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12.SolrCloud原理

转载自http://blog.csdn.net/u011026968/article/details/50336709

内容涉及:SolrCloud的基础知识、架构、索引创建和更新、查询、故障恢复、负载均衡、leader选举等的原理。

一、SolrCloud与Solr,lucene关系

1 solrluence的关系

网上有这样的比喻:

(1)  lucene是数据库的话,solr就是jdbc。

(2)  lucene是jar,solr就是一个引用这些jar来写的搜索客户端。Solr是一个可以直接用的应用,而lucene只是一些编程用的库。

2 SolrSolrCloud

SolrCloud是Solr4.0版本开发出的具有开创意义的基于Solr和Zookeeper的分布式搜索方案,或者可以说,SolrCloud是Solr的一种部署方式。Solr可以以多种方式部署,例如单机方式,多机Master-Slaver方式,这些方式部署的Solr不具有SolrCloud的特色功能。

二、SolrCloud配置

有两种方式:

(1)把solr作为web应用部署到Tomcat容器,然后Tomcat与zookeeper关联

(2)从solr 5开始,solr自身有jetty容器,不必部署到Tomcat,这样会容易一些。

可以参考如下教程:

http://blog.csdn.net/wanghui2008123/article/details/37813525

三、SolrCloud基础知识

1.概念

·     Collection:在SolrCloud集群中逻辑意义上的完整的索引。它常常被划分为一个或多个Shard,它们使用相同的Config Set。如果Shard数超过一个,它就是分布式索引,SolrCloud让你通过Collection名称引用它,而不需要关心分布式检索时需要使用的和Shard相关参数。

·     ConfigSet: Solr Core提供服务必须的一组配置文件。每个config set有一个名字。最小需要包括solrconfig.xml(SolrConfigXml)和schema.xml (SchemaXml),除此之外,依据这两个文件的配置内容,可能还需要包含其它文件。它存储在Zookeeper中。Config sets可以重新上传或者使用upconfig命令更新,使用Solr的启动参数bootstrap_confdir指定可以初始化或更新它。

·     Core: 也就是Solr Core,一个Solr中包含一个或者多个Solr Core,每个Solr Core可以独立提供索引和查询功能,每个Solr Core对应一个索引或者Collection的Shard,Solr Core的提出是为了增加管理灵活性和共用资源。在SolrCloud中有个不同点是它使用的配置是在Zookeeper中的,传统的Solr core的配置文件是在磁盘上的配置目录中。

·     Leader: 赢得选举的Shard replicas。每个Shard有多个Replicas,这几个Replicas需要选举来确定一个Leader。选举可以发生在任何时间,但是通常他们仅在某个Solr实例发生故障时才会触发。当索引documents时,SolrCloud会传递它们到此Shard对应的leader,leader再分发它们到全部Shard的replicas。

·     Replica: Shard的一个拷贝。每个Replica存在于Solr的一个Core中。一个命名为“test”的collection以numShards=1创建,并且指定replicationFactor设置为2,这会产生2个replicas,也就是对应会有2个Core,每个在不同的机器或者Solr实例。一个会被命名为test_shard1_replica1,另一个命名为test_shard1_replica2。它们中的一个会被选举为Leader。

·     Shard: Collection的逻辑分片。每个Shard被化成一个或者多个replicas,通过选举确定哪个是Leader。

·     Zookeeper: Zookeeper提供分布式锁功能,对SolrCloud是必须的。它处理Leader选举。Solr可以以内嵌的Zookeeper运行,但是建议用独立的,并且最好有3个以上的主机。

·     SolrCore: 单机运行时,单独的索引叫做SolrCore,如果创建多个索引,可以创建的多个SolrCore。

·     索引:一个索引可以在不同的Solr服务上,也就是一个索引可以由不同机器上的SolrCore组成。 不同机器上的SolrCore组成逻辑上的索引,这样的一个索引叫做Collection,组成Collection的SolrCore包括数据索引和备份。

·      SolrCloud collection shard关系:一个SolrCloud包含多个collection,collection可以被分为多个shards, 每个shard可以有多个备份(replicas),这些备份通过选举产生一个leader,

