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Josh_Persistence
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前言

       Solr在Lucene之上开发了很多Cache功能,目前提供的Cache类型有:

(1)   filterCache

(2)   documentCache

(3)   fieldvalueCache

 

(4)   queryresultCache

 

 

一、Cache的生命周期

       Solr查询的核心类是SolrIndexSearcher,每个core通常在同一时刻只由当前的SolrIndexSearcher供上层的handler使用(但当切换SolrIndexSearcher时可能会有两个同时提供服务),Solr的各种Cache正是依附于SolrIndexSearcher的,SolrIndexSearcher在则Cache生,SolrIndexSearcher亡则Cache被清空close掉。

       从上面前言中可知,Solr中的应用Cache有filterCache、queryResultCache、documentCache等,这些Cache都是SolrCache的实现类,并且是SolrIndexSearcher的成员变量,各自有着不同的逻辑和使命,后面分别予以介绍和分析。

 

二、Cache的配置介绍

 

      要使用Solr的四种Cache,只需要在SolrConfig中配置如下内容即可:

 

<query>
...
<filterCache class="solr.FastLRUCache"
                 size="512"
                 initialSize="512"
                 autowarmCount="0"/>

<queryResultCache class="solr.LRUCache"
                      size="512"
                      initialSize="512"
                      autowarmCount="0"/>

<documentCache class="solr.LRUCache"
                   size="512"
                   initialSize="512"
                   autowarmCount="0"/>

// 是否能使用到filtercache关键配置  
<useFilterForSortedQuery>true</useFilterForSortedQuery>

// queryresult的结果集控制  
 <queryResultWindowSize>20</queryResultWindowSize>

// 是否启用懒加载field
<enableLazyFieldLoading>true</enableLazyFieldLoading>
...

</query>

 

三、Solr Cache的命中监控

当启动Solr后,可通过Solr Admin来查看Solr中每个Cache的命中情况。



 

 



 

 

      其中 lookups 为当前cache 查询数, hitratio 为当前cache命中率,inserts为当前cache插入数,evictions为从cache中踢出来的数据个数,size 为当前cache缓存数, warmuptime为当前cache预热所消耗时间,而cumulative都为该类型Cache累计的查询,命中,命中率,插入、踢出的数目。

 

 

 

四、Solr Cache接口实现类

        1、Solr提供了两种SolrCache接口实现类:solr.search.LRUCache和solr.search.FastLRUCache。FastLRUCache是1.4版本中引入的,其速度在普遍意义上要比LRUCache更快些。

 下面是对SolrCache接口主要方法的注释:

   

public interface SolrCache {
  /**
   * Solr在解析配置文件构造SolrConfig实例时会初始化配置中的各种CacheConfig,
   * 在构造SolrIndexSearcher时通过SolrConfig实例来newInstance SolrCache,
   * 这会调用init方法。参数args就是和具体实现(LRUCache和FastLRUCache)相关的
   * 参数Map,参数persistence是个全局的东西,LRUCache和FastLRUCache用其来统计
   * cache访问情况(因为cache是和SolrIndexSearcher绑定的,所以这种统计就需要个
   * 全局的注入参数),参数regenerator是autowarm时如何重新加载cache,
   * CacheRegenerator接口只有一个被SolrCache warm方法回调的方法:
   * boolean regenerateItem(SolrIndexSearcher newSearcher,
   * SolrCache newCache, SolrCache oldCache, Object oldKey, Object oldVal)
   */
  public Object init(Map args, Object persistence, CacheRegenerator regenerator);
  /** :TODO: copy from Map */
  public int size();
  /** :TODO: copy from Map */
  public Object put(Object key, Object value);
  /** :TODO: copy from Map */
  public Object get(Object key);
  /** :TODO: copy from Map */
  public void clear();
  /**
   * 新创建的SolrIndexSearcher autowarm方法,该方法的实现就是遍历已有cache中合适的
   * 范围(因为通常不会把旧cache中的所有项都重新加载一遍),对每一项调用regenerator的
   * regenerateItem方法来对searcher加载新cache项。
   */
  void warm(SolrIndexSearcher searcher, SolrCache old) throws IOException;
  /** Frees any non-memory resources */
  public void close();

