.apache.org/doc/current/zookeeperAdmin.html#sc_maintenance

#

# The number of snapshots to retain in dataDir

#autopurge.snapRetainCount=3

# Purge task interval in hours

# Set to "0" to disable auto purge feature

#autopurge.purgeInterval=1

server.1=192.168.25.150:2881:3881

server.2=192.168.25.150:2882:3882

server.3=192.168.25.150:2883:3883

 

第五步:对zookeeper2、3中的设置做第二步至第四步修改。

zookeeper2:

myid内容为2

dataDir=/usr/local/solrcloud/zookeeper2/data

clientPort=2182

Zookeeper3:

的myid内容为3

dataDir=/usr/local/solrcloud/zookeeper3/data

clientPort=2183

第六步:启动三个zookeeper

/usr/local/solrcloud/zookeeper1/bin/zkServer.sh start

/usr/local/solrcloud/zookeeper2/bin/zkServer.sh start

/usr/local/solrcloud/zookeeper3/bin/zkServer.sh start

查看集群状态:

/usr/local/solrcloud/zookeeper1/bin/zkServer.sh status

/usr/local/solrcloud/zookeeper2/bin/zkServer.sh status

/usr/local/solrcloud/zookeeper3/bin/zkServer.sh status

 

第七步:开启zookeeper用到的端口,或者直接关闭防火墙。

service iptables stop

 

1.3     tomcat安装

第一步:将apache-tomcat-7.0.47.tar.gz解压

         tar -zxvf apache-tomcat-7.0.47.tar.gz

第二步:把解压后的tomcat复制到/usr/local/solrcloud/目录下复制四份。

/usr/local/solrcloud/tomcat1

/usr/local/solrcloud/tomcat2

/usr/local/solrcloud/tomcat3

/usr/local/solrcloud/tomcat4

第三步:修改tomcat的server.xml

vim tomcat2/conf/server.xml,把其中的端口后都加一。保证两个tomcat可以正常运行不发生端口冲突。

1.4     solr单机部署

1.4.1  全新部署

 

参考solr教案单机部署方法。

 

1.5     solrCloud部署

1.5.1  启动zookeeper

solrCloud部署依赖zookeeper,需要先启动每一台zookeeper服务器。

 

1.5.2  zookeeper管理配置文件

由于zookeeper统一管理solr的配置文件(主要是schema.xml、solrconfig.xml), solrCloud各各节点使用zookeeper管理的配置文件。

 

将上边部署的solr单机的conf拷贝到/home/solr下。

执行下边的命令将/home/solr/conf下的配置文件上传到zookeeper(此命令为单条命令,虽然很长o(╯□╰)o)。此命令在solr-4.10.3/example/scripts/cloud-scripts/目录下:

./zkcli.sh -zkhost 192.168.25.150:2181,192.168.25.150:2182,192.168.25.150:2183 -cmd upconfig -confdir /usr/local/solrcloud/solrhome1/collection1/conf -confname myconf

 

登陆zookeeper服务器查询配置文件:

cd /usr/local/zookeeper/bin/

./zkCli.sh

 

 

1.1.1  修改SolrCloud监控端口为8080:

修改每个solrhome的solr.xml文件。solrcloud_第4张图片

1.1.1  每一台solr和zookeeper关联

修改每一台solr的tomcat 的 bin目录下catalina.sh文件中加入DzkHost指定zookeeper服务器地址:

JAVA_OPTS="-DzkHost=192.168.25.150:2181,192.168.25.150:2182,192.168.25.150:2183"

(可以使用vim的查找功能查找到JAVA_OPTS的定义的位置,然后添加)

1.1.2  启动所有的solr服务

启动每一台solr的tomcat服务。

 

1.1.3  访问solrcloud

访问任意一台solr,左侧菜单出现Cloud:solrcloud_第5张图片

solrcloud_第6张图片

solrcloud_第7张图片

1       solrJ访问solrCloud

public class SolrCloudTest {
	// zookeeper地址
	private static String zkHostString = "192.168.25.150:2181,192.168.25.150:2182,192.168.25.150:2183";
	// collection默认名称,比如我的solr服务器上的collection是collection2_shard1_replica1,就是去掉“_shard1_replica1”的名称
	private static String defaultCollection = "collection1";

	// cloudSolrServer实际
	private CloudSolrServer cloudSolrServer;

	// 测试方法之前构造 CloudSolrServer
	@Before
	public void init() {
		cloudSolrServer = new CloudSolrServer(zkHostString);
		cloudSolrServer.setDefaultCollection(defaultCollection);
		cloudSolrServer.connect();
	}

	// 向solrCloud上创建索引
	@Test
	public void testCreateIndexToSolrCloud() throws SolrServerException,
			IOException {

		SolrInputDocument document = new SolrInputDocument();
		document.addField("id", "100001");
		document.addField("title", "李四");
		cloudSolrServer.add(document);
		cloudSolrServer.commit();

	}

	// 搜索索引
	@Test
	public void testSearchIndexFromSolrCloud() throws Exception {

		SolrQuery query = new SolrQuery();
		query.setQuery("*:*");
		try {
			QueryResponse response = cloudSolrServer.query(query);
			SolrDocumentList docs = response.getResults();

			System.out.println("文档个数:" + docs.getNumFound());
			System.out.println("查询时间:" + response.getQTime());

			for (SolrDocument doc : docs) {
				ArrayList title = (ArrayList) doc.getFieldValue("title");
				String id = (String) doc.getFieldValue("id");
				System.out.println("id: " + id);
				System.out.println("title: " + title);
				System.out.println();
			}
		} catch (SolrServerException e) {
			e.printStackTrace();
		} catch (Exception e) {
			System.out.println("Unknowned Exception!!!!");
			e.printStackTrace();
		}
	}

	// 删除索引
	@Test
	public void testDeleteIndexFromSolrCloud() throws SolrServerException, IOException {

		// 根据id删除
		UpdateResponse response = cloudSolrServer.deleteById("zhangsan");
		// 根据多个id删除
		// cloudSolrServer.deleteById(ids);
		// 自动查询条件删除
		// cloudSolrServer.deleteByQuery("product_keywords:教程");
		// 提交
		cloudSolrServer.commit();
	}
}

  

 

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