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这篇文章主要讲解了“CDH5 Solr性能调优方法是什么”,文中的讲解内容简单清晰,易于学习与理解,下面请大家跟着小编的思路慢慢深入,一起来研究和学习“CDH5 Solr性能调优方法是什么”吧!
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Solr性能调优是个复杂的过程,本文旨在描述Solr在使用过程中对性能优化的注意事项。
有些配置最好在安装之后立马修改,这样可以避免修改配置之后需要重复索引。
配置一个我们安装的最新版本的Lucene版本,最新的版本将拥有最新的特性以及对一些已知bug的修复,推荐使用solr最新版的lucene版本,该配置在solrconfig.xml文件中修改。
CDH5.3.2中Solr使用的Lucene版本是4.4,推荐不要修改此内容。
当我们创建一个schema的时候,我们需要使用正确的数据类型来描述相应的数据字段,譬如:
使用tdate数据类型来描述日期类型,而不是使用string类型的日期。
推荐使用text类型替代string类型来适应系统语言环境。因为text类型可以返回一个输入条目的子集结果,譬如:当我们查询'John'的时候我们可能会找到'John Smith'的数据结果,如果是string类型的话,则仅仅只会返回匹配的结果。
对于IDs字段,使用string类型。
1.对于Faceting查询来说启动facet.thread来指定多线程并发查询,譬如:
http://localhost:8983/solr/collection1/select?q=*:*&facet=true&fl=id&facet.field=f0_ws&facet.threads=100
上面就是配置100个线程来并发查询,关于Faceting的具体用法可以参看:https://cwiki.apache.org/confluence/display/solr/Faceting
2.通过solr.hdfs.blockcache.slab.count参数配置HDFS的块缓存数量,默认 情况下一个HDFS块缓存是128M,推荐使用物理内存的10%~20%来配置count数,譬如一个50G内存的机器,推荐使用5G~10G的内存,那 么count的配置数量范围为:5*1024/128~10*1024/128这个范围内即可。该参数在solrconfig.xml文件中引用,具体如 下:
其中solr.hdfs.blockcache.slab.count会读取系统配置的solr.hdfs.blockcache.slab.count参数,如果没有配置该参数则默认为1。该参数在Cloudera Manager中通过Solr->配置->Solr Server Default Group->资源管理下进行修改调整。
3.增加了hdfs的块缓存之后我们必须要增大JVM的内存大小来避免OOM异常。如果是手动安装,我们需要在/etc/default /solr(如果是parcel模式下安装的话目录在/opt/cloudera/parcel/CDH-*/etc/default/solr)下增加 如下配置:
CATALINA_OPTS="-Xmx10g -XX:MaxDirectMemorySize=15g -XX:+UseLargePages -Dsolr.hdfs.blockcache.slab.count=60"
如果是通过Cloudera Manager可以通过Solr->配置->Solr Server Default Group->资源管理下Solr Server
的Java堆栈大小(字节)和Solr 服务其的Java直接内存大小(字节)参数找到,以上是以50G的物理内存作为标准,其中Xmx推荐配置为物理内存的20%左右,MaxDirectMeorySize推荐配置为物理内存的30%左右。
4.为了更好的提升性能,cloudera建议修改linxu的swap空间数,配置如下:
# minimize swappiness
sudo sysctl vm.swappiness=10
sudo bash -c 'echo "vm.swappiness=10">> /etc/sysctl.conf'
# disable swap space until next reboot:
sudo /sbin/swapoff -a
5.在不同的环境下选择不同的GC机制能够更好的提升Solr的性能,有如下2向GC机制可供选择:
Concurrent low pause collector:简称CMS,主要适用场景是对响应时间的重 要性大于吞吐量的需求,能够承受垃圾回收线程和应用线程共享处理资源,并且应用中存在比较多的长生命周期对象的应用。主要是对年老代的回收,目标是尽量减 少应用的暂停时间,减少full gc发生的几率,利用和应用线程并发的垃圾回收线程来标记清楚年老代。启用CMS:-XX:+UseConcMarkSweepGC
Throughput collector:追求最大吞吐量而设计的垃圾收集机制,主要采用并行收集算法对年轻代的收集。如果solr对吞吐量要求高于用户体验,那么可以采用此机制,但是它通常会连接超时而影响用户体验,启用该机制:-XX:+UseParallelGC
CDH5默认使用的CMS机制,修改可以在Solr->配置->Solr Server Default Group>高级->Solr Server的Java配置选项中修改其参数。
6.如果我们拥有多余的硬件资源,我们可以通过replica来提升查询的吞吐量,当然,添加replica会对第一个replica的写入性能有稍微的影响,但是这应该是最小的负面影响了。
7.solrconfig.xml文件中ramBufferSizeMB参数,表示在添加或者删除文档时,为了 减少频繁的更新索引,solr会选择缓存在内存中,当内存中的文件大小大于该值则会更新到索引库中,较大的值将消耗更多的内存,我们需要确保该值低于 JVM的内存值,当然也不是越大越好,越大就意味着GC的时候越困难。由于CDH中是将索引写入到HDFS中,我们这里ramBufferSizeMB的值应该和上面solr.hdfs.blockcache.slab.count设置的值保持一致。如果solr.hdfs.blockcache.slab.count配置为4,那么该数值配置为4*128(HDFS默认块大小)。值得注意的是与该参数相对应的还有一个maxBufferedDocs参数,该参数表示索引的数目超过配置的数值后就刷新到索引库中,因为我们不知道每条索引的具体数据大小,如果配置了此参数可能会导致ramBufferSizeMB参数失效,所以不推荐开启此参数。
8.solrconfig.xml文件中maxIndexingThreads参数,表示索引时并发的最大线程数,当索引数据时线程数超过该配置值,其它线程将处于等待状态,该值和CPU处理能力有关,默认值为8.
9.solrconfig.xml文件中的filterCache参数,表示用来缓存filter queries(也就是查询参数fq)得到的数据集。查询参数有2种,一种是q,另外一种是fq。如果fq存在,会先查询fq中的数据,再查询q中的数 据,最后取并集,当我们做多参数查询的时候,如果我们采用q参数查询,这样查询命中率会很低,而且占用较多的内存空间,我们可以对查询进行优化,用fq的 形式来求2个数据的交集会很好的提示性能。filterCache启用通过
参数来配置,其中class是基于LRU算法的缓存实现,如果cache的数据插入多查询少那么使用solr.LRUCache;如果查询多插入少 那么使用solr.FastLRUCache。size表示缓存中保存的最大数据条数,initialSize表示cache初始化时的大 小,autowarmCount表示当切换SolrIndexSearcher时,可以对新SolrIndexSearcher做预热处理。该参数表示从 旧的SolrIndexSearcher中取多少数据在新的SolrIndexSearcher中重新引用。如果是近实时搜索,不推荐开启。0表示不开 启。
10.solrconfig.xml文件中的useCompoundFile参数,表示将一个段的多个文件合并 为唯一的文件,开启此特性需要额外消耗大概7%~33%的索引时间,在3.6版本前默认为true,之后默认为false。当然设置为false后要注意 配置linux进程允许打开的文件数目是否有限制,如果有限制可以通过在ulimit参数修改。
10.启动本地shard优先性,在请求中加入preferLocalShard=true来启动该特性。启动该特性后会优先使用本地shard中存储的数据,从而减少网络IO的数据传输。
11.我们需要注意的是SolrCloud已经做了读写分离,并且当我们的写入请求链接是replica的时候,replica会自动把该请求转发给leader,再由leader分发给其它replica。
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