Solr之缓存篇

色粉盒撒娇

　　Solr在Lucene之上开发了很多Cache功能，从目前提供的Cache类型有：
　　(1)filterCache
　　(2)documentCache
　　(3)fieldvalueCache
　　(4)queryresultCache
　　而每种Cache针对具体的查询请求进行对应的Cache。本文将从几个方面来阐述上述几种Cache在Solr的运用，具体如下：
　　（1）Cache的生命周期
　　（2）Cache的使用场景
　　（3）Cache的配置介绍
　　（4）Cache的命中监控
　　1Cache生命周期
　　所有的Cache的生命周期由SolrIndexSearcher来管理，如果Cache对应的SolrIndexSearcher被重新构建都代表正在运行的Cache对象失效，而SolrIndexSearcher是否重新打开主要有几个方面影响。
　　（1）增量数据更新后提交DirectUpdateHandler2.commit(CommitUpdateCommandcmd)，该方法代码如下：
if (cmd.optimize) {　　
optimizeCommands.incrementAndGet();
　　
} else {
　　
commitCommands.incrementAndGet();
　　
if (cmd.expungeDeletes) expungeDeleteCommands.incrementAndGet();
　　
}
　　
Future[] waitSearcher = null;
　　
if (cmd.waitSearcher) {//是否等待打开SolrIndexSearcher，一般新的Searcher会做一些预备工作，比如预热Cache
　　
waitSearcher = new Future[1];
　　
}
　　
boolean error=true;
　　
iwCommit.lock();
　　
try {
　　
log.info("start "+cmd);
　　
if (cmd.optimize) {//是否优化索引，一般增量数据不优化
　　
openWriter();
　　
writer.optimize(cmd.maxOptimizeSegments);
　　
} else if (cmd.expungeDeletes) {
　　
openWriter();
　　
writer.expungeDeletes();//一般对于标记删除的文档进行物理删除，当然优化也能将标记删除的doc删除，
　　
//但是该方法会比优化快很多
　　
}
　　
closeWriter();//关闭增量打开的Writer对象
　　
callPostCommitCallbacks();
　　
if (cmd.optimize) {//如果有listener的话会执行这部分代码
　　
callPostOptimizeCallbacks();
　　
}
　　
// open a new searcher in the sync block to avoid opening it
　　
// after a deleteByQuery changed the index, or in between deletes
　　
// and adds of another commit being done.
　　
core.getSearcher(true,false,waitSearcher);//该方法是重新打开Searcher的关键方法，
　　
//其中有重要参数来限定是否new open 或者reopen IndexReader.
　　
// reset commit tracking
　　
tracker.didCommit();//提供Mbean的一些状态监控
　　
log.info("end_commit_flush");
　　
error=false;
　　
}
　　
finally {//commlit后将一些监控置0
　　
iwCommit.unlock();
　　
addCommands.set(0);
　　
deleteByIdCommands.set(0);
　　
deleteByQueryCommands.set(0);
　　
numErrors.set(error ? 1 : 0);
　　
}
　　
// if we are supposed to wait for the searcher to be registered, then we should do it
　　
// outside of the synchronized block so that other update operations can proceed.