  

 

 

1.1、solr.search.LRUCache
什么是LRU算法,对于什么是LRU算法,如果感兴趣,可以查看另一篇博客:http://josh-persistence.iteye.com/blog/2247280 
 

   LRUCache可配置参数如下:

 

1)size:cache中可保存的最大的项数,默认是1024

 

2)initialSize:cache初始化时的大小,默认是1024。

 

3)autowarmCount:当切换SolrIndexSearcher时,可以对新生成的SolrIndexSearcher做autowarm(预热)处理。autowarmCount表示从旧的SolrIndexSearcher中取多少项来在新的SolrIndexSearcher中被重新生成,如何重新生成由CacheRegenerator实现。

 

       查看Solr源码可以发现,在实现上,LRUCache直接使用LinkedHashMap来缓存数据,由initialSize来限定cache的大小,淘汰策略也是使用LinkedHashMap的内置的LRU方式,读写操作都是对map的全局锁,所以并发性效果方面稍差。 

 

     1.2、solr.search.FastLRUCache

    在配置方面,FastLRUCache除了需要LRUCache的参数,还可有选择性的指定下面的参数:

    1)minSize:当cache达到它的最大数,淘汰策略使其降到minSize大小,默认是0.9*size。该值的大小应该至少等于我们使用的过滤字段的大小。举个例子说明:如果在某个时间内,你的应用程序使用了2000个查询参数,则minimum的大小应该最小设为2000。 

    2)acceptableSize:当淘汰数据时,期望能降到minSize,但可能会做不到,则可勉为其难的降到acceptableSize,默认是0.95*size,也可以这么理解,如果没有设置minSize,那么改值会替代之。

    3)cleanupThread:相比LRUCache是在put操作中同步进行淘汰工作,FastLRUCache可选择由独立的线程来做,也就是配置cleanupThread的时候。当cache大小很大时,每一次的淘汰数据就可能会花费较长时间,这对于提供查询请求的线程来说就不太合适,由独立的后台线程来做就很有必要。

     实现上,FastLRUCache内部使用了ConcurrentLRUCache来缓存数据,它是个加了LRU淘汰策略的ConcurrentHashMap,所以其并发性要好很多,这也是多数Java版Cache的极典型实现。

 

2、filterCache

2.1 概述:

     filterCachef中存储了无序的lucene document id集合,即FilterCache存储了一些无序的文档标识号(ID),这些ID并不是我们在schema.xml里配置的unique key,而是solr内部的一个文档标识。

    该cache有3种用途:

 

1)filterCache存储了filter queries(“fq”参数)得到的document id集合结果            Solr中的query参数有两种,即q和fq。如果fq存在,Solr是先查询fq(因为fq可以多个,所以多个fq查询是个取结果交集的过程),之后将fq结果和q结果取并。在这一过程中,filterCache就是key为单个fq(类型为Query),value为document id集合(类型为DocSet)的cache。从后面的分析你将会看到对于fq为range query来说,filterCache将表现出其更有价值的一面。

 

2)filterCache还可用于facet查询

      facet查询中各facet的计数是通过对满足query条件的document id集合(可涉及到filterCache)的处理得到的。因为统计各facet计数可能会涉及到所有的doc id,所以filterCache的大小需要能容下索引的文档数。

 

3)如果solfconfig.xml中配置了<useFilterForSortedQuery/>,即设置该参数为true的时候,那么还可以进行排序。

       

       对于是否使用filterCache及如何配置filterCache大小,需要根据应用特点、统计、效果、经验等各方面来评估。对于使用fq、facet的应用,对filterCache的调优是很有必要的。

 

2.2 有效的使用filterCache

      光有上面的配置是不够的,我们还需要让查询能够使用它,如下面的例子:

      

q=name:solr+AND+category:ksiazka+AND+section:ksiazki

   初看起来,查询语句是正确的。但是有个问题:它并没有用到filterCache。所有的请求将会绑定到queryResultCache中并创建一个单独的条目。如果修改为: 

