在MySQL中使用Sphinx實現(xiàn)多線程搜索的方法

更新時間：2015年06月26日 09:32:22 投稿：goldensun

這篇文章主要介紹了在MySQL中使用Sphinx實現(xiàn)多線程搜索的方法,修改Sphinx的搜索引擎配置即可,需要的朋友可以參考下

MySQL、Sphinx及許多數(shù)據(jù)庫和搜索引擎中的查詢是單線程的。比如說，在一臺32個CPU核心、16個磁盤的R910服務(wù)器上執(zhí)行一個查詢，它最多只會用到一個核心和一個磁盤。沒錯，只會使用一個。

如果查詢是CPU密集型作業(yè)，那么會使用大約3%的整機CPU能力(以上述32核機器為例)。如果是磁盤密集型，則大約會使用6%的整機IO能力(也是與上例同樣的配置，16個磁盤組成RAID10或RAID0)。

我再換個說法吧。如果你在一臺單核單磁盤的機器上執(zhí)行了某個查詢，花了10秒，那么把同樣的查詢放到一臺32核16磁盤的機器上去跑，同樣需要10秒，不會有絲毫改善。

你早就知道這一點了，對吧？那么，我的問題是——有沒有辦法可以改善呢？

如果是Sphinx，太棒了，答案是有！而且不需要花上太多的工夫。你甚至不需要修改應(yīng)用和數(shù)據(jù)庫，只需要稍微改下Sphinx的配置。

計劃

首先，我來說明一下我們的目標。

Sphinx本身就支持分布式搜索，在很久以前就已經(jīng)朝著水平擴展的目標來設(shè)計。如果索引在一臺機器上放不下，可以讓多臺機器分別對不同的部分進行索引，設(shè)置一個聚合節(jié)點，負責從應(yīng)用接收請求，然后把請求再同時發(fā)給所有的數(shù)據(jù)節(jié)點，最后將它們返回的結(jié)果合并起來，返回給應(yīng)用。在應(yīng)用看起來，就好像只有一臺服務(wù)器在為它服務(wù)。

好，下面你猜怎么著？哈，我們可以把這個功能應(yīng)用到單臺機器上，讓我們的查詢快上n多倍。而且，現(xiàn)在Sphinx已經(jīng)支持這種做法了，所以我們根本不用再假裝查詢哪些遠程節(jié)點。

還有另外一個好處，配置分布式搜索以后，索引是可以并行建的！

還是有一點需要注意，雖然這種做法可以加速絕大多數(shù)的查詢，但還是有一些例外的情況。因為，并行的查詢結(jié)果仍然需要合并起來，而這個合并過程是單線程的。而且，合并包括一些CPU密集的操作，如分級、排序，甚至用GROUP BY進行COUNT，如果數(shù)據(jù)量很大，合并過程就會變成瓶頸。

要確認這一點也很簡單，只要查看Sphinx的查詢?nèi)罩?，看看每個查詢匹配的記錄數(shù)有多少，我們就心里有數(shù)了。

執(zhí)行

假設(shè)在服務(wù)器上一個索引配置如下 (很多細節(jié)都省略了):

復制代碼代碼如下:

source src1

{

    type = mysql

    sql_query = SELECT id, text FROM table

}

index idx1

{

    type = plain

    source = src1

}

searchd

{

    dist_threads = 0 # default

}

現(xiàn)在我們使用有3個CPU核心和磁盤的機器來做這個索引--就是這個idx1.下面是我們更改的配置文件 :

復制代碼代碼如下:

source src1

{

    type = mysql

    sql_query = SELECT id, text FROM table

}

source src1p0 : src1

{

    sql_query = SELECT id, text FROM table WHERE id % 3 = 0;

}

source src1p1 : src1

{

    sql_query = SELECT id, text FROM table WHERE id % 3 = 1;

}

source src1p2 : src1

{

    sql_query = SELECT id, text FROM table WHERE id % 3 = 2;

}

index idx1_template

{

    type = plain

    source = src1

}

index idx1p0 : idx1_template

{

    source = src0

}

index idx1p1 : idx1_template

{

    source = src1

}

index idx1p2 : idx1_template

{

    source = src2

}

index idx1

{

    type = distributed

    local = idx1p0

    local = idx1p1

    local = idx1p2

}

searchd

{

    dist_threads = 3

}