SolrCloud服务搭建及使用solrj管理集群

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

Solr集群的系统架构

物理结构

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

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。

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

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。

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。

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。

需要实现的solr集群架构

Zookeeper作为集群的管理工具

1.集群管理：容错、负载均衡。
2.配置文件的集中管理
3.集群的入口
搭建solr集群需要7台服务器。

搭建伪分布式：

需要实现zookeeper 高可用。
需要搭建集群。建议是奇数节点。需要三个zookeeper服务器。
需要三个zookeeper节点
需要四个tomcat节点
建议虚拟机的内容1G以上

环境准备

CentOS-6.5-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

安装步骤

一、Zookeeper集群搭建

第一步：需要安装jdk环境。
第二步：把zookeeper的压缩包上传到服务器。
第三步：解压缩。
第四步：把zookeeper复制三份。
[root@localhost ~]# mkdir /usr/local/solr-cloud
[root@localhost ~]# cp -r zookeeper-3.4.6 /usr/local/solr-cloud/zookeeper01
[root@localhost ~]# cp -r zookeeper-3.4.6 /usr/local/solr-cloud/zookeeper02
[root@localhost ~]# cp -r zookeeper-3.4.6 /usr/local/solr-cloud/zookeeper03
第五步：在每个zookeeper目录下创建一个data目录。
第六步：在data目录下创建一个myid文件，文件名就叫做“myid”。内容就是每个实例的id。例如1、2、3
[root@localhost data]# echo 1 >> myid
[root@localhost data]# ll
total 4
-rw-r--r--. 1 root root 2 Apr 7 18:23 myid
[root@localhost data]# cat myid
1
第七步：修改配置文件。把conf目录下的zoo_sample.cfg文件改名为zoo.cfg

修改zoo.cfg配置4文件

• dataDir：数据保存的目录
• clientPort：客户端连接zookeeper的端口号，保证每个实例端口不冲突
• 三个server节点：集群中的节点列表1，2，3代表节点的id，ip后多的端口号是zookeeper内部通讯的端口和投票选举的端口，每个端口不能重复。
  第八步：启动每个zookeeper实例。
  启动bin/zkServer.sh start
  查看zookeeper的状态：
  bin/zkServer.sh status
  可以写一个批处理文件vim start-all.sh来启动多个zookeeper：

cd zookeeper01/bin
./zkServer.sh start
cd ../../  
cd zookeeper02/bin
./zkServer.sh start
cd ../../
cd zookeeper03/bin
./zkServer.sh start
cd ../../

写完必须授权才可以执行：chmod u+x start-all.sh

启动成功

查看状态两个fllower一个leader,zookeeper集群搭建成功

Solr集群的搭建

第一步：创建四个tomcat实例。每个tomcat运行在不同的端口。8180、8280、8380、8480
第二步：部署solr的war包。把单机版的solr工程复制到集群中的tomcat中。
第三步：为每个solr实例创建一个对应的solrhome。使用单机版的solrhome复制四份。
第四步：需要修改solr的web.xml文件。把solrhome关联起来。
第五步：配置solrCloud相关的配置。每个solrhome下都有一个solr.xml，把其中的ip及端口号配置好

第六步：让zookeeper统一管理配置文件。需要把solrhome/collection1/conf目录上传到zookeeper。上传任意solrhome中的配置文件即可。
查看zookeeper上的配置文件：
使用zookeeper目录下的bin/zkCli.sh命令查看zookeeper上的配置文件：
[root@localhost bin]# ./ zkCli.sh
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 0] ls /
[configs, zookeeper]
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 1] ls /configs
[myconf]
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 2] ls /configs/myconf
[admin-extra.menu-top.html, currency.xml, protwords.txt, mapping-FoldToASCII.txt, _schema_analysis_synonyms_english.json, _rest_managed.json, solrconfig.xml, _schema_analysis_stopwords_english.json, stopwords.txt, lang, spellings.txt, mapping-ISOLatin1Accent.txt, admin-extra.html, xslt, synonyms.txt, scripts.conf, update-script.js, velocity, elevate.xml, admin-extra.menu-bottom.html, clustering, schema.xml]
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 3]
退出：
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 3] quit
使用以下命令连接指定的zookeeper服务：