 

 

q=name:solr&fq=category:ksiazka&fq=section:ksiazki

 

    有什么变化呢?在这个例子中,一个条目会写入到queryResultCache中;另外,还会有两个条目会写入到filterCache中。现在看一下下面的语句:

 

q=name:lucene&fq=category:ksiazka&fq=section:ksiazki

 这个查询会创建一个条目到queryResultCache中,但是会使用filterCache中两个已经存在的条目。这样查询的执行时间会降低,IO的使用也会节省。 然而,对于下面的查询: 

 

  

q=name:lucene+AND+category:ksiazka+AND+section:ksiazki

 solr不能使用任何cache并且需要从lucene索引中收集所有的信息。

 

 

小结:

        就像你所看到的,配置cache 的正确方法不是如何保证solr能够使用它【因为默认都会有solrconfig.xml的配置】,而是如何构建查询语句来提升性能。

 

2.3、filterCached的实例分析

     从上面的分析可以看出,solr应用中为了提高查询速度有可以利用几种cache来优化查询速度,分别是fieldValueCache,queryResultCache,documentCache,filtercache,在日常使用中最为立竿见影,最有效的应属filtercache。谈到filterCache的作用,可以从一段Solr的查询日志开始说起,下面是截取的其中一段Solr的查询日志:

 

[search4alive-0] Request_is ==> q=status%3A0++AND+biz_type%3A2+AND+class_id%3A1&sort=index_sort_order+desc&start=0&rows=5,queryTime_is ==> 2                                      
[search4alive-0] Request_is ==> q=status%3A0++AND+biz_type%3A1+AND+class_id%3A1+AND+%28group_id%3A411%29&sort=gmt_create+desc&start=0&rows=20,queryTime_is ==> 2                  
[search4alive-0] Request_is ==> q=status%3A0++AND+biz_type%3A2+AND+class_id%3A1&sort=index_sort_order+desc&start=0&rows=5,queryTime_is ==> 2                                      
[search4alive-0] Request_is ==> q=status%3A0++AND+biz_type%3A1+AND+class_id%3A1+AND+%28group_id%3A8059%29&sort=gmt_create+desc&start=0&rows=20,queryTime_is ==> 0                 
[search4alive-0] Request_is ==> debugQuery=on&group=true&group.field=group_id&group.ngroups=true&group.sort=gmt_create+desc&q=status%3A0++AND+biz_type%3A1+AND+class_id%3A1+AND+ha
[search4alive-0] Request_is ==> q=status%3A0++AND+biz_type%3A2+AND+class_id%3A1&sort=index_sort_order+desc&start=30&rows=30,queryTime_is ==> 4                                    
[search4alive-0] Request_is ==> q=status%3A0++AND+biz_type%3A2+AND+class_id%3A1&sort=index_sort_order+desc&start=0&rows=5,queryTime_is ==> 1                                      
[search4alive-0] Request_is ==> q=status%3A0++AND+biz_type%3A1+AND+class_id%3A1+AND+%28group_id%3A375%29&sort=gmt_create+desc&start=0&rows=20,queryTime_is ==> 3                  
[search4alive-0] Request_is ==> q=status%3A0++AND+biz_type%3A2+AND+class_id%3A1&sort=index_sort_order+desc&start=0&rows=5,queryTime_is ==> 1                                      
[search4alive-0] Request_is ==> q=status%3A0++AND+biz_type%3A2+AND+class_id%3A1&sort=index_sort_order+desc&start=0&rows=30,queryTime_is ==> 4                                     
[search4alive-0] Request_is ==> q=status%3A0++AND+biz_type%3A2+AND+class_id%3A1&sort=index_sort_order+desc&start=0&rows=5,queryTime_is ==> 1                                      
[search4alive-0] Request_is ==> q=status%3A0++AND+biz_type%3A2+AND+class_id%3A1&sort=index_sort_order+desc&start=0&rows=30,queryTime_is ==> 4                                     
[search4alive-0] Request_is ==> q=status%3A0++AND+biz_type%3A2+AND+class_id%3A1&sort=index_sort_order+desc&start=0&rows=30,queryTime_is ==> 3                                     

