Solr在Lucene之上开发了很多Cache功能，从目前提供的Cache类型有：
(1)filterCache
(2)documentCache
(3)fieldvalueCache
(4)queryresultCache
而每种Cache针对具体的查询请求进行对应的Cache。本文将从几个方面来阐述上述几种Cache在Solr的运用，具体如下：
（1）Cache的生命周期
（2）Cache的使用场景
（3）Cache的配置介绍
（4）Cache的命中监控
1 Cache生命周期
所有的Cache的生命周期由SolrIndexSearcher来管理，如果Cache对应的SolrIndexSearcher被重新构建都代表正在运行的Cache对象失效，而SolrIndexSearcher是否重新打开主要有几个方面影响。
（1）增量数据更新后提交DirectUpdateHandler2.commit(CommitUpdateCommand cmd)，该方法代码如下：
if (cmd.optimize) {
optimizeCommands.incrementAndGet();
} else {
commitCommands.incrementAndGet();
if (cmd.expungeDeletes) expungeDeleteCommands.incrementAndGet();
}
Future[] waitSearcher = null;
if (cmd.waitSearcher) {//是否等待打开SolrIndexSearcher，一般新的Searcher会做一些预备工作，比如预热Cache
waitSearcher = new Future[1];
}
boolean error=true;
iwCommit.lock();
try {
log.info("start "+cmd);
if (cmd.optimize) {//是否优化索引，一般增量数据不优化
openWriter();
writer.optimize(cmd.maxOptimizeSegments);
} else if (cmd.expungeDeletes) {
openWriter();
writer.expungeDeletes();//一般对于标记删除的文档进行物理删除，当然优化也能将标记删除的doc删除，
//但是该方法会比优化快很多
}
closeWriter();//关闭增量打开的Writer对象
callPostCommitCallbacks();
if (cmd.optimize) {//如果有listener的话会执行这部分代码
callPostOptimizeCallbacks();
}
// open a new searcher in the sync block to avoid opening it
// after a deleteByQuery changed the index, or in between deletes
// and adds of another commit being done.
core.getSearcher(true,false,waitSearcher);//该方法是重新打开Searcher的关键方法，
//其中有重要参数来限定是否new open 或者reopen IndexReader.
// reset commit tracking
tracker.didCommit();//提供Mbean的一些状态监控
log.info("end_commit_flush");
error=false;
}
finally {//commlit后将一些监控置0
iwCommit.unlock();
addCommands.set(0);
deleteByIdCommands.set(0);
deleteByQueryCommands.set(0);
numErrors.set(error ? 1 : 0);
}
// if we are supposed to wait for the searcher to be registered, then we should do it
// outside of the synchronized block so that other update operations can proceed.
if (waitSearcher!=null && waitSearcher[0] != null) {
try {
waitSearcher[0].get();//等待Searcher经过一系列操作，例如Cache的预热。
} catch (InterruptedException e) {
SolrException.log(log,e);
} catch (ExecutionException e) {
SolrException.log(log,e);
}
}
}
其中最重要的方法
core.getSearcher(true,false,waitSearcher);
再展开来看参数含义，
参数1 boolean forceNew，是否打开新的searcher对象
参数2 boolean returnSearcher，是否返回最新的searcher对象
参数3 final Future[] waitSearcher 是否等待searcher的预加工动作，也就是调用该方法的线程将会等待这个searcher对象的预加工动作，如果该searcher对象管理很多的 Cache并设置较大的预热数目，该线程将会等待较长时间才能返回。（预热，也许会很多人不了解预热的含义，我在这里稍微解释下，例如一个Cache已经 缓存了比较多的值，如果因为新的IndexSearcher被重新构建，那么新的Cache又会需要重新累积数据，那么会发现搜索突然会在一段时间性能急 剧下降，要等到Cache重新累计了一定数据，命中率才会慢慢恢复。所以这样的情形其实是不可接受的，那么我们可以做的事情就是将老Cache对应的 key,在重新构建SolrIndexSearcher返回之前将这些已经在老Cache中Key预先从磁盘重新load Value到Cache中，这样暴露出去的SolrIndexSearcher对应的Cache就不是一个内容为空的Cache。而是已经“背地”准备好 内容的Cache）
getSearcher()关于Cache有2个最重要的代码段，其一，重新构造新的SolrIndexSearcher：
newestSearcher = getNewestSearcher(false);