　　
if (waitSearcher!=null && waitSearcher[0] != null) {
　　
try {
　　
waitSearcher[0].get();//等待Searcher经过一系列操作，例如Cache的预热。
　　
} catch (InterruptedException e) {
　　
SolrException.log(log,e);
　　
} catch (ExecutionException e) {
　　
SolrException.log(log,e);
　　
}
　　
}
　　
}
　　其中最重要的方法
core.getSearcher(true,false,waitSearcher);　　再展开来看参数含义，
　　参数1booleanforceNew，是否打开新的searcher对象
　　参数2booleanreturnSearcher，是否返回最新的searcher对象
　　参数3finalFuture[]waitSearcher是否等待searcher的预加工动作，也就是调用该方法的线程将会等待这个searcher对象的预加工动作，如果该searcher对象管理很多的Cache并设置较大的预热数目，该线程将会等待较长时间才能返回。（预热，也许会很多人不了解预热的含义，我在这里稍微解释下，例如一个Cache已经缓存了比较多的值，如果因为新的IndexSearcher被重新构建，那么新的Cache又会需要重新累积数据，那么会发现搜索突然会在一段时间性能急剧下降，要等到Cache重新累计了一定数据，命中率才会慢慢恢复。所以这样的情形其实是不可接受的，那么我们可以做的事情就是将老Cache对应的key,在重新构建SolrIndexSearcher返回之前将这些已经在老Cache中Key预先从磁盘重新loadValue到Cache中，这样暴露出去的SolrIndexSearcher对应的Cache就不是一个内容为空的Cache。而是已经“背地”准备好内容的Cache）
　　getSearcher()关于Cache有2个最重要的代码段，其一，重新构造新的SolrIndexSearcher：
newestSearcher = getNewestSearcher(false);　　
String newIndexDir = getNewIndexDir();
　　
File indexDirFile = new File(getIndexDir()).getCanonicalFile();
　　
File newIndexDirFile = new File(newIndexDir).getCanonicalFile();
　　
// reopenReaders在solrconfig.xml配置，如果为false，每次都是重新打开新的IndexReader
　　
if (newestSearcher != null && solrConfig.reopenReaders
　　
&& indexDirFile.equals(newIndexDirFile)) {
　　
IndexReader currentReader = newestSearcher.get().getReader();
　　
IndexReader newReader = currentReader.reopen();//如果索引目录没变则是reopen indexReader
　　
if (newReader == currentReader) {
　　
currentReader.incRef();
　　
}
　　
tmp = new SolrIndexSearcher(this, schema, "main", newReader, true, true);//构建新的SolrIndexSearcher
　　
} else {//根据配置的IndexReaderFactory来返回对应的IndexReader
　　
IndexReader reader = getIndexReaderFactory().newReader(getDirectoryFactory().open(newIndexDir), true);
　　
tmp = new SolrIndexSearcher(this, schema, "main", reader, true, true);//返回构建新的SolrIndexSearcher
　　
}
　　在看看创建SolrIndexSearcher构造函数关于Cache的关键代码：
if (cachingEnabled) {//如果最后的参数为true代表可以进行Cache　　
ArrayList<SolrCache> clist = new ArrayList<SolrCache>();
　　
fieldValueCache = solrConfig.fieldValueCacheConfig==null ? null : solrConfig.fieldValueCacheConfig.newInstance();
　　
if (fieldValueCache!=null) clist.add(fieldValueCache);//如果solrconfig配置 <fieldValueCache....，构建新的Cache
　　
filterCache= solrConfig.filterCacheConfig==null ? null : solrConfig.filterCacheConfig.newInstance();
　　
if (filterCache!=null) clist.add(filterCache);//如果solrconfig配置  <filterCache ...，构建新的Cache
　　
queryResultCache = solrConfig.queryResultCacheConfig==null ? null : solrConfig.queryResultCacheConfig.newInstance();
　　
if (queryResultCache!=null) clist.add(queryResultCache);//如果solrconfig配置  <queryResultCache...，构建新的Cache
　　
documentCache = solrConfig.documentCacheConfig==null ? null : solrConfig.documentCacheConfig.newInstance();
　　
if (documentCache!=null) clist.add(documentCache);//如果solrconfig配置  <documentCache...,构建新的Cache
　　
if (solrConfig.userCacheConfigs == null) {
　　
cacheMap = noGenericCaches;
　　
} else {//自定义的Cache
　　
cacheMap = new HashMap<String,SolrCache>(solrConfig.userCacheConfigs.length);
　　
for (CacheConfig userCacheConfig : solrConfig.userCacheConfigs) {
　　
SolrCache cache = null;
　　
if (userCacheConfig != null) cache = userCacheConfig.newInstance();
　　
if (cache != null) {
　　
cacheMap.put(cache.name(), cache);
　　
clist.add(cache);
　　
}
　　
}
　　
}
　　
cacheList = clist.toArray(new SolrCache[clist.size()]);
　　
}
　　其二，将老searcher对应的Cache进行预热：
future = searcherExecutor.submit(　　
new Callable() {
　　
public Object call() throws Exception {
　　
try {
　　
newSearcher.warm(currSearcher);
　　
} catch (Throwable e) {
　　
SolrException.logOnce(log,null,e);
　　
}
　　
return null;
　　
}
　　
}
　　
);
　　展开看warm(SolrIndexSearcherold)方法（具体如何预热Cache将在其他文章进行详述）：
public void warm(SolrIndexSearcher old) throws IOException {　　
// Make sure this is first!  filters can help queryResults execute!
