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ZkCoreNodeProps 封装了一个node的相关信息,包括base_url,core_name,state,node_name,core_url,isLeader
SolrCmdDistributor
solr分布式更新的一个重要实现工具类,因为它本身的只负责分布式的请求处理,并没有很多的业务逻辑。
staticAdjustableSemaphoresemaphore = new AdjustableSemaphore(8);
限制同时并发的请求最多数。从构造函数看可以跟结点数相关,但最大是16.
public SolrCmdDistributor(intnumHosts, ThreadPoolExecutorexecutor) { int maxPermits = Math.max(16, numHosts * 16); // limits how many tasks can actually execute at once if (maxPermits != semaphore.getMaxPermits()) { semaphore.setMaxPermits(maxPermits); } completionService = new ExecutorCompletionService<Request>(executor); pending = new HashSet<Future<Request>>(); }
privatefinalMap<Node,List<AddRequest>> adds = new HashMap<Node,List<AddRequest>>(); privatefinalMap<Node,List<DeleteRequest>> deletes = new HashMap<Node,List<DeleteRequest>>();
这两个字段主要是实现用于缓存更新请求
执行缓存的请求,调用下面方法
publicvoid finish() { // piggyback on any outstanding adds or deletes if possible. flushAdds(1); flushDeletes(1); checkResponses(true); }
提交请求
void submit(UpdateRequestExt ureq, Node node) { Request sreq = new Request(); sreq.node = node; sreq.ureq = ureq; submit(sreq); }
然后是检查响应结果,调用
void checkResponses(booleanblock) 作为检查上一次提交的请求响应。当请求需要重试的时候,会默认重试最大次数10次
将最终结果返回到响应结果里,有异常也会记录下来。
分布式增加更新
publicvoid distribAdd(AddUpdateCommand cmd, List<Node> nodes, ModifiableSolrParams params) throws IOException { //执行前都会去掉之前还会检查可能没响应完的请求,不等待,直接删除旧的请求。 checkResponses(false); // 确保所有删除的请求被执行 flushDeletes(1); //克隆更新请求重用 AddUpdateCommand clone = new AddUpdateCommand(null); clone.solrDoc = cmd.solrDoc; clone.commitWithin = cmd.commitWithin; clone.overwrite = cmd.overwrite; clone.setVersion(cmd.getVersion()); AddRequest addRequest = new AddRequest(); addRequest.cmd = clone; addRequest.params = params; //增加对每个节点的请求到缓存adds里 for (Nodenode : nodes) { List<AddRequest> alist = adds.get(node); if (alist == null) { alist = new ArrayList<AddRequest>(2); adds.put(node, alist); } alist.add(addRequest); } //执行缓存adds的请求 flushAdds(maxBufferedAddsPerServer); }
其它的doDelete,addCommit的请求逻辑的处理都相差不多
DistributedUpdateProcessor
这个是solrCloud主要的一个更新处理链,使用cloud模式的时候必要的一个处理链,负责分布式更新的逻辑处理
一个重要的hash算法,作为更新记录具体分配到哪个shard的算法
这算法应该会在后期重构并设计为插件方式 ,可被用户自定议的hash算法替换。
private int hash(AddUpdateCommandcmd) { String hashableId = cmd.getHashableId(); return Hash.murmurhash3_x86_32(hashableId, 0, hashableId.length(), 0); } private int hash(DeleteUpdateCommandcmd) { return Hash.murmurhash3_x86_32(cmd.getId(), 0, cmd.getId().length(), 0); }
其中cmd.getHashableId()方法返回的主要是文档的主键的值
通过hash值定位更新到哪个shard
private String getShard(int hash, String collection, ClusterState clusterState) { return clusterState.getShard(hash, collection); }
通过取到collection对应的RangeInfo,计算该hash值座落在哪个Range,就可以计算到相应的shard
public String getShard(int hash, String collection) { RangeInfo rangInfo = getRanges(collection); int cnt = 0; for (Range range : rangInfo.ranges) { if (range.includes(hash)) { return rangInfo.shardList.get(cnt); } cnt++; } throw new IllegalStateException("The HashPartitioner failed"); }
HashPartitioner
做为切分为多个范围的Range,主要实现方法如下:
