对于Lucene的索引过程，除了将词(Term)写入倒排表并最终写入Lucene的索引文件外，还包括分词(Analyzer)和合并段(merge segments)的过程，本次不包括这两部分，将在以后的文章中进行分析。
Lucene的索引过程，很多的博客，文章都有介绍，推荐大家上网搜一篇文章：《Annotated Lucene》，好像中文名称叫《Lucene源码剖析》是很不错的。
想要真正了解Lucene索引文件过程，最好的办法是跟进代码调试，对着文章看代码，这样不但能够最详细准确的掌握索引过程(描述都是有偏差的，而代码是不会骗你的)，而且还能够学习Lucene的一些优秀的实现，能够在以后的工作中为我所用，毕竟Lucene是比较优秀的开源项目之一。
由于Lucene已经升级到3.0.0了，本索引过程为Lucene 3.0.0的索引过程。
一、索引过程体系结构
Lucene 3.0的搜索要经历一个十分复杂的过程，各种信息分散在不同的对象中分析，处理，写入，为了支持多线程，每个线程都创建了一系列类似结构的对象集，为了提高效率，要复用一些对象集，这使得索引过程更加复杂。
其实索引过程，就是经历下图中所示的索引链的过程，索引链中的每个节点，负责索引文档的不同部分的信息 ，当经历完所有的索引链的时候，文档就处理完毕了。最初的索引链，我们称之基本索引链。
为了支持多线程，使得多个线程能够并发处理文档，因而每个线程都要建立自己的索引链体系，使得每个线程能够独立工作，在基本索引链基础上建立起来的每个线程独立的索引链体系，我们称之线程索引链。线程索引链的每个节点是由基本索引链中的相应的节点调用函数addThreads创建的。
为了提高效率，考虑到对相同域的处理有相似的过程，应用的缓存也大致相当，因而不必每个线程在处理每一篇文档的时候都重新创建一系列对象，而是复用这些对象。所以对每个域也建立了自己的索引链体系，我们称之域索引链。域索引链的每个节点是由线程索引链中的相应的节点调用addFields创建的。
当完成对文档的处理后，各部分信息都要写到索引文件中，写入索引文件的过程是同步的，不是多线程的，也是沿着基本索引链将各部分信息依次写入索引文件的。
下面详细分析这一过程。
二、详细索引过程
1、创建IndexWriter对象
代码：
| IndexWriter writer = new IndexWriter(FSDirectory.open(INDEX_DIR), new StandardAnalyzer(Version.LUCENE_CURRENT), true, IndexWriter.MaxFieldLength.LIMITED); |
IndexWriter对象主要包含以下几方面的信息：
- 用于索引文档
- Directory directory; 指向索引文件夹
- Analyzer analyzer; 分词器
- Similarity similarity = Similarity.getDefault(); 影响打分的标准化因子(normalization factor)部分，对文档的打分分两个部分，一部分是索引阶段计算的，与查询语句无关，一部分是搜索阶段计算的，与查询语句相关。
- SegmentInfos segmentInfos = new SegmentInfos(); 保存段信息，大家会发现，和segments_N中的信息几乎一一对应。
- IndexFileDeleter deleter; 此对象不是用来删除文档的，而是用来管理索引文件的。
- Lock writeLock; 每一个索引文件夹只能打开一个IndexWriter，所以需要锁。
- Set<SegmentInfo> segmentsToOptimize = new HashSet<SegmentInfo>(); 保存正在最优化(optimize)的段信息。当调用optimize的时候，当前所有的段信息加入此Set，此后新生成的段并不参与此次最优化。
- 用于合并段，在合并段的文章中将详细描述
- SegmentInfos localRollbackSegmentInfos;
- HashSet<SegmentInfo> mergingSegments = new HashSet<SegmentInfo>();
- MergePolicy mergePolicy = new LogByteSizeMergePolicy(this);
- MergeScheduler mergeScheduler = new ConcurrentMergeScheduler();
- LinkedList<MergePolicy.OneMerge> pendingMerges = new LinkedList<MergePolicy.OneMerge>();
- Set<MergePolicy.OneMerge> runningMerges = new HashSet<MergePolicy.OneMerge>();
- List<MergePolicy.OneMerge> mergeExceptions = new ArrayList<MergePolicy.OneMerge>();
- long mergeGen;
- 为保持索引完整性，一致性和事务性
- SegmentInfos rollbackSegmentInfos; 当IndexWriter对索引进行了添加，删除文档操作后，可以调用commit将修改提交到文件中去，也可以调用rollback取消从上次commit到此时的修改。
- SegmentInfos localRollbackSegmentInfos; 此段信息主要用于将其他的索引文件夹合并到此索引文件夹的时候，为防止合并到一半出错可回滚所保存的原来的段信息。
- 一些配置
- long writeLockTimeout; 获得锁的时间超时。当超时的时候，说明此索引文件夹已经被另一个IndexWriter打开了。
- int termIndexInterval; 同tii和tis文件中的indexInterval。
有关SegmentInfos对象所保存的信息：
- 当索引文件夹如下的时候，SegmentInfos对象如下表
| segmentInfos SegmentInfos (id=37) |
有关IndexFileDeleter：
- 其不是用来删除文档的，而是用来管理索引文件的。
- 在对文档的添加，删除，对段的合并的处理过程中，会生成很多新的文件，并需要删除老的文件，因而需要管理。
- 然而要被删除的文件又可能在被用，因而要保存一个引用计数，仅仅当引用计数为零的时候，才执行删除。
- 下面这个例子能很好的说明IndexFileDeleter如何对文件引用计数并进行添加和删除的。
| (1) 创建IndexWriter时 IndexWriter writer = new IndexWriter(FSDirectory.open(indexDir), new StandardAnalyzer(Version.LUCENE_CURRENT), true, IndexWriter.MaxFieldLength.LIMITED); 索引文件夹如下：
引用计数如下： refCounts HashMap<K,V> (id=101) (2) 添加第一个段时 indexDocs(writer, docDir); 首先生成的不是compound文件
因而引用计数如下： refCounts HashMap<K,V> (id=101) 然后会合并成compound文件，并加入引用计数
