SolrCloud配置
一、简介
Apache Solr是基于Lucene的全文搜索引擎。如何让Solr具有容错性和高可用性，SolrCloud可以帮助我们搭建集群，提供分布式索引，以及自动备份。SolrCloud是Solr的一种分布式部署方式。它使用Zookeeper作为集群的配置信息中心，进行节点的管理。在创建索引时，Solr将索引分散存储在集群中，以及备份服务器中。当需要检索信息时，Solr将查询的最终结果返回给客户端。
SolrCloud具有以下特性：
- Solr的整个集群具有一个配置中心
- 能够自动进行负载平衡和故障查询
- 集成Zookeeper进行集群的协调和配置
二、SolrCloud的基本概念
SolrCloud包括的核心概念有：Cluster、Node、Collection、Shard、Replica、Core等。
1、Cluster集群
从逻辑上讲，一个Cluster包括一个或者多个Solr Collection；从物理上讲，一个Cluster由一个或者多个Solr Nodes。整个集群必须使用同一套schema和SolrCongfig。
2、Node节点
运行Solr的JVM实例，其中包括了一个或者多个Core。
3、Collection
从逻辑上讲，Collection是一个完整的索引，它被划分成一个或者多个Shard。如果Shard数量是一个以上的话，那么使用的索引方案则是分布式索引。这些Shard使用同一个configset。使用SolrCloud方式部署时，客户端发送请求时，使用Collection名称进行操作。这样客户端在分布式检索时，不用关心相关的Shard参数。
4、Shard分片
Shard是Collection的逻辑分片。一个Shard包含了一个或者以上的Replica。
5、Replica
在Solr文档中描述：Each Core in a Cluster is a physical Replica for a logical Shard。可以理解为，一个Replica就是一个core。一个Shard中有一个或者以上的Replica，当有多个Replica时，zookeeper会选举一个Replica成为Leader。当进行检索时，SolrCloud会将请求发送到Shard对应的Leader，Leader再将请求分到达Shard中的其他Replica，用以备份。Leader的选举通常是在Solr的某一个实例发生故障时才会触发。
6、Core
在Solr中，一个Core就是一个完整的索引，可以独立的提供索引和检索功能，其配置文件在相应的Core文件夹配置目录中。在SolrCloud中，一个Core就是一个Replica，其使用的配置都在zookeeper中。
7、Zookeeper
Zookeeper是分布式服务框架，主要解决分布式集群中应用系统的一致性问题，它具有集群管理、分布式应用配置配置项的管理、统一命名服务、状态同步等功能。在SolrCloud中，可以使用内嵌的Zookeeper，也可以用独立的Zookeeper运行。在搭建Zookeeper集群时，最好搭建三个以上的奇数个实例。这是因为Zookeeper大多数的操作都是以投票进行。当且仅当一半以上的节点在线时，这个集群才能保持运行。例如，Zookeeper总共有4个节点，如果保持运行，最多只能一个节点出现故障。如果总共有3个节点，保持运行，最多也是一个节点出现故障。
【SolrCloud中的Collection图】
三、SolrCloud配置(zookeeper-3.4.6，solr-5.4.0)
（一）Zookeeper集群搭建
1、修改zookeeper的配置文件（<ZOOKEEPER_HOME>/conf/zoo.cfg），添加以下信息：
tickTime=2000
dataDir=D:\\solrcloud\\zookeeper3\\data
clientPort=2181
initLimit=5
syncLimit=2
server.1=localhost:2888:3888
server.2=localhost:2889:3889
server.3=localhost:2890:3890
- tickTime：这个时间是作为 Zookeeper 服务器之间维持心跳的时间间隔（以毫秒为单位），也就是每个 tickTime 时间就会发送一个心跳。
- dataDir：Zookeeper存放数据的目录。在默认情况下，这个目录也是Zookeeper保存写数据的日志文件。在搭建Zookeeper集群时，这个目录也是存放节点ID文件（myid）的地方。
- clientPort：客户端连接Zookeeper服务器的端口，Zookeeper会监听这个端口，接受客户端的访问请求。
- initLimit：初始化连接时最长能忍受的的心跳时间间隔数。例如：在本例中，当超过5个心跳时间（总时间：5*2000=10s），若Zookeeper集群中的Leader服务器还没有收到Follower服务器的返回信息，则表明连接失败。
- syncLimit：Leader和Follower之间通信的时间长度不能超过2个心跳时间（总时间：2*2000=4s）
- server.A=B:C:D：
A：表示Zookeeper服务器编号（Id）。注意，此Id与myid文件中的编号要一致，Id的范围是1-255的整数。myid文件放在【dataDir】下。
B：服务器ip地址
C：这个服务器与集群中的Leader服务器交换信息的端口
D：选举Leader服务器时的通信端口。如果Leader服务器发生故障挂了，新Leader的选举在这个端口进行。
（本文中，搭建的是伪集群，因此B是相同的，通信端口不能一样。）
分别在zookeeper的其他两个实例中，按照上述配置修改zoo.cfg文件。
2、分别运行服务。
cd <ZOOKEEPER1_HOME> bin\zkServer.cmd cd <ZOOKEEPER2_HOME> bin\zkServer.cmd cd <ZOOKEEPER3_HOME> bin\zkServer.cmd
当这些配置项配置好后，你现在就可以启动 Zookeeper 了，启动后要检查 Zookeeper 是否已经在服务，可以通过 netstat – ano 命令查看是否有你配置的 clientPort 端口号在监听服务。
还可以通过“bin/zkServer.sh status”命令查看状态，不过在windows上，zkServer.cmd跟参数时会报错，只能在Linux的环境上操作了。
