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    SolrCloud是基于SolrZookeeper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4Solr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ShardLeader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Shardreplicas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2Shard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2solr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shard1leader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shard2Leader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2shard的集群,每个shard中有replica节点

如图所示,集群包含2shard,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shardleader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2shard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。

posted on 2012-07-04 18:40 SIMONE 阅读(1045) 评论(0)  编辑  收藏 所属分类: solr

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