Solr和ElasticSearch到底有一些什么不同?我在网上搜索了一些文章，这些文章要么是列出一个表，详细地介绍两者什么功能有，什么功能没有(比较好的一篇博客 https://solr-vs-elasticsearch.com )，要么是从大类出发(其中比较好的一篇文章 https://logz.io/blog/solr-vs-elasticsearch)，比较两者的关注度，社区等等。但看完这些文章，还是没法解决我心中的疑惑。最近由于项目的原因，Solr和ElasticSearch都有所使用。最近又把solr和ElasticSearch的官方文档都过了一遍。对两者有了一些浅显的见解。所以在这里想跟大家分享下我的一些看法。在这篇文章中，我不会列出一个列表来说明两者的异同，而是抽出我觉得比较重要的几点来讲一讲。本文的对比基于Solr7.3和ElasticSearch7.4。两者都在快速迭代，可能有一些最新的进展我没有考虑到，同时我接触搜索引擎的时间不长，难免有一些错误或者我没关注到的点，欢迎大家指正。
Solr和ElasticSearch相同点
两者都基于Lucene实现
这看起来像一句废话，因为知道这两个产品的人，一定知道Solr和ElasticSearch都是基于Luence实现的。但其实这句话蕴含了两层意思。
第一层是 Luence支持的功能他们都支持 ，只是概念和用法上稍有不同。Luence这个引擎已经非常强大，我们在使用搜索引擎时看到的绝大部分功能，Luence都可以实现。比如索引时的分词，查询时的切面(Facet)，高亮，拼写检查，搜索建议，相似页面等等，其实这些都是Luence中实现的功能，Solr和ElasticSearch都只不过做了包装而已。Luence中不仅有倒排索引，还有TermVector这种每个文档的正排索引，还有DocValue这种列存结构，不同的数据类型支持了不同的搜索要求。举例来说，对于按某一个列排序的需求，如果只有倒排索引，拿到每个doc的ID之后再去分别做seek取出列值来做排序，DocValue这种按列存的结构可以很快地取出对应document的列值，而减少磁盘seek操作。同样，在TermVector中记录了一个doc中每个term的位置，这是实现关键词高亮的基础。
这句话第二层意思是 Luence做不到的事情，Solr和ElasticSearch必须自己想办法实现 。比如Luence是不支持Document的部分更新的。做为一个数据库+搜索引擎的混合体，Solr和ElasticSearch如果也不支持Document的部分更新肯定说不过去，所以他们两者都实现了先把原来的文档读出来再写的逻辑。当然，要读出原来的文档就要求文档的原始数据都在，因此Solr中的部分更新要求schema中所有字段要么是stored，要么有docvalue。而ElasticSearch中则比较激进，每个Document默认都会带_source字段，原始文档都会存在里面，不用任何配置就可以支持部分更新。另外一个Luence做不了的事情就是文档的立即可见性。Luence的Document一定要commit刷成Segment后，才能被搜索到。对于一个搜索引擎来讲，这无可厚非，写入的数据过段时间才能被查到非常正常。但是很多人是把Solr和ElasticSearch当数据库用的，如果写入的数据不能立刻可见，这对一个数据库来说是不可以接受的。所以Solr和ElasticSearch都实现了一个“Realtime Get”功能，即写入的数据，如果是用id去查，是立马可以查出来的。实现原理也很简单，Solr/ES里在index前都会先写log，面对Get请求时，Luence中不可见的数据，可以查log。另外一个有意思的例子是翻页。在Luence3.5之前是没有SearchAfter这个接口的，要实现翻页，Solr的早期版本只能全查出来，然后跳过offset条数据。可想而知，如果用户深翻，性能有多差。而当Luence开始支持SearchAfter，支持从某一个文档开始搜索，Solr也开始支持Cursor功能，给上次翻页的最后一个文档做个标记，下一页从这个文档开始查，大大优化了翻页功能。
不止于搜索
除了单纯基于Luence提供的搜索功能，Solr和ElasticSearch还提供了丰富的能力。比如说ElasticSearch的Aggregation能力。ElasticSearch一定是对他的Aggregation功能非常的自信，因为在官方文档中，Aggregation是介绍完基本概念，安装部署后的第一章。用户完全可以把ElasticSearch当成一个分析引擎来用，各种avg，sum，count以及各种聚合方式，都可以实现。Solr也同样提供了Analytics Component。两者的分析功能我都没有使用过，因此我没有发言权说谁的功能更加强大。ElasticSearch还提供了一个强大的scripting，可以用ES支持的几种脚本语言来写一些复杂的求值函数。Solr中也有streamExpression，自定义了丰富的语法和函数让用户直接写表达式来查询。当然，人见人爱的SQL功能也必不可少，Solr和ElasticSearch均支持SQL和JDBC访问。两者支持的SQL功能可能存在一些差异，在这里我没有细究。
