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

然后启动第一个solr服务器，并初始化一个新的solr集群，

-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

-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，

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，

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：

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。

SolrCloud最重要的一点就是引入了ZooKeeper来统一管理各种配置和状态信息。zookeeper是一个开源分布式的服务,它提供了分布式协作,分布式同步,配置管理等功能. 其实现的功能与google的chubby基本一致.zookeeper的官方网站已经写了一篇非常经典的概述性文章,请大家参阅:ZooKeeper: A Distributed Coordination Service for Distributed Applications.

        上一篇的示例中是在启动每个solr服务器前，内嵌启动了一个Zookeeper服务器，再将这几台Zookeeper服务器组成一个集群，确保Solr集群信息的高可用性和容错性。

      构建一个可用的Zookeeper集群，这就是SolrCloud要做的第一件工作。下面来看下SolrCloud是如何实现这一功能的：

1） 首先在web.xml中配置了一个filter

   在web容器启动时会去加载并初始化SolrDispatchFilter这个filter,它的init方法会被调用，这个方法中做的最主要的事情是初始化一个Solr核容器。

 2) 初始化Solr核容器时，首先找到solr的根目录，这个目录下最重要的是solr.xml这个配置文件，这个配置文件用于初始化容器中加载的各个solr核，如果没有提供solr.xml，则会启用默认的配置信息：

  3） 初始化过程的其中一步就是初始化Zookeeper服务器，你可以选择单机的Zookeeper服务器，也可以构建Zookeeper集群，下面以集群为例进行代码分析。

    if (zkRun != null) {
      zkServer = new SolrZkServer(zkRun, zookeeperHost, solrHome, hostPort);
      zkServer.parseConfig();
      zkServer.start();
      
      // set client from server config if not already set
      if (zookeeperHost == null) {
        zookeeperHost = zkServer.getClientString();
      }
}

         SolrZkServer类就是伴随solr启动的内嵌的Zookeeper服务器，首先来看parseConfig方法，它负责解析zoo.cfg文件，读取Zookeeper启动时所需要的配置信息，这些配置信息由SolrZkServerProps类表示，

首先设置Zookeeper存储数据的目录

    if (zkProps == null) {
      zkProps = new SolrZkServerProps();
      // set default data dir
      // TODO: use something based on IP+port???  support ensemble all from same solr home?
      zkProps.setDataDir(solrHome + '/' + "zoo_data");
      zkProps.zkRun = zkRun;
      zkProps.solrPort = solrPort;
}

然后读取zoo.cfg配置文件中的信息，为启动zookeeper服务器提供完整的配置信息，

    下面是一个示例配置文件：

注意，server.x这些行就指明了zookeeper集群所包含的机器名称，每台Zookeeper服务器会使用3个端口来进行工作，其中第一个端口（端口1）用来做运行期间server间的通信，第二个端口（端口2）用来做leader election，另外还有一个端口（端口0）负责接收客户端请求。那么一台机器怎样确定自己是谁呢？这是通过dataDir目录下的myid文本文件确定。myid文件只包含一个数字，内容就是所在Server的ID：QuorumPeerConfig.myid。

1） 准备好集群所需要的配置信息后，就可以启动Zookeeper集群了。启动时是生成一个Zookeeper服务器线程，根据配置信息来决定是单机还是集群模式，如果是单机模式，则生成ZooKeeperServerMain对象并启动，如果是集群模式，则使用QuorumPeerMain对象启动。最后将服务器线程设置为Daemon模式，就完成了Zookeeper服务器的启动工作了。

    public void start() {
        zkThread = new Thread() {
            @Override
            public void run() {
                try {
                    if (zkProps.getServers().size() > 1) {//zk集群
                        QuorumPeerMain zkServer = new QuorumPeerMain();
                        zkServer.runFromConfig(zkProps);
                        if (logger.isInfoEnabled()) {
                            logger.info("启动zk服务器集群成功");
                        }
                    } else {//单机zk
                        ServerConfig sc = new ServerConfig();
                        sc.readFrom(zkProps);
                        ZooKeeperServerMain zkServer = new ZooKeeperServerMain();
                        zkServer.runFromConfig(sc);
                        if (logger.isInfoEnabled()) {
                            logger.info("启动单机zk服务器成功");
                        }
                    }
                    logger.info("ZooKeeper Server exited.");
                } catch (Throwable e) {
                    logger.error("ZooKeeper Server ERROR", e);
                    throw new SolrException(SolrException.ErrorCode.SERVER_ERROR, e);                    
                }
            }
        };
        if (zkProps.getServers().size() > 1) {
            logger.info("STARTING EMBEDDED ENSEMBLE ZOOKEEPER SERVER at port " + zkProps.getClientPortAddress().getPort());
        } else {
            logger.info("STARTING EMBEDDED STANDALONE ZOOKEEPER SERVER at port " + zkProps.getClientPortAddress().getPort());            
        }
        
        zkThread.setDaemon(true);
        zkThread.start();
        try {
            Thread.sleep(500); // pause for ZooKeeper to start
        } catch (Exception e) {
            logger.error("STARTING ZOOKEEPER", e);
        }
    }

为了验证集群是否启动成功，可以使用Zookeeper提供的命令行工具进行验证，进入bin目录下，运行：

    这是连接到集群中1台Zookeeper服务器，然后创建一个ZNode,往其中加入一些数据，你再连接到集群中其他的服务器上，查看数据是否一致，即可知道Zookeeper集群是否已经构建成功。