SolrCloud使用教程、原理介绍 我心动了

solrCloud集群安装手册—基于solrS. 2. 1、SolrCloud 集群架构概览1.1 SolrCloud 索引架构SolKloud 的索引存储中，三台服务器都要存索引。

1.2 ZooKeeper 架构ZooKeeper 集群，同时在三台服务器中配置ZooKeepero Shardl SolrCloudshardsShard2其中每一个分片有两份数据，一个是leader^ 同机器上，可以保证在某一台服务器down 掉后, 另一个是备份。

分别存储在不 仍可提供完整的数据服务。

c a har d25 hards —♦114.212-83.2430114.212.86.102O1I4.212.82.189 • 114,212.83.243 0114.212-82489—•114.212.86402/3.1JDK配置(1)解压JDK的压缩包至/usr/local/ U录下tar -zxvf JDK 压缩包位置-C /usr/local/(2)修改配置文件vi /etc/profile在下面添加如下内容export JAVA_HOME=/usr/local/jdkl.8.0_45exp ort CLASSPATH二•:${JAVA_HOME}/lib:${JAVA_HOME}/lib/tools・jarexport PATH=S{JAVA_HOME}/bin:$PATH然后在命令行中输入source /etc/profile输入命令java -version査看是否安装正确3.2Tomcat 配置(1)解压tomcat的压缩包至/home/dell/sofhvare tl录下tar -zx\・f ap aclie-tonicat-8.0.14.tar.gz(2)运行tomcat 中的staitiip.sh 运行tomcat(3)由于防火墙的原因无法访问8080端口，以下步骤为开放8080端口:/sbin/iptables -I INPUT -p tcp -dport 8080 寸ACCEPTservice iptables saveservice iptables restart或者直接禁用防火墙：停止/启动防火墙/sbin/service ip tables restart "重启/sbin/service ip tables stop —停止/sbi n/service ip tables start -启动1)重启后生效开启: chkconfig ip tables on 关闭：chkconfig iptables off2)即时生效，重启后失效开启：service ip tables start 关闭：service ip tablesstop然后访问服务器的8080端口査看tomcat是否安装正确。

Solr的原理及使⽤1.Solr的简介Solr是⼀个独⽴的企业级搜索应⽤服务器，它对外提供类似于Web-service的API接⼝。

⽤户可以通过http请求，向搜索引擎服务器提交⼀定格式的XML⽂件，⽣成索引；也可以通过Http Get操作提出查找请求，并得到XML格式的返回结果。

2.⼯作原理solr是基于Lucence开发的企业级搜索引擎技术，⽽lucence的原理是倒排索引。

那么什么是倒排索引呢？接下来我们就介绍⼀下lucence倒排索引原理。

假设有两篇⽂章1和2:⽂章1的内容为：⽼超在卡⼦门⼯作，我也是。

⽂章2的内容为：⼩超在⿎楼⼯作。

由于lucence是基于关键词索引查询的，那我们⾸先要取得这两篇⽂章的关键词。

如果我们把⽂章看成⼀个字符串，我们需要取得字符串中的所有单词，即分词。

分词时，忽略”在“、”的“之类的没有意义的介词，以及标点符号可以过滤。

我们使⽤Ik Analyzer实现中⽂分词，分词之后结果为：⽂章1：⽂章2：接下来，有了关键词后，我们就可以建⽴倒排索引了。

上⾯的对应关系是：“⽂章号”对“⽂章中所有关键词”。

倒排索引把这个关系倒过来，变成: “关键词”对“拥有该关键词的所有⽂章号”。

通常仅知道关键词在哪些⽂章中出现还不够，我们还需要知道关键词在⽂章中出现次数和出现的位置，通常有两种位置：a.字符位置，即记录该词是⽂章中第⼏个字符（优点是关键词亮显时定位快）；b.关键词位置，即记录该词是⽂章中第⼏个关键词（优点是节约索引空间、词组（phase）查询快），lucene中记录的就是这种位置。

加上出现频率和出现位置信息后，我们的索引结构变为：实现时，lucene将上⾯三列分别作为词典⽂件（Term Dictionary）、频率⽂件(frequencies)、位置⽂件 (positions)保存。

其中词典⽂件不仅保存有每个关键词，还保留了指向频率⽂件和位置⽂件的指针，通过指针可以找到该关键字的频率信息和位置信息。

Solr搜索技术应用实战Solr是一个开源的搜索平台，它基于Apache Lucene构建，提供丰富的API和可扩展性，已经成为了许多开发者选择的搜索引擎。

随着数据量的增加和业务场景的多样化，Solr的应用越来越广泛。

本文将从Solr的实战应用入手，为开发者提供一些技巧和经验。

一、Solr集群搭建Solr的性能和可靠性与硬件配置和部署状态密切相关。

在生产环境中建议使用集群部署，可以分布式处理查询请求，增加搜索并发能力和容错性。

Solr集群中每个节点可以作为独立的搜索服务器，提供相同的搜索服务。

一个完整的Solr集群由多个节点组成，分为SolrCloud和非SolrCloud两种模式，SolrCloud是集群管理的一种模式，在SolrCloud模式下，Solr 集群可以更方便地进行扩容和管理。

以下是SolrCloud集群的简要步骤：1. 准备ZooKeeper，SolrCloud使用ZooKeeper进行集群管理。

2. 启动Solr节点，并与ZooKeeper进行连接。

3. 使用Solr控制台创建集合，集合分片在所有节点之间平均分配。

4. 访问SolrCloud集群的URL，进行搜索等操作。

二、Solr数据导入Solr并不能直接从数据库或文件中获取数据，需要使用数据导入扩展来实现数据导入。

Solr数据导入流程大致如下：1. 配置数据源和数据目标，Solr支持多种数据源，包括数据库、文件、RSS等。

2. 配置数据导入的转换器和分词器，将数据源的数据转化为Solr需要的格式。

3. 配置数据导入的定时策略，Solr可以定时从数据源获取数据并导入。

以下是一个Solr数据导入的示例配置文件：```<dataConfig><dataSource name=\"jdbcDataSource\" type=\"JdbcDataSource\" driver=\"com.mysql.jdbc.Driver\"url=\"jdbc:mysql:\/\/localhost:3306\/test\" user=\"root\" password=\"123456\"\/><document><entity name=\"book\" query=\"SELECT * FROM book\"><field column=\"id\" name=\"id\"\/><field column=\"title\" name=\"title\"\/><field column=\"author\" name=\"author\"\/><field column=\"description\" name=\"description\"\/><\/entity><\/document><\/dataConfig>```以上配置会将MySQL数据库中的book表的所有数据导入Solr，并映射到Solr的id、title、author和description字段中。

