使用solr搭建solrcloud solrcloud集群搭建

一、搭建zookeeper集群

1、下载zookeeper压缩包到自己的目录并解压（本例中的目录在/opt下），zookeeper的根目录我们在这里用${ZK_HOME}表示。

2、在${ZK_HOME}/conf下创建zoo.cfg文件，可以复制zoo_sample.cfg文件：

1

cp zoo_sample.cfg zoo.cfg

修改zoo.cfg的内容如下：

vim zoo.cfg

tickTime=2000initLimit=10syncLimit=5
#zookeeper的data目录配置如下,可根据个人喜好更改
dataDir=/opt/zookeeper-3.4.9/dataDirclientPort=2181
#由于zookeeper搭建集群时，具体的zookeeper服务应为奇数个，所以我们这里使用3台机器
server.1=192.168.2.233:2888:3888server.2=192.168.2.234:2888:3888server.3=192.168.2.235:2888:3888

3、在dataDir的目录中，创建myid文件，文件内容为server.X中的X。

在192.168.2.233这台机器上，我们进入到dataDir目录，创建myid文件，内容为"1"；

同理，在192.168.2.234和192.168.2.235上创建myid文件，内容为“2”和“3”。

4、启动3台zookeeper，命令：

./bin/zkServer.sh start

5、查看zookeeper状态，命令：

./bin/zkServer.sh status

二、solr_cloud搭建

1、从官网下载solr6.0的压缩包到安装目录，并解压，本例中目录为/opt，solr根目录为/opt/solr-6.1.0，我们这里用${SOLR_HOME}表示。

2、由于solr_cloud是分布式集群，有shard，有replica，我们这里使用两台机器做例子，solr分别安装在192.168.2.233和192.168.2.234上。

3、在两台机器上，使用solr_cloud的方式启动solr，命令如下：

#-c：以solr_cloud的方式启动
#-z:指定zookeeper集群的地址和端口，上面搭建zookeeper集群时的3台机器
./bin/solr start -c -z zk1:port,zk2:port,zk3:port

这样，solr_cloud就搭建成功了。但是里边并没有core和collection。在solr_cloud下，我们都是创建collection。

4、创建collection时，是需要在一台机器上执行，命令如下：

#-c collection名称，例如这里我们要创建商品的索引
#-s shard数量，我们这里分片为2
#-rf 副本数量，我们这里副本设置为2
./bin/solr create -c product -s 2 -rf 2

这样，商品的索引就创建完成了。

5、solr的管理后台

solr启动时，我们并没有指定端口，solr的默认端口是8983。

我们只需要在浏览器中访问192.168.2.233:8983或192.168.2.234:8983，就可以访问管理页面。

solr管理页面

我们点击左侧菜单中的cloud，就可以看到整个集群的图，如下：

solrcloud架构

三、solr的基本概念

大家可以把solr搜索引擎看成一个数据库，不过是基于内存的。它可以存储信息，并且根据你的查询条件返回你想要的信息。

1、collection和core的概念

collection和core其实可以看成功一个概念，都是同一种数据格式的集合，可以对照数据库中的一张表。

在solr集群的情况下，我们称这张表叫collection，在单机的情况下，我们叫它core。

在solr集群的情况下，每一个shard分片下的副本replica也称为core。

2、filed概念

filed从字面就能看出它的含义，就是字段，或者称为域，可理解为数据库中的一张表中的字段。

我们在存储数据时，为每个filed赋值，可对照数据库insert时，为每个字段插入值。

我们在检索时，会查询某个filed “等于” 或者 “like” 你的查询条件，可理解为sql语句中的where条件。

每个collection或core的filed配置都在managed-schema中进行配置，filed的格式如下：

<field name="id" type="string" indexed="true" stored="true" required="true" multiValued="false"/>type：类型，分为：string，strings，int，ints，long，longs等name：字段名称；

indexed：是否构建索引，true：可通过该字段查询到相应的结果；false：该字段不能进行查询。

stored：是否存储，true：查询到数据时可以返回此字段；false：该字段不进行存储，即便查询到了结果，也不会返回这个字段。

required：是否必填，对应数据库中的not null。

multiValued：solr中的一个重要概念，在数据库中没有与之对应的。是否多指存储，该字段能否存储一个list或者数组。

例如：一个filed的名字是interest（爱好），一个人的爱好有很多，足球、篮球、游泳等。在solr中，我们可以将爱好组成一个list放到这一个字段中。

如果在数据库中，我们没有相应的概念，只能新建一张表，做一对多的关系。

3、index、query、分词

index和query很好理解，对应的就是存储数据和查询数据的过程，可对照上面的解释。

分词，就是将你输入的内容，按照一定的规则分成不同的词，以便于查询。

举个简单的例子，比如：“我爱北京天安门”，通过分词器过滤后分解成：“我”、“爱”、“北京”、“天安门”。

当我们查询任意一个词时，都会检索出“我爱被北京天安门”这句话。

分词的动作在两个过程中触发，分别是：index和query。

在index构建索引时，触发分词，会将每一个filed中的内容进行分词并构建索引。

在query查询时，会将你的查询条件进行分词，并在索引中找到你的分词，进而找到你要搜索的数据。

4、filed中的一些公用字段。

如果我们要进行全文检索，就可以查询“_text_”字段。前面4个是每个collection或filed中都含有的字段，我们注意到最后一行，<copyField source="*" dest="_text_"/>，含义是将所有的字段都复制到“_text_”字段中去，并进行分词。

我们在managed-schema中，还注意到很多类型<dynamicField name="*_i" type="int" indexed="true" stored="true"/>的配置，

这些就是动态字段，这个概念在数据库中也没有，我们在构建索引，只要字段符合上面name的格式，就会动态的创建这个字段，无需像上面那样显示的声明这个字段。

在solr中，已经默认给我们创建好了一些常用的动态字段，方便了我们的使用。我们在编写java通用类时也正是运用了这一特性。

至此，solr的一些基本概念已经讲解完了，大家还需多在实践中理解，这样才能更加透彻。