 

      看到这段查询日志之后,我们开始考虑如何提升查询的rt(查询速度),因为在参数q中的查询是要有磁盘IO开销的,很自然的思路是将整个查询的参数q作为key,对应的结果作为value,这样做是可以的,但是查询的命中率会很低,会占用大量内存空间。

   分析日志可知:查询参数q基本上每次都会出现status,biz_type,class_id 对于这样的查询,可以把整个查询条件分成两部分:一部分是以status,biz_type,class_id 这几个条件组成的子查询条件,另外一部分是除这三个条件之外的子查询。在进程查询的时候,先将status,biz_type,class_id 条件组成的条件作为key,对应的结果作为value进行缓存,然后再和另外一部分查询的结果进行求交运算。



        
通过上面这幅图明白了filtercache的意义是,将原先一个普通查询分割成两个组合查询的与运算,两个子查询至少有一个使用缓存,这样既减少了查询过程的IO操作,又控制了缓存的容量不会消耗过多的内存。

      客户端API调用:

     下面是原先的客户端端查询代码:

       

SolrQuery query = new SolrQuery();

query.setQuery("status:0 AND biz_type:1 AND class_id:1 AND xxx:123");

QueryResponse response = qyeryServer.query(query);

 

 

使用filterQuery之后的查询代码:

   

SolrQuery query = new SolrQuery();

query.addFilterQuery("status:0 AND biz_type:1 AND class_id:1");
query.setQuery("xxx:123");

QueryResponse response = qyeryServer.query(query);

 

 

 

经过测试这样优化之后,查询的RT会明显减小,QPS会有明显提升。

 

   使用filterquery过程中需要注意点:

 

1)不能在filterQuery 上重复出现query中的查询参数,如果上面的filterquery调用方法如下所示:

 

query.addFilterQuery("status:0 AND biz_type:1 AND class_id:1 AND xxx:123");
query.setQuery("xxx:123");

  如上,条件xxx:123 在filterQuery和query上都出现了,这样的写法非但起不到查询优化的目的,而且还会增加查询的性能开销。

 

 

2) 尽量减少调用addFilterQuery方法的次数

 

query.addFilterQuery("status:0 ");
query.addFilterQuery("biz_type:1 ");
query.addFilterQuery("class_id:1 ");
query.setQuery("xxx:123");

 如上,将status:0 AND biz_type:1 AND class_id:1 这个组合查询条件,分三次调用filterQuery方法来完成,这样的调用方法虽然是正确的,并且能起到性能优化的效果,优化性能没有调用一次addFilterQuery方法来得高,原因是多调用了两次addFilterQuery,就意味着最后需要多进行两次结果集的求交运算,虽然结果集求交运算速度很快,但毕竟是有性能损耗的。

 

 

不过从内存开销的角度来说,调用三次addfilterQuery方法这样可以有效降低内存的使用量,这个是肯定的。所以在是否调用多次addFilterQuery方法的原则是,在内存开销允许的前提下,将量将所有filterQuery条件,通过调用有限次数的addFilterQuery方法来完成。

 

2.3、queryResultCache    

      顾名思义,queryResultCache是对查询结果的缓存(SolrIndexSearcher中的cache缓存的都是document id set),这个结果就是针对查询条件的完全有序的结果。缓存的key是个什么结构呢?就是下面的类(key的hashcode就是QueryResultKey的成员变量hc):

 

public QueryResultKey(Query query, List<Query> filters, Sort sort, int nc_flags) {
    this.query = query;
    this.sort = sort;
    this.filters = filters;
    this.nc_flags = nc_flags;
    int h = query.hashCode();
    if (filters != null) h ^= filters.hashCode();
    sfields = (this.sort !=null) ? this.sort.getSort() : defaultSort;
    for (SortField sf : sfields) {
      // mix the bits so that sortFields are position dependent
      // so that a,b won't hash to the same value as b,a
      h ^= (h << 8) | (h >>> 25);   // reversible hash
      if (sf.getField() != null) h += sf.getField().hashCode();
      h += sf.getType();
      if (sf.getReverse()) h=~h;
      if (sf.getLocale()!=null) h+=sf.getLocale().hashCode();
      if (sf.getFactory()!=null) h+=sf.getFactory().hashCode();
    }
    hc = h;
  }

