Solr，Lucene 优化有哪些相关经验

你的索引文件30G！这可是个非常大的数目了。
1. 从schema入手：
1> 你的数据是都需要store的么， 比如一些字段只需要提供结果搜索而不作为结果返回， 那么需要将store设置为false从而减少数据量。
2> 你的所有字段都需要highlight么， 如果不需要highlight则可以将term vector关掉。 
3> 确认你在schema没保存太多无用的信息（即不用来搜索也不用来返回）。
4> 你的分词算法是否合理， 如果你使用的是ngram的分词方法， 可以通过设置最大和最小分词长度来限制分词数据。
5> 你的业务上是否有明显的条目信息， 比如你索引的东西是一本书， 很多其他的信息在mysql或者其他地方有副本， 这样的话， 你大可以只store id信息， 其他字段都不store。
6> 你的业务能不能拆分， 比如之前书影音一起做搜索， 你可以考虑将他们分开。

2. 从segment角度
1> lucence使用segment来保存索引数据， 可以在Solr中通过mergeFactor来指定需要的临时文件数目， 如果mergeFactor过大， 则index的时间会缩短， 但磁盘占用和搜索时间会变的很长， 可以考虑适当调整mergeFactor， 或者在slave上做定期的optimize操作， optimize会将segment合并到一起， 当然， 这个过程比较耗资源， 所以可以考虑optimize的时候指定要merge到的数据。
2> 同样， 在master ， slave环境中， 最好不要在master上做optimize， 因为在master上做optimize会导致slave每次复制整个index的数据， 这当然不是你想要的， 所以要采取措施不要让master和slave的配置一样， 这样很不划算。

3. 从shard上
更一般的情况是， 如果这些都不是你想要的， 可以考虑shard， Solr支持很灵活的Shard， 你可以在build index的时候给出规则让不同的数据发送到不同的服务器， 比如同过hash等。 这样你的大数据就可以分布在多个机器中， 提高处理速度， 当然， 如果你有性能较好的机器， 同样可以考虑在单一机器上做shard， 利用多核的处理性能。但是要谨慎Solr的一些特性在Shard环境中的支持情况。

4. JDK 
1> JDK 的版本， 建议使用最新的版本， 但是7貌似有bug， 看有没有7.1， 32 vs 64 对java没影响， 都是byte code ，不区分。
2> 可以通过制定Xmx Xms 参数调整heap 的大小， 如果你经常出现heap over flow的话。
3> 启用多线程gc， 这是你在处理大数据时避免溢出的好方法， 一般一个core一个gc线程。

5. 设置适当的cache， 根据cache命中率的不同来选择fastlru or lru。
这里网上有个叫做chenlb的人以前在1.4中做了一个patch， 可以使用memcache做solr的cache， 不过现在的3.5版本不兼容， 作者也没有对其更新， 如果你在分布式环境下， 可以考虑自己做一下这个， 弄好了可以分享给笔者。

6. 根据使用的不同， 优化方式也非常的多， 不再赘述。