solr亿万级索引优化实践

一

海量数据的索引，第一个要解决的是数据存储的问题，solr提供数据存储平台有两种，第一个是本地磁盘，另一个是HDFS，我们可以通过solrhome的配置来实现。在本次实践中，我们选择的是本地磁盘，因为采用的solrcloud部署模式，本身就是多节点多机器，在存储上不会有问题，还有另一个重要的原因后面会讲到。下面讲讲具体从哪些方面做了实践。

solr版本：solr6.0.0；主机：red hat；网络：千兆网

性能的具体要求是：

1、在一台机器上普通硬盘的情况下，索引单个文档大小为200字节左右，需要达到的效率为7WTPS。

2、具有良好的水平扩展性。

3、对数据备份和数据丢失情况，要求不严格。

在对索引速度进行优化之前，有必要先对建立索引的整个流程做个大致的了解，如下图所示：

说明：

1、客户端发送HTTP的POST请求到Solr服务器，报文格式一般有xml、json、javabin（只有java才支持，二进制结构）。

2、 Web服务器将请求派发到Solr的Web应用程序（Servlet）。

3、 Solr根据请求的URI中的Collection名字在solrConfig.xml找到注册的/update消息处理器；这是单个副本的情况下，如果多个副本的情况下，如果需要判断此副本是否为Leader，如果是非Leader，则需要将此文档发送给此副本的Leader，如果是非直接路由模式，Solr则会根据文档ID进行hash路由，路由到特定的Leader上。

4、按照solrConfig.xml配置的请求处理链来处理索引，比如分词处理器等。

5、写事务日志，当发送提交后正式将数据写入到存储中，事务日志可以保证在用户未提交的情况下数据不丢失。

6、返回写索引的结果。

提交方式

solr提供了两种提交方式：硬提交和软提交。硬提交(hard commit)指的是在客户端每提交一批数据都通知服务器把数据刷新到硬盘上，检索的时候数据可以立马可见；软提交(soft commit)是让服务器自己控制在一定的时间范围之内刷新数据。很明显，硬提交是非常损耗性能的操作，并且它还会阻塞其他数据的提交，所以我们选择软提交，具体配置方式如下所示：

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<autoCommit>
<maxTime>${solr.autoCommit.maxTime:30000}</maxTime>
<openSearcher>false</openSearcher>
</autoCommit>

<autoSoftCommit>
<maxTime>${solr.autoSoftCommit.maxTime:60000}</maxTime>
</autoSoftCommit>

在这份配置文件中，我们指定了服务器每隔60秒对数据做一次软提交，另外推荐opensearch设置为false，否则每次提交都会开启一个opensearch，这个也会损耗性能。

关闭副本

solr一个collection会有多个分片（shard），多个shard分别位于不同的节点上，每个节点上可能会有shard的多个复制，其中一个为leader shard，在追求极限速度的情况下，可以将副本数设置为1，这样减去了副本间的数据同步等资源消耗。不过这样做带来的弊端就是数据容灾性降低，和检索性能急剧下降。

取消分词器

很显然使用分词器的话会对数据做进一步处理，也是会使得性能大幅度降低的，再不使用全文检索的情况下可以不使用分词器来提高速度。

增加分片

在一台物理机上，我们可以部署多个solr实例，在每个实例上可以设置多个shard，这样在索引数据的时候，一个collection会有多个shard在同时入数据，显然速度是可以大幅提升的。不过shard数也不能太多，机器资源是有限的，当太多shard同时写数据，会导致内存和IO压力很大，效果适得其反，应该根据自己的硬件情况进行合理设置。另外，如果是采用的SSD硬盘，设置多个solrhome也会有不错的效果。

划分collection

当数据积累的越来越多的时候，哪怕多个shard，每个shard的数量也是巨量的，这个时候，不仅查询性能急剧下降，由于lucene倒排序索引的原理建索引速度也会越来越慢。所以我们尝试控制每个shard数据量不会太大，进行了按业务划分索引库，或者按天按小时建立索引库，这样数据分布到多个collection中，均衡了每个索引库的压力。

二

通过上一篇的几个优化方案，我们的索引速度其实已经能得到很大的提升了，从最初的平均每台机器7000TPS/S，大概能到2.5WTPS/S。但是这个速度远远还达不到我们的需求，最关键的时候随着节点数增加速度并不能线性增加，然后又做了许多其他方面的尝试，其中路由方式是比较大的一个方向，本篇将重点介绍这一方案。

