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本篇文章我們來了解一下solr的性能方面的調優，分為Schema優化、索引更新與提交調優、索引合并性能調優、Solr緩存、Solr查詢性能優化

Schema優化

　　1、index=true比index=false在索引時占用更多的內存、索引合并和優化時間更長，索引體積也響應變的更大，如果你不需要針對該域進行檢索，可以設置為index=false

　　2、如果不關心Term在文檔中出現的次數對最終文檔的影響可以設置omitNorms=true，即取消標準化因此對score的影響。它能減少磁盤空間的占用并加快索引速度

?　? ?3、如果你不需要對該域進行高亮，你還可以設置omitPositions=true進一步減小索引體積

　　4、如果只需要利用倒排索引結構根據指定的Term找到對應的document，不需要計算Term在Document中的出現頻率來考慮每個索引文檔的權重，那么還可以設置omitTermFreqAndPositions=true即忽略TF計算以及Term在TermVector中的位置信息，這樣能夠進一步減小索引體積

　　5、對于stored屬性而言，在響應結果集中通過FL參數返回stored=true的域的執行開銷很大，因為域值需要存儲到硬盤寫IO，查詢時提取域值需要磁盤讀IO，如果不需要存儲可以設置stored=false，進一步優化索引的體積

　　6、如果你想要存儲的域值長度并不大， 但是為了能夠緩解提取存儲域帶來的磁盤IO，此時可以設置compressed=true即啟用域值數據壓縮。開啟compressed會降低磁盤IO但會增大CUP開銷

　　7、如果并不是一直都需要使用存儲域，你可以設置域延遲加載，尤其是當你開啟了域值數據壓縮。設置延遲加載開啟延遲加載之后，要返回的字段會被SetNonLazyFieldSelector立即加載，其他的域為延遲加載。啟用域延遲加載，需要在solrconfig.xml中進行如下配置　　

<enableLazyFieldLoading>false</enableLazyFieldLoading>

　　8、如果你的域值很大，可以使用ExternalFileField域(外部文件)，他不支持solr查詢，只能用于顯示和function計算，還可以將域值儲存在外部系統，比如redis等，當需要域值的時候根據solr的UniqueKey去緩存中提取

　　9、對于Java里的日期時間類型的數據，建議你使用Solr里的date域類型，如果你需要進行日期時間范圍區間查詢，那么建議使用Solr里的date域類型，而不是使用string域類型

　　10、可以對facet域、排序域設置為docValue=true，它將會生成一個額外的正排表，會提升分面和排序的效率

　　

索引更新與提交調優

　　1、不建議使用顯示硬提交，建議在solrConfig里面配置自動軟/硬提交方式

　　 2、客戶端在提交索引文檔的時，建議使用批量軟提交的方式添加索引文檔

　　 3、單機模式下，在提交索引的時候建議使用ConcurrentUpdateSolrClient類，對于solrCloud模式下建議使用CloudSolrClient類來更新或提交索引

　　 4、默認情況下，solr會將document的每個域域值進行索引，當在對一些大文檔進行索引的時候，因為創建索引過程中solr需要將document緩存在內存中，如果域的域值很大，內存占用就很大，可能觸發更頻繁的GC，GC可能會導致暫停索引創建過程，對一些大文本域使用的域類型配置LimitTokenCountFilterFactory來限制實際索引的文本長度，從而減少索引過程中內存占用

　　 5、在創建索引的時候，需要對文本進行分詞處理時，建議配置停止詞來剔除掉無用的噪音詞，從而減少索引體積，同時還可以避免噪音詞印象最終的檢索結果

　　 6、禁用CompoundFile（復合）文件：開始復合文件雖然可以減少段文件個數，但是它會使得你的索引創建時間增加7%～33%，具體配置如下　　

<useCompoundFile>false</useCompoundFile> <mergePolicy class=”org.apache.lucene.index.TieredMergePolicy”> <float name=”noCFSRatio”＞0.0</float> </mergePolicy>