·      Optimization: 是一个进程,压缩索引和归并segment,Optimization只会在master node运行,

·      Leader replica

(1)leader负责保证replica和leader是一样的最新的信息

(2)replica 被分到 shard 按照这样的顺序: 在集群中他们第一次启动的次序轮询加入,除非新的结点被人工地使用shardId参数分派到shard。人工指定replica属于哪个shard的方法:-DshardId=1

以后重启的时候,每个node加入之前它第一次被指派的shard。Node如果以前是replica,当以前的leader不存在的时候,会成为leader。

2.架构

·        索引(collection)的逻辑图

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·        索引和Solr实体对照图

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一个经典的例子:

SolrCloud是基于Solr和Zookeeper的分布式搜索方案,是正在开发中的Solr4.0的核心组件之一,它的主要思想是使用Zookeeper作为集群的配置信息中心。它有几个特色功能:1)集中式的配置信息 2)自动容错 3)近实时搜索 4)查询时自动负载均衡

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基本可以用上面这幅图来概述,这是一个拥有4个Solr节点的集群,索引分布在两个Shard里面,每个Shard包含两个Solr节点,一个是Leader节点,一个是Replica节点,此外集群中有一个负责维护集群状态信息的Overseer节点,它是一个总控制器。集群的所有状态信息都放在Zookeeper集群中统一维护。从图中还可以看到,任何一个节点都可以接收索引更新的请求,然后再将这个请求转发到文档所应该属于的那个Shard的Leader节点,Leader节点更新结束完成,最后将版本号和文档转发给同属于一个Shard的replicas节点。

3.几种角色

(1)zookeeper:下面的信息是zookeeper上存储的,zookeeper目录称为znode

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solrzookeeper中的结点

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1、aliases.json 对colletion别名,另有妙用(solrcloud的build search分离),以后再写博客说明。

2、clusterstate.json  重要信息文件。包含了colletion ,shard ,replica的具体描述信息。

3、live_nodes  下面都是瞬时的zk结点,代表当前存活的solrcloud中的节点。

4、overseer solrcloud中的重要角色。下面存有三个重要的分布式队列,代表待执行solrcloud相关的zookeeper操作的任务队列。

4.1 collection-queue-work是存放与collection相关的特办操作,如createcollection ,reloadcollection,createalias,deletealias ,splitshard 等。

4.2 queue则存放了所有与collection无关的操作,例如deletecore,removecollection,removeshard,leader,createshard,updateshardstate,还有包括节点的状态(down、active、recovering)的变化。

4.3 queue-work是一个临时队列,指正在处理中的消息。操作会先保存到/overseer/queue,在overseser进行处理时,被移到/overseer/queue-work中,处理完后消息之后在从/overseer/queue-work中删除。如果overseer中途挂了,新选举的overseer会选将/overseer/queue-work中的操作执行完,再去处理/overseer/queue中的操作。

注意:以上队列中存放的所有子结点,都是PERSISTENT_SEQUENTIAL类型的。

5、overseer_elect ,用于overseer的选举工作

6、colletcion,存放当前collection一些简单信息(主要信息都在clusterstate.json中)。 下面的leader_elect自然是用于collection中shard中副本集的leader选举的。

(2)overseer: overseer是经常被忽略的角色,实际上,我测试过,每次加入一台新的机器的时候,一方面,SolrCloud会多一个Solr,另一方面,会多一个oveseer(当然可能不会起到作用)。 整个SolrCloud只有一个overseer会起到作用,所有的overseer经过选举产生overseer。 Overseer和shard的leader选举方式一样,详见后面leader选举部分。

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Overseer zk写流程

在看solrcloud的官方文档的时候,几乎也很少有overseer的这个角色的说明介绍。相信不少成功配置solrcloud的开发者,也没有意识到这个角色的存在。

Overseer,顾名思义,是一个照看全局的角色,做总控工作。体现在代码与zk的相关操作中,就是zookeeper中大多的写操作,是由overseer去处理的,并且维护好clusterstate.josn与aliases.json这两个zk结点的内容。与我们“谁创建,谁修改”做法不同。由各个solr node发起的操作,都会publish到/overseer结点下面相应的queue中去,再由overseer到分布式队列中去取这些操作信息,做相应的zk修改,并将整个solrcloud中相关的具体状态信息,更新到cluseterstate.json中去,最终会将这个操作,从queue中删除,表示完成操作。