1.单机部署（1）将solr项目中的dzblcore目录复制到目标盘符中，如：/usr/local/solr下。

（2）将tomcat安装至某个目录，如/usr/local/apache-tomcat-7.0.55。

在/usr/local/apache-tomcat-7.0.55/bin/catalina.bat的setLocal上面添加如下以下内容：set JAVA_OPTS=-Dsolr.solr.home=/usr/local/solr/dzblcore（3）将solr项目打成war包放入/usr/local/apache-tomcat-7.0.55\webapps下（4）修改/usr/local/solr/dzblcore/conf下dataimport.properties文件，配置solr的地址及端口，增量更新及重做索引的时间。

（5）启动tomcat服务。

（6）浏览器地址输入：http://ip:port/solr进行访问2.集群部署A.Zookeeper集群配置，如果要配置3台zookeeper，则请在三台主机上面做以下操作：（1）下载zookeeper压缩包（目前使用较新的稳定版zookeeper-3.4.6）并解压，将解压后的文件夹复制到/usr/local/zookeeper中。

（2）将/usr/local/zookeeper/zookeeper-3.4.6/conf下的zoo_sample.cfg改名为zoo.cfg，并将内容进行修改：、# zookeeper的数据目录需要按目录自己创建该文件，否则报错dataDir=/usr/local/zookeeper/zookeeper-3.4.6/data# zookeeper的日志目录需要按目录自己创建该文件，否则报错dataLogDir=/ usr/local/zookeeper/zookeeper-3.4.6/logs#端口设置，各自设置各自的端口clientPort=2181#server1的IP，2888为Leader服务端口，3888为选举时所用的端口server.1= xxx.xxx.xxx.xxx:2888:3888server.2= xxx.xxx.xxx.xxx: 2888:3888server.3= xxx.xxx.xxx.xxx: 2888:3888说明：端口和IP自己可以按需求进行配置。

solrcloud 高可用集群搭建一、环境准备 (3)二、环境安装 (4)1、CentOs 6.4安装 (4)1)配制用户 (4)2)修改当前机器名称 (4)3)修改当前机器ip (4)4)上传安装包(工具上传WinSCP) (5)2、jdk安装 (5)3、zookeeper集群安装 (6)1)解压zookeeper 安装包 (6)2)进入zookeeper-3.4.5文件夹,创建data 和log (6)3)拷贝zookeeper配制文件zoo_sample.cfg (6)4)修改zoo.cfg (7)5)进入data文件夹建立对应的myid文件 (8)6)制zookeeper-3.4.5文件夹到其他机器 (8)7)开启zookeeper的端口 (8)8)启动zookeeper (8)4、solr集群安装 (9)1)在solrcloud下新建solrhome，并赋于读写权限 (9)2)将上传的solr.4.6.0压缩包解压缩, (9)3)将solr.4.6.0/dist/solr-4.6.0.war 复制到/solrcloud/solrhome 并重命为solr.war (9)4)将上传的tomcat解压缩 (9)5)进入tomcat bin目录，启动tomcat (9)6)停tomcat 再次启动tomcat, webapps 下边多了解压出来的solr文件夹 (10)7)将/solrcloud/solr-4.6.0/example/solr 文件夹下所有东西复制到/solrcloud/solrhome (10)8)复制solr-4.6.0/example/lib/ext下所有jar包到tomcat 的lib下 (11)9)启动tomcat 访问http://localhost:8080/solr 如图，至此单机版solr配制完成 (11)一、环境准备CentOS-6.4-x86_64-minimal.isojdk-6u45-linux-i586-rpm.binzookeeper-3.4.5.tarsolr-4.6.0.zip服务器6台: 192.168.56.11- SolrCloud.Shard1.Leader192.168.56.12-SolrCloud.Shard2.Leader192.168.56.13-SolrCloud.Shard3.Leader192.168.56.14-SolrCloud.Shard1.Replica192.168.56.15-SolrCloud.Shard2.Replica192.168.56.16-SolrCloud.Shard3.Replica二、环境安装1、CentOs 6.4安装1)配制用户安装完后配制用户solrcloud 密码: solrcloud[root@localhost ~]# useradd solrcloud[root@ localhost ~]# passwd solrcloud2)修改当前机器名称vi etc/sysconfig/networkHOSTNAME=SolrCloud.Shard1.Leader3)修改当前机器ipvi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0DEVICE=eth0HWADDR=08:00:27:5C:8C:BDTYPE=EthernetUUID=4fc0a398-f82b-49e5-8657-27bf5b260444ONBOOT=yesNM_CONTROLLED=yesIPADDR=192.168.56.11NETMASK=255.255.255.0重启服务service network restart4)上传安装包(工具上传WinSCP)创建文件夹mkdir /solrcloud赋写权限chmod 777 /solrcloud上传所需安装软件包到/solrcloud2、jdk安装默认jdk安装会报错,64位系统安装32位jdk报的错需要安装glic , yum install glibc.i686安装完后再安装jdk 进入/solrcloud目录./jdk-6u45-linux-i586-rpm.bin3、zookeeper集群安装(集群安装测试时以ip为例说明，正式上线后可以配主机名称)1)解压zookeeper 安装包tar -zxvf zookeeper-3.4.5.tar.gz2)进入zookeeper-3.4.5文件夹,创建data 和log创建目录并赋于写权限指定zookeeper的数据存放目录和日志目录3)拷贝zookeeper配制文件zoo_sample.cfg拷贝zookeeper配制文件zoo_sample.cfg并重命名zoo.cfgcp /solrcloud/zookeeper-3.4.5/conf/zoo_sample.cfg /solrcloud/zookerper-3.4.5/conf/zoo.cfg4)修改zoo.cfg加入dataDir=/solrcloud/zookeeper-3.4.5/datadataLogDir=/solrcloud/zookeeper-3.4.5/logserver.1=192.168.56.11:2888:3888server.2=192.168.56.12:2888:3888server.3=192.168.56.13:2888:3888server.4=192.168.56.14:2888:3888server.5=192.168.56.15:2888:3888server.6=192.168.56.16:2888:3888zoo.cfg配制完后如下:# The number of milliseconds of each ticktickTime=2000# The number of ticks that the initial# synchronization phase can takeinitLimit=10# The number of ticks that can pass between# sending a request and getting an acknowledgementsyncLimit=5# the directory where the snapshot is stored.# do not use /tmp for storage, /tmp here is just# example sakes.dataDir=/solrcloud/zookeeper-3.4.5/datadataLogDir=/solrcloud/zookeeper-3.4.5/log# the port at which the clients will connectclientPort=2181## Be sure to read the maintenance section of the# administrator guide before turning on autopurge.## /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=1server.1=192.168.56.11:2888:3888server.2=192.168.56.12:2888:3888server.3=192.168.56.13:2888:3888server.4=192.168.56.14:2888:3888server.5=192.168.56.15:2888:3888server.6=192.168.56.16:2888:38885)进入data文件夹建立对应的myid文件例如server.1=192.168.56.11 data文件夹下的myid文件内容为16)制zookeeper-3.4.5文件夹到其他机器7)开启zookeeper的端口/sbin/iptables -I INPUT -p tcp --dport 2181 -j ACCEPT/sbin/iptables -I INPUT -p tcp --dport 2888 -j ACCEPT/sbin/iptables -I INPUT -p tcp --dport 3888 -j ACCEPT/sbin/iptables -I INPUT -p tcp --dport 8080 -j ACCEPT --顺便启用tomcat 8080端口/etc/rc.d/init.d/iptables save #将更改进行保存/etc/init.d/iptables restart #重启防火墙以便改动生效8)启动zookeeper进入bin./zkServer.sh start查看集群状态./zkServer.sh status 刚启动可能会有错误，集群中其他节点一并起来后就正常了4、solr集群安装1)在solrcloud下新建solrhome，并赋于读写权限2)将上传的solr.4.6.0压缩包解压缩,tar -zxvf solr-4.6.0.tgz3)将solr.4.6.0/dist/solr-4.6.0.war 复制到/solrcloud/solrhome 并重命为solr.warcp /solrcloud/solr-4.6.0/dist/solr-4.6.0.war /solrcloud/solrhome/solr.war 4)将上传的tomcat解压缩tar -zxvf apache-tomcat-6.0.29.tar.gz5)进入tomcat bin目录，启动tomcatcd /solrcloud/apache-tomcat-6.0.29/bin进入bin目录./startup.sh启动tomcat此时会在tomcat下的conf文件夹下多出一个目录Catalinacd /solrcloud/apache-tomcat-6.0.29/conf/Catalina/localhost新建solr.xml文件内容如下:<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?><Context docBase="/solrcloud/solrhome/solr.war" debug="0" crossContext="false" > <Environment name="solr/home"type="ng.String"value="/solrcloud/solrhome"override="true" /></Context>docBase="/solrcloud/solrhome/solr.war" 指定为solrcloud/solrhome下复制出来solr的war 包6)停tomcat 再次启动tomcat, webapps 下边多了解压出来的solr文件夹进入solr/WEB-INF/ 下修改web.xml<!--<env-entry><env-entry-name>solr/home</env-entry-name><env-entry-value>/put/your/solr/home/here</env-entry-value><env-entry-type>ng.String</env-entry-type></env-entry>-->改为:<env-entry><env-entry-name>solr/home</env-entry-name><env-entry-value>/solrcloud/solrhome</env-entry-value><env-entry-type>ng.String</env-entry-type></env-entry>7)将/solrcloud/solr-4.6.0/example/solr 文件夹下所有东西复制到/solrcloud/solrhomecp -r /solrcloud/solr-4.6.0/example/solr/* /solrcloud/solrhome8)复制solr-4.6.0/example/lib/ext下所有jar包到tomcat 的lib下cp /solrcloud/solr-4.6.0/example/lib/ext/* /solrcloud/apache-tomcat-6.0.29/lib/ 复制solr-4.6.0/example/resources/log4j.properties 到solr/WEB-INF/class如果没有class先创建class文件夹，并赋于写权限cp /solrcloud/solr-4.6.0/example/resources/log4j.properties/solrcloud/apache-tomcat-6.0.29/webapps/solr/WEB-INF/class/9)启动tomcat 访问http://localhost:8080/solr 如图，至此单机版solr配制完成10)配制集群将zookeeper和tomcat关联192.168.56.11台机修改tomcat 的bin目录下catalina.sh文件在第二行加入JAVA_OPTS="-Dbootstrap_confdir=/solrcloud/solrhome/collection1/conf-Dcollection.configName=myconf-DzkHost=192.168.56.11:2181,192.168.56.12:2181,192.168.56.13:2181,192.168.56 .14:2181,192.168.56.15:2181,192.168.56.16:2181 -DnumShards=3"192.168.56.12-16 , 5台机都修改tomcat 的bin目录下catalina.sh文件在第二行加入JAVA_OPTS="-DzkHost=192.168.56.11:2181,192.168.56.12:2181,192.168.56.13:2181 ,192.168.56.14:2181,192.168.56.15:2181,192.168.56.16:2181"至此集群配制完毕创建集合http://192.168.56.11:8080/solr/admin/collections?action=CREATE&name=guangzhou&numShar ds=3&replicationFactor=3任何一个ip均可访问http://192.168.56.11:8080/solr/#/~cloud。