　　 7、如果索引速度經過一系列優化還是比較慢，建議可以使用MapReduce框架，利用多臺機器的資源并行創建solr索引，從而加快索引速度

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索引合并性能調優　　

　??1、降低索引合并頻率：索引合并之后能加快Solr查詢性能，但是索引合并是一個執行開銷很大的操作，因此你需要在保證查詢性能的前提下，盡量的降低索引合井的頻率

　　2、加大ramBufferSizeMB和maxBufferedDocs參數值，并且盡量降低顯式提交的頻率：索引提交除了用戶顯式的執行commit操作之外，ramBufferSizeMB或者maxBufferedDocs參數達到限定的闊值之后也會自動觸發索引提交。 因此，為了降低索引合并的頻率， 應該加大ramBufferSizeMB和maxBufferedDocs參數值，并且盡量降低顯式提交的頻率，比如采用批量commit，或者直接在solrconfig刀nl 中配置自動提交并控制自動提交的頻率，避免顯式提交

　　3、增大mergeFactor參數值：加大mergeFactor參數值確實可以加快索引創建速度，降低索引合并頻率但是同時它也會降低你的Solr查詢響應速度

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Solr緩存

　　Solr中緩存都是由SolrIndexSearcher實例來管理的，一個SolrIndexSearcher實例對應一套緩存體系，如果你新建立一個SolrIndexSearcher實例，那么之前的SolrIndexSearcher全部會失效，當你數據量很大的時候，增量很頻繁的時候對緩存的依賴很大，這個之后你需要在新建SolrIndexSearcher進行緩存預加載，術語叫預熱

　　solr默認的4中緩存類型

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　　1、filterCache

　　　　用于緩存Filter Query從硬盤提取出來的Document的無序ID ，下次執行相同的FieldQuery就直接會命中緩存。Solr會默認為每一個FilterQuery提供FilterCache.

　　應用場景：

　　1)? 緩存所有FilterQuery返回的結果集，solr會將主Q查詢的結果集和Filter緩存的無序Document ID set集合取交集

　　2)? 當facet.method=enum時候會命中Filter緩存

　　3)? 如果solrconfig.xml中配置了<useFilterForSortedQuery/>true</useFilterForSortedQuery>，那么對于Solr排序操作也會使用Filter緩存。

　　4)? Filter緩存通常還會用于其他Solr查詢，比如facet.query、 group.query

　　不適用場景：

　　價格區間、時間區間查詢：全品類價格區間太多，時間精確到秒。如果對每一個價格區間的FilterQuery都啟用FilterCache需要大量的內存支撐，另外由于區間太復雜，緩存命中率也會大大下降，所以這個時候我們可以類似這樣的FilterQuery禁用Filter緩存

　　2、documentCache

　　DocumentCache(即文檔緩存):用于儲存已經從磁盤上提取出來的Lucence中的document對象。Document緩存保存的最大項數：應該大于返回結果集中可能的最大值*查詢的最大并發量。 這樣做的目的是因為為了確保solr不在從磁盤上提取索引文檔，但是隨著doc數目越來也多，documentCache占用的內存就會越來越大

　　當你開啟了document緩存并且開啟了延遲加載，那么indexReader所提取的對象僅僅包含fl參數指定的Field，其他的Field會被延遲加載，這么做可以減少document緩存對內存的占用，當延遲加載的域，被后續請求到，那么indexReader會臨時從硬盤加載該域

　　還需要注意的是document緩存并不能進行緩存預熱，也就意味這次當打開了一個SolrIndexSearcher的時候，緩存并不會提前進行加載，因為document緩存使用的是lucence內部的document ID，當索引數據變化了之后，該ID也會發生變化