以一个solr node将自身状态标记为down为例。该node会将这种“state”operation的相关信息,publish到/overseer/queue中。由Overseer去从中取得这个操作,然后将node state为down的信息写入clusterstate.json。最后删除queue中的这个结点。

当然overseer这个角色,是利用zookeeper在solrcloud中内部选举出来的。

一般的zk读操作

  Solr将最重要且信息最全面的内容都放在了cluseterstate.json中。这样做减少了,普通solr node需要关注的zk 结点数。除了clusterstate.json,普通的solr node在需要当前collection整体状态的时候,还会获取zk的/live_nodes中的信息,根据live_nodes中的信息,得知collection存活的node, 再从clusterstate.json获得这些node的信息。

这种处理,其实也好理解。假如一个solr node非正常下线,clusterstate.json中不一定会有变化,但/live_nodes中这个node对应的zk结点就消失了(因为是瞬时的)。

四、创建索引的过程(索引更新)

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1、细节问题:

(1)下面所说的SolrJ是客户端,CloudSolrServcer是SolrCloud的机器。

(2)文档的ID

根据我看源码,文档ID生成,一是可以自己配置,二是可以使用默认配置,这时候文档ID是使用java的UUID生成器(这个ID生成器可以生成全球唯一的ID)

(3)watch

客户端(watcher)在zookeeper的数据上设置watch, watch是一次性的trigger,当数据改变的时候的时候会触发,watch发送信息到设置这个Watch的客户端。

(4)lucene index是一个目录,索引的insert或者删除保持不变,文档总是被插入新创建的file,被删除的文档不会真的从file中删除,而是只是打上tag,直到index被优化。update就是增加和删除组合。

(5)文档路由

Solr4.1添加了文档聚类(译注:此处翻译准确性需要权衡,意思是将文档归类在一起的意思)的功能来提升查询性能。

Solr4.5添加了通过一个router.name参数来指定一个特定的路由器实现的功能。如果你使用“compositeId”路由器,你可以在要发送到Solr进行索引的文档的ID前面添加一个前缀,这个前缀将会用来计算一个hash值,Solr使用这个hash值来确定文档发送到哪个shard来进行索引。这个前缀的值没有任何限制(比如没有必要是shard的名称),但是它必须总是保持一致来保证Solr的执行结果一致。例如,你需要为不同的顾客聚类文档,你可能会使用顾客的名字或者是ID作为一个前缀。比如你的顾客是“IBM”,如果你有一个文档的ID是“12345”,把前缀插入到文档的id字段中变成:“IBM!12345”,在这里感叹号是一个分割符号,这里的“IBM”定义了这个文档会指向一个特定的shard。

然后在查询的时候,你需要把这个前缀包含到你的_route_参数里面(比如:q=solr&_route_=IBM!)使查询指向指定的shard。在某些情况下,这样操作能提升查询的性能,因为它省掉了需要在所有shard上查询耗费的网络传输用时。使用_route_代替shard.keys参数。shard.keys参数已经过时了,在Solr的未来版本中这个参数会被移除掉。如果你不想变动文档的存储过程,那就不需要在文档的ID前面添加前缀。如果你创建了collection并且在创建的时候指定了一个“implicit”路由器,你可以另外定义一个router.field参数,这个参数定义了通过使用文档中的一个字段来确定文档是属于哪个shard的。但是,如果在一个文档中你指定的字段没有值得话,这个文档Solr会拒绝处理。同时你也可以使用_route_参数来指定一个特定的shard。

我的理解:添加了这样聚类的好处:查询的时候,声明了route=IBM,那么就可以减少访问的shard。

router.name的值可以是 implicit 或者compositeId。 ‘implicit‘ 不自动路由文档到不同shard,而是会按照你在indexingrequest中暗示的那样。也就是建索引的时候,如果是implicit是需要自己指定文档到哪个shard的。比如:

curl "http://10.1.30.220:8081/solr/admin/collections?action=CREATE&name=paper&collection.configName=paper_conf&router.name=implicit&shards=shard1,shard2&createNodeSet=10.1.30.220:8081_solr,10.1.30.220:8084_solr"