solrCloud5.2配置说明1，到solr官网下载solr5.2.0，解压到D盘2，复制server目录到server1和server2两个目录3，server1/solr和server2/solr目录结构如下：server1\--gettingstarted\--conf\(从configsets\basic_configs\conf目录复制)--gettingstarted_shard1_replica1\--core.properties--gettingstarted_shard2_replica1\--core.properties--solr.xml--zoo.cfgserver2\--gettingstarted\--conf\(从configsets\basic_configs\conf目录复制)--gettingstarted_shard1_replica2\--core.properties--gettingstarted_shard2_replica2\--core.properties--solr.xml--zoo.cfg各个目录下core.properties内容如下Server目录core.propertiesserver1gettingstarted_shard1_replica1numShards=2name=gettingstarted_shard1_replica1shard=shard1collection=gettingstartedcoreNodeName=core_node1server1gettingstarted_shard2_replica1numShards=2name=gettingstarted_shard2_replica1shard=shard2collection=gettingstartedcoreNodeName=core_node2server2gettingstarted_shard1_replica2numShards=2name=gettingstarted_shard1_replica2shard=shard1collection=gettingstartedcoreNodeName=core_node3server2gettingstarted_shard2_replica2numShards=2name=gettingstarted_shard2_replica2shard=shard2collection=gettingstartedcoreNodeName=core_node44，server1和server2目录下新建start.cmd文件java-Dsolr.solr.home=./solr/gettingstarted-Dcollection.configName=gettingstarted-Dbootstrap_confdir=./solr/gettingstarted/conf-DzkHost=127.0.0.1:2181,127.0.0.1:2182,127.0.0.1:2183-jar start.jar5，Server1#Module:server--module=server#minimum number of threadsthreads.min=10#maximum number of threadsthreads.max=200#thread idle timeout in millisecondsthreads.timeout=60000#buffer size for outputjetty.output.buffer.size=32768#request header buffer sizejetty.request.header.size=8192#response header buffer sizejetty.response.header.size=8192#should jetty send the server version header?jetty.send.server.version=true#should jetty send the date header?jetty.send.date.header=false#What host to listen on(leave commented to listen on all interfaces)#jetty.host=#Dump the state of the Jetty server,components,and webapps after startupjetty.dump.start=false#Dump the state of the Jetty server,before stopjetty.dump.stop=false#Enable delayed dispatch optimisationjetty.delayDispatchUntilContent=falsejsp-impl=apache#Module:http--module=http##HTTP port to listen onjetty.port=8981##HTTP idle timeout in millisecondshttp.timeout=30000Server2##端口修改为8982，其他都相同jetty.port=89825，启动zookeeper集群，执行server1/start.cmd和server2/start.cmd分别启动两个server。