String newIndexDir = getNewIndexDir();
File indexDirFile = new File(getIndexDir()).getCanonicalFile();
File newIndexDirFile = new File(newIndexDir).getCanonicalFile();
// reopenReaders在solrconfig.xml配置，如果为false，每次都是重新打开新的IndexReader
if (newestSearcher != null && solrConfig.reopenReaders
&& indexDirFile.equals(newIndexDirFile)) {
IndexReader currentReader = newestSearcher.get().getReader();
IndexReader newReader = currentReader.reopen();//如果索引目录没变则是reopen indexReader
if (newReader == currentReader) {
currentReader.incRef();
}
tmp = new SolrIndexSearcher(this, schema, "main", newReader, true, true);//构建新的SolrIndexSearcher
} else {//根据配置的IndexReaderFactory来返回对应的IndexReader
IndexReader reader = getIndexReaderFactory().newReader(getDirectoryFactory().open(newIndexDir), true);
tmp = new SolrIndexSearcher(this, schema, "main", reader, true, true);//返回构建新的SolrIndexSearcher
}
在看看创建SolrIndexSearcher构造函数关于Cache的关键代码：
if (cachingEnabled) {//如果最后的参数为true代表可以进行Cache
ArrayList<SolrCache> clist = new ArrayList<SolrCache>();
fieldValueCache = solrConfig.fieldValueCacheConfig==null ? null : solrConfig.fieldValueCacheConfig.newInstance();
if (fieldValueCache!=null) clist.add(fieldValueCache);//如果solrconfig配置 <fieldValueCache....，构建新的Cache
filterCache= solrConfig.filterCacheConfig==null ? null : solrConfig.filterCacheConfig.newInstance();
if (filterCache!=null) clist.add(filterCache);//如果solrconfig配置 <filterCache ...，构建新的Cache
queryResultCache = solrConfig.queryResultCacheConfig==null ? null : solrConfig.queryResultCacheConfig.newInstance();
if (queryResultCache!=null) clist.add(queryResultCache);//如果solrconfig配置 <queryResultCache...，构建新的Cache
documentCache = solrConfig.documentCacheConfig==null ? null : solrConfig.documentCacheConfig.newInstance();
if (documentCache!=null) clist.add(documentCache);//如果solrconfig配置 <documentCache...,构建新的Cache
if (solrConfig.userCacheConfigs == null) {
cacheMap = noGenericCaches;
} else {//自定义的Cache
cacheMap = new HashMap<String,SolrCache>(solrConfig.userCacheConfigs.length);
for (CacheConfig userCacheConfig : solrConfig.userCacheConfigs) {
SolrCache cache = null;
if (userCacheConfig != null) cache = userCacheConfig.newInstance();
if (cache != null) {
cacheMap.put(cache.name(), cache);
clist.add(cache);
}
}
}
cacheList = clist.toArray(new SolrCache[clist.size()]);
}
其二，将老searcher对应的Cache进行预热：
future = searcherExecutor.submit(
new Callable() {
public Object call() throws Exception {
try {
newSearcher.warm(currSearcher);
} catch (Throwable e) {
SolrException.logOnce(log,null,e);
}
return null;
}
}
);
展开看warm(SolrIndexSearcher old)方法（具体如何预热Cache将在其他文章进行详述）：
public void warm(SolrIndexSearcher old) throws IOException {
// Make sure this is first! filters can help queryResults execute!
boolean logme = log.isInfoEnabled();
long warmingStartTime = System.currentTimeMillis();
// warm the caches in order...
