基于Solr和Zookeeper的分布式搜索方案的配置

1.1 什么是SolrCloud

SolrCloud(solr 云)是Solr提供的分布式搜索方案,当你需要大规模,容错,分布式索引和检索能力时使用 SolrCloud。当一个系统的索引数据量少的时候是不需要使用SolrCloud的,当索引量很大,搜索请求并发很高,这时需要使用SolrCloud来满足这些需求。

SolrCloud是基于Solr和Zookeeper的分布式搜索方案,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

1.1.1   zookeeper是个什么玩意?

顾名思义zookeeper就是动物园管理员,他是用来管hadoop(大象)、Hive(蜜蜂)、pig(小猪)的管理员, Apache Hbase和 Apache Solr 的分布式集群都用到了zookeeper;Zookeeper:是一个分布式的、开源的程序协调服务,是hadoop项目下的一个子项目。

1.1.2   Zookeeper可以干哪些事情

1、配置管理

在我们的应用中除了代码外,还有一些就是各种配置。比如数据库连接等。一般我们都是使用配置文件的方式,在代码中引入这些配置文件。但是当我们只有一种配置,只有一台服务器,并且不经常修改的时候,使用配置文件是一个很好的做法,但是如果我们配置非常多,有很多服务器都需要这个配置,而且还可能是动态的话使用配置文件就不是个好主意了。这个时候往往需要寻找一种集中管理配置的方法,我们在这个集中的地方修改了配置,所有对这个配置感兴趣的都可以获得变更。比如我们可以把配置放在数据库里,然后所有需要配置的服务都去这个数据库读取配置。但是,因为很多服务的正常运行都非常依赖这个配置,所以需要这个集中提供配置服务的服务具备很高的可靠性。一般我们可以用一个集群来提供这个配置服务,但是用集群提升可靠性,那如何保证配置在集群中的一致性呢? 这个时候就需要使用一种实现了一致性协议的服务了。Zookeeper就是这种服务,它使用Zab这种一致性协议来提供一致性。现在有很多开源项目使用Zookeeper来维护配置,比如在HBase中,客户端就是连接一个Zookeeper,获得必要的HBase集群的配置信息,然后才可以进一步操作。还有在开源的消息队列Kafka中,也使用Zookeeper来维护broker的信息。在Alibaba开源的SOA框架Dubbo中也广泛的使用Zookeeper管理一些配置来实现服务治理。

2、名字服务

名字服务这个就很好理解了。比如为了通过网络访问一个系统,我们得知道对方的IP地址,但是IP地址对人非常不友好,这个时候我们就需要使用域名来访问。但是计算机是不能是别域名的。怎么办呢?如果我们每台机器里都备有一份域名到IP地址的映射,这个倒是能解决一部分问题,但是如果域名对应的IP发生变化了又该怎么办呢?于是我们有了DNS这个东西。我们只需要访问一个大家熟知的(known)的点,它就会告诉你这个域名对应的IP是什么。在我们的应用中也会存在很多这类问题,特别是在我们的服务特别多的时候,如果我们在本地保存服务的地址的时候将非常不方便,但是如果我们只需要访问一个大家都熟知的访问点,这里提供统一的入口,那么维护起来将方便得多了。

3、分布式锁

其实在第一篇文章中已经介绍了Zookeeper是一个分布式协调服务。这样我们就可以利用Zookeeper来协调多个分布式进程之间的活动。比如在一个分布式环境中,为了提高可靠性,我们的集群的每台服务器上都部署着同样的服务。但是,一件事情如果集群中的每个服务器都进行的话,那相互之间就要协调,编程起来将非常复杂。而如果我们只让一个服务进行操作,那又存在单点。通常还有一种做法就是使用分布式锁,在某个时刻只让一个服务去干活,当这台服务出问题的时候锁释放,立即fail over到另外的服务。这在很多分布式系统中都是这么做,这种设计有一个更好听的名字叫Leader Election(leader选举)。比如HBase的Master就是采用这种机制。但要注意的是分布式锁跟同一个进程的锁还是有区别的,所以使用的时候要比同一个进程里的锁更谨慎的使用。

4、集群管理

在分布式的集群中,经常会由于各种原因,比如硬件故障,软件故障,网络问题,有些节点会进进出出。有新的节点加入进来,也有老的节点退出集群。这个时候,集群中其他机器需要感知到这种变化,然后根据这种变化做出对应的决策。比如我们是一个分布式存储系统,有一个中央控制节点负责存储的分配,当有新的存储进来的时候我们要根据现在集群目前的状态来分配存储节点。这个时候我们就需要动态感知到集群目前的状态。还有,比如一个分布式的SOA架构中,服务是一个集群提供的,当消费者访问某个服务时,就需要采用某种机制发现现在有哪些节点可以提供该服务(这也称之为服务发现,比如Alibaba开源的SOA框架Dubbo就采用了Zookeeper作为服务发现的底层机制)。还有开源的Kafka队列就采用了Zookeeper作为Cosnumer的上下线管理。

