一、Solr基础概念面试题
1. 什么是Apache Solr？它与Elasticsearch有何区别？
- Solr是一个基于Lucene构建的开源企业级搜索平台，提供全文检索、命中高亮、分面搜索等功能
- 主要区别：Solr更成熟稳定，适合传统搜索场景；Elasticsearch更灵活，适合实时分析和日志处理
2. 解释Solr的核心组件
- Core：独立的索引和配置集合
- Document：索引和搜索的基本单位
- Field：文档的属性/字段
- Schema：定义文档结构和字段类型
- Analyzer：文本分析处理链
3. Solr中的倒排索引是什么？
- 倒排索引是将文档中的词项映射到包含该词项的文档的数据结构
- 与传统正排索引相反，极大提高了搜索效率
二、Solr配置与优化面试题
4. 如何优化Solr查询性能？
- 使用filter查询缓存频繁使用的过滤条件
- 合理配置索引分片(sharding)和副本(replication)
- 优化字段类型和schema设计
- 使用docValues替代fieldCache
- 调整JVM内存和垃圾回收设置
5. 描述Solr的schema.xm
- schema.xm
- solrconfig.xm
6. Solr中的动态字段是什么？如何使用？
- 动态字段允许索引未在schema中明确定义的字段
- 通过模式如`_s`(字符串)、`_i`(整数)定义
- 适用于字段结构不固定或频繁变化的场景
三、高级Solr面试问题
7. 解释SolrCloud的工作原理
- 分布式架构，基于ZooKeeper进行协调
- 自动分片(Sharding)和数据复制(Replication)
- 提供高可用性和故障转移能力
- 支持近实时搜索(NRT)
8. 如何处理Solr中的同义词和拼写错误？
- 同义词：使用SynonymFilterFactory在同义词文件中定义
- 拼写错误：使用SpellCheckComponent或直接索引时配置NGramFilter
9. Solr中的facet搜索是什么？有哪些类型？
- 分面搜索是对搜索结果进行分类统计的技术
- 类型：
- 字段分面(Field Facet)
- 查询分面(Query Facet)
- 范围分面(Range Facet)
- 层级分面(Hierarchical Facet)
四、实战经验面试题
10. 如何监控Solr的性能和健康状况？
- 使用Solr Admin UI中的统计和监控页面
- 通过JMX暴露的指标
- 日志分析(特别是慢查询日志)
- 第三方工具如Prometheus+Grafana
11. 描述你处理过的最复杂的Solr实现
- 准备一个实际案例，说明：
- 业务需求和技术挑战
- 架构设计决策
- 性能优化措施
- 最终效果和学到的经验
12. 如何实现Solr的高可用性？
- 使用SolrCloud模式部署
- 配置足够的副本数
- 跨机架或跨数据中心部署
- 定期备份索引
- 监控和自动故障转移机制
五、Solr面试准备建议
1. 实践准备：
- 搭建本地Solr实例并尝试各种功能
- 解决实际搜索问题的小项目
2. 理论准备：
- 理解搜索引擎基本原理
- 熟悉Lucene核心概念
- 掌握分布式系统基础知识
3. 行业知识：
- 了解Solr在您应聘行业的典型应用场景
- 准备相关业务案例
4. 问题准备：
- 准备3-5个关于公司Solr使用情况的问题
- 询问团队面临的搜索相关挑战
通过掌握这些Solr面试问题和概念，您将能够展示出对Solr搜索平台的深入理解和技术能力，增加获得理想职位的机会。
