深入剖析SolrCloud（一）

作者：洞庭散人



出处：http://phinecos.cnblogs.com/　　　　



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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

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。

下面我们来看一个简单的SolrCloud集群的配置过程。

首先去https://builds.apache.org/job/Solr-trunk/lastSuccessfulBuild/artifact/artifacts/下载Solr4.0的源码和二进制包，注意Solr4.0现在还在开发中，因此这里是Nightly
Build版本。

示例1，简单的包含2个Shard的集群

这个示例中，我们把一个collection的索引数据分布到两个shard上去，步骤如下：

为了弄2个solr服务器，我们拷贝一份example目录

cp -r example example2

然后启动第一个solr服务器，并初始化一个新的solr集群，

cd example

java -Dbootstrap_confdir=./solr/conf -Dcollection.configName=myconf -DzkRun -DnumShards=2 -jar start.jar

-DzkRun参数是启动一个嵌入式的Zookeeper服务器，它会作为solr服务器的一部分，-Dbootstrap_confdir参数是上传本地的配置文件上传到zookeeper中去，作为整个集群共用的配置文件，-DnumShards指定了集群的逻辑分组数目。

然后启动第二个solr服务器，并将其引向集群所在位置

cd example2

java -Djetty.port=7574 -DzkHost=localhost:9983 -jar start.jar

-DzkHost=localhost:9983就是指明了Zookeeper集群所在位置

我们可以打开http://localhost:8983/solr/collection1/admin/zookeeper.jsp 或者http://localhost:8983/solr/#/cloud看看目前集群的状态，

现在，我们可以试试索引一些文档，

cd exampledocs

java -Durl=http://localhost:8983/solr/collection1/update -jar post.jar ipod_video.xml

java -Durl=http://localhost:8983/solr/collection1/update -jar post.jar monitor.xml

java -Durl=http://localhost:8983/solr/collection1/update -jar post.jar mem.xml

最后，来试试分布式搜索吧:

http://localhost:8983/solr/collection1/select?q

Zookeeper维护的集群状态数据是存放在solr/zoo_data目录下的。

现在我们来剖析下这样一个简单的集群构建的基本流程：

先从第一台solr服务器说起：

1)       它首先启动一个嵌入式的Zookeeper服务器，作为集群状态信息的管理者，

2） 将自己这个节点注册到/node_states/目录下

3） 同时将自己注册到/live_nodes/目录下

4）创建/overseer_elect/leader，为后续Overseer节点的选举做准备，新建一个Overseer，

5) 更新/clusterstate.json目录下json格式的集群状态信息

6) 本机从Zookeeper中更新集群状态信息，维持与Zookeeper上的集群信息一致

7）上传本地配置文件到Zookeeper中，供集群中其他solr节点使用

8) 启动本地的Solr服务器，

9) Solr启动完成后，Overseer会得知shard中有第一个节点进来，更新shard状态信息，并将本机所在节点设置为shard1的leader节点，并向整个集群发布最新的集群状态信息。

10）本机从Zookeeper中再次更新集群状态信息，第一台solr服务器启动完毕。

然后来看第二台solr服务器的启动过程：

1） 本机连接到集群所在的Zookeeper，

2） 将自己这个节点注册到/node_states/目录下

3）  同时将自己注册到/live_nodes/目录下

4） 本机从Zookeeper中更新集群状态信息，维持与Zookeeper上的集群信息一致

5） 从集群中保存的配置文件加载Solr所需要的配置信息

6） 启动本地solr服务器，

7） solr启动完成后，将本节点注册为集群中的shard，并将本机设置为shard2的Leader节点，

8） 本机从Zookeeper中再次更新集群状态信息，第二台solr服务器启动完毕。

示例2，包含2个shard的集群，每个shard中有replica节点

如图所示，集群包含2个shard，每个shard中有两个solr节点，一个是leader，一个是replica节点，

cp -r example exampleB

cp -r example2 example2B

cd exampleB

java -Djetty.port=8900 -DzkHost=localhost:9983 -jar start.jar

cd example2B

java -Djetty.port=7500 -DzkHost=localhost:9983 -jar start.jar

我们可以打开http://localhost:8983/solr/collection1/admin/zookeeper.jsp  看看包含4个节点的集群的状态，

这个集群现在就具备容错性了，你可以试着干掉一个Solr服务器，然后再发送查询请求。背后的实质是集群的ov erseer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。

示例3 包含2个shard的集群，带shard备份和zookeeper集群机制

上一个示例中存在的问题是：尽管solr服务器可以容忍挂掉，但集群中只有一个zookeeper服务器来维护集群的状态信息，单点的存在即是不稳定的根源。如果这个zookeeper服务器挂了，那么分布式查询还是可以工作的，因为每个solr服务器都会在内存中维护最近一次由zookeeper维护的集群状态信息，但新的节点无法加入集群，集群的状态变化也不可知了。因此，为了解决这个问题，需要对Zookeeper服务器也设置一个集群，让其也具备高可用性和容错性。

有两种方式可选，一种是提供一个外部独立的Zookeeper集群，另一种是每个solr服务器都启动一个内嵌的Zookeeper服务器，再将这些Zookeeper服务器组成一个集群。 我们这里用后一种做示例：

cd example

java -Dbootstrap_confdir=./solr/conf -Dcollection.configName=myconf -DzkRun -DzkHost=localhost:9983,localhost:8574,localhost:9900 -DnumShards=2 -jar start.jar

cd example2

java -Djetty.port=7574 -DzkRun -DzkHost=localhost:9983,localhost:8574,localhost:9900 -jar start.jar

cd exampleB

java -Djetty.port=8900 -DzkRun -DzkHost=localhost:9983,localhost:8574,localhost:9900 -jar start.jar

cd example2B

java -Djetty.port=7500 -DzkHost=localhost:9983,localhost:8574,localhost:9900 -jar start.jar

我们可以打开http://localhost:8983/solr/collection1/admin/zookeeper.jsp  看看包含4个节点的集群的状态，可以发现其实和上一个没有任何区别。

后续的文章将从实现层面对SolrCloud这个分布式搜索解决方案进行进一步的深入剖析。