solr 高并发_Solr搜索引擎 — SolrCloud介绍和环境准备

搞定了一切的一切之后下一步就是正式使用了，但是之前介绍的都是在单台服务器上进行的部署，如果在生产环境出现了单台故障怎么办呢？提供稳定性和性能的最直观的方式就是集群，solr官方提供了cloud的集群方式

附上:

喵了个咪的博客：http://w-blog.cn

Solr官网：http://lucene.apache.org/solr/

PS：8.0.0版本已经发布，本文使用此时较为稳定的7.7.1版本

一，SolrCloud介绍

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SolrCloud集群的配置信息中心，统一管理solrcloud的配置，比如solrconfig.xml和schema.xml。

SolrCloud(solr集群)是Solr提供的分布式搜索方案，一下场景能够比较好的使用SolrCloud

当你需要大规模，容错，分布式索引和检索能力时使用SolrCloud。

当索引量很大，搜索请求并发很高时，同样需要使用SolrCloud来满足这些需求。

不过当一个系统的索引数据量少的时候是没有必要使用SolrCloud的。

Solrcloud特点功能：

集中式的配置信息

自动容错

近实时搜索

查询时自动负载均衡

Solrcloud的结构：　　solrcloud为了降低单机的处理压力，需要由多台服务器共同来完成索引和搜索任务。实现的思路是将索引数据进行Shard分片，每个分片由多台服务器共同完成，当一个索引或搜索请求过来时会分别从不同的Shard的服务器中操作索引。solrcloud是基于solr和zookeeper部署，zookeeper是一个集群管理软件，solrcloud需要由多台solr服务器组成，然后由zookeeper来进行协调管理。

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。
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&Slave：

Master是master-slave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

二、环境准备

准备三台centos 7服务器 , 并且对主机名进行改写

hostname solr-1
hostname solr-2
hostname solr-3

修改三台机器hosts文件通过hostname可以互相访问,使用ping命令验证可以互相通讯

> vim /etc/hosts172.16.2.75 solr-1
172.16.2.74 solr-2
172.16.2.72 solr-3

安装JAVA,可以自行安装或oneinstack一键命令安装,这里安装了java和tomcat

> wget -c http://mirrors.linuxeye.com/oneinstack-full.tar.gz && tar xzf oneinstack-full.tar.gz && ./oneinstack/install.sh --tomcat_option 2 --jdk_option 2 --reboot

三、Zookeeper安装

> cd /app/install/
> wget http://mirrors.hust.edu.cn/apache/zookeeper/zookeeper-3.4.13/zookeeper-3.4.13.tar.gz
> tar -zxvf zookeeper-3.4.13.tar.gz
> mv zookeeper-3.4.13 /usr/local/

修改配置文件

> cd /usr/local/zookeeper-3.4.13/conf/
> cp zoo_sample.cfg zoo.cfg
> vim zoo.cfgtickTime=2000
dataDir=/usr/local/zookeeper-3.4.13/data
clientPort=2181
initLimit=10
syncLimit=5
server.1=solr-1:2888:3888
server.2=solr-2:2888:3888
server.3=solr-3:2888:3888

所有节点修改环境变量

> vim /etc/profile# zookeeper
export ZOOKEEPER_HOME=/usr/local/zookeeper-3.4.13
export PATH=$ZOOKEEPER_HOME/bin:$PATH> source /etc/profile

将zookeeper目录复制到其他节点上

> scp -r /usr/local/zookeeper-3.4.13/ root@solr-2:/usr/local/zookeeper-3.4.13
> scp -r /usr/local/zookeeper-3.4.13/ root@solr-3:/usr/local/zookeeper-3.4.13

添加myid文件(每节点都需要)

> cd /usr/local/zookeeper-3.4.13
> mkdir data
> echo "1" > data/myid

注意，每个节点myid文件要不一致

启动并测试

# 在三台机器上分别执行
> zkServer.sh start# 查看状态
[root@solr-1 zookeeper-3.4.13]# zkServer.sh status
ZooKeeper JMX enabled by default
Using config: /usr/local/zookeeper-3.4.13/bin/../conf/zoo.cfg
Mode: follower[root@solr-2 zookeeper-3.4.13]# zkServer.sh status
ZooKeeper JMX enabled by default
Using config: /usr/local/zookeeper-3.4.13/bin/../conf/zoo.cfg
Mode: leader[root@solr-3 zookeeper-3.4.13]# zkServer.sh status
ZooKeeper JMX enabled by default
Using config: /usr/local/zookeeper-3.4.13/bin/../conf/zoo.cfg
Mode: follower