 

 

     因为查询参数是有start和rows的,所以某个QueryResultKey可能命中了cache,但start和rows却不在cache的document id set范围内。当然,document id set是越大命中的概率越大,但这也会很浪费内存,这就需要个参数:queryResultWindowSize来指定document id set的大小。Solr5.x中默认取值为20,可配置,WIKI上的解释很深简单明了:

 

<!-- An optimization for use with the queryResultCache.  When a search
         is requested, a superset of the requested number of document ids
         are collected.  For example, of a search for a particular query
         requests matching documents 10 through 19, and queryWindowSize is 50,
         then documents 0 through 50 will be collected and cached.  Any further
         requests in that range can be satisfied via the cache.
    -->
    <queryResultWindowSize>50</queryResultWindowSize>

 

 

      相比filterCache来说,queryResultCache内存使用上要更少一些,但它的效果如何就很难说。就索引数据来说,通常我们只是在索引上存储应用主键id,再从数据库等数据源获取其他需要的字段。这使得查询过程变成,首先通过solr得到document id set,再由Solr得到应用id集合,最后从外部数据源得到完成的查询结果。如果对查询结果正确性没有苛刻的要求,可以在Solr之外独立的缓存完整的查询结果(定时作废),这时queryResultCache就不是很有必要,否则可以考虑使用queryResultCache。当然,如果发现在queryResultCache生命周期内,query重合度很低,也不是很有必要开着它。

      2.4、 documentCache

      又顾名思义,documentCache用来保存<doc_id,document>对的。如果使用documentCache,就尽可能开大些,至少要大过<max_results> * <max_concurrent_queries>,否则因为cache的淘汰,一次请求期间还需要重新获取document一次。也要注意document中存储的字段的多少,避免大量的内存消耗。

 

      2.5、 User/Generic Caches

     Solr支持自定义Cache,只需要实现自定义的regenerator即可,下面是配置示例:

 

<!-- Example of a generic cache.  These caches may be accessed by name
         through SolrIndexSearcher.getCache(),cacheLookup(), and cacheInsert().
         The purpose is to enable easy caching of user/application level data.
         The regenerator argument should be specified as an implementation
         of solr.search.CacheRegenerator if autowarming is desired.
    -->
    <!--
    <cache name="yourCacheNameHere"
      class="solr.LRUCache"
      size="4096"
      initialSize="2048"
      autowarmCount="4096"
      regenerator="org.foo.bar.YourRegenerator"/>
    -->

 

 

    2.6、 The Lucene FieldCache

     lucene中有相对低级别的FieldCache,Solr并不对它做管理,所以,lucene的FieldCache还是由lucene的IndexSearcher来搞。

    

    2.7、 autowarm

    上面有提到autowarm,autowarm触发的时机有两个,一个是创建第一个Searcher时(firstSearcher),一个是创建个新Searcher(newSearcher)来代替当前的Searcher。在Searcher提供请求服务前,Searcher中的各个Cache可以做warm处理,处理的地方通常是SolrCache的init方法,而不同cache的warm策略也不一样。

       1)filterCache:filterCache注册了下面的CacheRegenerator,就是由旧的key查询索引得到新值put到新cache中。

      

solrConfig.filterCacheConfig.setRegenerator(
              new CacheRegenerator() {
                public boolean regenerateItem(SolrIndexSearcher newSearcher, SolrCache newCache, SolrCache oldCache, Object oldKey, Object oldVal) throws IOException {
                  newSearcher.cacheDocSet((Query)oldKey, null, false);
                  return true;
                }
              }
      );

       

