客户调用批量查询接口对Solr核进行查询时觉得查询响应时间有些慢，接口的内部实现目前是顺序执行每个查询，再把结果汇总起来返回给调用方。因此，考虑引入线程池对查询接口的内部实现进行重构优化。
先声明一个大小可随之增长的线程池，
private ExecutorService executor = Executors.newCachedThreadPool();//查询请求处理线程池
然后是主线程方法的代码：
public List<Map<String, String>> queryEntityList(String entityCode, List<Long> idList) throws ServiceException {
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List<Map<String, String>> finalResult = null;
if (idList == null || idList.size() == 0 || StringUtil.isBlank(entityCode)) {//参数合法性校验
return finalResult;
}
finalResult = new ArrayList<Map<String, String>>();
List<Future<Map<String, String>>> futureList = new ArrayList<Future<Map<String, String>>>();
int threadNum = idList.size();//查询子线程数目
for (int i = 0; i < threadNum; i++) {
Long itemId = idList.get(i);
Future<Map<String, String>> future = executor.submit(new QueryCallable (entityCode, itemId));
futureList.add(future);
}
for(Future<Map<String, String>> future : futureList) {
Map<String, String> threadResult = null;
try {
threadResult = future.get();
} catch (Exception e) {
threadResult = null;
}
if (null != threadResult && threadResult.size() > 0) {//结果集不为空
finalResult.add(threadResult);
}
}
return finalResult;
}
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最后是具体负责处理每个查询请求的Callable
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public class QueryCallable implements Callable<Map<String, String>> {
private String entityCode = "";
private Long itemId = 0L;
public GetEntityListCallable(String entityCode, Long itemId) {
this. entityCode = entityCode;
this.itemId = itemId;
}
public Map<String, String> call() throws Exception {
Map<String, String> entityMap = null;
try {
entityMap = QueryServiceImpl.this.getEntity(entityCode, itemId);//先去hbase查基本信息
} catch (Exception e) {
entityMap = null;
}
return entityMap;
}
}
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通过线程池的使用，可以减少创建，销毁进程所带来的系统开销，而且线程池中的工作线程可以重复使用，极大地利用现有系统资源，增加了系统吞吐量。
另外，今天也尝试了另一种合并Solr索引的方法，直接通过底层的Lucene的API进行，而不是提交Http请求，具体方法如下:
java -cp lucene-core-3.4.0.jar:lucene-misc-3.4.0.jar org/apache/lucene/misc/IndexMergeTool ./newindex ./app1/solr/data/index ./app2/solr/data/index
本文转自Phinecos(洞庭散人)博客园博客，原文链接：http://www.cnblogs.com/phinecos/archive/2011/12/29/2306775.html，如需转载请自行联系原作者
