Solr翻译系列(1)—Solr Performance Data (Solr性能报告)

本文深入探讨了Solr性能的关键因素及其优化方法,通过JobHit、Discogs.com和HathiTrust的实际应用案例,展示了Solr在不同场景下的高效能表现。从操作系统与硬件配置、Solr版本选择到Servlet容器和JVM版本,再到索引构建、测试操作类型与性能瓶颈分析,全面覆盖Solr性能优化的各个方面。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

部分翻译文章,原文地址:http://wiki.apache.org/solr/SolrPerformanceData

查看Solr性能,你可能关注以下内容:

你使用的操作系统和硬件。

你选择的Solr版本

你使用的Servlet容器和JVM版本。

你的索引

你测试操作类型(更新,提交,优化,搜索)

你关注性能瓶颈(CPU,磁盘IO速度,内存)

 

你也可以看Solr性能影响因素。http://wiki.apache.org/solr/SolrPerformanceFactors

 

JobHits job search engine

 

JobHit是一个Solr构建的搜索引擎提供的服务,这个网站开始于2009 3月。

搜索服务,每天增加4W个新的简历文档。平均每天 2, 100,000搜索请求。平均每秒24.24,每个请求仅仅34ms返回。

 

 

Discogs.com

 

Discogs.com使用Solr作为关键字搜索的解决方案。

使用单台PCP4 2.66 GHz 1GB内存,索引1200,000文档,索引是1.2GB。每天接到250000请求,没有一点问题。

 

 

HathiTrust LargeScale Solr Benchmarking

 

HathiTrust是国家数字研究数字资料库。我们使用Solr5000000图书进行了全文索引。我的产品的索引延伸了10个共享,在4台机器上。总共索引文件查过了2TB大小,我们最大的瓶颈在于磁盘的I/O

在我们产品索引表现上,平均每个反馈时间都是200ms。中等反馈时间是90ms90%450ms99%1.4秒。硬件细节见:http://www.hathitrust.org/blogs/large-scale-search/new-hardware-searching-5-million-volumes-full-text

性能优化见:http://www.hathitrust.org/blogs/large-scale-search/performance-5-million-volumes

 

 

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