分布式架构和高可用
Solr(Cloud)和ElasticSearch都是分布式架构，支持对索引进行分片，将索引分布到不同服务器上来实现scale out。同时，他们都支持给每个Shard来设置多个replica来实现高可用。Shard的多个replica都是主从架构，相当于一写多读。主从之间都是同步复制。因此在写入时，一定需要找到主replica，而读的时候，随机选择replica都能读到最新数据。同时，Solr和ElasticSearch还支持集群间复制，但两者的实现稍微有些不同，Solr的集群间复制采用推的方式，而ElasticSearch采用的是拉。Solr支持双向复制，从而能够实现双活，而ElasticSearch只能实现主向从的复制来做主备。此外，一些数据库常用的运维功能，如snapshot，backup&restore，两者都支持。
Solr和ElasticSearch不同点
分布式的设计理念不同
Solr在最开始的时候是单机版的，并不是分布式架构。当SolrCloud出现时，才有了分布式架构。Solr选用了Zookeeper来做分布式架构下的协调者。Solr中每一个节点都是对等的，Zookeeper的使用主要是用来存分片的路由信息，以及各个replica之间，overseer节点的抢主。Solr中唯一一个不同的角色就是overseer，相当于Solr集群中的master角色，所有的Collection creation等admin操作，都需要进过overseer节点。同时，overseer节点可以根据AutoScalling框架的配置，在节点丢失和新节点加入时，做一些预设的操作。比如节点丢失时，为该节点上的replica自动再add一个新的replica，保持可用replica数为固定值。AutoScalling框架是Solr 7.0才加入的，从这里开始，Solr才有真正意义上的自动运维，在这之前，Solr的自动运维能力比较弱，就连balance集群，都需要手工去操作。
ElasticSearch从一出生就是分布式架构设计。与Solr不同的是，ElasticSearch并没有依赖其他产品来做分布式，而是自研了一套Zen Discovery协议来做分布式协调。因此，ElasticSearch不像Solr(Cloud)那样依赖一套Zookeeper集群。Zen Discovery把节点发现，选主，广播等事情全都干完了。相对于Solr，ElasticSearch的角色更加丰富，除了有与Solr overseer节点类似的master节点，还可以配置只负责index写入过程中处理复杂ingest pipeline(比如分词，变换等等)的ingest node，以及不存数据，只负责Coordination(接受用户请求，发送到对应replica，然后聚合返回客户端)的node。当然，Solr也可以通过AutoScalling配置某个节点不放任何replica来达到Coordination node的效果，不过这个配置就复杂的多了。ElasticSearch自动运维能力比较强，通过简单配置，就可以实现集群的自动balance等运维操作。当节点宕机时，master node也会提升从replica为主，并增加一个replica来保持replica可用数。这些都是ElasticSearch的默认行为，而在Solr中，则需要自己去定义AutoScalling的框架，来配置这些行为。
Solr能够深度定制而ElasticSearch更重于开箱即用
最近我solr和ElasticSearch的两个客户端都使用过，给我的感觉是ElasticSearch更加简单易用。有很多的功能ElasticSearch都已经内置，不要通过配置去定义。举个例子来说，在Solr中我要想定义一个名字为name，类型为string的field，我需要在managed_schema(xml)中配置两个东西：
< fieldType name="string" class="solr.StrField" sortMissingLast="true" docValues="true" />
< field name="name" type="string" indexed="true" stored="true" required="true" multiValued="false" />
也就是说，Solr预设的字段类型仍然需要自己去定义使用Solr中的那个类，比如上面的第一行定义了string这个类型使用了solr.StrField这个类。然后我才能指定id field的type为string。如果我想恶作剧把string定义为solr.IntPointField(int类型)来迷惑大家可以吗?当然可以。而在ElasticSearch中，各种类型都已经预定义好，我们只需要一个json的mapping来指定field的类型就好(keyword即不分词的string)。
