标题：K8S部署分布式Solr实现关键词搜索

引言：
随着数据量的不断增长，传统的单个Solr节点已经不再满足用户的需求。为了提高系统的可用性和处理能力，我们可以利用K8S来部署分布式的Solr集群。本文将介绍如何使用K8S进行分布式Solr的部署，并实现关键词搜索功能。

目录：
1. 准备工作
2. 创建K8S资源
3. 部署Solr集群
4. 实现关键词搜索
5. 总结

1. 准备工作
在开始之前，你需要先准备以下工作：
- 安装Docker：用于构建镜像和容器化应用程序。
- 安装Kubectl：用于管理K8S集群。
- 安装Minikube：用于在本地运行一个单节点的K8S集群。

2. 创建K8S资源
在开始部署之前，我们需要先创建一些K8S资源，包括命名空间、持久卷声明（PVC）、以及Solr集群的Service。

首先，创建一个名为solr的命名空间：
```shell
kubectl create namespace solr
```

然后，创建PVC用于Solr的数据持久化：
```yaml
apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
name: solr-pvc
namespace: solr
spec:
accessModes:
- ReadWriteOnce
resources:
requests:
storage: 10Gi
```

接下来，创建Solr集群的Service，用于暴露Solr的端口：
```yaml
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: solr
namespace: solr
spec:
type: LoadBalancer
ports:
- port: 8983
targetPort: 8983
protocol: TCP
selector:
app: solr
```

3. 部署Solr集群
在创建完所需的K8S资源后，我们可以开始部署Solr集群了。这里我们使用最新的Solr版本8.11.1，并创建一个StatefulSet来管理Solr节点。

首先，创建一个名为solr的Deployment和Service，用于部署Solr节点：
```yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: solr
namespace: solr
spec:
replicas: 3
selector:
matchLabels:
app: solr
template:
metadata:
labels:
app: solr
spec:
containers:
- name: solr
image: solr:8.11.1
ports:
- containerPort: 8983
volumeMounts:
- mountPath: /var/solr/data
name: solr-data
volumes:
- name: solr-data
persistentVolumeClaim:
claimName: solr-pvc

---

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: solr
namespace: solr
spec:
type: LoadBalancer
ports:
- port: 8983
targetPort: 8983
protocol: TCP
selector:
app: solr
```

然后，创建一个名为solrcloud的ConfigMap，用于配置Solr集群的cloud模式：
```yaml
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
name: solrcloud
namespace: solr
data:
solr.xml: |


${host:}
${jetty.port:8983}
${hostContext:solr}
${coreRootDirectory:.}
${leaderVoteWait:10000}
${distribUpdateConnTimeout:45000}
${zkClientTimeout:30000}


```

最后，创建一个名为solrcloud的StatefulSet，用于管理Solr集群的节点：
```yaml
apiVersion: apps/v1
kind: StatefulSet
metadata:
name: solrcloud
namespace: solr
spec:
serviceName: solr
replicas: 3
selector:
matchLabels:
app: solr
template:
metadata:
labels:
app: solr
spec:
containers:
- name: solr
image: solr:8.11.1
env:
- name: SOLR_HOST
value: $(POD_IP)
- name: SOLR_PORT
value: "8983"
- name: SOLR_HOST_CONTEXT
value: /solr
- name: CORE_ROOT_DIRECTORY
value: /var/solr/data
- name: LEADER_VOTE_WAIT
value: "10000"
- name: DISTRIB_UPDATE_CONN_TIMEOUT
value: "45000"
- name: ZK_CLIENT_TIMEOUT
value: "30000"
ports:
- containerPort: 8983
volumeMounts:
- mountPath: /var/solr/data
name: solr-data
volumes:
- name: solr-data
persistentVolumeClaim:
claimName: solr-pvc
volumeClaimTemplates:
- metadata:
name: solr-data
spec:
accessModes:
- ReadWriteOnce
resources:
requests:
storage: 10Gi
```

4. 实现关键词搜索
现在我们已经成功部署了Solr集群，接下来我们可以通过发送HTTP请求来实现关键词搜索。以下是一个示例的搜索请求：
```shell
curl 'http://:8983/solr//select?q=<查询关键词>'
```

其中，``为Solr集群的相关IP地址，``为Solr集群中的核心名称，`<查询关键词>`为需要搜索的关键词。

例如，假设我们有一个名为`products`的核心，我们可以发送以下请求来搜索名为`iPhone`的产品：
```shell
curl 'http://:8983/solr/products/select?q=iPhone'
```

5. 总结
在本文中，我们学习了如何使用K8S来部署分布式Solr集群，并实现关键词搜索功能。通过使用K8S的命名空间、PVC、Service、Deployment和StatefulSet等功能，我们能够轻松地进行Solr的部署和管理。希望本文对于刚入行的小白朋友有所帮助。如果有任何疑问，请随时提问。