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SolrCloud分布式集群部署步骤

作者：像天使一样的笑着_917 | 来源：互联网 | 2023-05-19 09:33
https:segmentfault.coma1190000000595712SolrClou

  

https://segmentfault.com/a/1190000000595712

 

SolrCloud 分布式集群部署步骤
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    •  
  • apache-tomcat
 
yexiaobai 2014年07月04日发布

安装软件包准备

  • apache-tomcat-7.0.54
  • jdk1.7
  • solr-4.8.1
  • zookeeper-3.4.5

注：以上软件都是基于 Linux 环境的 64位 软件，以上软件请到各自的官网下载。

服务器准备

为搭建这个集群，准备三台服务器，分别为

192.168.0.2 -- master 角色
192.168.0.3 -- slave 角色
192.168.0.4 -- slave 角色

搭建基础环境

  1. 安装 jdk1.7 - 这个大家都会安装，就不费键盘了。

  2. 配置主机 /etc/hosts 文件 - 当然，如果内部有内部DNS解析，就不需要配置 hosts文件了。在 3 台服务器的 /etc/hosts中添加以下记录

192.168.0.2 SOLR-CLOUD-001
192.168.0.3 SOLR-CLOUD-002
192.168.0.4 SOLR-CLOUD-003

zookeeper 部署

Zookeeper 分布式服务框架是 Apache Hadoop 的一个子项目，它主要是用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题，如：统一命名服务、状态同步服务、集群管理、分布式应用配置项的管理等。

注：Zookeeper集群的机器个数推荐是奇数台，半数机器挂掉，服务是可以正常提供的

首先以 192.168.0.2 为例来搭建 zookeeper：

  1. 在软件部署目录下面部署 zookeeper，把下载的 zookeeper-3.4.5 解压到软件部署目录 /apps/svr

    注：为了统一部署，以及以后自动化方便，必须统一软件部署目录，目前我这边是以 ``/apps/svr``` 为软件部署主目录

  2. 建立 zookeeper 的数据、日志以及配置文件目录

mkdir -p /apps/data/zookeeper-data/ mkdir -p /apps/data/zookeeper-data/logs/ mkdir -p /apps/svr/zookeeper-3.4.5/conf

注： /apps/data 是定义的统一存放数据的目录

  1. 把 zookeeper 的 conf 目录下面的 zoo_sample.cfg 修改成 zoo.cfg，并且对其内容做修改
cp -av /apps/svr/zookeeper-3.4.5/conf/zoo_sample.cfg /apps/svr/zookeeper-3.4.5/conf/zoo.cfg

修改 zoo.cfg 的内容，主要是修改 dataDir 、dataLogDir 和 server.1-3

# The number of milliseconds of each tick tickTime=2000 # The number of ticks that the initial # synchronization phase can take initLimit=10 # The number of ticks that can pass between # sending a request and getting an acknowledgement syncLimit=5 # the directory where the snapshot is stored. # do not use /tmp for storage, /tmp here is just # example sakes. dataDir=/apps/data/zookeeper-data dataLogDir=/apps/data/zookeeper-data/logs server.1=SOLR-CLOUD-001:2888:3888 server.2=SOLR-CLOUD-002:2888:3888 server.3=SOLR-CLOUD-003:2888:3888 # the port at which the clients will connect clientPort=2181 # # Be sure to read the maintenance section of the # administrator guide before turning on autopurge. # # http://zookeeper.apache.org/doc/current/zookeeperAdmin.html#sc_maintenance # # The number of snapshots to retain in dataDir #autopurge.snapRetainCount=3 # Purge task interval in hours # Set to "0" to disable auto purge feature #autopurge.purgeInterval=1

注：
tickTime：这个时间是作为 Zookeeper 服务器之间或客户端与服务器之间维持心跳的时间间隔，也就是每个 tickTime 时间就会发送一个心跳。
initLimit：这个配置项是用来配置 Zookeeper 接受客户端（这里所说的客户端不是用户连接 Zookeeper 服务器的客户端，而是 Zookeeper服务器集群中连接到 Leader 的 Follower 服务器）初始化连接时最长能忍受多少个心跳时间间隔数。当已经超过 10 个心跳的时间（也就是tickTime）长度后 Zookeeper 服务器还没有收到客户端的返回信息，那么表明这个客户端连接失败。总的时间长度就是52000=10秒。
syncLimit：这个配置项标识 Leader 与 Follower 之间发送消息，请求和应答时间长度，最长不能超过多少个 tickTime 的时间长度，总的时间长度就是 22000=4 秒
dataDir：顾名思义就是 Zookeeper 保存数据的目录，默认情况下，Zookeeper 将写数据的日志文件也保存在这个目录里。
dataLogDir： Zookeeper的日志文件位置。
server.A=B：C：D：其中 A 是一个数字，表示这个是第几号服务器；B是这个服务器的 ip 地址；C 表示的是这个服务器与集群中的 Leader服务器交换信息的端口；D 表示的是万一集群中的 Leader 服务器挂了，需要一个端口来重新进行选举，选出一个新的 Leader，而这个端口就是用来执行选举时服务器相互通信的端口。如果是伪集群的配置方式，由于 B 都是一样，所以不同的 Zookeeper 实例通信端口号不能一样，所以要给它们分配不同的端口号。
clientPort：这个端口就是客户端连接 Zookeeper 服务器的端口，Zookeeper 会监听这个端口，接受客户端的访问请求。

