我们有4台服务器（2台48GB RAM服务器，24核，2.4GHz和2台
64GB RAM服务器，24核，2.4GHz）。我们使用 4 个分片（每台服务器上 1 个分片）。每个分片索引大小约为 500GB。
我们使用 edismax 解析器和 surround query parser 来处理短语、邻近和通配符搜索。
即使是简单的通配符/邻近搜索也需要 10-20 秒。
我们在具有 8 个分片（每个分片索引大小为 250GB）的单台服务器（24 个内核、64 GB RAM、2.4GHz）上具有相同的设置
与 4 台服务器设置相比，单服务器设置的性能几乎是 2 倍（更好）。
我们已经设置了4台服务器solr云来提高性能，但性能下降了。我们在这里可能缺少什么吗？
使用 solr 进行搜索时，这个问题看起来像是 CPU 使用率的姐妹，问题是一样的：由于查询非常繁重，因此您受到 CPU 限制。您的查询以单线程方式与每个分片匹配，因此您的 4 台计算机设置意味着您有 4 个线程分别处理 500GB 的索引，而您的单机设置有 8 个线程分别处理 250GB 的索引。由于您有足够的 CPU 内核，因此具有较小分片的设置将首先完成。
如果您进一步拆分分片，例如每个分片 50GB，您将拥有 40 个分片。如果将它们拆分为 4 台机器，每台机器有 10 个分片，则可以以全 CPU 速度支持 2 个（实际上更像是 3 个）并发请求。理想情况下，这应该为您提供单机设置速度的 5 倍。