    2queryResultCachequeryResultCacheautowarm不在SolrCacheinit(也就是说,不是去遍历已有的queryResultCache中的query key执行查询),而是通过SolrEventListener接口的void newSearcher(SolrIndexSearcher newSearcher, SolrIndexSearcher currentSearcher)方法,来执行配置中特定的query查询,达到显示的预热lucene FieldCache的效果。

       queryResultCache的配置示例如下:

   

<listener event="newSearcher" class="solr.QuerySenderListener">
      <arr name="queries">
        <!-- seed common sort fields -->
        <lst> <str name="q">anything</str> <str name="sort">name desc price desc populartiy desc</str> </lst>
      </arr>
    </listener>
    <listener event="firstSearcher" class="solr.QuerySenderListener">
      <arr name="queries">
        <!-- seed common sort fields -->
        <lst> <str name="q">anything</str> <str name="sort">name desc, price desc, populartiy desc</str> </lst>
        <!-- seed common facets and filter queries -->
        <lst> <str name="q">anything</str> 
              <str name="facet.field">category</str> 
              <str name="fq">inStock:true</str>
              <str name="fq">price:[0 TO 100]</str>
        </lst>
      </arr>
    </listener>

      3)documentCache:因为新索引的document id和索引文档的对应关系发生变化,所以documentCache没有warm的过程。尽管autowarm很好,也要注意autowarm带来的开销,这需要在实际中检验其warm的开销,也要注意Searcher的切换频率,避免因为warm和切换影响Searcher提供正常的查询服务。

 

      

 

 

 

 

 

 

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    书中内容深入浅出,例子丰富,适合广大IT专业人员、搜索引擎开发人员和对大数据搜索感兴趣的读者学习和参考。 书籍还覆盖了Solr环境的搭建和管理,帮助读者学会如何搭建一个高效的搜索引擎环境,并对其进行优化和...

    解决solr启动404问题

    下面我们将深入探讨如何解决这个问题。 首先,我们需要理解Solr的启动流程。Solr通常通过Java命令行启动,使用`solr.cmd`(Windows)或`bin/solr`(Linux/Mac)脚本。这些脚本会加载`solr.in.sh`或`solr.in.cmd`...

    solr服务器_solr_

    Solr服务器是Apache Lucene项目的一个子项目,是一款开源的企业级搜索平台,专门用于处理大量文本数据的全文检索、搜索和分析。它基于Java开发,能够处理多种数据源,包括XML、JSON、CSV等,提供了高效、可扩展的...

    SOLR的应用教程

    **SOLR应用教程** **一、概述** 1.1 企业搜索引擎方案选型 在为企业选择搜索引擎解决方案时,需要考虑的关键因素包括处理能力、可扩展性、易用性、性能以及对特定业务需求的支持。Solr作为一种开源的企业级搜索...

    Solr项目源码及solr资源包

    Solr项目源码及solr资源包是一个针对搜索...通过深入研究和实践这个“Solr项目源码及solr资源包”,开发者不仅可以掌握Solr的基本用法,还能了解Spring Data Solr的高级特性,从而提升在实际项目中的搜索引擎开发能力。

    solr的学习

    ### Solr 学习知识点详解 #### 一、Solr 概述 - **定义**:Solr 是 Apache 下的一个顶级开源项目,采用 Java 开发,它是基于 Lucene 的全文搜索服务器。Solr 可以独立运行在 Jetty、Tomcat 等 Servlet 容器中。 -...

    solr安装包下载地址

    Solr,全称为Apache Solr,是一款开源的企业级搜索平台,由Apache软件基金会开发并维护。它是基于Java的,能够处理大量数据并提供...通过深入学习和实践,你可以充分利用Solr的特性,为你的项目带来卓越的搜索体验。

    solr-7.4.0.zip

    Solr,全称为Apache Solr,是一款开源的企业级全文搜索引擎,由Apache软件基金会开发并维护。它是基于Java的,因此在使用Solr之前,确保你的系统已经安装了Java 8或更高版本是至关重要的。标题"solr-7.4.0.zip"表明...

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