for (int i=0; i<cacheList.length; i++) {//遍历所有配置的Cache，将进行old-->new 的Cache预热。
if (logme) log.info("autowarming " + this + " from " + old + "\n\t" + old.cacheList[i]);
this.cacheList[i].warm(this, old.cacheList[i]);
if (logme) log.info("autowarming result for " + this + "\n\t" + this.cacheList[i]);
}
warmupTime = System.currentTimeMillis() - warmingStartTime;//整个预热所耗时间
}
到这里为止，SolrIndexSearcher进行Cache创建就介绍完毕，而Cache的销毁也是通过SolrIndexSearcher的关闭一并进行，见solrIndexSearcher.close()方法：
public void close() throws IOException {
if (cachingEnabled) {
StringBuilder sb = new StringBuilder();
sb.append("Closing ").append(name);
for (SolrCache cache : cacheList) {
sb.append("\n\t");
sb.append(cache);
}
log.info(sb.toString());//打印Cache状态信息，例如当前Cache命中率。累积命中率，大小等。
} else {
log.debug("Closing " + name);
}
core.getInfoRegistry().remove(name);
// super.close();
// can't use super.close() since it just calls reader.close() and that may only be called once
// per reader (even if incRef() was previously called).
if (closeReader) reader.decRef();//Reader对象计数减1
for (SolrCache cache : cacheList) {
cache.close();//关闭Cache
}
// do this at the end so it only gets done if there are no exceptions
numCloses.incrementAndGet();
}
OK，到这里，Cache经由SolrIndexSearcher管理的逻辑就完整介绍完毕。
2 Cache的使用场景
（1）filterCache
该Cache主要是针对用户Query中使用fq的情况，会将fq对应的查询结果放入Cache，如果业务上有很多比较固定的查询Query，例如固定状 态值，比如固定查询某个区间的Query都可以使用fq将结果缓存到Cache中。查询query中可以设置多个fq进行Cache，但是值得注意的是多 个fq都是以交集的结果返回。
另外一个最为重要的例外场景，在Solr中如果设置，useFilterForSortedQuery=true，filterCache不为空，且带有sort的排序查询，将会进入如下代码块:
if ((flags & (GET_SCORES|NO_CHECK_FILTERCACHE))==0 && useFilterForSortedQuery && cmd.getSort() != null && filterCache != null) {
useFilterCache=true;
SortField[] sfields = cmd.getSort().getSort();
for (SortField sf : sfields) {
if (sf.getType() == SortField.SCORE) {
useFilterCache=false;
break;
}
}
}
// disable useFilterCache optimization temporarily
if (useFilterCache) {
// now actually use the filter cache.
// for large filters that match few documents, this may be
// slower than simply re-executing the query.
if (out.docSet == null) {//在DocSet方法中将会把Query的结果也Cache到filterCache中。
out.docSet = getDocSet(cmd.getQuery(),cmd.getFilter());
DocSet bigFilt = getDocSet(cmd.getFilterList());//fq不为空将Cache结果到filterCache中。
if (bigFilt != null) out.docSet = out.docSet.intersection(bigFilt);//返回2个结果集合的交集
}
// todo: there could be a sortDocSet that could take a list of
// the filters instead of anding them first...