PUT my_index
{
"mappings": {
"properties": {
"name": {
"type": "keyword"
} } }}
Solr的配置感觉上更加Geek，因为他一般都是直接配置java类。而ElasticSearch包装更好，各种类型都已经预制好。Solr的读写链路都可以深度定制，你可以在读写链路上增加各种Processor和Component来添加各种不同的功能。你甚至可以定义处理你请求的handler类。
< searchComponent name="terms" class="solr.TermsComponent"/>
< requestHandler name="/terms" class="solr.SearchHandler" startup="lazy">
< lst name="defaults">
< bool name="terms">true< /bool>
< bool name="distrib">false< /bool>
< /lst>
< arr name="components">
< str>terms< /str>
< /arr>
< /requestHandler>
比如上面定义"/terms"路径将由solr.SearchHandler这个类来处理，同时在Search的component中加入了一个叫做solr.TermsComponent的组件。 如果你愿意的话，你可以为每个Collection在访问“/terms”这个路径时，提供完全不同的行为。
再比如下面的配置可以定义一个文档在写入时需要经过的Processor(如果熟悉HBase的话，你可以认为就是HBase的Coprocessor)。
< updateRequestProcessorChain name="add-unknown-fields-to-the-schema" default="${update.autoCreateFields:true}" processor="uuid,remove-blank,field-name-mutating,parse-boolean,parse-long,parse-double,parse-date,add-schema-fields">
< processor class="solr.LogUpdateProcessorFactory"/>
< processor class="solr.DistributedUpdateProcessorFactory"/>
< processor class="solr.RunUpdateProcessorFactory"/>
< /updateRequestProcessorChain>
S olr的整条读写链路都是通过这种配置文件定义的，定制化非常自由，以至于如果配置不好，会把正常的读写链路给配置没掉。 所以Solr在文档中警告，如果你在使用的updateRequestProcessorChain中没有配置RunUpdateProcessorFactory的话，写入请求是不会真正被执行的……
而ElasticSearch很多功能都是开箱即用，并不需要用户去配置。Solr的配置太过于灵活，给了用户很多犯错误的可能，而ElasticSearch的设计哲学是尽量减少用户犯错的可能，ES对运行环境还做了诸多限制，以避免运行过程中出现一些莫名其妙的错误，因为很多用户并不是这些领域的专家，他们没法从这些错误中找到原因。比如说ElasticSearch在启动时会做memory check，系统是否限制了file descriptor数等等，甚至如果运行的是某个有已知bug的JVM版本，ElasticSearch也会拒绝启动。ElasticSearch在启动时还会用JarHell去检查加载的类里是否有同名类，我曾经在自己的测试工程中集成了ElasticSearch想来启动一个本地的ES集群，着实被JarHell恶心了一把，在一个大的Java工程里，各种不同的依赖，不出现同名类确实太难。花了半天按照JarHell的报错提示去exclude依赖之后终于放弃，JarHell检查还不能被关闭，我只能fake了一个空的JarHell类绕过检查。总而言之，ES降低了使用门槛，同时还极力避免用户犯错，对新手友好。
Solr支持HDFS存储而ElasticSearch不能