1.2 Solr集群的结构

1.3  Solr集群的搭建

本教程的这套安装是单机版的安装,所以采用伪集群的方式进行安装,如果是真正的生产环境,将伪集群的ip改下就可以了,步骤是一样的。

SolrCloud结构图如下:

需要三个zookeeper节点

四个solr节点。

使用伪分布式实现solr集群。需要三个zookeeper实例,4个tomcat实例,可以在一台虚拟机上模拟。建议虚拟机1G以上内存。

1.4  Zookeeper集群的搭建

1.1.1   前台条件

三个zookeeper实例。Zookeeper也是java开发的所以需要安装jdk。

1、Linux系统

2、Jdk环境。

3、Zookeeper。

1.1.2   Zookeeper的安装步骤

第一步:把zookeeper的安装包上传到服务器

第二步:解压缩。

[[email protected] ~]# tar -zxf zookeeper-3.4.6.tar.gz

第三步:在/usr/local/目录下创建一个solrcloud目录。把zookeeper解压后的文件夹复制到此目录下三份。分别命名为zookeeper1、2、3

[[email protected] ~]# mkdir /usr/local/solrcloud

[[email protected] ~]# mv zookeeper-3.4.6 /usr/local/solrcloud/zookeeper1

[[email protected] ~]# cd /usr/local/solrcloud

[[email protected] solrcloud]# cp -r zookeeper1/ zookeeper2

[[email protected] solrcloud]# cp -r zookeeper1/ zookeeper3

第四步:配置zookeeper。

1、在每个zookeeper文件夹下创建一个data目录。

2、在data文件夹下创建一个文件名称为myid,文件的内容就是此zookeeper的编号1、2、3

[[email protected] data]# echo 1 >> myid

在zookeeper2、3文件夹下分别创建data目录和myid文件

[[email protected] solrcloud]# mkdir zookeeper2/data

[[email protected] solrcloud]# echo 2 >> zookeeper2/data/myid

[[email protected] solrcloud]# mkdir zookeeper3/data

[[email protected] solrcloud]# echo 3 >> zookeeper3/data/myid

3、把zookeeper1下conf目录下的zoo_sample.cfg文件复制一份改名为zoo.cfg

4、修改zoo.cfg的配置

第五步:启动zookeeper。进入zookeeper1/bin目录下。

启动zookeeper:./zkServer.sh start

关闭:./zkServer.sh stop

查看状态:./zkServer.sh status

1.5  Solr实例的搭建

第一步:创建4个tomcat实例,修改其端口。8080-8083

第二步:解压solr-4.10.3.tar.gz压缩包。从压缩包中复制solr.war到tomcat。

第三步:启动tomcat解压war包。把solr-4.10.3目录下example目录下的关于日志相关的jar包添加到solr工程中。

第四步:创建solrhome。修改web.xml指定solrhome的位置。

1.1   solr集群的搭建

1.1.1   第一步

把solrhome中的配置文件上传到zookeeper集群。使用zookeeper的客户端上传。

客户端命令位置:/root/solr-4.10.3/example/scripts/cloud-scripts


./zkcli.sh -zkhost 192.168.242.135:2181,192.168.242.135:2182,192.168.242.135:2183 -cmd upconfig -confdir /usr/local/solrcloud/solrhome1/collection1/conf -confname myconf

查看配置文件是否上传成功:

[[email protected] bin]# ./zkCli.sh

Connecting to localhost:2181

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 0] ls /

[configs, zookeeper]

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 1] ls /configs

[myconf]

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 2] ls /configs/myconf

[admin-extra.menu-top.html, currency.xml, protwords.txt, mapping-FoldToASCII.txt, _schema_analysis_synonyms_english.json, _rest_managed.json, solrconfig.xml, _schema_analysis_stopwords_english.json, stopwords.txt, lang, spellings.txt, mapping-ISOLatin1Accent.txt, admin-extra.html, xslt, synonyms.txt, scripts.conf, update-script.js, velocity, elevate.xml, admin-extra.menu-bottom.html, clustering, schema.xml]

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 3]

1.1.2   第二步

修改solrhome下的solr.xml文件,指定当前实例运行的ip地址及端口号。

1.1.3   第三步

修改每一台solr的tomcat 的 bin目录下catalina.sh文件中加入DzkHost指定zookeeper服务器地址:

JAVA_OPTS="-DzkHost=192.168.242.135:2181,192.168.242.135:2182,192.168.242.135:2183"

(可以使用vim的查找功能查找到JAVA_OPTS的定义的位置,然后添加)

1.1.4   第四步

重新启动tomcat。

一个主节点多个备份节点,集群只有一片。

1.1.5   第五步

创建一个两片的collection,每片是一主一备。

使用以下命令创建:

http://192.168.242.135:8080/solr/admin/collections?action=CREATE&name=collection2&numShards=2&replicationFactor=2

1.1.6  第六步

删除collection1.

http://192.168.242.135:8080/solr/admin/collections?action=DELETE&name=collection1