Solr的原理及在项⽬中的使⽤实例.前⾯已经讲过如果安装及配置Solr服务器了, 那么现在我们就来正式在代码中使⽤Solr.1,这⾥Solr主要是怎么使⽤的呢?当我们在前台页⾯搜索商品名称关键词时, 我们这时是在Solr库中去查找相应的商品信息, 然后将搜索关键词⾼亮.2,那么Solr库中的商品信息⼜是如何添加的呢?当我们在给商品上架的时候, 将商品信息update 到mysql数据库中的bbs_product表中, 然后同样的将相应的信息添加到Solr库中.接下来就看代码的具体实现吧:⼀, 商品上架我们在这⾥点击上架按钮:list.jsp:1<div style="margin-top:15px;"><input class="del-button" type="button" value="删除" onclick="optDelete();"/><input class="add" type="button" value="上架" onclick="i sShow('${name}', '${brandId }', '${isShow }' ,'${pagination.pageNo }')"/><input class="del-button" type="button" value="下架" onclick="isHide();"/></div>点击上架触发isShow事件:1 <script type="text/javascript">2//上架3function isShow(name,brandId,isShow,pageNo){4//请⾄少选择⼀个5var size = $("input[name='ids']:checked").size();6if(size == 0){7 alert("请⾄少选择⼀个");8return;9 }10//你确定上架吗11if(!confirm("你确定上架吗")){12return;13 }14//提交 Form表单15 $("#jvForm").attr("action","/product/isShow.do?name="+ name +"&brandId="+brandId+"&isShow="+isShow+"&pageNo="+pageNo);16 $("#jvForm").attr("method","post");17 $("#jvForm").submit();1819 }20 </script>接着到Controller层:ProductController.java:1//添加页⾯2 @RequestMapping("/isShow.do")3public String isShow(Long[] ids, Model model){4 productService.isShow(ids);5return "forward:/product/list.do";6 }接着看Service层:ProdcutServiceImpl.java:1//上架 @Autowiredprivate SolrServer solrServer;2public void isShow(Long[] ids){3 Product product = new Product();4 product.setIsShow(true);5for (Long id : ids) {6//上下架状态7 product.setId(id);8 productDao.updateByPrimaryKeySelective(product);910//TODO 保存商品信息到Solr服务器11 SolrInputDocument doc = new SolrInputDocument();12//ID13 doc.setField("id", id);14//名称15 Product p = productDao.selectByPrimaryKey(id);16 doc.setField("name_ik", p.getName());17//图⽚URL18 doc.setField("url", p.getImgUrls()[0]);19//品牌 ID20 doc.setField("brandId", p.getBrandId());21//价格 sql查询语句: select price from bbs_sku where product_id = ? order by price asc limit 122 SkuQuery skuQuery = new SkuQuery();23 skuQuery.createCriteria().andProductIdEqualTo(id);24 skuQuery.setOrderByClause("price asc");25 skuQuery.setPageNo(1);26 skuQuery.setPageSize(1);27 List<Sku> skus = skuDao.selectByExample(skuQuery);28 doc.setField("price", skus.get(0).getPrice());29//...时间等剩下的省略3031try {32 solrServer.add(doc);33 mit();34 } catch (Exception e) {35// TODO Auto-generated catch block36 e.printStackTrace();37 }38//TODO 静态化39 }40 }这⾥使⽤SolrInputDocument 来保存商品信息, 其中doc.setField("name_ik", p.getName());的name_ik 是我们在solr 配置⽂件配置的IK 分词器的字段, doc.setField("url", p.getImgUrls()[0]); 这⾥我们也只是取第⼀张图⽚的url⽤来展⽰.这⾥我们还⽤到了skuQuery, 因为⼀个商品中不同的颜⾊不同的尺码都可能有不同的价格, 我们在这⾥是取到同⼀个productId下价格最⼩的来给显⽰~然后再就是将我们已经设置好的SolrInputDocument 通过SolrServer 来提交到Solr服务器. SolrServer是已经在spring中注册好了的, 在这⾥直接注⼊即可使⽤.spring来管理Solr:到了这⾥上架的功能就做好了, 这也是给后⾯Solr查询做好铺垫.⼆, 前台使⽤Solr查询到了这⾥就开始查看前台页⾯了, 前台页⾯是扒的⽹上的, 具体业务逻辑是⾃⼰修改的, 页⾯如下:这⾥需要特殊说明⼀下, 我们配置的全局拦截器变成了: / , ⽽且过滤掉静态资源, 配置如下:⾸先是babasport-portal project下的web.xml⽂件:1<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>2<web-app version="2.5" xmlns="/xml/ns/javaee"3 xmlns:xsi="/2001/XMLSchema-instance"4 xsi:schemaLocation="/xml/ns/javaee5 /xml/ns/javaee/web-app_2_5.xsd">67<!-- Post过滤器 -->8<filter>9<filter-name>encoding</filter-name>10<filter-class>org.springframework.web.filter.CharacterEncodingFilter</filter-class>11<init-param>12<param-name>encoding</param-name>13<param-value>UTF-8</param-value>14</init-param>15</filter>1617<filter-mapping>18<filter-name>encoding</filter-name>19<url-pattern>/</url-pattern>20</filter-mapping>2122<!-- 前端控制器 -->23<servlet>24<servlet-name>portal</servlet-name>25<servlet-class>org.springframework.web.servlet.DispatcherServlet</servlet-class>26<init-param>27<param-name>contextConfigLocation</param-name>28<!-- 默认读取的是 WEB-INF/console-servlet.xml -->29<param-value>classpath:springmvc-portal.xml</param-value>30</init-param>31<load-on-startup>1</load-on-startup>32</servlet>3334<servlet-mapping>35<servlet-name>portal</servlet-name>36<!--37 /*: 拦截视图请求: .jsp .js .css ⼏乎不⽤,配置静态资源过滤38 /: 拦截所有,不拦截.jsp ⽂件, 但是同样拦截.js .css 如果使⽤也需要配置静态资源过滤(前台系统使⽤)39 *.do:拦截所有以.do请求, 后台开发应⽤*.do40-->41<url-pattern>/</url-pattern>42</servlet-mapping>43</web-app>View Code第⼆个就是babasport-portal project下的spring配置⽂件中设置过滤掉静态资源:1<!-- 过滤静态资源 -->2<mvc:resources location="/js/" mapping="/js/*.*"/>3<mvc:resources location="/css/" mapping="/css/*.*"/>4<mvc:resources location="/images/" mapping="/images/*.*"/>这样就就可以直接访问了.当我们输⼊2016 点击查询后会出现什么? 我把已经做好的页⾯展⽰⼀下:那么就进⼊到实际的开发当中:当我们在搜索框输⼊2016 且点击搜索时:然后到Controller层去找到search⽅法:1 @Autowired2private SearchService searchService;34//去⾸页5 @RequestMapping(value="/")6public String index(){7return "index";8 }910//搜索11 @RequestMapping(value="/search")12public String search(Integer pageNo, String keyword, String price, Long brandId, Model model){13//品牌结果集 Redis中14 List<Brand> brands = searchService.selectBrandListFromRedis();15 model.addAttribute("brands", brands);1617//map 装已经选择的条件18 Map<String, String> map = new HashMap<String, String>();19if(null != brandId){20for (Brand brand : brands) {21if(brandId.equals(brand.getId())){22 map.put("品牌", brand.getName());23break;24 }25 }26 }27//价格 0-99 1600以上28if(null != price){29 String[] split = price.split("-");30//如果切割后的长度等于2 就说明这是⼀个价格区间31if(split.length == 2){32 map.put("价格", price);33 }else {34 map.put("价格", price + "以上");35 }36 }37 model.addAttribute("map", map);3839 Pagination pagination = searchService.selectPaginationFromSolr(pageNo, keyword, price, brandId);40 model.addAttribute("pagination", pagination);41 model.addAttribute("keyword", keyword);42 model.addAttribute("price", price);43 model.addAttribute("brandId", brandId);4445return "search";46 }提⽰: 这⾥使⽤到了SolrService, 相信看我以前博⽂的朋友都知道这个地⽅还需要配置dubbo, 就是服务提供⽅和适⽤⽅, 这⾥为了简便直接略过, 实际开发中是必须要配置的, 否则就调⽤不了SolrService中的⽅法了.这个controller 中往search.jsp中put了很多东西, 具体这些东西什么⽤我们可以先不管, 我们先看下search.jsp页⾯.