（二）SolrCloud配置
1、创建节点
创建节点目录。例如<SOLR_HOME>/example/cloud/node1/solr。一种方式是：在该目录下，添加solr.xml文件。
另一种是将solr.xml上传至zookeeper服务器方式：使用solr-core里的ZkCLI工具。
java -classpath <SOLR_HOME>/server/solr-webapp/webapp/WEB-INF/lib/* org.apache.solr.cloud.ZkCLI -zkhost localhost:2181,localhost:2182,localhost:2183 -cmd putfile /solr.xml <SOLR_HOME>/server/solr/solr.xml
putfile后，第一个参数是：zookeeper集群上的存储路径，第二个参数是：要上传文件的本地路径；如果zookeeper集群中该文件已存在，则会报错，不能覆盖。(查询zkcli相关参数设置：https://cwiki.apache.org/confluence/display/solr/Command+Line+Utilities)
个人更喜欢第二种方式。第一种方式，每创建一个节点，需要添加一个solr.xml文件，这样的方式不利于集群的管理。第二种方式是将这个文件上传到Zookeeper中统一管理，无需多上传。
测试搭建的是伪集群，在【cloud】文件夹下，创建了node2, node3两个节点
2、将创建的节点注册到zookeeper的/live_nodes目录下
bin\solr.cmd start -cloud -s example\cloud\node1\solr -p 8981 -z "localhost:2181,localhost:2182,localhost:2183"
bin\solr.cmd start -cloud -s example\cloud\node2\solr -p 8982 -z "localhost:2181,localhost:2182,localhost:2183"
bin\solr.cmd start -cloud -s example\cloud\node3\solr -p 8983 -z "localhost:2181,localhost:2182,localhost:2183"
当以上命令不能获取正确的IP时（例如solr节点部署在虚拟机上等情况），可以在命令中加入[-h host]参数，指定ip。（查询启动solr的相关参数设置：bin\solr.cmd start -help）
在将创建的节点注册到zookeeper之后，本机会从zookeeper中更新集群状态信息，保持信息一致。zookeeper中会在overseer_elect/election中新建一个节点，为Leader选举做准备。如果第一个在集群中创建的solr服务，该节点注册之后，在zookeeper会创建/overseer_elect/leader。
在启动Solr之后，solr cloud中的树形目录如下：
3、上传configs到zookeeper
有两种方式可以将configs文件上传到zookeeper，即ZkCLI工具或者SolrJ。
（1）使用solr-core里的ZkCLI工具。
java -classpath <SOLR_HOME>/server/solr-webapp/webapp/WEB-INF/lib/* org.apache.solr.cloud.ZkCLI -zkhost localhost:2181,localhost:2182,localhost:2183 -cmd upconfig -confname my_dih_conf -confdir <SOLR_HOME>\server\solr\configsets\my_dih_configs\conf
upconfig后，第一个参数是：zookeeper集群上的configs名称，第二个参数是：要上传conf的本地路径；
（2）使用SolrJ
调用CloudSolrClient.uploadConfig方法
（ConfigSets API可以对zookeeper服务器中的configset进行管理，API接口详细说明：https://cwiki.apache.org/confluence/display/solr/ConfigSets+API）
solr配置文件上传后，如图：
（4）创建Collection
对Collection的操作可以直接使用Solr Collections API，详细说明：https://cwiki.apache.org/confluence/display/solr/Collections+API （也可以使用SolrJ的方式）
http://localhost:8981/solr/admin/collections?action=CREATE&name=mycollection&router.name=implicit&shards=shard1,shard2&replicationFactor=3&maxShardsPerNode=3&createNodeSet=192.168.85.187:8981_solr,192.168.85.187:8982_solr,192.168.85.187:8983_solr&collection.configName=my_dih_conf
到此，solrcloud的搭建完成。通过http://localhost:8981/solr/admin/collections?action=clusterstatus&wt=json可以查询solr集群的状态。或者通过solrcloud查询，如图：
从图中可以看出，在shard1中，8983端口的solr服务为主节点；在shard2中8981端口的solr服务为主节点。
（5）测试
本文使用的config为DIH的配置方式。在任意一个solr服务器上创建索引之后，都会自动同步到另外两个solr服务器。
使用url进行数据访问：http://localhost:8981/solr/mycollection/select?q=*%3A*&wt=json&indent=true
通过SolrJ检索：
maven配置：
