用Solr做搜索，Redis来缓存，速度和效率能不能蹭蹭往上涨啊

用Solr做搜索，Redis来缓存，速度和效率能不能蹭蹭往上涨啊？答案是肯定的，这绝对是一个能让你的应用性能“起飞”的经典组合，我们可以把这两个技术想象成给系统请了两位各怀绝技的专业高手，一个负责海量资料里的“大海捞针”，另一个负责把热门结果“提前备好”，他俩一合作,速度和效率想不涨都难。

第一部分：Solr——专业的搜索引擎，解决“找得到”的问题

我们得明白，为什么直接用数据库（比如MySQL）做搜索会慢，当你在电商网站搜索“红色连衣裙”时，数据库需要逐行扫描商品表，去匹配名称、描述等字段，这就像在一本没有目录的超厚百科全书里，一页一页地翻找关键词，效率极低，尤其数据量大了以后,速度会慢得让人无法接受。

而Solr（或者它的兄弟Elasticsearch）就是为解决这个问题而生的，它本质上是一个基于Apache Lucene的独立企业级搜索平台（来源：Apache Solr官方文档），你可以把它理解成一个超级智能的“图书管理员”。

• 它自带“索引”：Solr会把你需要搜索的数据（如商品标题、内容、作者等）提前拿过去，进行分词、处理，建立起一套非常复杂且高效的倒排索引，还拿“红色连衣裙”举例，Solr的索引就像一本超详细的目录，它会记录好：
  • “红色”这个词出现在了第A、C、D、F...号商品里。
  • “连衣裙”这个词出现在了第A、B、C、E...号商品里。
  • 当你要搜索同时包含这两个词的组合时，Solr不需要扫描所有数据，它只需要在索引里快速找到同时出现在A和C列表里的商品ID，然后直接去取这些具体数据就行了，这个过程非常快,几乎是毫秒级响应。
• 它能力全面：除了快，Solr还支持复杂的搜索功能，比如分词（把长句子拆成有意义的词语）、高亮显示（在结果里标亮关键词）、拼写检查、根据相关度排序、分面筛选（比如按品牌、价格区间筛选）等,这些都是传统数据库难以高效完成的。

引入Solr的第一重提升，就是把原本在数据库里笨拙的“全表扫描”，变成了在专业索引上的“精准定位”，解决了从海量数据中“快速找到”内容的根本效率问题。

第二部分：Redis——闪电般的内存缓存，解决“拿得快”的问题

我们已经用Solr飞快地找到了符合条件的商品ID列表，应用系统需要根据这些ID，去数据库里查询出商品的详细信息（如价格、库存、图片链接等）并最终展示给用户。

即使有了Solr，这一步仍然可能成为瓶颈，想象一下，某个热门商品“红色连衣裙”被成千上万的用户同时搜索，虽然Solr每次都能瞬间给出相同的ID列表，但数据库却要被迫执行成千上万次几乎一模一样的查询，数据库的压力会非常大，而且磁盘I/O操作相比内存操作还是要慢很多。

这时候，Redis就该登场了，Redis是一个开源的内存数据结构存储（来源：Redis官方介绍），它最大的特点就是：快，因为所有数据都放在服务器的内存里，读写速度极快,可以达到微秒级别。

• 缓存热门结果：我们可以把“用Solr搜索”这个完整的过程结果缓存起来，具体做法是：
  1. 当第一个用户搜索“红色连衣裙”时，系统会按部就班地：请求Solr得到ID列表 -> 根据ID列表查询数据库得到商品详情 -> 组合数据返回给用户。
  2. 但在这之后，系统可以立刻将“搜索关键词：红色连衣裙”作为Key，将“返回的完整商品详情列表”作为Value，存储到Redis中，并设置一个合理的过期时间（比如5分钟）。
  3. 在接下来的5分钟内，任何用户再搜索“红色连衣裙”时，系统会首先去Redis里查一下有没有现成的结果，如果有，就直接从Redis中取出数据返回给用户,完全绕过了Solr和数据库！
• 减轻双重压力：这样做的好处是双重的：
  • 对于用户来说：体验到的搜索速度是“光速”的，因为是从内存直接读取,比走搜索引擎再查数据库要快得多。
  • 对于系统来说：极大地减轻了Solr和数据库的负载，尤其是在流量高峰时期，比如做促销活动，大部分重复的搜索请求都被Redis“拦”住了，避免了后端系统被“打垮”的风险。

第三部分：1+1 > 2：Solr和Redis如何协同工作

现在我们把两者结合起来,看看一个完整的搜索请求是如何被处理的：

1. 接收请求：用户输入“红色连衣裙”并点击搜索。
2. 查询缓存（Redis）：应用系统首先生成一个唯一的缓存Key（search:red_dress）,然后去Redis里查找。
3. 缓存命中：如果在Redis中找到了缓存的结果，立刻将数据返回给用户。全程结束，速度极快。
4. 缓存未命中：如果Redis里没有（可能是第一次搜索，或者缓存过期了）,则继续下一步。
5. 专业搜索（Solr）：应用系统将请求发给Solr，Solr利用其强大的索引,毫秒级返回匹配的商品ID列表和排序。
6. 获取详情（数据库）：应用系统根据Solr返回的ID,去数据库中查询这些商品的详细信。
7. 构建响应并缓存：应用系统将商品详情组合成最终页面所需的数据格式，先保存一份到Redis（为后续请求加速）,再返回给用户。

这个流程确保了：

• 首屏速度：对于全新的搜索，由Solr保障速度,比直接查数据库快几个数量级。
• 后续及热门搜索速度：对于重复和热门的搜索，由Redis保障速度,达到近乎极致的响应。
• 系统稳定性：Redis保护了Solr和数据库，让它们只需处理“非重复”的请求,整个系统的抗压能力大大增强。

回到最初的问题：“用Solr做搜索，Redis来缓存，速度和效率能不能蹭蹭往上涨啊？”

绝对能！ 这不是简单的叠加，而是扬长避短的黄金搭档，Solr解决了“搜得准”和“搜得快”的基础问题，是对数据库搜索能力的质的飞跃；而Redis则在Solr的基础上，对“热门内容”的访问进行了第二次加速，起到了“锦上添花”和“保护后端”的关键作用，两者协同，相当于给你的应用系统加装了一台高性能搜索引擎和一块超高速缓存，共同确保了用户获得又快又稳的搜索体验，速度和效率自然是“蹭蹭往上涨”。