Lucene集群

Lucene in a cluster

Lucene是个高度优化的倒转索引搜索引擎。它将倒转的索引存储在定制的文件格式中，文件格式被高度优化以确保能被搜索器快速的加载以及有效的搜索。Lucene产生这些结构以致索引几乎完全的被预先计算好

Lucene 通过使用Directory接口的实现来存储索引,注意不要将Directory与java.io混淆了.FSDirectory 是Directory接口的一个标准的实现,它将索引保存在文件系统中.还有一些其他的实现,比如有的实现将索引切分小的数据块保存在文件系统中,有的通过使用Map Reduce(见google)的集群来分布索引.还有一种数据库的实现,它将索引作为数据块保存在数据库中

(Lucene 的快速是因为它的索引结构,为了能出色的搜索,Lucene需要能有效的寻址扇区块,正是这些扇区块组成了索引.如果底层的存储机制支持这种寻址,那么就没什么好说的,如果不支持那么这就是问题了.在这个问题上,基于文件的FSDirectory 是有效的.如果索引文件保存在本地的文件系统中,那么这种访问效果还不错.如果被放在共享的文件系统中,那么总是会存在一些延迟和潜在的IO阻塞. 上面说的那种数据库的实现方式高度依赖于目标数据库blob实现,而且几乎总是比FSDirectory慢).一些数据库支持可寻址的blob,比如说 oracle.mysql也模拟了这种行为(当你将MySQL的参数 emulateLocators设置为true)其他的数据库就是不支持,所以真的是慢(我的意思是指实际上就是很慢)


所有的这些将影响到集群环境中的lucene. 每个进行搜索的节点需要访问索引。所以为了能使实现集群环境中的搜索，我们必须提供共享的索引文件。有3（译注：应该是5 ）种方式提供参考。
1）在所有的节点间使用共享文件，而且使用FSDirectory
2）使用节点本地文件系统中的索引，并且保持各节点间的同步
3）使用JDBCDirectory操作数据库 （译注：将索引文件保存在数据库中实现节点间的共享）
4）使用分布式的文件系统（例如google文件系统和Nutch 分布式文件系统）
5）使用本地缓存保存数据库中备份

使用共享文件系统存在一些问题.性能会明显低于使用本地文件系统. 如果SAN不能使用,那么一个SAN共享文件系统必须是个真正的SAN file system比如Redhat Global File System和Apple XSan.对于文件系统块的修改必须能立即镜像到所有连接节点的块缓存中,否则文件系统会崩溃.记住SAN是个网络化的块设备,没有额外的帮助,不可能同时被多个计算节点共享.如果共享文件系统的性能可以保证的话,Lucene使用FSDirectory的实现会一如既往地表现出色.由Sakai Search组件管理的锁实现解决了Lucene社区提交的锁问题.

以上所说的机制现在在 Sakai Search是可用的


这种集群的架构并非一个共享的架构,Lucene索引写到本地磁盘然后在创建索引结束后同步到各节点.这是集群环境中Lucene最佳部署方案,因为这样能确保所有的IO是在本地磁盘因此很快.为了确保总是有一个索引的备份,同步应该制定备份路径

这种方案的困难在于缺乏搜索引擎实现的支持,它需要部署支持.这可能会采用连接镜像来加速同步过程.Lucene索引 非常适合采用rsync同步.rsync是一个基于块的同步机制.

这种方案的主要缺陷是本地保存了所有的索引文件.在一个大型的搜索环境中,这种复制是很浪费空间的.然而从搜索引擎的条件看, Sakai的单个部署决不可能占用很大空间(100多兆的documents的索引占用了2TB空间)


但需要实现简单的集群的时候,使用基于数据库的索引是个直接的选择.然而这种方法有明显的缺陷.最值得注意的是性能下降.索引作为块以blob的形式保存在数据库中.这些blob以块结构保存用以消除一些不必要的加载.然而每个快会绕开任何本地磁盘块缓存,而且必须通过网络传递数据流.如果数据库支持可寻址的块,对数据库本身而言,最小化不必要的网络阻塞时可能的.Oracle提供了这种支持, 然而当数据库仅仅是模拟这种行为(比如mysql)的话,当整个blob需要通过流化再在网络上传递的时候,性能是很差的.而且,访问的速度比较慢,因为访问数据时得执行sql statement

总之性能会下降.

这种机制是可以使用的,但性能很可能是不可接受的


Distributed File System

一些真实的搜索引擎使用分布式的文件系统.这种分布式系统提供了一个自治的系统,数据通过多节点分布,这样的系统能从一个或多个节点的损坏中恢复. Google 文件系统和 Nutch分布式文件系统(建模在.Google 文件系统之上)就是这样一个例子.两种实现采用了一种聚合扫描算法,Google在Map-Reduce详述了这种算法(见Google labs)

这种方法使每个节点包含文件系统的一个部分.但索引变得庞大以致保存在每个节点时,这个方法变得更具吸引力.

Sakai目前还没有计划提供分布式文件系统的实现

Database Clustered Local Search
本方法中,索引通过本地磁盘使用,但作为Lucene扇区备份在数据库中,可以安装一个集群应用节点在本地拷贝和数据库之间同步.当接受到索引重载事件,所有的集群应用节点再次与数据库同步从而下载更新和全新的搜索扇区.

这种机制处于测试阶段,我发现当搜索200MB的索引(包含80000文档)的时候,这种机制的性能和基于本地的索引相当.

一旦这种机制经过完全测试,当工作在一个或多个集群节点的环境中,这种机制将变成默认的OOTB机制.额外的优点是索引保存在数据中.

也可以采用共享的文件存储作为一个备份路径来实现这种机制.