⽽且这个controller中查询brand 是从redis中查询出来的, 我们会在下⾯讲到这个.1<c:if test="${fn:length(map) != 0 }">2<div class="sl-b-selected J_brandSelected">3<span class="crumbs-arrow">已选条件：</span>4<c:forEach items="${map }" var="m">5<a title="依琦莲（yiqilian）" href="javascript:;" class="crumb-select-item">6<b>${m.key }：</b><em>${m.value }</em><i></i>7</a>8</c:forEach>9</div>10</c:if>上⾯这个地⽅就是为何要在controller设置map值了, 这个是显⽰已选择的过滤条件.1<c:if test="${empty brandId }">2<div class="J_selectorLine s-brand">3<div class="sl-wrap">4<div class="sl-key"><strong>品牌：</strong></div>5<div class="sl-value">6<div class="sl-v-list">7<ul class="J_valueList v-fixed">8<c:forEach items="${brands }" var="brand">9<li id="brand-38118" data-initial="j" style="display:block;">10<a href="javascript:;" onclick="fqBrand('${brand.id }')" title="${ }"><i></i>${ }</a> 11</li>12</c:forEach>13</ul>14</div>15</div>16</div>17</div>18</c:if>19<c:if test="${empty price }">20<div id="J_selectorPrice" class="J_selectorLine s-line">21<div class="sl-wrap">22<div class="sl-key"><span>价格：</span></div>23<div class="sl-value">24<div class="sl-v-list">25<ul class="J_valueList">26<li>27<a href="javascript:;" onclick="fqPrice('0-99')"><i></i>0-99</a>28</li>29<li>30<a href="javascript:;" onclick="fqPrice('100-299')"><i></i>100-299</a>31</li>32<li>33<a href="javascript:;" onclick="fqPrice('300-599')"><i></i>300-599</a>34</li>35<li>36<a href="javascript:;" onclick="fqPrice('600-999')"><i></i>600-999</a>37</li>38<li>39<a href="javascript:;" onclick="fqPrice('1000-1599')"><i></i>1000-1599</a>40</li>41<li>42<a href="javascript:;" onclick="fqPrice('1600')"><i></i>1600以上</a>43</li>44</ul>45</div>46</div>47</div>48</div>49</c:if>接下来我们来看下对应的js⽅法:1 <script type="text/javascript">2var price = '${price}';3var brandId = '${brandId}';4//过滤品牌id5function fqBrand(id){6if('' != price){7 window.location.href="/search?keyword="+ ${keyword} + "&brandId="+ id+"&price="+price;8 }else{9 window.location.href="/search?keyword="+ ${keyword} + "&brandId="+ id;10 }11 }1213//过滤价格14function fqPrice(id){15if('' != brandId){16 window.location.href = "/search?keyword=${keyword}" + "&brandId=" + brandId + "&price=" + id;17 }else{18 window.location.href = "/search?keyword=${keyword}" + "&price=" + id;19 }20 }21 </script>这个就可以实现添加过滤条件的选项了.三, 使⽤Redis 取出商品品牌列表⾸先当我们在后台添加或者修改品牌时, 我们应该同样将这个品牌添加到Redis中, 格式类似于: {"brandId":"brandName"} controller层:(当我们在后台添加或者修改品牌)1 @Autowired2private Jedis jedis;3//修改4public void updateBrandById(Brand brand){5//保存或修改时修改Redis中的品牌, hmset适合批量添加品牌6/*Map<String, String> map = new HashMap<String,String>();7 map.put(String.valueOf(brand.getId()), brand.getName());8 jedis.hmset("brand", map);*/9 jedis.hset("brand", String.valueOf(brand.getId()), brand.getName());10 brandDao.updateBrandById(brand);11 }redis中有了品牌列表后, 然后就是查询了:1 @Autowired2private Jedis jedis;3//查询Redis中的品牌结果集4public List<Brand> selectBrandListFromRedis(){5 List<Brand> brands = new ArrayList<Brand>();6 Map<String, String> hgetAll = jedis.hgetAll("brand");7 Set<Entry<String, String>> entrySet = hgetAll.entrySet();8for (Entry<String, String> entry : entrySet) {9 Brand brand = new Brand();10 brand.setId(Long.parseLong(entry.getKey()));11 brand.setName(entry.getValue());12 brands.add(brand);13 }1415return brands;16 }到了这⾥redis查询brand就完成了, 那么继续看下关于solr 是如何加⼊过滤条件的吧:1 @Autowired2private SolrServer solrServer;3//查询商品信息从Solr4public Pagination selectPaginationFromSolr(Integer pageNo, String keyword, String price, Long brandId){5 ProductQuery productQuery = new ProductQuery();6//当前页7 productQuery.setPageNo(Pagination.cpn(pageNo));8//每页数9 productQuery.setPageSize(8);1011 SolrQuery solrQuery = new SolrQuery();12//关键词商品名称13 solrQuery.set("q", "name_ik:"+keyword);14//回显数据15 StringBuilder params = new StringBuilder();16 params.append("keyword=").append(keyword);1718//排序19 solrQuery.addSort("price", ORDER.asc);2021//⾼亮22//1,设置, 打开⾼亮的开关23 solrQuery.setHighlight(true);24//2, 设置⾼亮字段25 solrQuery.addHighlightField("name_ik");26//3, 设置关键字⾼亮的样式 <span style='color:red'>2016</span>27//设置前缀和后缀28 solrQuery.setHighlightSimplePre("<span style='color:red'>");29 solrQuery.setHighlightSimplePost("</span>");3031//过滤条件品牌32if(null != brandId){33 solrQuery.addFilterQuery("brandId:"+brandId);34 params.append("&brandId=").append(brandId);35 }36//过滤价格 0-99 160037if(null != price){38 String[] split = price.split("-");39//如果切割后的长度等于2 就说明这是⼀个价格区间40if(split.length == 2){41 solrQuery.addFilterQuery("price:["+split[0]+" TO "+split[1]+"]");42 }else {43 solrQuery.addFilterQuery("price:["+split[0]+" TO *]");44 }45 params.append("&price=").append(price);46 }4748//分页 limit 开始⾏,每页数49 solrQuery.setStart(productQuery.getStartRow());50 solrQuery.setRows(productQuery.getPageSize());5152 QueryResponse response = null;53try {54 response = solrServer.query(solrQuery);5556 } catch (Exception e) {57 e.printStackTrace();58 }59//分析这个Map60//第⼀层Map: Key String == ID : Value: Map61//第⼆层Map: Key String == name_ik : Value: List62//获取到List: String 0,1,2....63 Map<String, Map<String, List<String>>> highlighting = response.getHighlighting();646566 List<Product> products = new ArrayList<Product>();67//结果集68 SolrDocumentList docs = response.getResults();69//总条数70long numFound = docs.getNumFound();71for (SolrDocument doc : docs) {72 Product product = new Product();73//商品的ID74 String id = (String)doc.get("id");75 product.setId(Long.parseLong(id));7677//取第⼆层Map78 Map<String, List<String>> map = highlighting.get(id);79//取List集合80 List<String> list = map.get("name_ik");8182//商品名称83//String name = (String)doc.get("name_ik");84//product.setName(name);85 product.setName(list.get(0)); //list.get(0) 中的name是已经设置为⾼亮的8687//图⽚88 String url = (String)doc.get("url");89 product.setImgUrl(url);90//价格这⾥的价格本⾝是保存在bbs_sku表中的, ⽽我们在这⾥将price属性直接添加到了Product中91//因为我们在做上架的时候, 查询的是bbs_sku中price最⼩的值然后保存到solr中的, 所以这⾥我们就直接将price属性添加到product中了 92//这⾥的价格只有⼀个值93//Float price = (Float)doc.get("price");94 product.setPrice((Float)doc.get("price"));95//品牌ID96//Integer brandId = (Integer)doc.get("brandId");97 product.setBrandId(Long.parseLong(String.valueOf((Integer)doc.get("brandId"))));98 products.add(product);99 }100101 Pagination pagination = new Pagination(102 productQuery.getPageNo(),103 productQuery.getPageSize(),104 (int)numFound,105 products106 );107//页⾯展⽰108 String url = "/search";109 pagination.pageView(url, params.toString());110111return pagination;112 }这个就是本博⽂的重中之重了, code上⾯都加了注释, 相信还是⽐较容易理解的.。

