新版本搜索架构图

介绍下着里面几个东西：

commonindex：这个东西是我们自己写的一个工具包，这个工具包提供给需要进行索引的应用，封装了定时增量索引，全量索引，数据导出等功能。

search-admin为一个辅助web应用，实现了Solr配置集中管理，词典集中管理，数据缓冲的功能，并且提供一个入口导入JSON数据（没有用solr的DIH，不想让各个应用和solr耦合太多）。

FQueue是一个高性能的磁盘队列，通过这个队列，我们对应用实时发过来的数据进行缓冲处理，防止直接发送给solr失败，FQueue是国产的，是由去哪儿qunar网的孙立开发的，这次我们还发现了它的一个严重的bug并且提交了patch。

QueueReader就是一个定时任务，定时读取队列中的数据发送至Solr，不过做了些重试处理、失败处理等操作。

旧版本就不画图了，大概的介绍一下，旧版本采用的是solr早期的replication主从模式，一台机器作为主机，管理平台数据都发往这个机器，其他两个从机通过replication机器同步索引，并且提供给外部搜索调用，负载均衡采用2台nginx实现。这种缺点是没有主从自动切换，没有failover，主机down掉了的话，整个数据变成只读。并且需要一台机单独做索引，浪费资源，所有数据都需要在每个机器上单独存在一份，索引变化较大的时候同步会占用很大的带宽和资源。

旧版本存在问题是：

1、Solr配置是通过ssh方式拷贝至服务器的，并且是保存在数据库的，如果改动solrconfig.xml是不能被同步过去的，因为replication不能配置成同步solrconfig.xml，否则replication的master配置也同步过去了，所以改动了solrconfig.xml最终还是要手动上传至从机，而且没有做xml相关的有效性验证，上传后有可能配置出错就直接覆盖原来的配置了，而且也没有提示。

这种情况在SolrCloud可以很好的解决，首先配置验证的问题通过dom4j可以做一些大概的验证，确保是完整的XML，一些简单的schema或者config规则加了上传时判断，并且配置文件是保存在zookeeper进行集中管理的，只需要修改ZooKeeper里面的节点就能达到全局配置文件修改的目的。

2、词典管理这个功能在旧版本是比较鸡肋的，因为旧版本只是把词典保存在数据库，并且在修改后通过ssh同步至服务端，要想让词典生效，需要重载整个Core，我们的词典是根据业务类型来划分成几个固定词典的，所以不想让每个Core都加载单独的词典来节省内存，所以没有放到conf目录里面去，这样就不能通过replication同步了。

还是类似配置文件，新版本通过吧词典文件加载zookeeper中，并且通过一个solr插件进行变更监控和词典维护重载，只要修改了词典文件并上传到ZooKeeper，都可以自动的加载当前词典文件，并且不需要重载core即时生效，给业务变更带来很大的方便。

3、数据导入的问题，旧版本通过读取一个json文件，每行数据是一个docment，首先JSON文件这种文件方式是一种方便直接进行阅读的数据格式，但是一旦数据非常多，将会导致导出的数据文件非常巨大，导出速度和导入速度都受到了影响，所以根据solr的javabin类似的方式重新定义了一种数据导出格式，有的人可能会问为啥不生成压缩文件导出导入，其实这么大的文件数据，光压缩都会耗费很大的资源的，也会拖垮各项指标的，并且旧的导入方式为读取数据和发送Solr串行方式，新版本改用单个线程读取，多个线程发送，最大限度的发挥集群的作用。

新版本上线的时候配到了一个非常蛋疼的问题，很容易就出现了OOM的问题，后来跟踪发现是Solr分布式查询在队取得各个分片的数据进行合并的时候会new一个优先级队列，这个队列的初始化大小是client传过来的offset和count分页参数的一个和，我们的client中有个应用会一次性查出所有符合条件的数据，count传了个99999999的值，导致一请求就需要划分出2G多的堆内存，好恐怖。。。我们直接修复了这个bug，看是不是需要提交一个issue到solr得jira上去，不知道是不是有类似的issue了。打上了补丁并且让调用方做了分页处理后，目前系统运行良好，这一次升级估计能顶好久了。。。