如何把elasticsearch换成solr架构
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发布时间：2022-04-23 21:57
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时间：2022-04-14 13:45
单机对比
1. Solr 发布了4.0-alpha，试了一下，发现需要自己修改schema，好处是它自带一个data importer。在自己的计算机上测试了一下，导入的性能大概是：14分钟导入 3092730 条记录，约合 3682条/秒。
2. 3百万条记录的情况下，模糊查询和排序基本都在1秒内返回
3. 刚才的测试，是每个field单独存储，现在修改了一下配置文件，增加了一个copyField，所有的field都拷贝一份到text这个field里面去，导入的性能大概是：19分钟导入了3092730 条记录，约合 2713条/秒
4. 3百万条记录的情况下，针对text的模糊查询基本在1秒内返回，但是针对所有记录的排序，大概要2~3秒
5. 使用 elasticsearch 0.19.8，缺省配置，用单任务导入，导入性能是：20分钟导入了3092730 条记录，约合2577条/秒
6. 3百万条记录的情况下，查询基本上在1秒内返回，但是模糊查询比较慢，第一次要10秒，后来大概要1~3秒。加上排序大概需要5秒，整体排序基本100ms
查询及排序的指令：
{
"query": {
"query_string": {
"query": "*999*"
}
},
"sort": [
{
"TIME_UP": {
"order": "asc"
}
}
]
}
7. Es0.19.8，用两个任务导入，导入性能是：13分钟导入了3092730 条记录，约合3965条/秒
8. Solr全部建好索引后，占用磁盘空间是1.2G，es占用磁盘空间是4G
单机对比2
在一台Intel i7，32G内存的机器上，重新跑这两个的对比。不过有个重大的区别在于，Solr是在这台性能很好的机器上跑，而es的导入进程则是在一台Intel 四核 2.5G，4G内存的机器上跑的，也许会有性能的差异。ES版本0.19.8，Solr版本4.0-ALPHA。
1. Solr的导入性能：3400万条记录，用时62分钟，平均9140条/秒，占用空间12.75G
2. 使用 *999* 这样的模糊查询，3秒以内返回，稍长一点的查询条件 *00100014*，也是2~3秒返回
3. Es的导入性能（设置Xmx为10G）：3400万条记录，用时40分钟，平均14167条/秒，占用空间33.26G，客户端采用4个并发。
4. 使用 *999* 这样的模糊查询，9秒返回，稍长一点的查询条件 *00100014*，11.8秒返回
5. 如果不是针对所有字段查询，而是针对某个特定字段，比如 SAM_CODE: *00100014*，那么也是1秒以内返回。
6. 结论：es的查询效率也可以很高，只是我们还不会用。
7. 结论2：es有个设置是把所有字段放一块的那个，缺省是放一起，但是不知道为什么没起到应有的作用。
备注：
1. Solr第一次的那个内存使用的是缺省设置，这次改为10G，结果导入性能反而变差了，400万条记录，用了8分钟，平均8333条/秒，不知道为什么。
2. 改回缺省的内存配置，导入速度仍然慢。
3. 重启Linux，用10G的内存配置，再导入，5030万条记录，用时92分，约9112条/秒，说明导入速度和内存配置没有大差别
4. 在10G配置的情况下，检索速度也差别不大。
5. 为了搞清楚lucene4.0和solr4.0的进步有多大，下载了solr3.6.1，所幸的是4.0的配置文件在3.6.1上也可以用，所以很快就搭起来进行测试，导入性能为：3400万条记录，用时55分钟，约10303条/秒，占用空间13.85G。查询性能：*999*第一次11.6s，*00100014* 27.3s，相比4.0ALPHA的结果（5000万结果当中，*999*第一次2.6s，*00100014*第一次2.5s）来说，慢了很多，与es的性能差不多，因此，也许lucene4.0真的对性能有大幅提升？
集群对比：
采用4台同样配置（Intel i7，32G内存）的Centos 6.3组成的集群，进行对比。
1. 首先是es，很方便的就组成了一个Cluster，等上一个3400万条的Index全部均衡负载之后进行测试，导入到另外一个Index当中。
2. 导入性能：8500万条记录，用时72分钟，约为19676条/秒。在前5千万条记录导入时的速度在2万/条以上，初始的速度在2.2万/条。占用空间78.6G（由于有冗余，实际占用空间为157.2G）
3. 查询性能：
*999*第一次13.5秒，第二次19.5秒，第三次7.4秒，第四次7.1秒，第五次7.1秒
*00100014*第一次17.2秒，第二次16.6秒，第三次17.9秒，第四次16.7秒，第五次17.1秒
SAM_CODE:*999*，0.8s，1.3s，0.02s，0.02s，0.02s
SAM_CODE: *00100014*，0.1s，0.1s，0.02s，0.03s，0.05s
4. Solr4.0-ALPHA，SolrCloud的配置还算简单，启动一个ZooKeeper，然后其他三台机器访问这个地址，就可以组成一个Cloud：
机器1： nohup java -Xms10G -Xmx10G -Xss256k -Djetty.port=8983 -Dsolr.solr.home="./example-DIH/solr/" -Dbootstrap_confdir=./example-DIH/solr/db/conf/ -Dcollection.configName=xabconf3 -DzkRun -DnumShards=4 -jar start.jar &
其他机器：nohup java -Xms10G -Xmx10G -Dsolr.solr.home="./example-DIH/solr/" -DzkHost=192.168.2.11:9983 -jar start.jar &
但是在执行 data import 的时候，频繁出现 OutOfMemoryError: unable to create new native thread。查了很多资料，把Linux的ulimit当中的nproc改成10240，把Xss改成256K，都解决不了问题。暂时没有办法进行。
结论
1. 导入性能，es更强
2. 查询性能，solr 4.0最好，es与solr 3.6持平，可以乐观的认为，等es采用了lucene4之后，性能会有质的提升
3. Es采用SAM_CODE这样的查询性能很好，但是用_all性能就很差，而且差别非常大，因此，个人认为在目前的es情况下，仍然有性能提升的空间，只是现在还没找到方法。