solrcloud集群搭建1什么是SolrCloud1.1什么是SolrCloudSolrCloud(solr 云)是Solr提供的分布式搜索方案，当你需要大规模，容错，分布式索引和检索能力时使用SolrCloud。

当一个系统的索引数据量少的时候是不需要使用SolrCloud的，当索引量很大，搜索请求并发很高，这时需要使用SolrCloud来满足这些需求。

1.2SolrCl oud结构SolrCloud为了降低单机的处理压力，需要由多台服务器共同来完成索引和搜索任务。

实现的思路是将索引数据进行Shard（分片）拆分，每个分片由多台的服务器共同完成，当一个索引或搜索请求过来时会分别从不同的Shard的服务器中操作索引。

SolrCloud需要Solr基于Zookeeper部署，Zookeeper是一个集群管理软件，由于SolrCloud 需要由多台服务器组成，由zookeeper来进行协调管理。

下图是一个SolrCloud应用的例子：对上图进行图解，如下：1.2.1物理结构三个Solr实例（每个实例包括两个Core），组成一个SolrCloud。

1.2.2逻辑结构索引集合包括两个Shard（shard1和shard2），shard1和shard2分别由三个Core组成，其中一个Leader两个Replication，Leader是由zookeeper选举产生，zookeeper控制每个shard上三个Core的索引数据一致，解决高可用问题。

用户发起索引请求分别从shard1和shard2上获取，解决高并发问题。

1.2.2.1c ollectionCollection在SolrCloud集群中是一个逻辑意义上的完整的索引结构。

它常常被划分为一个或多个Shard（分片），它们使用相同的配置信息。

比如：针对商品信息搜索可以创建一个collection。

collection=shard1+shard2+....+shardX1.2.2.2C ore每个Core是Solr中一个独立运行单位，提供索引和搜索服务。

简单了解SpringCloud运⾏原理这篇⽂章主要介绍了简单了解SpringCloud运⾏原理,⽂中通过⽰例代码介绍的⾮常详细，对⼤家的学习或者⼯作具有⼀定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下SpringCloud是基于SpringBoot这⼀⾼度⾃动化的应⽤开发框架，将各类业界⽐较知名的、得到过实践反馈的开元服务治理相关的技术框架进⾏优化整合的框架，是⼀种开发⽅式的优化和组合，，是⼀组框架的统称，基于SpringBoot的starter定制，实现开箱即⽤的⽬标，通过简单的声明式注解，就能实现服务的调⽤、负载均衡、限流、熔断等机制SpringCloud的核⼼组件⾸先要通过定制⼀套基于SpringBoot的starter以便快速进⾏框架依赖的集成于配置，所以⽤springcloud进⾏微服务开发时，在项⽬中通过“spring-cloud-starter-parent”⽗依赖来实现其他框架级组件的快速引⼊，虽然只是很简单的引⼊了⼀个⽗依赖，但是实际上却是引⼊了整个SpringBoot的框架体系⼀级SpringCloud框架体系的整个依赖核⼼组件：SpringCloudStarters：SpringBoot式的启动项⽬，为SC提供了开箱即⽤的依赖管理；Consul：是⼀个⽤Go语⾔编写的服务发现与配置⼯具，可作为整个微服务体系的服务注册中⼼；Eureka：是⼀个⽤java语⾔编写的服务注册中⼼；Feign：是⼀种声明式、模块化的http客户端，⽤于简化微服务间的调⽤⾏为；Ribbon：是⼀个进程间通信库（远程过程调⽤），内置了软件负载均衡器，主要的使⽤模型包括REST调⽤，⽀持各种序列化⽅案；Zuul：是⼀个⽹关服务，他提供动态路由、监视、弹性、安全性等等；Hystrix：是⼀个延迟和容错库，旨在隔离对远程系统、服务和第三⽅库的访问点，停⽌级联故障，并在不可避免的复杂分布式系统中启⽤弹性；SpringCloudConfig：配置管理⼯具包，让你可以把配置放到远程服务器，集中化管理集群配置，⽬前⽀持本地存储、Git以及Subversion；各个服务间进⾏通讯调⽤的核⼼问题，也就是通过Feign进⾏客户端的服务调⽤，微服务动⽀持通过Eureka进⾏多节点集群部署，客户端调⽤时还需要实现负载均衡等功能，在SpringCloud中是通过Feign框架组合Ribbon框架来实现的微服务系统中还要实现限流熔断的核⼼问题：服务的限流和熔断，如果服务间的调⽤出现阻塞就需要进⾏及时的限流，并通过熔断来保证服务的基本可⽤性，可通过Zuul和Hystrix服务，通过注解的⽅式来提供这样的功能机制服务的配置管理核⼼问题：通过SpringCloudConfig 独⽴配置服务管理来实现，通过该组件实现SC体系中所哟偶微服务应⽤配置的集中化管理SpringCloud的核⼼注解：@EnableDiscoveryClient：定义在spring-cloud-commons包中，便于快速实现服务注册与发现的功能注解定义。

