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lucene的缓存可分为两类：filter cache和field cache。filter cache的实现类为CachingWrapperFilter，用来缓存其他Filter的查询结果。field cache的实现类是FieldCache，缓存用于排序的field的值。简单来说，filter Cache用于查询缓存，field cache用于排序。这两种缓存的生存周期都是在一个IndexReader实例内，因此提高Lucene查询性能的关键在于如何维护和使用同一个IndexReader(即IndexSearcher)。
1、Filter Cache
从严格意义上来说，lucene没有查询类似数据库服务器的数据高速缓存。lucene的Filter缓存实现类是CachingWrapperFilter，它缓存了查出来的bits。另外lucene还提供了FilterManager，一个单例对象，用来缓存Filter本身。
下面是CachingWrapperFilter的具体实现：
public class CachingWrapperFilter extends Filter {
protected Filter filter;
protected transient Map cache;//这是作为缓存使用的map
public CachingWrapperFilter(Filter filter) {
this.filter = filter;
}
public BitSet bits(IndexReader reader) throws IOException {
if (cache == null) {
cache = new WeakHashMap();//采用WeakHashMap实现，由JVM回收内存
}
synchronized (cache) { // check cache
BitSet cached = (BitSet) cache.get(reader);//key为IndexReader，value为BitSet，所以该缓存生存周期在一个IndexReader内
if (cached != null) {
return cached;
}
}
//若没有找到缓存，则重新读取
final BitSet bits = filter.bits(reader);
synchronized (cache) { // update cache
cache.put(reader, bits);
}
return bits;
}
在FilterManager里，采用Filter.hashCode()作为key的，所以使用的时候应该在自定义的Filter类中重载hashCode()方法。
例子：Filter filter=FilterManager.getInstance().getFilter(new CachingWrapperFilter(new MyFilter()));如果该filter已经存在，在FilterManager返回该Filter的缓存（带有bit缓存），否则返回本身（不带bit缓存的）。
FilterManager里有个定时线程，会定期清理缓存，以防造成内存溢出错误。
2、field缓存
field缓存是用来排序用的。lucene会将需要排序的字段都读到内存来进行排序，所占内存大小和文档数目相关。经常有人用lucene做排序出现内存溢出的问题，一般是因为每次查询都启动新的searcher实例进行查询，当并发大的时候，造成多个Searcher实例同时装载排序字段，引起内存溢出。
Field缓存的实现类是FieldCacheImpl，下面我们看看排序时怎么用到Field缓存的：
在IndexSearcher类里的方法，有关排序的查询都回调用到此方法：
public TopFieldDocs search(Weight weight, Filter filter, final int nDocs,
Sort sort)
throws IOException {
TopFieldDocCollector collector =
new TopFieldDocCollector(reader, sort, nDocs);//排序操作由TopFieldDocCollector实现
search(weight, filter, collector);//开始查询,查询结果回调Collector.collect()方法时实现排序
return (TopFieldDocs)collector.topDocs();//返回TopFieldDocs对象，这个对象和TopDocs的差异在于TopFieldDocs里包含排序字段的信息，包括字段名和字段值。其中TopFieldDocs中ScoreDoc[]的实例是FieldDoc[]
}
下面看看TopFieldDocCollector.collect()是怎么实现的：
public void collect(int doc, float score) {
if (score > 0.0f) {
totalHits++;
if (reusableFD == null)
reusableFD = new FieldDoc(doc, score);
else {
reusableFD.score = score;
reusableFD.doc = doc;
}
reusableFD = (FieldDoc) hq.insertWithOverflow(reusableFD);//hq是FieldSortedHitQueue对象，一个PriorityQueue的子类，insertWithOverflow()实现一个固定大小的排序队列，排序靠后的对象被挤出队列
}
}
FieldSortedHitQueue是通过重载lessThan()方法来实现排序功能的：
*/
protected boolean lessThan (final Object a, final Object b) {
final ScoreDoc docA = (ScoreDoc) a;
final ScoreDoc docB = (ScoreDoc) b;
// run comparators
final int n = comparators.length;
int c = 0;
for (int i=0; i<n && c==0; ++i) {