　　
boolean logme = log.isInfoEnabled();
　　
long warmingStartTime = System.currentTimeMillis();
　　
// warm the caches in order...
　　
for (int i=0; i<cacheList.length; i++) {//遍历所有配置的Cache，将进行old-->new 的Cache预热。
　　
if (logme) log.info("autowarming " + this + " from " + old + "nt" + old.cacheList);
　　
this.cacheList.warm(this, old.cacheList);
　　
if (logme) log.info("autowarming result for " + this + "nt" + this.cacheList);
　　
}
　　
warmupTime = System.currentTimeMillis() - warmingStartTime;//整个预热所耗时间
　　
}
　　到这里为止，SolrIndexSearcher进行Cache创建就介绍完毕，而Cache的销毁也是通过SolrIndexSearcher的关闭一并进行，见solrIndexSearcher.close()方法：
public void close() throws IOException {　　
if (cachingEnabled) {
　　
StringBuilder sb = new StringBuilder();
　　
sb.append("Closing ").append(name);
　　
for (SolrCache cache : cacheList) {
　　
sb.append("nt");
　　
sb.append(cache);
　　
}
　　
log.info(sb.toString());//打印Cache状态信息，例如当前Cache命中率。累积命中率，大小等。
　　
} else {
　　
log.debug("Closing " + name);
　　
}
　　
core.getInfoRegistry().remove(name);
　　
// super.close();
　　
// can't use super.close() since it just calls reader.close() and that may only be called once
　　
// per reader (even if incRef() was previously called).
　　
if (closeReader) reader.decRef();//Reader对象计数减1
　　
for (SolrCache cache : cacheList) {
　　
cache.close();//关闭Cache
　　
}
　　
// do this at the end so it only gets done if there are no exceptions
　　
numCloses.incrementAndGet();
　　
}
　　OK，到这里，Cache经由SolrIndexSearcher管理的逻辑就完整介绍完毕。
　　2Cache的使用场景
　　（1）filterCache
　　该Cache主要是针对用户Query中使用fq的情况，会将fq对应的查询结果放入Cache，如果业务上有很多比较固定的查询Query，例如固定状态值，比如固定查询某个区间的Query都可以使用fq将结果缓存到Cache中。查询query中可以设置多个fq进行Cache，但是值得注意的是多个fq都是以交集的结果返回。
　　另外一个最为重要的例外场景，在Solr中如果设置，useFilterForSortedQuery=true，filterCache不为空，且带有sort的排序查询，将会进入如下代码块:
if ((flags & (GET_SCORES|NO_CHECK_FILTERCACHE))==0 && useFilterForSortedQuery && cmd.getSort() != null && filterCache != null) {　　
useFilterCache=true;
　　
SortField[] sfields = cmd.getSort().getSort();
　　
for (SortField sf : sfields) {
　　
if (sf.getType() == SortField.SCORE) {
　　
useFilterCache=false;
　　
break;
　　
}
　　
}
　　
}
　　
// disable useFilterCache optimization temporarily
　　
if (useFilterCache) {
　　
// now actually use the filter cache.
　　
// for large filters that match few documents, this may be
　　
// slower than simply re-executing the query.
　　
if (out.docSet == null) {//在DocSet方法中将会把Query的结果也Cache到filterCache中。
　　
out.docSet = getDocSet(cmd.getQuery(),cmd.getFilter());
　　
DocSet bigFilt = getDocSet(cmd.getFilterList());//fq不为空将Cache结果到filterCache中。
　　
if (bigFilt != null) out.docSet = out.docSet.intersection(bigFilt);//返回2个结果集合的交集
　　
}
　　
// todo: there could be a sortDocSet that could take a list of
　　
// the filters instead of anding them first...