前面介绍了solr在创建索引库的时候可以指定多个shard来同时索引数据，那么问题来了，文档是通过何种规则将数据负载均衡到每个分片之上的呢，solr提供了两种路由方式：哈希路由（composite）,指定路由（implict）。其中哈希路由，创建collection的时候需要明确指定shard数量，后期shard可以进行分裂（split）操作，但是不能增加或者删除shard。solr默认的就是采用这种路由模式，利用计算文档ID的哈希值，来判断将此文档索引到哪个分片之上，这样做的好处是可以使得每个shard上数据负载均衡，但在追求极限速度之下，会浪费掉不少时间。第一，计算hash值需要耗时；第二，数据在各个分片之间迁徙分发需要消耗网络以及内存资源。所以我们选择了直接路由模式。工作模式如下图，透过collection，直接指定分片载入数据：

直接路由模式顾名思义，指定索引具体落在路由到哪个shard，该模式同样在创建collection时需要具体指定shard数量，后期可以动态追加分片以及删除分片，但是如果一个分片过大时不能进行分裂的。需要注意的是：

1）索引要特殊方式通过以下URL新建

1	http://xxxx.xxxx.xxx.xxx:port/solr/admin/collections?action=CREATE&name=implicit1&shards=shard1,shard2,shard3&router.name=implicit

2）在solr4.x版本中通过更改schemal.xml在5.0以上更改managed-schema文件添加以下字段定义：

1	<field name="_route_" type="string"/>

3）利用SolrJ添加文档的时候需要加入以下字段：

1	doc.addField("_route_","shard_x")

通过直接路由的模式，我们可以每个线程操作一个shard，如果物理机上有多块硬盘，就可以每个硬盘上部署一个solr节点，这样多块硬盘之间的索引性能是互不影响的，我们就可以随着节点数的增加而线性增长。带来的问题就是可能会导致数据分布不均，而使某个分片过载，不过我们系统中数据中间件使用的是apache kafka，一个topic设置了多个partiton，在这一层报文已经做了一次均衡路由，每个partiton消费出来的数据负责写一个solr的shard，所以不用担心这个问题，后面有机会介绍下kafka消息中间件。

通过具体测试，指定路由速度相比于哈希路由，在单节点下速度并没有提升，但是在多节点下，集群的吞吐量有明显的提升，可以真正做到水平拓展，对于物理机数量充足的情况下，可以满足每天海量索引的更新。下一篇将继续介绍如何利用solrj客户端来提高单节点的速度，这样整个集群的吞吐量又能进一步提高。

三

本篇文章主要介绍下如何从客户端solrJ以及服务端参数配置的角度来提升索引速度。

solrJ6.0提供的Java客户端主要有下面几种接口：HttpSolrClient，ConcurrentUpdateSolrClient，CloudSolrClient。下面分别对这三种接口做一个简单的比较。HttpSolrClient在定义的时候需要明确指定一个solr节点路径，他在提交数据的时候也只能提交到这个节点上；ConcurrentUpdateSolrClient接口在同样是指定具体solr节点路径的，但不一样的事，这是个异步提交的模式，即我们在对客户端添加数据的时候，客户端会将文档缓存到内存队列中，让队列中的数据达到一定数量时，客户端会自动一次性向solr服务器发起一个http请求；CloudSolrClient就比较简单了，这个在定义时只需要指定zookeeper地址就好了，因为solr节点注册时，会将节点信息同步到zookeeper中，在提交数据时，CloudSolrClient会和zookeeper进行通信，发现solr云中的索引库，然后利用LBHttpSolrClient来提交数据。通过对比发现，ConcurrentUpdateSolrClient和CloudSolrClient这两个接口比较优秀，后者比较适用于哈希路由的模式，而前者则比较适合指定路由的模式。

CloudSolrClient

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public SolrClient CreateCloudSolrClient() {
CloudSolrClient csClient = new CloudSolrClient(zkUrl);
csClient.setZkConnectTimeout(zkConnectTimeOut);
csClient.setZkClientTimeout(zkClientTimeOut);
csClient.setDefaultCollection(collectionName);
csClient.setParallelUpdates(true);
csClient.setRequestWriter(new BinaryRequestWriter());
csClient.connect();
return csClient;
}

