最近用到solr排序的复杂排序，系统最开始的排序时重写了文本相关分计算部分，增加新的排序逻辑后性能下降十分明显，考虑到用reRank和自定义函数的方法来解决，实际操作中碰到一些问题，自定义函数参考了
然后再rerank测试通过，确实只会对头部指定的docs进行重新计算分数。
首先创建一个maven项目，pom依赖项如下，solr core使用6.6版本
org.apache.solr solr-core 6.6.0 org.restlet.jee org.restlet.ext.servlet org.restlet.jee org.restlet org.apache.lucene lucene-core 6.6.0
项目中增加自己的package，增加两个类文件，分别实现 ValueSourceParser和ValueSource
项目文件结构如下图
首先是继承ValueSourceParser的MyValueSourceParser 类，重写parse方法，return MyScoreSource类的实例。
MyValueSourceParser 类代码如下：
package com.wmf.customfunc;/** * Created by wangmf on 2019/7/19. */import org.apache.lucene.queries.function.ValueSource;import org.apache.solr.schema.SchemaField;import org.apache.solr.search.FunctionQParser;import org.apache.solr.search.SyntaxError;import org.apache.solr.search.ValueSourceParser;//需要继承ValueSourceParser，重写parse方法public class MyValueSourceParser extends ValueSourceParser { public MyValueSourceParser() { super(); } @Override public ValueSource parse(FunctionQParser fp) throws SyntaxError {// String sortType = fp.parseArg(); //这里是从FunctionQParser取到第一个参数，也就是我们自定义函数里的第一个参数 sortType// String latitudeStr = fp.parseArg();//第二个参数latitude// String longitudeStr = fp.parseArg();//第三个参数longitude //本例没用到参数 //获取三个字段的信息 ValueSource intval1 = getValueSource(fp,"intval1"); ValueSource intval2 = getValueSource(fp,"intval2"); ValueSource floatval1 = getValueSource(fp,"floatval1"); //将参数及需要的文档的值传给自定义的ValueSource方法，打分规则在自定义的ValueSource中定制 MyScoreSource stringFieldSource = new MyScoreSource(intval1,intval2,floatval1); return stringFieldSource; } //该方法是根据字段名，从FunctionQParser得到文档该字段的相关信息 public ValueSource getValueSource(FunctionQParser fp, String arg) { if (arg == null) return null; SchemaField f = fp.getReq().getSchema().getField(arg); return f.getType().getValueSource(f, fp); }} MyScoreSource类实现评分计算，代码如下
package com.wmf.customfunc;import java.io.IOException;import java.util.Map;import org.apache.lucene.index.LeafReaderContext;import org.apache.lucene.queries.function.FunctionValues;import org.apache.lucene.queries.function.ValueSource;import org.apache.lucene.queries.function.docvalues.FloatDocValues;/** * Created by wangmf on 2019/7/19. */public class MyScoreSource extends ValueSource { //需要继承ValueSource ，重写getValues方法 private ValueSource intval1; private ValueSource intval2; private ValueSource floatval1; //通过构造方法的参数传递取得filed中的值 public MyScoreSource(ValueSource intVal1, ValueSource intVal2, ValueSource floatVal1) { this.intval1 = intVal1; this.intval2 = intVal2; this.floatval1 = floatVal1; } @Override public FunctionValues getValues(Map context, LeafReaderContext readerContext) throws IOException { final FunctionValues IntValue1 = intval1.getValues(context,readerContext); final FunctionValues IntValue2 = intval2.getValues(context,readerContext); final FunctionValues FloatValue1 = floatval1.getValues(context,readerContext); return new FloatDocValues(this) { //重写floatVal方法，此处为打分排序规则 @Override public float floatVal(int doc) { String strInt1 = IntValue1.strVal(doc); String strInt2 = IntValue2.strVal(doc); String strFloat1 = FloatValue1.strVal(doc); float sc1 = Float.parseFloat(strInt1); float sc2 = Float.parseFloat(strInt2); float sc3 = Float.parseFloat(strFloat1); System.out.println("Int1:" + strInt1 + "," + "Int2:" + strInt2 + "," + "Float1:" + strFloat1); return sc1 + sc2 + sc3; //返回自己计算出的得分值 } @Override public String toString(int doc) { return name() + '(' + IntValue1.strVal(doc) + ',' + IntValue2.strVal(doc) + ',' + FloatValue1.strVal(doc) + ')'; } }; } @Override public boolean equals(Object o) { return true; } @Override public int hashCode() { return 0; } @Override public String description() { return name(); } public String name() { return "Myfunction"; }} 测试用的逻辑，实际很简单，将三个字段：intval1，intval2，floatval1的值相加作为新的分数，实际业务中逻辑会更复杂，但逻辑都可以在实例new FloatDocValues(this)写，根据不同的返回，重写floatVal方法，或者用其他继承了FloatDocValues类或者DoubleDocValues、StrDocValues等类实现逻辑。
代码完成后打包，将生成的包复制到solr中，如果是在使用solr自带的jetty作为web容器，则将打好的jar包复制到 server/solr-webapp/webapp/WEB-INF/lib/目录下，然后修改对应对应core的solrconfig.xml
修改内容如下：
name就是我们再调用时需要使用的函数名，通常我们在查询时想要得到函数计算值，可以直接在fl中增加该函数
http://solrserver/solr/core_demo/select?fl=*,_val_:myfunc()&indent=on&q=*:*&wt=json
得到结果如下
结合solr的reRankQuery可以实现在文本相关的头部docs中进行排序，注意，在rerank查询时{}中的内容大小写敏感
http://solrserver/solr/core_demo/select?q=*:*&wt=json&sort=intval1 desc&rq={!rerank reRankQuery=$rqq reRankDocs=2 reRankWeight=1.0}&rqq={!func}myfunc()& fl=*,score,_val_:myfunc()&indent=on
该查询实现：查询所有文档，并按照intval1字段进行倒序排序，再在前面的两个doc，按照我们自定义的函数myfunc计算的分数，重新进行年排序，返回结果如下图
这里的逻辑是在reRankQuery中计算的分数按照reRankWeight的权重和第一次查询的score相加后计算新的分数，计算式只针对reRankDocs的指定的头部数量的doc进行，得到新的分数score。从上图可以看到前面两个doc的score是函数计算的分数*1（权重是1.0）+1（原有的分数）。从第三条开始score只有第一次查询的1.0。从而在进行第二次查询是实现自定义的逻辑。
另外如果要按照计算的分数排序，使用sort={!func}myfunc() desc，进行过滤，应该使用solr的frange命令{!frange l=13}myfunc() 过滤小于13分的doc。
注：除了在reRank中使用外，其他查询、排序、过滤都会在召回的所有doc中进行计算操作，可能对性能影响比较大。
获取三个字段的信息