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"> <modelVersion>4.0.0</modelVersion> <groupId>com.test</groupId> <artifactId>test</artifactId> <packaging>pom</packaging> <version>1.0-SNAPSHOT</version> <dependencies> <dependency> <groupId>junit</groupId> <artifactId>junit</artifactId> <version>4.12</version> <scope>test</scope> </dependency> <dependency> <groupId>org.slf4j</groupId> <artifactId>slf4j-api</artifactId> <version>1.7.5</version> </dependency> <dependency> <groupId>log4j</groupId> <artifactId>log4j</artifactId> <version>1.2.17</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.slf4j</groupId> <artifactId>slf4j-log4j12</artifactId> <version>1.7.5</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.solr</groupId> <artifactId>solr-solrj</artifactId> <version>6.2.0</version> </dependency> </dependencies> <build> <plugins> <plugin> <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId> <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId> <version>3.3</version> <configuration> <source>1.8</source> <target>1.8</target> <encoding>UTF-8</encoding> </configuration> </plugin> </plugins> </build> </project>
SolrJ查询：
public static void main(String[] args) { CloudSolrClient client = null; try { CloudSolrClient.Builder builder = new CloudSolrClient.Builder(); builder.withZkHost("localhost:2181,localhost:2182,localhost:2183"); client = builder.build(); client.setDefaultCollection("mycollection"); client.setZkClientTimeout(20000); client.setZkConnectTimeout(1000); client.setParser(new XMLResponseParser()); client.connect(); System.out.println("-------------connected!"); //Indexing(创建索引，可以用SolrInputDocument对象或者实体类创建对象。实例中的SocialContactEntity类与业务相关，继承BaseSolrEntity) String queryString = "test@1234"; SocialContactEntity entity = new SocialContactEntity(); entity.setUuid(UUID.randomUUID().toString()); entity.setName("test"); entity.setName_standard("test-standard"); entity.setAccount(queryString); client.addBean(entity); client.commit();//提交修改 System.out.println("-------------save success!"); //query SolrQuery query = new SolrQuery(); query.set("q", "account:" + queryString); QueryResponse response = client.query(query); SolrDocumentList list = response.getResults(); Iterator iterator = list.iterator(); while (iterator.hasNext()) { Map contactEntity = (Map) iterator.next(); System.out.println("-------------entity:" + contactEntity.get("account")); } client.close(); System.out.println("-----------END"); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } catch (SolrServerException e) { e.printStackTrace(); } finally { if (client != null) { try { client.close(); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } } } }
输出结果：
参考文献：
http://josh-persistence.iteye.com/blog/2234411
http://www.cnblogs.com/shanyou/p/3221990.html
https://cwiki.apache.org/confluence/display/solr/SolrCloud