ConcurrentUpdateSolrClient

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public SolrClient CreateHttpClient() {
ModifiableSolrParams params = new ModifiableSolrParams();
params.set(HttpClientUtil.PROP_MAX_CONNECTIONS, 128);
params.set(HttpClientUtil.PROP_MAX_CONNECTIONS_PER_HOST, 32);
params.set(HttpClientUtil.PROP_FOLLOW_REDIRECTS, false);
params.set(HttpClientUtil.PROP_ALLOW_COMPRESSION, true);
params.set(HttpClientUtil.PROP_USE_RETRY, true);
HttpClient httpClient = HttpClientUtil.createClient(params);
httpLists.add(httpClient);
ConcurrentUpdateSolrClient client = new ConcurrentUpdateSolrClient(solrUrl + "/" + collectionName, 50, 1);
client.setConnectionTimeout(zkClientTimeOut);
client.setSoTimeout(zkConnectTimeOut);
client.setPollQueueTime(500);
client.setParser(new BinaryResponseParser());
client.setRequestWriter(new BinaryRequestWriter());
return client;
}

上篇文章介绍过，在多线程配合指定路由的模式下，集群的性能能够水平拓展，这个时候再配合ConcurrentUpdateSolrClient客户端，单个节点速度也会有比较大的提升。需要注意的是，有两个参数需要慎重设置，第一个是队列大小，这个指的是队列中最多存储多少个请求之后向服务器进行提交，另一个是线程数，表示内部开几个线程来提交数据。这两个参数需要根据自己应用程序的JVM来设置，如果设置的过大，会导致内存溢出。

由于是异步请求的方式，所以如果在建立索引的过程中出现了异常，异常信息是不会抛给应用程序的，后来通过调试源码发现，solrJ自己在内部处理了这个异常（其实什么都没做，预留了一个空方法），我们可以在选择修改源码来捕捉异常数据，或者将此异常抛出，由应用程序来捕捉异常，持久化异常数据。

在服务器端，我们也可以通过一些优化，来提高建立索引速度。

1、段合并

solr的索引是由段组成，更新索引的时候是写入一个段的信息，几个段共同组成一个索引，在solr优化索引的时候或其他的时候，solr的段是会合并的。所以我们可以对相关参数进行控制，对段的大小以及合并的频率进行调整，来提交系统资源利用效率。

mergeFactor这个参数是合并因子，当内存中有N个文档时则合并成一个段，当存在N个段文件时则合并成一个新的段文件。

minMergeSize，指定最小的合并段大小，如果段的大小小于这个值，则可以参加合并。

maxMergeSize，当一个段的大小大于这个值的时候就不参与合并了。

maxMergeDocs，当文档数据量大于这个的时候，这个段就不参与合并了。

在实际场景中，应该根据物理机的资源，来配置这些参数，适量加大mergeFactor参数，来降低合并频率，频繁的段合并会消耗大量系统资源。

2、自动生成ID

在Solr中，每一个索引，都要有一个唯一的ID，类似于关系型数据库表中的主键。我们在创建文档的时候，需要自己生成一串UUID来标示文档，但是由于ID比较长，在索引过程中，会占用一些额外的网速和内存等资源，我们可以控制在服务器端让solr自己生成UUID，具体配置步骤如下：

1）修改schema.xml文件，将ID字段修改为UUID类型

1	<field name="id" type="uuid" indexed="true" stored="true" required="true" multiValued="false" /> <fieldType name="uuid" class="solr.UUIDField" indexed="true" />

2）配置solrconfig.xml文件，添加更新策略配置，生成UUID

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3）配置requestHandler

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<requestHandler name="/dataimport" class="solr.DataImportHandler">
<lst name="defaults">
<str name="config">tika-data-config.xml</str>
<str name="update.chain">uuid</str>
</lst>
</requestHandler>

<requestHandler name="/update" class="solr.UpdateRequestHandler">
<lst name="defaults">
<str name="update.chain">uuid</str>
</lst>
</requestHandler>