./zkCli.sh -server 192.168.25.138:2183

第七步：修改tomcat/bin目录下的catalina.sh 文件，关联solr和zookeeper。
把此配置添加到配置文件中：

JAVA_OPTS="DzkHost=192.168.25.138:2181,192.168.25.138:2182,192.168.25.138:2183"

第八步：启动每个tomcat实例。要包装zookeeper集群是启动状态。
可以写个批出理文件：

/usr/local/solr-cloud/tomcat1/bin/startup.sh
/usr/local/solr-cloud/tomcat2/bin/startup.sh
/usr/local/solr-cloud/tomcat3/bin/startup.sh
/usr/local/solr-cloud/tomcat4/bin/startup.sh

给文件授权：chmod u+x start-tomcat-all.sh

第九步：访问集群

集群搭建成功

第十步：创建新的Collection进行分片处理。

http://192.168.25.138:8180/solr/admin/collections?action=CREATE&name=collection2&numShards=2&replicationFactor=2

分片成功

第十一步：删除不用的Collection。
http://192.168.25.138:8180/solr/admin/collections?action=DELETE&name=collection1

删除成功

使用solrJ管理集群

添加文档

使用步骤：
第一步：把solrJ相关的jar包添加到工程中。
第二步：创建一个SolrServer对象，需要使用CloudSolrServer子类。构造方法的参数是zookeeper的地址列表。
第三步：需要设置DefaultCollection属性。
第四步：创建一SolrInputDocument对象。
第五步：向文档对象中添加域
第六步：把文档对象写入索引库。
第七步：提交。

@Test
    public void testSolrCloudAddDocument() throws Exception {
        // 第一步：把solrJ相关的jar包添加到工程中。
        // 第二步：创建一个SolrServer对象，需要使用CloudSolrServer子类。构造方法的参数是zookeeper的地址列表。
        //参数是zookeeper的地址列表，使用逗号分隔
        CloudSolrServer solrServer = new CloudSolrServer("192.168.25.138:2181,192.168.25.138:2182,192.168.25.138:2183");
        // 第三步：需要设置DefaultCollection属性。
        solrServer.setDefaultCollection("collection2");
        // 第四步：创建一SolrInputDocument对象。
        SolrInputDocument document = new SolrInputDocument();
        // 第五步：向文档对象中添加域
        document.addField("item_title", "测试商品");
        document.addField("item_price", "100");
        document.addField("id", "test001");
        // 第六步：把文档对象写入索引库。
        solrServer.add(document);
        // 第七步：提交。
        solrServer.commit();

    }

查询文档

@Test
    public void testQueryDocument() throws Exception {
        //创建一个CloudSolrServer对象
        CloudSolrServer cloudSolrServer = new CloudSolrServer("192.168.25.138:2181,192.168.25.138:2182,192.168.25.138:2183");
        //设置默认的Collection
        cloudSolrServer.setDefaultCollection("collection2");
        //创建一个查询对象
        SolrQuery query = new SolrQuery();
        //设置查询条件
        query.setQuery("*:*");
        //执行查询
        QueryResponse queryResponse = cloudSolrServer.query(query);
        //取查询结果
        SolrDocumentList solrDocumentList = queryResponse.getResults();
        System.out.println("总记录数：" + solrDocumentList.getNumFound());
        //打印
        for (SolrDocument solrDocument : solrDocumentList) {
            System.out.println(solrDocument.get("id"));
            System.out.println(solrDocument.get("title"));
            System.out.println(solrDocument.get("item_title"));
            System.out.println(solrDocument.get("item_price"));
        }
    }