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

   1 Cache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(CommitUpdateCommand cmd)，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1 boolean forceNew，是否打开新的searcher对象

   参数2 boolean returnSearcher，是否返回最新的searcher对象

   参数3 final Future[] 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load Value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(SolrIndexSearcher old)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 + "\\n\\t" + old.cacheList[i]);
      this.cacheList[i].warm(this, old.cacheList[i]);
      if (logme) log.info("autowarming result for " + this + "\\n\\t" + this.cacheList[i]);
    }
    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("\\n\\t");
        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。

   2 Cache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Term docFreq 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[i];
      SortField sf2 = other.sfields[i];
      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、filterquery sortFiled一致才行。

   3 Cache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               size="300"      initialSize="10"      autowarmCount="300"/>
        <queryResultCache      size="300"      initialSize="10"      autowarmCount="300"/>
        <fieldValueCache       size="300"      initialSize="10"       autowarmCount="300" />
        <documentCache             size="5000"      initialSize="512"      autowarmCount="300"/>
        <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。

   4 Cache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。

建议继续学习：

1. 浅析http协议、cookies和session机制、浏览器缓存    (阅读：15802)
2. 分布式缓存系统 Memcached 入门    (阅读：14725)
3. 强制刷新本地 DNS 缓存记录    (阅读：9245)
4. php缓存与加速分析与汇总    (阅读：6290)
5. Web应用的缓存设计模式    (阅读：5882)
6. 浏览器缓存机制    (阅读：5777)
7. 缓存设计的一些思考    (阅读：5733)
8. 谈冷热数据    (阅读：5763)
9. 使用memc-nginx和srcache-nginx构建高效透明的缓存机制    (阅读：5706)
10. 系统架构的一些思考    (阅读：5619)