SolrCloud分布式搜索解决方案
"SolrCloud是Solr的分布式搜索解决方案,适用于大规模、容错和高并发的索引与检索需求。它通过Shard(分片)技术分散索引负担,并依赖Zookeeper进行集群管理和协调。SolrCloud的结构包括多个Solr实例、Shard、Core以及Zookeeper。每个Shard由一个Leader Core和多个Replica Core组成, Leader负责索引操作,Replica保证数据一致性。Collection是逻辑上的完整索引,可划分为多个Shard,而Core是Solr的基本运行单元,每个Shard可能包含一个或多个Core。" SolrCloud是Apache Solr的一个关键特性,它为大型企业级应用提供了强大的分布式搜索引擎。在SolrCloud模式下,索引数据被分割成多个Shard,这些Shard分布在多台服务器上,确保了系统的扩展性和容错性。Shard是索引数据的基本单位,每个Shard可以进一步细分为一个或多个Core,这样可以将负载分散到多个服务器上。 Zookeeper在此扮演了至关重要的角色,作为集群协调器,它维护着Solr实例间的同步状态,包括Shard的分配、选举Leader Core以及监控数据的一致性。Leader Core负责处理索引更新和查询请求,而Replica Core则用于数据备份,当Leader失效时,Replica可以接管其职责,保证服务的连续性。 Collection是SolrCloud中的一个重要概念,它是逻辑上的完整索引,可以看作是用户交互的对象。一个Collection可以被分成多个Shard,每个Shard又由一个或多个Core构成,这样设计使得索引数据可以在多台机器间均匀分布,同时处理高并发的搜索请求。 在实际应用中,可以根据业务需求调整Shard和Core的数量,以优化性能和可用性。例如,对于商品信息搜索,可以创建一个Collection,然后根据商品种类或数量将数据划分为多个Shard,每个Shard包含相应的Core,以实现高效的检索和数据管理。 总结来说,SolrCloud通过Shard、Core、Zookeeper和Collection等核心组件,构建了一个可扩展、高可用的分布式搜索系统,解决了大数据量、高并发场景下的搜索挑战。理解并掌握这些概念和技术,对于充分利用SolrCloud的优势,构建健壮的搜索解决方案至关重要。
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/10425232/bg3.jpg)
剩余14页未读,继续阅读
![docx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083331.png)
![docx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083331.png)
![-](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083327.png)
![-](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083327.png)
![-](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083327.png)
![-](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083327.png)
![-](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083327.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://profile-avatar.csdnimg.cn/default.jpg!1)
- 粉丝: 0
- 资源: 4
我的内容管理 展开
我的资源 快来上传第一个资源
我的收益
登录查看自己的收益我的积分 登录查看自己的积分
我的C币 登录后查看C币余额
我的收藏
我的下载
下载帮助
![](https://csdnimg.cn/release/wenkucmsfe/public/img/voice.245cc511.png)
最新资源
- 新型矿用本安直流稳压电源设计:双重保护电路
- 煤矿掘进工作面安全因素研究:结构方程模型
- 利用同位素位移探测原子内部新型力
- 钻锚机钻臂动力学仿真分析与优化
- 钻孔成像技术在巷道松动圈检测与支护设计中的应用
- 极化与非极化ep碰撞中J/ψ的Sivers与cos2φ效应:理论分析与COMPASS验证
- 新疆矿区1200m深孔钻探关键技术与实践
- 建筑行业事故预防:综合动态事故致因理论的应用
- 北斗卫星监测系统在电网塔形实时监控中的应用
- 煤层气羽状水平井数值模拟:交替隐式算法的应用
- 开放字符串T对偶与双空间坐标变换
- 煤矿瓦斯抽采半径测定新方法——瓦斯储量法
- 大倾角大采高工作面设备稳定与安全控制关键技术
- 超标违规背景下的热波动影响分析
- 中国煤矿选煤设计进展与挑战:历史、现状与未来发展
- 反演技术与RBF神经网络在移动机器人控制中的应用
![](https://img-home.csdnimg.cn/images/20220527035711.png)
![](https://img-home.csdnimg.cn/images/20220527035111.png)
![](https://csdnimg.cn/release/wenkucmsfe/public/img/green-success.6a4acb44.png)