<requestHandler name="/update/json" class="solr.JsonUpdateRequestHandler">
<lst name="defaults">
<str name="stream.contentType">application/json</str>
<str name="update.chain">uuid</str>
</lst>
</requestHandler>
<requestHandler name="/update/csv" class="solr.CSVRequestHandler">
<lst name="defaults">
<str name="stream.contentType">application/csv</str>
<str name="update.chain">uuid</str>
</lst>
</requestHandler>

<requestHandler name="/update/extract"
startup="lazy"
class="solr.extraction.ExtractingRequestHandler" >
<lst name="defaults">
<str name="xpath">/xhtml:html/xhtml:body/descendant:node()</str>
<str name="capture">content</str>
<str name="fmap.meta">attr_meta_</str>
<str name="uprefix">attr_</str>
<str name="lowernames">true</str>
<str name="update.chain">uuid</str>
</lst>
</requestHandler>

这样solr即可自动生成UUID，不需要在客户端额外生成。

四

本篇是这个系类的最后一篇，但优化方案不仅于此，需要后续的研究与学习，本篇主要从schema设计的角度来做一些实践。

schema.xml 这个文件的作用是定义索引数据中的域的，包括域名称，域类型，域是否索引，是否分词，是否存储，是否标准化，是否存储项向量等等。在solr6中这个文件是存放在zookeeper的/configs节点之下的，在创建新的collection时，solr会根据此节点下的信息生成相应的索引库，其相关的配置信息会同步到solrhome/core目录下的core.properties文件中。同步schema文件的指令语句样例为：

1	bin/solr zk -upconfig -z 127.0.01:2181 -n conf -d /solrhome/configsets/sample_techproducts_configs/conf

为了改进性能，可以从以下几个方面来着手：

1、对于field元素，我们将所有只用于搜索的，而不需要作为查询结果的field（特别是一些比较大的field）的stored设置为false，这样这个字段的值将不会被存储，但可以被检索，会减少不小的IO开销。我们设计了一个利用solr来做hbase的二级索引架构，可以利用hbase来存储字段信息，充分利用hadoop的大数据特性。

2、能不用copyfield这个元素就不用，这个属性会对字段做双倍存储，显然非常耗性能，好处就是在查询的时候，想要对多个字段进行检索只需要检索一个字段。

3、将一些不需要被检索的字段的index属性，设置成false，这样solr就不会对这个字段进行索引。

4、不使用中文分词器或者使用高亮功能。termPositions termOffsets的值全都设置成false。

5、在测试中发现solr在处理小报文（1K以下）的情况下吞吐量并不理想，当适当增大报文，发现速度可以得到大幅度提高，可以从之前的每个节点10M/S暴涨到30M/S。

但是在很多情况下，我们并不能人为控制报文长度，这个时候，可以通过solr的字段多值来达到目的，即将多条消息的每个字段的值放到一起，在schema中配置multValued为true。存储到solr中是这个样子的：

这样速度是可以单台节点达到30M/S甚至更高，但是带来的问题就是查询会变得很复杂，在命中多值中任意一条记录，结果集会带出所有值，在solr中认为这一组数据是一个文档，我们想了很多方案来解决这个问题，比较简单的方法是，在生成文档的时候控制多值字段中，没有重复的值，这样检索结果则会变得精确，缺点就是灵活性太低。另一个方案，是通过对数据做预聚合，管理快照，由于其实现比较复杂，效果也不是很理想，在此就不做过多描述了。

在不追求检索精确度，或者对数据可控的情况下，对于索引速度真的可以带来很大的惊喜。

尾言：solr由于是利用lucene为底层，lucene本身是单机的无法分布式，solr的核心就是引入了分片的机制，在数据规模变得特别庞大的时候各种弊端就显示出来了，无论是建立索引还是查询性能都不尽人意。但通过各种方法的优化与舍弃之后，差不多可以做到水平拓展，线性增长，能够满足大多数的业务场景。但是如果是要对历史数据进行检索的时候，这个历史数据规模又是极其巨量时，solr恐怕是无法承受的。现在兴起了很多列式存储结构以及时间序列的数据库以及仓库，比如driud和tsdb，他们在巨量数据检索时可以带来极高的性能体验。

标签：数据,shard,索引,亿万,solr,节点,路由
From： https://www.cnblogs.com/cuihongyu3503319/p/17616560.html

solr亿万级索引优化实践

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