　　
// perhaps there should be a multi-docset-iterator
　　
superset = sortDocSet(out.docSet,cmd.getSort(),supersetMaxDoc);//排序
　　
out.docList = superset.subset(cmd.getOffset(),cmd.getLen());//返回len 大小的结果集合
　　（2）documentCache主要是对document结果的Cache，一般而言如果查询不是特别固定，命中率将不会很高。
　　（3）fieldvalueCache缓存在facet组件使用情况下对multiValued=true的域相关计数进行Cache，一般那些多值域采用facet查询一定要开启该Cache，主要缓存（参考UnInvertedField的实现）:
　　maxTermCounts最大Term数目
　　numTermsInField该Field有多少个Term
　　bigTerms存储那些TermdocFreq大于threshold的term
　　tnums一个记录term和何其Nums的二维数组
　　每次FacetComponent执行process方法–>SimpleFacets.getFacetCounts()–>getFacetFieldCounts()–>getTermCounts(facetValue)–>
　　UnInvertedField.getUnInvertedField(field,searcher);展开看该方法
public static UnInvertedField getUnInvertedField(String field, SolrIndexSearcher searcher) throws IOException {　　
SolrCache cache = searcher.getFieldValueCache();
　　
if (cache == null) {
　　
return new UnInvertedField(field, searcher);//直接返回
　　
}
　　
UnInvertedField uif = (UnInvertedField)cache.get(field);
　　
if (uif == null) {//第一次初始化该域对应的UnInvertedField
　　
synchronized (cache) {
　　
uif = (UnInvertedField)cache.get(field);
　　
if (uif == null) {
　　
uif = new UnInvertedField(field, searcher);
　　
cache.put(field, uif);
　　
}
　　
}
　　
}
　　
return uif;
　　
}
　　（4）queryresultCache对Query的结果进行缓存，主要在SolrIndexSearcher类的getDocListC（）方法中被使用，主要缓存具有QueryResultKey的结果集。也就是说具有相同QueryResultKey的查询都可以命中cache,所以我们看看QueryResultKey的equals方法如何判断怎么才算相同QueryResultKey：
public boolean equals(Object o) {　　
if (o==this) return true;
　　
if (!(o instanceof QueryResultKey)) return false;
　　
QueryResultKey other = (QueryResultKey)o;
　　
// fast check of the whole hash code... most hash tables will only use
　　
// some of the bits, so if this is a hash collision, it's still likely
　　
// that the full cached hash code will be different.
　　
if (this.hc != other.hc) return false;
　　
// check for the thing most likely to be different (and the fastest things)
　　
// first.
　　
if (this.sfields.length != other.sfields.length) return false;//比较排序域长度
　　
if (!this.query.equals(other.query)) return false;//比较query
　　
if (!isEqual(this.filters, other.filters)) return false;//比较fq
　　
for (int i=0; i<sfields.length; i++) {
　　
SortField sf1 = this.sfields;
　　
SortField sf2 = other.sfields;
　　
if (!sf1.equals(sf2)) return false;//比较排序域
　　
}
　　
return true;
　　
}
　　从上面的代码看出，如果要命中一个queryResultCache，需要满足query、filterquerysortFiled一致才行。
　　3Cache的配置介绍
　　要使用Solr的四种Cache，只需要在SolrConfig中配置如下内容即可：
<query>
　　
<filterCache              >
　　
<queryResultCache     >
　　
<fieldValueCache      >
　　
<documentCache            >　　
<useFilterForSortedQuery>true</useFilterForSortedQuery>//是否能使用到filtercache关键配置
　　
<queryResultWindowSize>50</queryResultWindowSize>//queryresult的结果集控制
　　
<enableLazyFieldLoading>false</enableLazyFieldLoading>//是否启用懒加载field
　　
</query>
　　其中size为缓存设置大小，initalSize初始化大小，autowarmCount是最为关键的参数代表每次构建新的SolrIndexSearcher的时候需要后台线程预热加载到新Cache中多少个结果集。
　　那是不是这个预热数目越大就越好呢，其实还是要根据实际情况而定。如果你的应用为实时应用，很多实时应用的实现都会在很短的时间内去得到重新打开的内存索引indexReader，而Solr默认实现就会重新打开一个新的SolrIndexSearcher,那么如果Cache需要预热的数目越多，那么打开新的SolrIndexSearcher就会越慢，这样对实时性就会大打折扣。
　　但是如果设置很小。每次都打开新的SolrIndexSearcher都是空Cache，基本上那些fq和facet的查询就基本不会命中缓存。所以对实时应用需要特别注意。
　　4Cache的命中监控
　　页面查询：
　　http://localhost:8080/XXXX/XXXX/admin/stats.jsp进行查询即可：

　　其中lookups为当前cache查询数，hitratio为当前cache命中率，inserts为当前cache插入数，evictions从cache中踢出来的数据个数,size为当前cache缓存数，warmuptime为当前cache预热所消耗时间，而已cumulative都为该类型Cache累计的查询，命中，命中率，插入、踢出的数目。