lucene/solr的缺点

1)http请求做了cache，有时候会出现新数据不可见，cache滞后的问题。—cache优化下也不是问题

2)admin后台页面，支持中文、复杂查询语法上，欠友好。—自己稍加扩展也不是问题

3)swapcore的时候，单结点多core，并且core对应的索引比较大的时候，切换过程出现内存2倍化现象，甚至超时现象。—如果分前后排切换这些都不是问题了。

4)indexbuild和indexsearch往往在一起，导致全量过程，磁盘峰值3倍化。一份原来的、一份新建的、一份优化的时候。—-当然，build和search分离是可以解决这个问题的，也是常规做法。

5)build和search在一起，也使得build和search的一些参数设置不能区别对待，尤其是build和search合体的时候，预留磁盘、内存等加速build，反而影响search。—-当然可以buildsearch分离搞定

6)分布式查询，如果有merge，性能有些问题。—-当然可以将数据分区，避免merge7)得分因子是可以调整的，但是得分因子的增加、得分公式的扩展，无法直接从solr配置插入。—-但是，可以扩展lucene的代码或者参数spanquery，重新一个query，插入solr，这样工作量稍大.另外，社区提供了bm25、pagerank等排序batch，对lucene有所以了解后，就可以直接引用了。

8)solr分布式索引全量、增量控制粒度，尚不够友好。指定结点、任何时刻全量，指定条件下增量都不够顺利。尽管solr提供了自定义扩展实现方法。这些也不是很大问题。

9)solrbuild和search和在一起，数据和业务其实绑定在一起了，没有彻底隔离。使得在上100个core的时候，数据源管理维护变得非常消耗资源。直接引入hadoop或者其他nosql存储时目前最流行的用来隔离数据和业务耦合性了。开源的分布式lucene方案非常多.

10)ABTest共享相同索引目录，而不同排序或者不同分词solr不能直接支持11)ABTest独立索引目录，不同排序或者不同分词，solr也不能直接支持

12)一个core对应多个子目录，查询既可以查指定子目录也可以全部子目录查，以及更新某个子目录索引或者全部子目录索引，solr也不能直接支持，而这些在大数据量的时候是需要支持这些功能的。

13)solr或者lucene目前不支持快速的“局部”更新。这里是指对document的某个字段的快速更新，目前是需要传入完整的document，然后add进去。如果document的不变字段来源多个源的话，IO、计算资源有些浪费，如果更新量不大还好。—当然可以对更新的单独开辟内存来处理，而更大的那个基本索引不去动他。

14)solr不支持第三方条件过滤。例如从倒排中过滤处理一批doc，而这些doc需要与外部源进行doc域值过滤。问题主要是第三方信息动态性太强，不利于直接写索引中去。

15）solr在支持中文分词的时候，有很多第三方包可以引入，但需要扩展queryparse有时候，总体看有优势也有劣势。优势是引入方便，劣势是词库、算法体系和lucene的不完全兼容，扩展、完善不是那么容易。

16)在排序上，对与去重或者对应基于时间动态性上，还没有现成的支持。去重是指排序的前几条结果，可能某个域值完全相同了，或者某几个域值完全相同，导致看起来，靠前的结果带有一些关联字段的“聚集性”，对有些应用来说，并不是最好的。

在时间因素上动态性，也没有直接支持，也只能靠间接的按时间排序来实现。这个问题其实不是lucene、solr要关注的吧，应该是应用的特殊性导致的吧。

17)solr、lucene输出的日志，尚没有一个通用的分析工具，包括高频词、查询query聚合性等。只能自行去解析。

18)在支持推荐上，还不能将log信息直接关联起来，推荐也基本上靠离线计算好，导入倒排索引，查询再关联起来。

19)当内存30个G以上，单节点索引数据量比较大的时候，jvm环境下FGC和内存管理显得非常辣手。调优需要仔细的测试

20)lucene很少面向接口，solr很多面向接口，插件化、可扩展使得solr很灵活

21)对于垂直型的平台化搜索，支持N个不同应用、不同schema、不同数据源、不同更新频率、不同查询逻辑、不同访问请求量、不同性能指标要求、不同机器配置、垂直扩容、水平扩容，solr显得不够胜任，尽管solrcloud中已经有非常多的宝贵设计经验。

22)流控和数控，solr也不能直接支持。访问请求不支持定时和定量控制，索引垂直扩容（增加索引副本，支撑更多访问请求）、索引水平扩容（增加索引分区数，支撑更多数据量，平衡性能和空间压力）

23)solr自容错还不够强大。例如schema变更导致的不合理检测以及配置错误的回滚、solrconfig的一些参数不能动态获取，必须事先配置好。oom之后不能自动reload！请求量大的时候也不能抛弃一些请求。

24)基于位操作的高级应用还不够灵活，例如boolean存储和facet、byte[]存储和facet、group等，支撑仍然不够友好。

25)queryparse基本没有预测功能，不能调整query顺序和自动收缩条件。当然一般情况下是不需要这么复杂的优化。

26）一些比较变态的查询需求不是特别高效。例如查询某个域不空。当然可以将空域采取默认值代替，查询默认值再过滤。

27)对于唯一值域，没有优化，导致唯一值域的term数据膨胀。最常见的就是更新时间、上传时间等，占了非常大的term比例。

28)multivalue字段，实质是建立多个相同域名的字段，并不是一个域。对于域值很多内容的话，只好和在一起保存。同时，longintshortfloatdouble等数组不能直接作为一个类型保存，全部得转为字符存储。空间和效率有些低。

29)有些词出现的频率特别高，导致该词的倒排连非常长，solr、lucene也没有干涉。任务交给应用自己斟酌，实际上solr单节点对于命中超过100w的，并多字段排序的时候，cache失效时性能非常糟糕的。

30)solr\lucene对千万级别应用非常擅长，亿级别应用需要慎重对待。