2、具体过程

添加文档的过程:

(1)当SolrJ发送update请求给CloudSolrServer ,CloudSolrServer会连接至Zookeeper获取当前SolrCloud的集群状态,并会在/clusterstate.json 和/live_nodes 注册watcher,便于监视Zookeeper和SolrCloud,这样做的好处有以下几点:

CloudSolrServer获取到SolrCloud的状态后,它能直接将document发往SolrCloud的leader,降低网络转发消耗。

  注册watcher有利于建索引时候的负载均衡,比如如果有个节点leader下线了,那么CloudSolrServer会立马得知,那它就会停止往leader发送document。

(2)路由document至正确的shard。CloudSolrServer 在发送document时候需要知道发往哪个shard,但是这里需要注意,单个document的路由非常简单,但是SolrCloud支持批量add,也就是说正常情况下N个document同时进行路由。这个时候SolrCloud就会根据document路由的去向分开存放document即进行分类,然后进行并发发送至相应的shard,这就需要较高的并发能力。

(3)Leader接受到update请求后,先将update信息存放到本地的update log,同时Leader还会给documrnt分配新的version,对于已存在的document,Leader就会验证分配的新version与已有的version,如果新的版本高就会抛弃旧版本,最后发送至replica。

(4)当只有一个Replica的时候,replica会进入recovering状态并持续一段时间等待leader重新上线,如果在这段时间内,leader没有上线,replica会转成leader并有一些文档损失。

(5)最后的步骤就是commit了,commit有两种,一种是softcommit,即在内存中生成segment,document是可见的(可查询到)但是没有写入磁盘,断电后数据丢失。另一种是hardcommit,直接将数据写入磁盘且数据可见。前一种消耗较少,后一种消耗较大。

每commit一次,就会重新生成一个ulog更新日志,当服务器挂掉,内存数据丢失,就可以从ulog中恢复

五、查询

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NRT 近实时搜索

     SolrCloud支持近实时搜索,所谓的近实时搜索即在较短的时间内使得add的document可见可查,这主要基于softcommit机制(Lucene是没有softcommit的,只有hardcommit)。

当进行SoftCommit时候,Solr会打开新的Searcher从而使得新的document可见,同时Solr还会进行预热缓存以及预热查询以使得缓存的数据也是可见的。所以必须保证预热缓存以及预热查询的执行时间必须短于commit的频率,否则就会由于打开太多的searcher而造成commit失败。

最后说说在工作中近实时搜索的感受吧,近实时搜索是相对的,对于有些客户1分钟就是近实时了,有些3分钟就是近实时了。而对于Solr来说,softcommit越频繁实时性更高,而softcommit越频繁则Solr的负荷越大(commit越频率越会生成小且多的segment,于是merge出现的更频繁)。目前我们公司的softcommit频率是3分钟,之前设置过1分钟而使得Solr在Index所占资源过多大大影响了查询。所以近实时蛮困扰着我们的,因为客户会不停的要求你更加实时,目前公司采用加入缓存机制来弥补这个实时性。

 

 

 

 

 

 

六、ShardSplit

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有以下几个配置参数:

·        path,path是指core0索引最后切分好后存放的路径,它支持多个,比如cores?action=SPLIT&core=core0&path=path1&path=path2。

·        targetCore,就是将core0索引切分好后放入targetCore中(targetCore必须已经建立),它同样支持多个,请注意path和targetCore两个参数必须至少存在一个。

·        split.key, 根据该key进行切分,默认为unique_id.

