現在、検索ページを最適化するために Sphinx Search を使用しています。
Web サイトの人気が高まっているため、Sphinx の負荷が増加しています。この時点で心配することは何もありませんが、Sphinx のスケーラビリティについて疑問に思っています。私は彼らのウェブサイトや他のチュートリアルで、それがうまくスケーリングすることを読んだことがありますが、どれも実際にどのように正確に説明していません.
誰かがこの主題に関する具体的な例を持っていますか?
現在、検索ページを最適化するために Sphinx Search を使用しています。
Web サイトの人気が高まっているため、Sphinx の負荷が増加しています。この時点で心配することは何もありませんが、Sphinx のスケーラビリティについて疑問に思っています。私は彼らのウェブサイトや他のチュートリアルで、それがうまくスケーリングすることを読んだことがありますが、どれも実際にどのように正確に説明していません.
誰かがこの主題に関する具体的な例を持っていますか?
2つのことがあります:
同じマシンでスケール - 通常、インデックスごとに 1 つのコアが使用されます。インデックスをいくつかのチャンク (断片) に分割し、ローカル分散インデックスと呼ばれるものを作成できます。また、dist_threads を設定して、検索ごとに使用するコアの数を宣言する必要があります (他のプロセスのためにコアを解放するために、チャンクよりも多くのコアを用意するのが最善です)。
複数のマシンにスケール - この場合、各チャンクは別のサーバー (エージェントと呼ばれる) 上にあり、1 つのサーバーがマスターとして機能します (または、マシンごとに複数のチャンクを持ち、各エージェントに対して上記を使用できます) http://sphinxsearch.comを確認してください/docs/current.html#distributed、http://sphinxsearch.com/docs/current.html#conf-agent、http://sphinxsearch.com/docs/current.html#conf-index-type、http:/ /sphinxsearch.com/docs/current.html#conf-dist-threadsおよびhttp://sphinxsearch.com/blog/2011/10/19/dist_threads-the-new-right-way-to-use-many-cores /