refCounts HashMap<K,V> (id=101) 然后会用IndexFileDeleter.decRef()来删除[_0.nrm, _0.tis, _0.fnm, _0.tii, _0.frq, _0.fdx, _0.prx, _0.fdt]文件
refCounts HashMap<K,V> (id=101) 然后为建立新的segments_2
refCounts HashMap<K,V> (id=77) 然后IndexFileDeleter.decRef() 删除segments_1文件
refCounts HashMap<K,V> (id=77) (3) 添加第二个段 indexDocs(writer, docDir);
(4) 添加第三个段，由于MergeFactor为3，则会进行一次段合并。 indexDocs(writer, docDir); 首先和其他的段一样，生成_2.cfs以及segments_4
同时创建了一个线程来进行背后进行段合并(ConcurrentMergeScheduler$MergeThread.run())
这时候的引用计数如下 refCounts HashMap<K,V> (id=84) (5) 关闭writer writer.close(); 通过IndexFileDeleter.decRef()删除被合并的段
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有关SimpleFSLock进行JVM之间的同步：
- 有时候，我们写java程序的时候，也需要不同的JVM之间进行同步，来保护一个整个系统中唯一的资源。
- 如果唯一的资源仅仅在一个进程中，则可以使用线程同步的机制
- 然而如果唯一的资源要被多个进程进行访问，则需要进程间同步的机制，无论是Windows和Linux在操作系统层面都有很多的进程间同步的机制。
- 但进程间的同步却不是Java的特长，Lucene的SimpleFSLock给我们提供了一种方式。
| Lock的抽象类 public abstract class Lock { public static long LOCK_POLL_INTERVAL = 1000; public static final long LOCK_OBTAIN_WAIT_FOREVER = -1; public abstract boolean obtain() throws IOException; public boolean obtain(long lockWaitTimeout) throws LockObtainFailedException, IOException { boolean locked = obtain(); if (lockWaitTimeout < 0 && lockWaitTimeout != LOCK_OBTAIN_WAIT_FOREVER) long maxSleepCount = lockWaitTimeout / LOCK_POLL_INTERVAL; long sleepCount = 0; while (!locked) { if (lockWaitTimeout != LOCK_OBTAIN_WAIT_FOREVER && sleepCount++ >= maxSleepCount) { public abstract void release() throws IOException; public abstract boolean isLocked() throws IOException; } LockFactory的抽象类 public abstract class LockFactory { public abstract Lock makeLock(String lockName); abstract public void clearLock(String lockName) throws IOException; SimpleFSLock的实现类 class SimpleFSLock extends Lock { File lockFile; public SimpleFSLock(File lockDir, String lockFileName) { @Override if (!lockDir.exists()) { if (!lockDir.mkdirs()) } else if (!lockDir.isDirectory()) { throw new IOException("Found regular file where directory expected: " + lockDir.getAbsolutePath()); return lockFile.createNewFile(); } @Override if (lockFile.exists() && !lockFile.delete()) } @Override return lockFile.exists(); } } SimpleFSLockFactory的实现类 public class SimpleFSLockFactory extends FSLockFactory { public SimpleFSLockFactory(String lockDirName) throws IOException { setLockDir(new File(lockDirName)); } @Override if (lockPrefix != null) { lockName = lockPrefix + "-" + lockName; } return new SimpleFSLock(lockDir, lockName); } @Override if (lockDir.exists()) { if (lockPrefix != null) { lockName = lockPrefix + "-" + lockName; } File lockFile = new File(lockDir, lockName); if (lockFile.exists() && !lockFile.delete()) { throw new IOException("Cannot delete " + lockFile); } } } }; |
2、创建文档Document对象，并加入域(Field)
代码：
| Document doc = new Document(); doc.add(new Field("path", f.getPath(), Field.Store.YES, Field.Index.NOT_ANALYZED)); doc.add(new Field("modified",DateTools.timeToString(f.lastModified(), DateTools.Resolution.MINUTE), Field.Store.YES, Field.Index.NOT_ANALYZED)); doc.add(new Field("contents", new FileReader(f))); |
Document对象主要包括以下部分：
- 此文档的boost，默认为1，大于一说明比一般的文档更加重要，小于一说明更不重要。
- 一个ArrayList保存此文档所有的域
- 每一个域包括域名，域值，和一些标志位，和fnm，fdx，fdt中的描述相对应。
| doc Document (id=42) |