Solr能够支持HDFS做为存储是Solr的一大特点，on HDFS带来了存储计算分离的优势。比如说，在普通存储上，move一个replica从一个节点到另外一个节点意味着大量的数据拷贝。而如果on HDFS的话，move一个replica并不需要移动任何数据，每个节点都可以读到HDFS上的内容，另外一个节点只需要打开HDFS上的数据即可。当Solr on HDFS后，配上AutoScalling框架，其实只需要一个主replica即可(如果不是想分散读压力的话)。因为一台node挂掉之后，Shard在另外一个节点快速上线，不需要拷贝数据。当我要balance整个集群时，整个过程也非常快，因为只有逻辑上的shard在节点中流动，而数据在HDFS是不需要移动的。在这个点上，ElasticSearch没有on HDFS的能力，因此这些他都做不到。
Solr支持Shard split而ElasticSearch不能
虽然说Solr/ES的shard是hash分片(根据doc id或者用户自定义的field)，天生就可以分散热点。但是仍然可能存在某一些doc比较热，需要分散热点。或者说如果集群中加入一批新的机器，需要分更多的shard才能保证Collection能够利用到集群中的每一台。而Solr是支持Shard做split操作，能够将一个Shard分成多个。而ElasticSearch却不可以做shard的split，如果一个Index想要更多的shard，只能新建一个拥有更多shard的index，然后将数据迁移过去。为什么ElasticSearch不能做这样的操作?这是他们的路由策略决定的。Solr的分片定义了hash的范围，split时可以将范围分半，切分出两个子shard来分别负责这两段范围。而ElasticSearch的路由是hash后再对shard取mod，来决定落在哪个shard上，这导致如果新加了shard，取mod就会乱掉。ElasticSearch的shard不能分裂以为这在做规划时需要非常小心地预估自己的Index将来有多少数据，需要多少个shard。一旦估算错误，后期迁移需要大量拷贝数据。
ES支持功能和生态更为丰富
ElasticSearch的功能丰富程度确实令人咋舌，毕竟后面有一家非常强大的商业公司。为了吸引客户，什么事情都干得出来(褒义)。ELK套间在Log处理这块已经是业界通用的解决方案。同时，Elastic公司还通过X-Pack给不同层级的用户提供了尤为丰富的功能。而Solr背后虽然有一些商业化公司，比如LucidWorks，但总的来说还是没有Elastic知名，提供的解决方案也比较有限。我在这里列举一些ElasticSearch中比较优秀的功能：
对JSON友好：支持nested field，天生和JSON契合，而Solr中只支持nested docment。
支持Index Sorting：我觉得这个是在排序场景下的杀手级功能。如果用户的请求都会带有某个field的排序条件，ElasticSearch可以在Segment中不是按doc ID排序，而是按照这个field排序。从而在查询过程中，能够扫描前n条就可以获得快速获得结果集，从而提前完成查询。
支持Index的life cycle管理：例如超过多少天，自动删除Index，如果Index很hot，则增加replica。或者定时对index做一个snapshot等等。
支持时序数据降精度：ElasticSearch针对时序数据领域的重磅功能。能够支持配置rollup background job，对一些field数据做聚合，比如把小时数据聚合成天的存储在另外field或者Index中。
支持触发器：当特定的条件满足时，可以做出一系列事件，比如curl一个网页，从而实现类似数据库触发器的功能。
总结
总的来说，我感觉，ElasticSerach更像一个商业产品，而Solr更像一个软件。Solr的定制能力更强，几乎什么都可以配置。对于开发者来说，要实现一个新的功能，可以不用动Solr核心代码，而给Solr增加一些Processer和Component，然后通过xml配置服务器的行为。同时，Solr还提供了BlobStore，可以上传Jar代码来在Solr集群中部署这些新的插件(像不像HBase的Coprocessor?)。并且Solr独家的On HDFS能力为Solr提供了存储计算分离的便捷性，可以做到shard的自由移动而不用搬迁数据。
Solr还支持分裂shard，这些能力都对运维友好，能够在扩容、宕机恢复方面会有更大的灵活性。而ElasticSearch竭尽全力地降低用户的使用门槛，用户可以非常快的上手。同时坚持不引入像Zookeeper这样的额外组件，也是为了降低部署难度。毕竟，ElasticSearch后面有一家强大的商业公司，从客户需求出发，在ElasticSearch上做了非常多丰富的功能，建立起了非常完整的生态，并拥有众多客户案例。对于一般的客户来说，一般会选择一个大而全的产品去满足他们的需求，因为在技术栈中引入一个新产品，本身学习成本和运维成本都会比较大。
而ElasticSearch更加地契合了这些用户的需求，ElasticSearch入门简单，不仅可以搜索，还可以分析，同时可以处理时序数据，还在X-Pack中支持机器学习等等功能。我想，这也是目前ElasticSearch更火的原因吧。