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本文详细解释了如何使用Solr进行分布式索引和搜索,包括如何将大索引拆分为多个小索引,如何利用shards参数进行查询请求的分发,以及在分布式环境下遇到的限制和挑战,如死锁问题和查询性能优化。

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What is Distributed Search?
当一个索引越来越大,达到一个单一的系统无法满足磁盘需求的时候,或者一次简单的查询实在要耗费很多的时间的时候,我们就可以使用solr的分布式索引了。在分布式索引中,原来的大索引,将会分成多个小索引(索引并不定规模小,之前称之为小索引相对于之前的整个索引来讲的),solr可以将从这些小索引返回的结果合并,然后返回给客户端。



如果当前的solr查询请求能够很快被处理,而你只是希望整个搜索系统的处理能力,那么你可以看看这篇文章http://wiki.apache.org/solr/CollectionDistribution。



Distributed Searching
参数“shards”能够使请求被分发到shards所指定的小索引上。

shards 的格式 :host:port/base_url[,host:port/base_url]*

目前只有查询请求才能够被分发。能够处理这种要求分发的请求的组件包括standard request handler 、以及它的子类、任何使用 支持分发的组件的其他handler。



目前支持分布式查询的组件有:

查询组件-----根据一个请求返回一个文档集。
面查询组件-----目前只支持排序的数字类的域。solr1.4将可以支持字符类型的域
高亮显示组件
debug组件。
对于分布式搜索组件,你也可以参考 WritingDistributedSearchComponents 。



Distributed Searching Limitations
索引的文档必须有一个 唯一键
当拥有相同的id的文档被查询到时,solr将选择第一个文档。其他的结果将被丢弃。
No distributed idf
不支持“竞价排名”组件 QueryElevationComponent
在处理的过程中,也即是 stage过程中,索引是有可能发生变化的。这样在索引更新的时刻,可能会发现搜索的结果跟索引不匹配的现象。
目前并不支持 时间类型的 facetting搜索。(将在solr1.4被支持)
目前只支持 能够排序的域的 facet搜索
shard 的数量会受到get请求的方法的限制,大多数的web 服务器,只支持4000个字符左右的get请求。
当“start”这个参数很大的时候,效率比较低下。举个例子,你发起一个请求,参数start=50000 ,rows=25 .被请求的索引的每个shard有500,000个文档。这时候,就会导致500,000条记录,在网络上被传输。
Distributed Deadlock
每个小索引,都有可能既接收顶级的 查询请求,也 向其他的小索引发出次级的查询请求。在这里,你就要小心了,http服务器中设置的能够处理的http请求的线程数一定要大于 这个小索引所接收到的 顶级请求和次级请求的总和。如果配置没有这样配好的话,一个由分发而产生的死锁很有可能会发生。

现在我们来试想下一种最简单的情况,只有两个小索引,每个小索引只能够起一个线程来处理Http 请求。两个索引都能接收顶级请求,并将请求分发给另一个索引。因为它们没有多余的线程可以处理多于一个的请求,所以 servlet容器就会阻塞 刚来的请求,这种情况一直持续到正在处理的请求被处理完毕。(但是,那个正在处理的请求永远也不会被处理完毕,因为它正在等待它分发出去的请求的回应,而这个分发出去的请求被阻塞了)。

关于死锁,目前笔者想到的方法是设定分发请求的超时时间。这个应该不难实现。



Distributed Indexing
怎样建立小索引,这点随用户的喜好而定。一种很简单的方法决定那条记录放在那个索引上可以使用类似这样的一种公式 uniqueId.hashCode() % numServers。

Example
出于测试目的,我们在一台机器的两个不同的端口启动 solr 服务。



Shell代码
#make a copy
cd solr
cp -r example example7574

#change the port number
perl -pi -e s/8983/7574/g example7574/etc/jetty.xml example7574/exampledocs/post.sh

#in window 1, start up the server on port 8983
cd example
java -server -jar start.jar

#in window 2, start up the server on port 7574
cd example7574
java -server -jar start.jar

#in window 3, index some example documents to each server
cd example/exampledocs
./post.sh [a-m]*.xml
cd ../../example7574/exampledocs
./post.sh [n-z]*.xml

#now do a distributed search across both servers with your browser or curl
curl 'http://localhost:8983/solr/select?shards=localhost:8983/solr,localhost:7574/solr&indent=true&q=ipod+solr'
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/1bfadf00ae14 华为移动服务(Huawei Mobile Services,简称 HMS)是一个全面开放的移动服务生态系统,为企业和开发者提供了丰富的工具和 API,助力他们构建、运营和推广应用。其中,HMS Scankit 是华为推出的一款扫描服务 SDK,支持快速集成到安卓应用中,能够提供高效且稳定的二维码和条形码扫描功能,适用于商品扫码、支付验证、信息获取等多种场景。 集成 HMS Scankit SDK 主要包括以下步骤:首先,在项目的 build.gradle 文件中添加 HMS Core 库和 Scankit 依赖;其次,在 AndroidManifest.xml 文件中添加相机访问和互联网访问权限;然后,在应用程序的 onCreate 方法中调用 HmsClient 进行初始化;接着,可以选择自定义扫描界面或使用 Scankit 提供的默认扫描界面;最后,实现 ScanCallback 接口以处理扫描成功和失败的回调。 HMS Scankit 内部集成了开源的 Zxing(Zebra Crossing)库,这是一个功能强大的条码和二维码处理库,提供了解码、生成、解析等多种功能,既可以单独使用,也可以与其他扫描框架结合使用。在 HMS Scankit 中,Zxing 经过优化,以更好地适应华为设备,从而提升扫描性能。 通常,ScanKitDemoGuide 包含了集成 HMS Scankit 的示例代码,涵盖扫描界面的布局、扫描操作的启动和停止以及扫描结果的处理等内容。开发者可以参考这些代码,快速掌握在自己的应用中实现扫码功能的方法。例如,启动扫描的方法如下: 处理扫描结果的回调如下: HMS Scankit 支持所有安卓手机,但在华为设备上能够提供最佳性能和体验,因为它针对华为硬件进行了
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