solrcloud 在windows可以集群吗

Posted 2023-03-28

参考技术A solrcloud5.2.1+zookeeper一部精通讲师：夜行侠课程介绍：/s/1g9FMu密码:h4kc课程介绍一、课程使用到的软件及版本：centos系统，solr5.2.1，zookeeper3.4.6二、课程大纲1、zookeeper集群搭建，以及配置信息，zookeeper客户端命令讲解2、solrcloud在生产环境下的搭建3、创建collection，如何动态加载配置到zookeeper中，以及schema的详解4、solr索引文件夹，uuid与uniqueKey的讲解，如何使用uuid自动生成uniqueKey5、solrDIH导入mysql数据6、mysql的增量导入，以及各种datasource的讲解7、ik分词器8、详细讲解文档的Fields以及solrconfig.xml的相关配置，以及solrweb管理界面描述（上）9、solrweb管理界面描述（下）10、solrspellcheck以及solr源码转maven项目11、solr的UTC时间修改，ik分词器源码修改动态加载分词，停顿词(上)12、ik分词器源码修改动态加载分词，停顿词(下)13、solrj与springMVC整合14、springsolrj的简单增删改查，权重设置15、springsolrj的Faceting搜索Highlighting高亮(上)16、springsolrj的Faceting搜索Highlighting高亮(下)17、solr的近实时索引搜索以及实时索引搜索，搜索平台架构的详细剖析------------------------------

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