  1. 同步 zookeeper 的配置以及相关目录到其他两台服务中
scp -r /apps/svr/zookeeper-3.4.5 solr@192.168.0.3:/apps/svr scp -r /apps/data/zookeeper-data solr@192.168.0.3:/apps/data scp -r /apps/svr/zookeeper-3.4.5 solr@192.168.0.4:/apps/svr scp -r /apps/data/zookeeper-data solr@192.168.0.4:/apps/data
  1. 创建 myid 文件存储该机器的标识码，比如 server.1 的标识码就是 “1”，myid文件的内容就一行： 1

192.168.0.2

echo "1" >> /apps/data/zookeeper-data/myid

192.168.0.3

echo "2" >> /apps/data/zookeeper-data/myid

192.168.3

echo "3" >> /apps/data/zookeeper-data/myid
  1. 分别启动三台服务器的 zookeeper
cd /apps/svr/zookeeper-3.4.5/bin

./zkServer.sh start

查看 zookeeper 的状态

[solr@SOLR-CLOUD-001 bin]$ ./zkServer.sh status JMX enabled by default Using config: /apps/svr/zookeeper-3.4.5/bin/../conf/zoo.cfg Mode: leader 
[solr@SOLR-CLOUD-002 bin]$ ./zkServer.sh status JMX enabled by default Using config: /apps/svr/zookeeper-3.4.5/bin/../conf/zoo.cfg Mode: follower 
[solr@SOLR-CLOUD-003 bin]$ ./zkServer.sh status JMX enabled by default Using config: /apps/svr/zookeeper-3.4.5/bin/../conf/zoo.cfg Mode: follower

Solrcloud分布式集群搭建

  1. 解压部署 tomcat - 解压部署后的目录为 /apps/svr/apache-tomcat-7.0.54
  2. 解压 solr-4.8.1 的压缩包，并且把 solr-4.8.1/example/webapps/solr.war 解压至 /apps/svr/solr 目录下
  3. 把 solr-4.8.1\example\lib\ext 下的 jar 包放到 solr\WEB-INF\lib 下
  4. 以 192.168.0.2 为例，创建以下目录
mkdir -p /apps/svr/solrcloud/config-files mkdir -p /apps/svr/solrcloud/solr-lib
  1. 把 solr/WEB-INF/lib 下的所有 jar 包拷贝到 /apps/svr/solrcloud/solr-lib 目录
cp -av /apps/svr/solr/WEB-INF/lib/*.jar /apps/svr/solrcloud/solr-lib
  1. solr/example/solr/collection1/conf 下的所有文件拷贝到 /apps/svr/solrcloud/config-files 目录
cp -av /apps/svr/solr/example/solr/collection1/conf/* /apps/svr/solrcloud/config-files/
  1. 将 /apps/svr/solr 目录拷贝到 /apps/svr/apache-tomcat-7.0.54/webapps 目录下面
cp -av /apps/svr/solr /apps/svr/apache-tomcat-7.0.54/webapps
  1. 创建 solr 的数据目录 /apps/svr/solr-cores 并在该目录下生成 solr.xml， 这是 solr 的核心配置文件
 <solr persistent="true"> <logging enabled="true"> <watcher size="100" threshold="INFO" /> logging> <cores defaultCoreName="collection1" adminPath="/admin/cores" host="${host:}" hostPort="8080" hostCOntext="${hostContext:solr}" zkClientTimeout="${zkClientTimeout:15000}"> <core numShards="3" name="test_shard1_replica1" instanceDir="test_shard1_replica1" shard="shard1" collection="test" coreNodeName="192.168.0.2:8080_solr_test_shard1_replica1"/> <core name="userinfo_shard1_replica3" instanceDir="userinfo_shard1_replica3" shard="shard1" collection="userinfo" coreNodeName="192.168.0.2:8080_solr_userinfo_shard1_replica3"/> <core name="userinfo_shard2_replica3" instanceDir="userinfo_shard2_replica3" shard="shard2" collection="userinfo" coreNodeName="192.168.0.3:8080_solr_userinfo_shard2_replica3"/> <core numShards="3" name="userinfo_shard3_replica1" instanceDir="userinfo_shard3_replica1" shard="shard3" collection="userinfo" coreNodeName="192.168.0.4:8080_solr_userinfo_shard3_replica1"/> cores> solr>