实现分布式搜索引擎Solr如何实现分布式搜索引擎Solr搜索引擎是现代互联网最重要的应用之一，它通过分析文本内容建立索引，以便尽快地检索与搜索文本匹配的文档。

Solr 是Apache 开源基金会的一款流行的搜索引擎，可用于建立网站、应用程序和其他系统的文本搜索功能。

但是，随着 Solr 使用的所涉及的数据量的不断增加，单节点 Solr 的检索吞吐量逐渐下降。

此时，分布式 Solr 的使用便可以提升检索速度和搜索效果。

本文将介绍如何利用 SolrCloud 实现分布式搜索引擎 Solr。

一、SolrCloud 概述SolrCloud 是 Solr 的分布式架构， SolrCloud 的特点是具有需要扩展性、高可用性和容错能力的分布式特点。

通过进行分布式部署，SolrCloud 可以水平扩展搜索索引。

SolrCloud 中的 Solr 节点共同提供搜索服务，每个节点都是相互通信并交换信息的。

由于SolrCloud 是 Solr 实现分布式搜索的最佳方式，因此本文只介绍SolrCloud 的分布式搜索实现。

二、SolrCloud 的设计SolrCloud 架构由多个服务器节点组成，它们相互间通过快速的网络链接进行直接通信。

SolrCloud 的分布式索引设计基于分片，将原先单一的索引划分为多个分片，每个分片都可以部署在不同的 Solr 节点上。

当 SolrCloud 接收到搜索查询时， SolrCloud 可以自动将查询分发到不同的 Solr 节点，获取结果后合并最终数据到一起并返回。

在 SolrCloud 中，还有一部分组件需要了解，包括以下关键组成部件：1. 用户请求处理和索引处理SolrCloud 中的用户请求会发送给 Solr 节点，节点通常位于相应的应用程序的最前端，处理这些请求所需的配置文件和处理方式类似 Solr 单节点处理请求所需的配置文件和处理方式。

Solr 索引处理组件（SolrIndexingComponent）负责管理索引，索引负责将 Solr 节点中数据文档的内容提供给用户检索。

SolrCloud第一讲1目标使用solr实现电商网站的搜索功能。

2解决方案2.1方案一使用数据库搜索。

关系型数据库mysql、oracle等。

使用关系型数据库搜索商品信息，商品标题中包含关键的商品。

Select * from 商品表 where 商品标题 like ‘%冲锋衣%’海量数据中搜索速度非常慢，顺序扫描。

Like是否能使用索引？%%：不能使用索引关键词%：可以使用索引。

如果字段的长度大于255个字符，是不能创建索引的。

2.2方案二使用全文检索的方式来进行搜索。

在整篇文章中快速找到某些关键词提出的解决方案。

例如百度搜索、谷歌搜索、电商搜索。

好处：快、准确。

在数据库中搜索java关键词：使用like搜索JavaScript会被搜索出来，不符合预期。

在百度中搜索java：JavaScript不会被搜索出来。

技术方案：1、Lucene：使用java开发的全文检索工具包。

需要在Lucene基础上进行二次开发。

需要自己解决集群的问题、缓存的问题、大数据的问题。

2、Solr：使用Java开发的全文检索服务器。

基于Lucene的api开发。

只需要配置就可以实现全文检索。

3什么是Solr？Solr 是Apache下的一个顶级开源项目，采用Java开发，它是基于Lucene的全文搜索服务器。

Solr提供了比Lucene更为丰富的查询语言，同时实现了可配置、可扩展，并对索引、搜索性能进行了优化。

Solr可以独立运行，运行在Jetty、Tomcat等这些Servlet容器中，Solr 索引的实现方法很简单，用 POST 方法向 Solr 服务器发送一个描述 Field 及其内容的 XML 文档，Solr根据xml文档添加、删除、更新索引。

Solr 搜索只需要发送 HTTP GET 请求，然后对 Solr 返回Xml、json等格式的查询结果进行解析，组织页面布局。

Solr不提供构建UI 的功能，Solr提供了一个管理界面，通过管理界面可以查询Solr的配置和运行情况。

SOLR使用手册1.SolrCloud安装和使用SolrCloud安装1、首先解压solr-4.4.0压缩文件，复制solr.war到tomcat的webapps下。

2、启动tomcat，用来解压solr.war文件，然后关闭tomcat。

3、拷贝solr-4.4.0\example\lib\ext下的jar到webapps\solr\WEB-INFO\lib下。

webapps\solr\WEB-INFO下新建classes文件夹，将solr-4.4.0\example\resources的log4j.properties拷贝到classes下。