// perhaps there should be a multi-docset-iterator
superset = sortDocSet(out.docSet,cmd.getSort(),supersetMaxDoc);//排序
out.docList = superset.subset(cmd.getOffset(),cmd.getLen());//返回len 大小的结果集合
（2）documentCache主要是对document结果的Cache，一般而言如果查询不是特别固定，命中率将不会很高。
（3）fieldvalueCache 缓存在facet组件使用情况下对multiValued=true的域相关计数进行Cache，一般那些多值域采用facet查询一定要开启该Cache，主要缓存（参考UnInvertedField 的实现）:
maxTermCounts 最大Term数目
numTermsInField 该Field有多少个Term
bigTerms 存储那些Term docFreq 大于threshold的term
tnums 一个记录 term和何其Nums的二维数组
每次FacetComponent执行process方法–>SimpleFacets.getFacetCounts()–>getFacetFieldCounts()–>getTermCounts(facetValue)–>
UnInvertedField.getUnInvertedField(field, searcher);展开看该方法
public static UnInvertedField getUnInvertedField(String field, SolrIndexSearcher searcher) throws IOException {
SolrCache cache = searcher.getFieldValueCache();
if (cache == null) {
return new UnInvertedField(field, searcher);//直接返回
}
UnInvertedField uif = (UnInvertedField)cache.get(field);
if (uif == null) {//第一次初始化该域对应的UnInvertedField
synchronized (cache) {
uif = (UnInvertedField)cache.get(field);
if (uif == null) {
uif = new UnInvertedField(field, searcher);
cache.put(field, uif);
}
}
}
return uif;
}
（4）queryresultCache 对Query的结果进行缓存，主要在SolrIndexSearcher类的getDocListC（）方法中被使用，主要缓存具有 QueryResultKey的结果集。也就是说具有相同QueryResultKey的查询都可以命中cache,所以我们看看 QueryResultKey的equals方法如何判断怎么才算相同QueryResultKey：
public boolean equals(Object o) {
if (o==this) return true;
if (!(o instanceof QueryResultKey)) return false;
QueryResultKey other = (QueryResultKey)o;
// fast check of the whole hash code... most hash tables will only use
// some of the bits, so if this is a hash collision, it's still likely
// that the full cached hash code will be different.
if (this.hc != other.hc) return false;
// check for the thing most likely to be different (and the fastest things)
// first.
if (this.sfields.length != other.sfields.length) return false;//比较排序域长度
if (!this.query.equals(other.query)) return false;//比较query
if (!isEqual(this.filters, other.filters)) return false;//比较fq
for (int i=0; i<sfields.length; i++) {
SortField sf1 = this.sfields[i];
SortField sf2 = other.sfields[i];
if (!sf1.equals(sf2)) return false;//比较排序域
}
return true;
}
从上面的代码看出，如果要命中一个queryResultCache，需要满足query、filterquery sortFiled一致才行。
3 Cache的配置介绍
要使用Solr的四种Cache，只需要在SolrConfig中配置如下内容即可：
<query>
<filterCache size="300" initialSize="10" autowarmCount="300"/>
<queryResultCache size="300" initialSize="10" autowarmCount="300"/>
<fieldValueCache size="300" initialSize="10" autowarmCount="300" />
<documentCache size="5000" initialSize="512" autowarmCount="300"/>
<useFilterForSortedQuery>true</useFilterForSortedQuery>//是否能使用到filtercache关键配置
<queryResultWindowSize>50</queryResultWindowSize>//queryresult的结果集控制
<enableLazyFieldLoading>false</enableLazyFieldLoading>//是否启用懒加载field
</query>
其中size为缓存设置大小，initalSize初始化大小，autowarmCount 是最为关键的参数代表每次构建新的SolrIndexSearcher的时候需要后台线程预热加载到新Cache中多少个结果集。
那是不是这个预热数目越大就越好呢，其实还是要根据实际情况而定。如果你的应用为实时应用，很多实时应用的实现都会在很短的时间内去得到重新打开的 内存索引indexReader，而Solr默认实现就会重新打开一个新的SolrIndexSearcher,那么如果Cache需要预热的数目越多， 那么打开新的SolrIndexSearcher就会越慢，这样对实时性就会大打折扣。
但是如果设置很小。每次都打开新的SolrIndexSearcher都是空Cache，基本上那些fq和facet的查询就基本不会命中缓存。所以对实时应用需要特别注意。
4 Cache的命中监控
页面查询：
http://localhost:8080/XXXX/XXXX/admin/stats.jsp 进行查询即可：
其中 lookups 为当前cache 查询数， hitratio 为当前cache命中率，inserts为当前cache插入数，evictions从cache中踢出来的数据个数,size 为当前cache缓存数， warmuptime为当前cache预热所消耗时间，而已cumulative都为该类型Cache累计的查询，命中，命中率，插入、踢出的数目。