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　　3、queryResultCache

　　QueryResult緩存(查詢結果集緩存)：用于緩存查詢的TOP N結果集的有序的Document ID，按照排序域進行排序。查詢結果集緩存的內存占用明顯要比Filter小，因為只有q，fq，sort參數同時一致的查詢才會命中緩存

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　　4、fieldValueCache

　　fieldValueCache(即域值緩存)：與lucence中的fieldCache相似，但是不同的是FieldValueCache支持每個document對應多個值(多值域的多個值域，或者單值域因分詞產生多個Term)。此緩存多用于facet查詢，緩存的key為域的名稱，value為docid到多個值的映射的數據結構。如果solrconfig.xml中沒有定義＜fieldValueCache＞，那么Solr會自動為你生成一個size=10, max Size= 10 000，無autowarm的＜fieldValueCache>

　　

　　HTTP緩存：除了可以在后臺服務層啟用Solr緩存之外，你還可以在前端HTTP協議層啟用HTTP緩存，對于沒有更新的資源，可以直接從HTTP緩存中直接返回，避免了同樣的查詢請求頻繁請求服務器，這能在一定程度上減輕Solr Server的負載壓力。如果想要開啟HTTP緩存，配置如下：　　

<httpCaching never304=”false”> <cacheControl>max-age=30, public</cacheControl> </httpCaching>

或者

<httpCaching lastModifiedFrom=”openTime” etagSeed=”Solr”> <cacheControl>max-age=30, public</cacheControl> </httpCaching>

　　never304參數設置為false 即表示開啟Solr中的HTTP緩存，默認never304=true即禁用HTTP緩存。 Solr中的HTTP緩存只支持GET和HEAD請求，不支持POST請求。 SolrHTTP緩存兼容HTTPI.O和HTTPl.l協議頭信息。

　　你還可以在solrconfig.xml 配置firstSearcher和newSearcher事件監昕器來自動觸發緩存自動預熱。

　　newSearcher用于當一個新的IndexSearcher實例被創建時，除了從舊IndexSearcher實例自動預熱一部分緩存之外，還可以顯式的指定一個查詢來對緩存進行預熱。 當某個查詢耗時很長時，你可以提前通過newSearcher監昕器進行預熱，這樣后續你再執行該慢查詢時會直接命中緩存。

　　firstSearcher表示當一個新的IndexSearcher實例正在被初始化并且當前沒有舊的Index Searcher實例用于新的IndexSearcher實例進行緩存自動預熱，此時你需要顯式的指定一個查詢來自動預熱緩存。 這個firstSearcher主要用于配置Solr剛啟動時執行什么查詢并放入緩存。 因為Solr剛啟動時，緩存肯定是空的，為了保證剛啟動的一段時間內的查詢性能高效，因此你需要配置firstSearcher來提取預熱。

　　當使用que可Result緩存時，你還可以額外添加＜queryResultWindowSize＞配置來對其進行優化。 當一個查詢被執行，返回的DocumentID會被收集，比如查詢匹配的documentID是［10, 19）之間，如果queryWindowSize= 50，那么DocumentID [0, 50] 會被收集并緩存，在此范圍內的Document將會命中緩存

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Solr查詢性能優化

　　1、如果你的查詢需要在三個域上進行查詢，此時可以用copyField將三個域合并成為一個域，在合并之后的域上進行查詢。因為在單個域上進行查詢比在N個域上進行查詢效率要高。但是使用copyField之后，你無法為每個單獨的域進行加權

　　2、應該優先讓那些能夠過濾掉大部分索引文檔的FilterQuery先執行

　　3、在對數字域進行范圍查詢的時候，可以調整precisionStep來對rangeQuery進行優化。precisionStep默認值是4，這個值越大，分解出來的索引前綴索引就越多，數字范圍查詢越快，但是會增大索引體積

　　查詢方面的優化點還有很多，需要針對不同的場景不同的去分析使用。大部分是在學習solr的過程中自己就可以體會到的，所以在這里不在贅述了

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Solr 基础性能调优讲解的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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