注：上面的配置文件中有 shard 的信息，那是因为我已经分片了自动生成的

原始的配置文件如下

 <solr persistent="true"> <logging enabled="true"> <watcher size="100" threshold="INFO" /> logging> <cores defaultCoreName="collection1" adminPath="/admin/cores" host="${host:}" hostPort="8080" hostCOntext="${hostContext:solr}" zkClientTimeout="${zkClientTimeout:15000}"> cores> solr>
  1. 创建/apps/svr/apache-tomcat-7.0.54/conf/Catalina 目录 和 /apps/svr/apache-tomcat-7.0.54/conf/Catalina/localhost 目录
mkdir -p /apps/svr/apache-tomcat-7.0.54/conf/Catalina mkdir -p /apps/svr/apache-tomcat-7.0.54/conf/Catalina/localhost
  1. 在 /apps/svr/apache-tomcat-7.0.54/conf/Catalina/localhost 下创建 solr.xml 文件，此文件为 Solr/home 的配置文件
 <Context docBase="/apps/svr/tomcat-solr/webapps/solr" debug="0" crossCOntext="true"> <Environment name="solr/home" type="java.lang.String" value="/apps/svr/solr-cores" override="true"/> Context>
  1. 修改 tomcat/bin/cataina.sh ,加入以下内容
CATALINA_OPTS="$CATALINA_OPTS -Dcom.sun.management.jmxremote -Dcom.sun.management.jmxremote.port=9060 -Djava.rmi.server.hostname=`/sbin/ifconfig bond0 |grep -a "inet addr:" |awk -F":" '{print $2}' |egrep -o '([0-9]{1,3}\.?){4}'`" CATALINA_OPTS="$CATALINA_OPTS -Dcom.sun.management.jmxremote.ssl=false -Dcom.sun.management.jmxremote.authenticate=false" JAVA_OPTS="$JAVA_OPTS -DzkHost=GD6-SOLR-CLOUD-001:2181,GD6-SOLR-CLOUD-002:2181,GD6-SOLR-CLOUD-003:2181" JAVA_OPTS="$JAVA_OPTS -Xmx8192m -Xms8192m -Xmn4g -Xss256k -XX:ParallelGCThreads=24 -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:PermSize=256m -XX:MaxPermSize=256m -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintGCApplicationStoppedTime -XX:+PrintGCApplicationConcurrentTime -XX:+PrintHeapAtGC -Xloggc:/apps/logs/tomcat/gc`date +%Y%m%d%H%M%S`.log -XX:ErrorFile=\"/apps/logs/tomcat/java_error.log\""
  1. 将以上配置同步到其他两台服务器
scp -r /apps/svr/apache-tomcat-7.0.54 solr@192.168.0.3:/apps/svr scp -r /apps/svr/solrcloud solr@192.168.0.3:/apps/svr scp -r /apps/svr/solr-cores solr@192.168.0.3:/apps/svr scp -r /apps/svr/apache-tomcat-7.0.54 solr@192.168.0.4:/apps/svr scp -r /apps/svr/solrcloud solr@192.168.0.4:/apps/svr scp -r /apps/svr/solr-cores solr@192.168.0.4:/apps/svr
  1. SolrCloud 是通过 ZooKeeper 集群来保证配置文件的变更及时同步到各个节点上，所以，需要将配置文件上传到 ZooKeeper 集群中：执行如下操作（以下ip均可使用域名进行操作）
java -classpath .:/apps/svr/solrcloud/solr-lib/* org.apache.solr.cloud.ZkCLI -cmd upconfig -zkhost 192.168.0.2:2181,192.168.0.3:2181,192.168.0.4:2181 -confdir /apps/svr/solrcloud/config-files/ -confname myconf
  1. 校验 zookeeper 的配置文件
cd /apps/svr/zookeeper-3.4.5/bin ./zkCli.sh -server 192.168.0.2:2181 
[zk: 192.168.01.2:2181(CONNECTED) 0] ls /  
[configs, collections, zookeeper]  
[zk: 192.168.01.2:2181(CONNECTED) 1] ls /configs  
[myconf]  
[zk: 192.168.01.2:2181(CONNECTED) 2] ls /configs/myconf  
[admin-extra.menu-top.html, currency.xml, protwords.txt, mapping-FoldToASCII.txt, solrconfig.xml, lang, stopwords.txt, spellings.txt, mapping-ISOLatin1Accent.txt, admin-extra.html, xslt, scripts.conf, synonyms.txt, update-script.js, velocity, elevate.xml, admin-extra.menu-bottom.html, schema.xml] [zk: 192.168.01.2:2181(CONNECTED) 3]
  1. 启动 tomcat ，首先启动 master 192.168.0.2 上面的 tomcat
cd /apps/svr/apache-tomcat-7.0.54/bin ./startup.sh
  1. 启动 192.168.0.3 和 192.168.0.4 的 tomcat
  2. 访问 http://192.168.0.2:8080/solr 可以看到下图