c = (fields[i].reverse) ? comparators[i].compare (docB, docA)
: comparators[i].compare (docA, docB);//通过comparators[]来进行排序，我们剩下的任务就是看看这些comparator[]是怎么构造的，怎么使用的Fieldcache的
}
// avoid random sort order that could lead to duplicates (bug #31241):
if (c == 0)
return docA.doc > docB.doc;
return c > 0;
}
comparators实在FieldSortedHitQueue的构造函数里创建的：
public FieldSortedHitQueue (IndexReader reader, SortField[] fields, int size)
throws IOException {
final int n = fields.length;
comparators = new ScoreDocComparator[n];
this.fields = new SortField[n];
for (int i=0; i<n; ++i) {
String fieldname = fields[i].getField();
comparators[i] = getCachedComparator (reader, fieldname, fields[i].getType(), fields[i].getLocale(), fields[i].getFactory());//调用getCachedComparator方法获得缓存的comparators，comparator是ScoreDocComparator的实例
if (comparators[i].sortType() == SortField.STRING) {
this.fields[i] = new SortField (fieldname, fields[i].getLocale(), fields[i].getReverse());
} else {
this.fields[i] = new SortField (fieldname, comparators[i].sortType(), fields[i].getReverse());
}
}
initialize (size);
}
下面看看getCachedComparator ()的实现：
static final FieldCacheImpl.Cache Comparators = new FieldCacheImpl.Cache(){
。。。
}
static ScoreDocComparator getCachedComparator (IndexReader reader, String field, int type, Locale locale, SortComparatorSource factory)
throws IOException {
//以下两种不需要读取字段
if (type == SortField.DOC) return ScoreDocComparator.INDEXORDER;//按索引顺序排序
if (type == SortField.SCORE) return ScoreDocComparator.RELEVANCE;//按相关度排序
FieldCacheImpl.Entry entry = (factory != null)
? new FieldCacheImpl.Entry (field, factory)
: new FieldCacheImpl.Entry (field, type, locale);
//其他类型的排序需要读取字段到缓存中
return (ScoreDocComparator)Comparators.get(reader, entry);//Comparators 是一个FieldCache的实例
}
呵呵，好多代码阿，幸好马上就到终点了。Comparators.get()方法根据排序字段类型的不同，返回ScoreDocComparator的不同实现，下面我们看看String类型的实现，就可以知道什么时候调用fieldCache了：
static ScoreDocComparator comparatorString (final IndexReader reader, final String fieldname)
throws IOException {
final String field = fieldname.intern();
//下面代码读取缓存，得到字段值和文档id的对应关系，如果缓存不存在，则读取索引文件。缓存的生命周期是和IndexReader一样，所以不同查询使用同一个Searcher，可以保证排序缓存只有一个，不会出现内存溢出的问题
final FieldCache.StringIndex index = FieldCache.DEFAULT.getStringIndex (reader, field);
return new ScoreDocComparator () {
public final int compare (final ScoreDoc i, final ScoreDoc j) {
final int fi = index.order[i.doc];//index.order[]的值是按自定义字段的排序，数组的索引是lucene docid；可以看看getStringIndex的具体实现来看看这些值是怎么读进来的，这里就不详细说明了
final int fj = index.order[j.doc];
if (fi < fj) return -1;
if (fi > fj) return 1;
return 0;
}
public Comparable sortValue (final ScoreDoc i) {
return index.lookup[index.order[i.doc]];
}
public int sortType() {
return SortField.STRING;
}
};
}
3、结论
lucene使用上述的两个缓存机制已经能解决绝大部分的问题了。solr在lucene之上封装，又增加了另外的缓存，但应该说作用不太大，反而使代码变得很复杂了。