·        ranges, 哈希区间,默认按切分个数进行均分。

·        由此可见Core的Split api是较底层的接口,它可以实现将一个core分成任意数量的索引(或者core)

七、负载均衡

查询的负载均衡还是要自己做的。至于文档放到哪个shard,就是按照id做的,如果是配置route.name=implicit,那么自己指定去哪个shard。

八、故障恢复

1、故障恢复的情况

有几种情况下会进行recovering :

(1)有下线的replica

当索引更新的时候,不会顾及下线的replica,当上线的时候会有recovery进程对他们进行回复,如果转发的replica出于recovering状态,那么这个replica会把update放入update transaction日志。

(2)如果shard(我觉得)只有一个replica

当只有一个Replica的时候,replica会进入recoveing状态并持续一段时间等待leader重新上线,如果在这段时间内,leader没有上线,replica会转成leader并有一些文档损失。

(3)SolrCloud在进行update时候,由于某种原因leader转发update至replica没有成功,会迫使replica进行recoverying进行数据同步。

2Recovery策略

就上面的第三种,讲讲Recovery的策略:

(1)Peer sync, 如果中断的时间较短,recovering node只是丢失少量update请求,那么它可以从leader的update log中获取。这个临界值是100个update请求,如果大于100,就会从leader进行完整的索引快照恢复。

(2)Snapshot replication, 如果节点下线太久以至于不能从leader那进行同步,它就会使用solr的基于http进行索引的快照恢复。当你加入新的replica到shard中,它就会进行一个完整的index Snapshot。

3、两种策略的具体过程

(1)整体的过程

solr 向所有的Replica发送getVersion的请求,获取最新的nupdate个version(默认100个),并排序。获取本分片的100个version。

对比replica和replica的version,看是不是有交集:

    a)有交集,就部分更新Peer sync (按document为单位)

    b)没有交集,说明差距太大,那么就replication (以文件为最小单位)

(2)replication的具体过程

(a)开始Replication的时候,首先进行一次commitOnLeader操作,即发送commit命令到leader。它的作用就是将leader的update中的数据刷入到索引文件中,使得快照snap完整。

(b)各种判断之后,下载索引数据,进行replication

(c)replication的时候,shard状态时recoverying,分片可以建索引但是不能查询,同步的时候,新来的数据会进入ulog,但是这些数据从源码看不会进入索引文件。当同步replication结束后,会进行replay过程,该过程就是将ulog中的请求重新进行一遍。这样就可以把之前错过的都再写入。

4、容错的其他方面

(1)读

每个搜索的请求都被一个collection的所有的shards执行,如果有些shard没有返回结果,那么查询是失败的。这时候根据配置 shards.tolerant 参数,如果是true, 那么部分结果会被返回。

(2)写

每个节点的组织和内容的改变都会写入Transaction log,日志被用来决定节点中的哪些内容应该被包含在replica,当一个新的replica被创建的时候,通过leader和Transaction log去判断哪些内容应该被包含。同时,这个log也可以用来恢复。TransactionLog由一个保存了一系列的更新操作的记录构成,它能增加索引操作的健壮性,因为只要某个节点在索引操作过程中意外中断了,它可以重做所有未提交的更新操作。

假如一个leader节点宕机了,可能它已经把请求发送到了一些replica节点但是却另一些却没有发送,所以在一个新的leader节点在被选举出来之前,它会依靠其他replica节点来运行一个同步处理操作。如果这个操作成功了的话,所有节点的数据就都保持一致了,然后leader节点把自己注册为活动节点,普通的操作就会被处理。如果一个replica节点的数据脱离整体同步太多了的话,系统会请求执行一个全量的基于普通的replication同步恢复。

集群的overseer会监测各个shard的leader节点,如果leader节点挂了,则会启动自动的容错机制,会从同一个shard中的其他replica节点集中重新选举出一个leader节点,甚至如果overseer节点自己也挂了,同样会自动在其他节点上启用新的overseer节点,这样就确保了集群的高可用性。

九、选举的策略

SolrCloud没有master或slave. Leader被自动选举,最初按照first-come-first-serve

然后按照zk的选举方式。

http://zookeeper.apache.org/doc/trunk/recipes.html#sc_leaderElection

zk的选举方式:zk给每个服务器一个id,新来的机器的id大于之前的。 如果leader宕机,所有的应用看着当前最小的编号,然后看每一个 follower 对 follower 集群中对应的比自己节点序号小一号的节点(也就是所有序号比自己小的节点中的序号最大的节点)设置一个 watch 。只有当follower 所设置的 watch 被触发的时候,它才进行 Leader 选举操作,一般情况下它将成为集群中的下一个 Leader。很明显,此 Leader 选举操作的速度是很快的。因为,每一次 Leader 选举几乎只涉及单个 follower 的操作。

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