Solr检索加Redis，提升数据处理性能（solr检索加redis）

最近，Solr检索和Redis配合使用在解决数据处理上变得越来越流行。为了提升数据处理性能，使用Solr和Redis联合运行能够显著提高性能，实现纳秒等级的数据处理，让信息处理过程更加快捷高效。

其中，Solr是 基于Lucene的全文检索服务器，它可以快速检索文本文档并索引，能够对大量的数据进行增删改查，非常适合大数据量的搜索，另外，它还支持多种语言的索引，比如中文、英文、日文等。

而Redis是高性能的开源数据库，有着极快的读写速度和高扩展性，用于快速地处理海量数据，如内存级别的数据处理和 连接管理等。

Solr和Redis配合使用主要充分利用其互补的优势，将被搜索文档交给Solr进行索引，然后将结果存储到Redis 中，Solr对于全文搜索尤其有优势，而Redis 对于慢查询尤其有优势，配合Solr 可以使Redis的慢查询速度提高几倍，从而极大的提升整个搜索的效率。

例如，可以使用以下代码构建Solr和Redis的连接：

“`java

DruidPooledConnection conn = DruidUtils.getInstance().getConnection();

Jedis jedis = JedisUtil.getInstance().getJedis();

SolrQuery query = new SolrQuery();

query.setQuery(“\”key\”:\”value\””);

QueryResponse rsp = SolrUtils.getSolrServer().query(query);

SolrDocumentList list= rsp.getResults();

for(SolrDocument document: list){

//处理数据并存储到Redis中

jedis.set(document.get(“id”), document.get(“name”));

}

//关闭连接

DruidUtils.getInstance().close(conn);

JedisUtil.getInstance().close(jedis);

通过上面这段代码，就可以实现Solr检索数据，然后将数据存储到Redis中，从而极大的提高处理数据的性能。 
使用Solr和Redis联合运行能够显著提高性能，实现纳秒等级的数据处理，让信息处理过程更加快捷高效。通过配合使用Solr搜索和Redis存储，信息处理系统可以实现分布式，高可用，高性能的特性，从而极大的提高整个数据处理系统的性能。