创建 Collection 及初始 Shard

 curl 'http://192.168.0.2:8080/solr/admin/collections?action=CREATE&name=userinfo&numShards=3&replicatiOnFactor=1' curl 'http://192.168.0.2:8080/solr/admin/collections?action=CREATE&name=userinfo&numShards=3&replicatiOnFactor=1' curl 'http://192.168.0.2:8080/solr/admin/collections?action=CREATE&name=userinfo&numShards=3&replicatiOnFactor=1'

对 solrcloud 做读写性能测试的 demo

import java.io.IOException; import java.util.ArrayList; import java.util.Collection; import org.apache.solr.client.solrj.SolrQuery; import org.apache.solr.client.solrj.SolrServer; import org.apache.solr.client.solrj.SolrServerException; import org.apache.solr.client.solrj.impl.CloudSolrServer; import org.apache.solr.client.solrj.response.QueryResponse; import org.apache.solr.common.SolrDocument; import org.apache.solr.common.SolrDocumentList; import org.apache.solr.common.SolrInputDocument; import org.apache.commons.logging.Log; import org.apache.commons.logging.LogFactory; public class SolrCloudTest { public static final Log LOG = LogFactory.getLog(SolrCloudTest.class); private static CloudSolrServer cloudSolrServer; private static synchronized CloudSolrServer getCloudSolrServer(final String zkHost) { LOG.info("connect to :"+zkHost+"\n"); if(cloudSolrServer == null) { try { cloudSolrServer = new CloudSolrServer(zkHost); }catch(Exception e) { e.printStackTrace(); } } return cloudSolrServer; } private void addIndex(SolrServer solrServer) { try { Collection docs = new ArrayList(); for (int i = 0;i<=200;i++){ SolrInputDocument doc = new SolrInputDocument(); String key = ""; key = String.valueOf(i); doc.addField("id", key); doc.addField("test_s", key+"value"); docs.add(doc); } LOG.info("docs info:"+docs+"\n"); solrServer.add(docs); solrServer.commit(); }catch(SolrServerException e) { System.out.println("Add docs Exception !!!"); e.printStackTrace(); }catch(IOException e){ e.printStackTrace(); }catch (Exception e) { System.out.println("Unknowned Exception!!!!!"); e.printStackTrace(); } } public void search(SolrServer solrServer, String Str) { SolrQuery query = new SolrQuery(); query.setRows(20); query.setQuery(Str); try { LOG.info("query string: "+ Str); System.out.println("query string: "+ Str); QueryResponse respOnse= solrServer.query(query); SolrDocumentList docs = response.getResults(); System.out.println(docs); System.out.println(docs.size()); System.out.println("doc num:" + docs.getNumFound()); System.out.println("elapse time:" + response.getQTime()); for (SolrDocument doc : docs) { String area = (String) doc.getFieldValue("test_s"); String id = (String) doc.getFieldValue("id"); System.out.println("id: " + id); System.out.println("tt_s: " + area); System.out.println(); } } catch (SolrServerException e) { e.printStackTrace(); } catch(Exception e) { e.printStackTrace(); } } public static void main(String[] args) { final String zkHost = "192.168.0.2:8080"; final String defaultCollection = "userinfo"; final int zkClientTimeout = 10000; final int zkCOnnectTimeout= 10000; CloudSolrServer cloudSolrServer = getCloudSolrServer(zkHost); cloudSolrServer.setDefaultCollection(defaultCollection); cloudSolrServer.setZkClientTimeout(zkClientTimeout); cloudSolrServer.setZkConnectTimeout(zkConnectTimeout); try{ cloudSolrServer.connect(); System.out.println("connect solr cloud zk sucess"); } catch (Exception e){ LOG.error("connect to collection "+defaultCollection+" error\n"); System.out.println("error message is:"+e); e.printStackTrace(); System.exit(1); } SolrCloudTest solrt = new SolrCloudTest(); try{ solrt.addIndex(cloudSolrServer); } catch(Exception e){ e.printStackTrace(); } solrt.search(cloudSolrServer, "id:*"); ; cloudSolrServer.shutdown(); } }

总结

最后为了快速部署，其实这个过程可以使用 fabric 来进行部署，这样就不用每次进行重复操作，把上面的步骤整理成 fabric 脚本即可，这样不管是搭建多少台服务器的集群，只要几分钟即可搞定。

注：该文章参考了 http://lucien-zzy.iteye.com/blog/2002463

  • 2014年07月04日发布

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