4、在webapps\solr下新建solr_home文件夹，把solr-4.4.0\example\solr下的所有内容拷贝到solr_home下。

为了理解的方便，可以把webapps\solr\solr_home\collection1\conf移到webapps\solr\solr_home下。

5、修改\webapps\solr\WEB-INFO\web.xml文件。

添加如下内容。

<env-entry><env-entry-name>solr/home</env-entry-name><env-entry-value>D:/java/apache-tomcat-6.0.32/webapps/solr/solr_home</env-entry-value><en v-entry-type>ng.String</env-entry-type></env-entry>6、上传solr配置文件java -classpath d:\lib\*;d:\lib\apache-solr-solrj-4.0.0.jar org.apache.solr.cloud.ZkCLI -cmd upconfig -zkhost 127.0.0.1:2181,192.168.1.207:2181,192.168.1.208:2181 -confdir E:\tomcatcluster\collection1\conf -confname testconfclasspath：参数总是报错找不到solrj.jar,干脆把其加入classpath中；lib目录中包含solr.war 中的lib包所有内容zkhost：zookeeper的服务器地址列表；confdir：solr的配置文件目录，包含schema,solrconfig等文件；confname：起个名，下面有用单机例子：java -classpath D:\java\apache-tomcat-6.0.32\webapps\solr\WEB-INF\lib\*;D:\java\apache-tomcat-6.0.32\weba pps\solr\WEB-INF\lib\solr-solrj-4.6.1.jar org.apache.solr.cloud.ZkCLI -cmd upconfig -zkhost 127.0.0.1:2181 -confdir D:\java\apache-tomcat-6.0.32\webapps\solr\solr_home\conf -confname testconfjava -classpath D:\java\apache-tomcat-6.0.32\webapps\solr\WEB-INF\lib\*;D:\java\apache-tomcat-6.0.32\weba pps\solr\WEB-INF\lib\solr-solrj-4.4.0.jar org.apache.solr.cloud.ZkCLI -cmd upconfig -zkhost 127.0.0.1:2181 -confdir D:\java\apache-tomcat-6.0.32\webapps\solr\solr_home\conf -confname testconf7、将上传的配置文件和collection联系起来java -classpath d:\lib\*;d:\lib\apache-solr-solrj-4.0.0.jar org.apache.solr.cloud.ZkCLI -cmd linkconfig -collection europe-collection -confname testconf -zkhost 127.0.0.1:2181,192.168.1.207:2181,192.168.1.208:2181collection：collection的名字，后面有用，要记住单机例子：java -classpath D:\java\apache-tomcat-6.0.32\webapps\solr\WEB-INF\lib\*;D:\java\apache-tomcat-6.0.32\weba pps\solr\WEB-INF\lib\solr-solrj-4.6.1.jar org.apache.solr.cloud.ZkCLI -cmd linkconfig -collection mycollection -confname testconf -zkhost 127.0.0.1:2181java -classpath D:\java\apache-tomcat-6.0.32\webapps\solr\WEB-INF\lib\*;D:\java\apache-tomcat-6.0.32\weba pps\solr\WEB-INF\lib\solr-solrj-4.4.0.jar org.apache.solr.cloud.ZkCLI -cmd linkconfig -collection mycollection -confname testconf -zkhost 127.0.0.1:21818、Solrcloud和zookeeper启动时绑定1、tomcat\bin下新建一个setenv.bat文件，配置启动项第一台服务器：set JAVA_OPTS=-Dbootstrap_confdir=../webapps/solr/solr_home/conf -Dcollection.configName=testconf -Dhost=localhost -Djetty.port=8080 -DzkHost=localhost:2181 -DnumShards=2 -Xms512m -Xmx1024mecho %JAVA_OPTS%后续tomcat服务器：export JAVA_OPTS="-Dhost=107.252.142.195 -Dport=28080 -Dcollection.configName=collection1 -DzkHost=107.252.142.195:2181"添加中文分词。

solr介绍、安装配置和在项目中的应用1 Solr概念Solr是一个基于Lucene java库的企业级搜索服务器，运行在Servlet容器中。

●模式（schema.xml）：一个Document包含一个或多个Field。

一个Field由名称、内容和给出了内容的处理方法的元数据组成。

分析内容可以使其被搜索到。

而分析则是通过将一个T okenizer与零个或零个以上的T okenFilter链接到一起来完成的，Tokenizer 能够将输入流拆分为单词（标记），TokenFilter 能够改变（例如，词干）或移除标记。

Solr 模式能够在没有代码的情况下轻松配置分析过程。

它还提供了更强大的键入功能，让您能够将Field具体指定为String、int、float或其他原有的或自定义的类型。

●配置（solrconfig.xml）：solrconfig.xml 文件不仅指定了Solr 如何处理索引、突出显示、分类、搜索以及其他请求，还指定了用于指定缓存的处理方法的属性，以及用于指定Lucene 管理索引的方法的属性。

配置取决于模式，但模式不取决于配置。

●索引：索引和搜索都是通过向Solr 服务器发送请求来实现的。

索引的实现方法很简单，用POST一个描述所有Field及其内容的XML 文档就可以了，如位于apache-solr-1.3.0/example/exampledocs/ 目录下的hd.xml 样例文档：●搜索2 安装配置solr1.下载apache-solr-3.4.0.zip，解压；2.将…\\apache-solr-3.4.0\\example\\webapps中的solr.war文件拷到tomcat的webapps文件夹下；3.设置solr的主位置：修改tomcat的bin文件夹下的catalina.bat文件，加入语句setJA V A_OPTS=%JA V A_OPTS% -Dsolr.solr.home= apache-solr-3.4.0路径\\example\\solr；4.启动tomcat，输入网址http://localhost:8080/solr/admin/验证solr安装配置是否成功。

基于SolrCloud的网络百科检索服务的实现摘要：网络百科是一部在线百科全书，为用户提供了资源丰富、内容详实的网络查询工具。

网络百科检索服务是基于SolrCloud搭建的检索平台，服务部署在集群上，具有集中式的信息配置、自动容错、近实时搜索和查询时自动负载均衡的特点。

本文介绍了SolrCloud平台的搭建方案，结合数据特点设计了索引结构，增加了中文分词器和中文词表，提高了在创建索引和检索索引过程中的中文分词效果。

在SolrCloud平台基础上，本文根据搜索引擎原理提出了搜索引擎优化方案，进一步提升了搜索效果。

通过在创建索引时对关键字段设置多颗粒度分词模式，在检索索引时对不同颗粒度分词设置不同的权重，提高检索效果；通过挖掘数据内在的引用关系为文档质量评分，提高优质文档在搜索结果中的排名。

实验数据表明，优化方法对网络百科检索服务效果有很大的提升。

关键词：计算机软件；搜索引擎优化；SolrCloud；中文分词中图分类号：TP311文献标识码：ADOI：10.3969/j.issn.1003-6970.2015.12.024本文著录格式：郝强，高占春.基于SolrCloud的网络百科检索服务的实现[J].软件，2015，36（12）：103-1070 引言1.网络百科是一个包罗万象的在线百科全书，涉及经济、政治、文化等各个方面。

网络百科的主体为词条，分为中文和英文，由千万量级的词条构成了庞大的知识库，具有很强的知识性和科普价值，同时又鼓励用户参与创建和修改词条，使网络百科在丰富权威的同时，也具有趣味性和快更新的特点。

2.在海量的数据中，按照用户的需求高效、准确地检索出词条和同条内容是一项极具挑战的任务。

搜索引擎技术可以通过对数据文档创建索引，实现对相关查询的高效快速检索，为用户返回相当数量的排序搜索结果。

并且可以根据实际的数据特点，通过多种手段对搜索引擎的进行优化，提高搜索结果的准确率。

3.在处理大规模数据时，不但需要考虑检索的效果，也需要考虑计算机的运算能力和故障风险。

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