public List<Range> partitionRange(int partitions, int min, int max) { assert max >= min; if (partitions == 0) return Collections.EMPTY_LIST; long range = (long)max - (long)min; long srange = Math.max(1, range / partitions); List<Range> ranges = new ArrayList<Range>(partitions); long start = min; long end = start; while (end < max) { end = start + srange; // make last range always end exactly on MAX_VALUE if (ranges.size() == partitions - 1) { end = max; } ranges.add(new Range((int)start, (int)end)); start = end + 1L; } return ranges; }
指定了某个范围[min,max]切分为多个partitions的Ranges;切分的范围是按平均的切分。
Range类封装了主键hash值范围【min,max】
RangeInfo封装一个collection下所有shard信息对应的Range,主要实现方法如下:
private RangeInfo addRangeInfo(String collection) { List<Range> ranges; RangeInfo rangeInfo= new RangeInfo(); Map<String,Slice> slices = getSlices(collection); if (slices == null) { throw new SolrException(ErrorCode.BAD_REQUEST, "Can not find collection " + collection + " in " + this); } Set<String> shards = slices.keySet(); ArrayList<String> shardList = new ArrayList<String>(shards.size()); shardList.addAll(shards); Collections.sort(shardList); ranges = hp.partitionRange(shards.size(), Integer.MIN_VALUE, Integer.MAX_VALUE); rangeInfo.ranges = ranges; rangeInfo.shardList = shardList; rangeInfos.put(collection, rangeInfo); return rangeInfo; }
从上面方法的实现可以看到,会先将所有shard的名称排序,然后根据shard的大小切分相应的多个的范围 ,每一个shard在排序完的位置 有对应的范围Range,两者的信息存放在RangeInfo.
不用担心,上面按整数最小值 ,最大值的平均切分的范围会导致分配不匀的情况,
可能你会担心如果我的主键值是整数,那主键的hash值会不会跟他的值所对应呢,这样的话,会让hash出来的数据先填满小的shard,其它shard不够匀称。其实设计者本身使用的hash算法是针对任何类型,取的主键值也是以字节数组去做hash。这个可以自己使用它的hash算法去校验。
再来看一下DistributedUpdateProcessor
先看add请求,请求的来源有多种:
privateList<Node> setupRequest(inthash)
此方法就是为了判断上面请求来源而决定分发的结点
所以为了不让更新请求不会转发来转发去。提交索引的时候,只提交给所有leader是最佳选择。
也就是能预先知道该数据 是要到哪个leader,这个solrj好像有实现。solrcloudserver,分对更新的数据预先做分发请求。
先来讲一下增加的更新逻辑
@Override public void processAdd(AddUpdateCommand cmd) throws IOException { int hash = 0; if (zkEnabled) {//cloud模式下 zkCheck();//检查zk连接状态 hash = hash(cmd);//取得更新请求hash值,再决定hash到哪一个shard //判断更新请求来源,决定需要转发的nodes nodes = setupRequest(hash); } else { isLeader = getNonZkLeaderAssumption(req); } boolean dropCmd = false; if (!forwardToLeader) {//不需要转发,即是请求来源是由leader转发来的,或者本人就是leader dropCmd = versionAdd(cmd);//决定该请求是否丢弃,丢弃原因:1)只需要更新到ulog,也就是请求是来源leader转发来的,不需写到索引。2)ulog已有该更新记录且版本比当前的版本更新,则可以丢弃。 } // 可以丢弃该请求,不需要写到lucene索引 if (dropCmd) { // TODO: do we need to add anything to the response? return; ModifiableSolrParams params = null; if (nodes != null) { params = new ModifiableSolrParams(filterParams(req.getParams())); } //需要转发该请求,转发leader,或者由leader分发 params.set(DISTRIB_UPDATE_PARAM, (isLeader ? DistribPhase.FROMLEADER.toString() : DistribPhase.TOLEADER.toString())); if (isLeader) { params.set("distrib.from", ZkCoreNodeProps.getCoreUrl( zkController.getBaseUrl(), req.getCore().getName())); } params.set("distrib.from", ZkCoreNodeProps.getCoreUrl( zkController.getBaseUrl(), req.getCore().getName())); //转发请求到nodes cmdDistrib.distribAdd(cmd, nodes, params); } //增加更新的响应内容 if (returnVersions && rsp != null && idField != null) { if (addsResponse == null) { addsResponse = new NamedList<String>(); rsp.add("adds",addsResponse); } if (scratch == null) scratch = new CharsRef(); idField.getType().indexedToReadable(cmd.getIndexedId(), scratch); addsResponse.add(scratch.toString(), cmd.getVersion()); } }
处理删除逻辑也是差不多。
暂时到这里,有待补充。。
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