时间: 2024-10-07 05:31:13

基于Solr和Zookeeper的分布式搜索方案的配置的相关文章

分布式搜索方案选型

cnblogs - 分布式搜索方案选型

基于redis和zookeeper的分布式锁实现方式

先来说说什么是分布式锁,简单来说,分布式锁就是在分布式并发场景中,能够实现多节点的代码同步的一种机制.从实现角度来看,主要有两种方式:基于redis的方式和基于zookeeper的方式,下面分别简单介绍下这两种方式: 一.基于redis的分布式锁实现 1.获取锁 redis是一种key-value形式的NOSQL数据库,常用于作服务器的缓存.从redis v2.6.12开始,set命令开始变成如下格式: SET key value [EX seconds] [PX milliseconds] [

ASP.Net Core 中使用Zookeeper搭建分布式环境中的配置中心系列一:使用Zookeeper.Net组件演示基本的操作

前言:马上要过年了,祝大家新年快乐!在过年回家前分享一篇关于Zookeeper的文章,我们都知道现在微服务盛行,大数据.分布式系统中经常会使用到Zookeeper,它是微服务.分布式系统中必不可少的分布式协调框架.它的作用体现在分布式系统中解决了配置中心的问题,以及解决了在分布式环境中不同进程之间争夺资源的问题,也就是分布式锁的功能以及分布式消息队列功能等等.所以在微服务的环境中Zookeeper是现在很多公司首选的分布式协调框架,包括我之前的公司也在使用Zookeeper.说了这么多,没别的就

基于Solr的HBase多条件查询测试

转自:http://www.cnblogs.com/chenz/articles/3229997.html 背景: 某电信项目中采用HBase来存储用户终端明细数据,供前台页面即时查询.HBase无可置疑拥有其优势,但其本身只对rowkey支持毫秒级的快速检索,对于多字段的组合查询却无能为力.针对HBase的多条件查询也有多种方案,但是这些方案要么太复杂,要么效率太低,本文只对基于Solr的HBase多条件查询方案进行测试和验证. 原理: 基于Solr的HBase多条件查询原理很简单,将HBas

基于Solr的HBase多条件查询

基于Solr的HBase多条件查询——转载: 背景: 某电信项目中采用HBase来存储用户终端明细数据,供前台页面即时查询.HBase无可置疑拥有其优势,但其本身只对rowkey支持毫秒级的快速检索,对于多字段的组合查询却无能为力. 针对HBase的多条件查询也有多种方案,但是这些方案要么太复杂,要么效率太低,本文只对基于Solr的HBase多条件查询方案进行测试和验证. 原理: 基于Solr的HBase多条件查询原理很简单,将HBase表中涉及条件过滤的字段和rowkey在Solr中建立索引,

Elasticsearch分布式搜索

ElasticSearch之介绍 一 Elasticsearch产生背景 1.1 大规模数据如何检索 如:当系统数据量上了10亿.100亿条的时候,我们在做系统架构的时候通常会从以下角度去考虑问题:1)用什么数据库好?(mysql.oracle.mongodb.hbase…)2)如何解决单点故障:(lvs.F5.A10.Zookeep.MQ)3)如何保证数据安全性:(热备.冷备.异地多活)4)如何解决检索难题:(数据库代理中间件:mysql-proxy.Cobar.MaxScale等;)5)如何

基于ZooKeeper的分布式Session实现(转)

1.   认识ZooKeeper ZooKeeper—— “动物园管理员”.动物园里当然有好多的动物,游客可以根据动物园提供的向导图到不同的场馆观赏各种类型的动物,而不是像走在原始丛林里,心惊胆颤的被动 物所观赏.为了让各种不同的动物呆在它们应该呆的地方,而不是相互串门,或是相互厮杀,就需要动物园管理员按照动物的各种习性加以分类和管理,这样我们才 能更加放心安全的观赏动物.回到我们企业级应用系统中,随着信息化水平的不断提高,我们的企业级系统变得越来越庞大臃肿,性能急剧下降,客户抱怨频频.拆 分系

日志系统之基于Zookeeper的分布式协同设计

最近这段时间在设计和实现日志系统,在整个日志系统系统中Zookeeper的作用非常重要--它用于协调各个分布式组件并提供必要的配置信息和元数据.这篇文章主要分享一下Zookeeper的使用场景.这里主要涉及到Zookeeper在日志系统中的使用,但其实它在我们的消息总线和搜索模块中也同样非常重要. 日志元数据 日志的类型和日志的字段这里我们统称为日志的元数据.我们构建日志系统的目的最终主要是为了:日志搜索,日志分析.这两大块我们很大程度上依赖于--ElasticSearch(关于什么是Elast

基于ZooKeeper的分布式Session实现

基于ZooKeeper的分布式Session实现 1.   认识ZooKeeper ZooKeeper—— “动物园管理员”.动物园里当然有好多的动物,游客可以根据动物园提供的向导图到不同的场馆观赏各种类型的动物,而不是像走在原始丛林里,心惊胆颤的被动 物所观赏.为了让各种不同的动物呆在它们应该呆的地方,而不是相互串门,或是相互厮杀,就需要动物园管理员按照动物的各种习性加以分类和管理,这样我们才 能更加放心安全的观赏动物.回到我们企业级应用系统中,随着信息化水平的不断提高,我们的企业级系统变得越