solr调优

http://blog.163.com/kivvf@126/blog/static/102516320084142011892

Solr调优

Schema设计的思考

索引字段的数量(Indexed Fields)

索引字段会增加如下开销：

1. 建立索引时的内存使用率

2. Segment合并时间

3. 索引优化时间

4. 索引大小

在这些字段上面加上omitNorms=”true”可减轻这些症状。

存储字段(Stored Fields)

获取查询结果的存取字段是个明显的开销。每个文档所存储的字节数决定了这个开销的大小。文档存储的字节数越大，文档就会更加稀疏的分部在磁盘里，导致更多的IO读写。尤其是那些大的存储字段。

需要考虑把大的存储字段，存储在Solr之外。如果你非的存储它，就考虑把它做成压缩字段。但这会增加CPU的消耗，而减少IO的负担。

如果你不是每次都要用到所有字段，那就考虑把有些字段设成lazy字段，特别是使用压缩字段的时候。

Solr配置文件的思考

mergeFactor

mergeFactor参数粗略的决定了segment的数量。

mergeFactor告诉Lucene在合并到一个单一的segment之前，多少个同样大小的segment可以build。

mergeFactor的选择

大的mergeFactor：

优点：提高索引建立的速度

缺点：merge频率下降，结果是index文件增多，searching变慢

小的mergeFactor：

优点：index文件少，提高searching速度

缺点：merge频率增加，建立索引较慢

HashDocSet Max Size参数的考虑

hashDocSet参数用于优化filter。较小的set，内存效率更高，遍历更快，交叉更快。

此参数和实际文档数量有关系：

1. 计算0.005总的文档数量

2. 上下的尝试来获取最佳的查询时间

3. 当高的值和低的值，导致系统的性能变化不大时，选择较高的值。

Cache

Cache命中率

利用Solr的Admin检测cache的统计。提高cache的大小是个好方法。注意filterCache，facetting要用到filterCache。

排序字段的Explicit Warming

如果你有很多的给予排序的field，添加显式warming 查询到newSearcher和firstSearcher的事件监听器。在用户查询之前，可以填充FieldCache。