apache solr是被廣泛使用的開源搜尋引擎，greenplum db的全文檢索元件greenplum text就是基於其構建的：greenplum text簡寫為gptext，它將greenplum資料庫與apache solrcloud企業搜尋和madlib分析庫進行緊密整合，從而為客戶提供了大規模分析處理和業務決策支援，主要功能包括免費的文字搜尋以及對文字分析的支援。
廣義來說，solr中的cache可以分為2大部分：solr系統的內部cache和留給作業系統的檔案cache。對於前者來說，如果設定不當，不但不會提公升效能，還將浪費大量記憶體。
根據長期為客戶調優的經驗，本文作者將對solr cache進行簡要介紹並陳述solr cache最佳實踐。
solr內部cache分為4類：
大家需要留意的是這裡給出的資料結構只是樸素實現，而solr實際的內部實現比樸素實現更精良（如節省記憶體），特別是對於filter cache，詳見solr社群討論。
在每個索引的solrconfig.xml中配置，配置每類索引的最大個數（size），舉例：
另外cache的生效時間受到auto/autosoft commit引數的影響，目前最新gptext**中配置如下，autocommit不會導致cache失效（因為設定了opensearcher為false）
10000
60000
false
100000
600000
可以得出每類cache的最大大小：
明顯可見filter cache過大，不過以上只是定性分析，便於找出可能的記憶體瓶頸，實際的記憶體開銷會更小。
如果可以訪問solr ui，可以檢視每個core上的cache metrics統計：
如果無法訪問solr ui，直接通過如下url檢視：
例如，通過solr ui檢視metrics專案
重點關注需要***.cumulative_hitratio：它是solr節點啟動後積累的命中率，不會受到cache清空導致的影響。
首先，持續執行系統一段時間（如一天/一周等），然後蒐集如下系統引數：1. 是否發生了oom (out of memory) 2. 蒐集每個索引的cumulative_hitratio（通常只需要關注最大的索引）
如果未發生oom，請按照如下流程圖來處理：
如果發生了oom，我們就應該關閉或限制某類cache的大小：
1.filter cache
2. query result cache
3. document cache
馬洪旭，pivotal資深研發工程師 & apache hawq committer，專注於資料庫領域並熱愛開源技術，目前在pivotal從事gptext研發工作。
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