2015-09-09 11 views
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Sto cercando di aggiornare l'installazione di 4.x Solr standard a Solr cloud 5.x. Ho fatto alcuni test delle prestazioni tra due e ho trovato enormi differenze. sullo stesso server, in tempi diversi, io ho fatto funzionare il qui sotto:SolrCloud vs Standalone Solr

  • Solr nuvola 5.2.1 & 5.3, 2 frammenti, 2 repliche, 3 zookeepers
  • Solr serie Entrambi hanno le stesse configurazioni (solrconfig, ecc.).

Entrambi hanno gli stessi dati

Quando si esegue una query di esempio, più volte, il risultato medio era quello standard Solr era 5 volte più veloce di Solr cloud.

E il gestore dataimport era anche 2x più veloce del solr standard.

Qualche idea del perché questa discrepanza e come migliorare le prestazioni solrcloud?

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Ci sono state diverse regressioni di prestazioni serie per casi d'uso specifici nelle versioni 5.x iniziali, sei sicuro che la differenza sia Solrcloud e non solo Solr? – randomstatistic

risposta

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Abbiamo eseguito un aggiornamento simile da solr standalone a solrcloud 6.6 e abbiamo riscontrato problemi di prestazioni simili.

Quello che abbiamo determinato è che quando si aggiungono frammenti e repliche, le prestazioni diminuiscono, perché i nodi principali devono fare più lavoro inviando i dati dell'indice a tutti i frammenti e le repliche. Vorrei non raccomandare l'uso di più di un frammento a meno che l'indice non sia abbastanza grande da non poter essere contenuto su un singolo disco.

Abbiamo finito per implementare solo un frammento, con più repliche, per soddisfare il nostro caso d'uso. Dopo aver ottimizzato le proprietà, la RAM e lo spazio su disco di Java, siamo riusciti a ottenere solrcloud con un frammento e quattro repliche che si comportavano solo leggermente peggio di solr standalone.

Consiglio vivamente di leggere la documentazione di solr su solrcloud e come potrebbe non soddisfare il vostro caso d'uso. Non abbiamo mai avuto bisogno di "aggiornare" a solr cloud, quindi abbiamo finito per passare molto tempo su qualcosa che non è nemmeno buono o stabile come solr standalone.