solr压力测试报告

### Solr压力测试报告知识点详解 #### 一、测试背景与目的 - **测试背景**：随着业务量的增长，对Solr的性能提出了更高的要求。本次测试旨在评估Solr在不同环境下的性能表现，特别是在高并发场景下。 - **测试目的**：通过对单节点Solr与基于Hadoop分布式文件系统(HDFS)的Solr Cloud集群进行压力测试，分析两者在读写性能上的差异，从而为生产环境中的Solr部署提供参考。 #### 二、测试环境配置 - **单节点Solr**： - 机器配置：hadoop-sh1-core1, Memory=15GB, CPU Core=8 - 访问地址：http://xxxx:8983/solr - **Solr on HDFS**（三台节点）： - hadoop-sh1-core2 - hadoop-sh1-core3 - hadoop-sh1-core4 - 访问地址：http://xxx:8983/solr - 配置说明：使用Zookeeper进行集群管理。 #### 三、测试方法及工具 - **测试工具**：自定义Java程序实现并发读写操作。 - **测试流程**： 1. **初始化线程池**：核心容量100，最大2000，阻塞队列大小50作为基准。 2. **并发读写方法**：通过实现`Runnable`接口，使用Solr API模拟用户查询和索引插入操作。 3. **查询方式**：采用组合查询结合模糊过滤查询。例如：搜索类别为“健康”和“汽车”，并且描述信息包含“污染”的所有记录。 4. **网络连接管理**：每次HTTP请求均不共享连接，以确保测试结果不受缓存影响。 5. **测试数据**：自定义文本数据格式。 6. **Maven打包部署**：将测试程序打包后上传至服务器执行并发访问测试。 7. **资源监控**：通过Linux命令实时监控CPU和I/O使用情况。 #### 四、测试结果分析 - **单节点Solr并发写测试结果**： - **配置**：50x100并发写 - **磁盘IO**：未给出具体数值，但可关注磁盘读写速度、延迟等指标。 - **Solr on HDFS并发写测试结果**： - **配置**：50x100并发写 - **CPU监控**：未给出具体数值，应关注CPU利用率峰值及平均值。 - **磁盘IO**：同样未给出具体数值，关注点同上。 #### 五、测试结论 - **单节点读性能**：在相同条件下，单节点的读性能约为Solr Cloud集群的2倍。 - **单节点写性能**：在相同条件下，单节点的写性能约为Solr Cloud集群的2倍。 - **并发读写性能对比**：虽然单节点在并发读写方面有一定的优势，但在大规模数据处理和高可用性方面，Solr Cloud集群模式更具优势。 #### 六、技术要点总结 - **并发编程**：合理设计线程池参数，避免资源浪费的同时提高系统的并发处理能力。 - **性能优化**：通过禁用Solr查询缓存和文档插入缓存来模拟最坏情况下的性能表现，从而更准确地评估系统极限。 - **资源监控**：利用Linux命令行工具如`top`、`iostat`等实时监控CPU、内存、磁盘I/O等关键资源的使用情况，有助于及时发现瓶颈并采取措施优化。 - **数据查询优化**：采用高效的查询策略，如组合查询和模糊过滤查询，提高查询效率。 #### 七、后续建议 - 对于需要高可用性和大规模数据处理的场景，推荐使用Solr Cloud集群模式。 - 对于资源有限或性能要求较高的小型应用，可以考虑使用单节点Solr。 - 进一步研究不同硬件配置下的性能差异，以及优化线程池配置的方法。 - 探索其他高级特性，如分片、复制等，进一步提升Solr的整体性能。