1. 背景

1.1 Lucene是什么

       Luene是一款高性能、可扩展的信息检索库，用于完成文档元信息、文档内容等搜索功能。用户可以使用Lucene 或 基于Lucene的成熟产品Nutch/Solr/Elasticsearch等来快速构建搜索服务，如文件搜索、网页搜索等。

1.2 需求

       随着信息量的爆炸式增长，人们开始发明各种各样的方案来对信息进行管理，加快信息获取速度。传统方案如新华字典中的汉语拼音音节索引及部首检字表索引、图书馆使用的杜威十进制分类法（ 330.94 表欧洲经济学=330 表经济学+ .9 表地区别论述 + .04 表欧洲）等，互联网时代的方案如Windows资源管理器中的搜索功能、Google、百度等。Lucene也是互联网时代的一种方案，可用于满足大量信息检索场景：

• 文件搜索：类似GitHub的代码搜索；
• 网页搜索：各门户网站的站内网页搜索；
• App搜索：类似App Store支持的应用搜索；
• 商品搜索：美团内的美食商品搜索。

       但与Windows资源管理器、Google、百度等不同的是，Lucene并不是一个开箱即用型的服务。它面向程序开发者，是一个Java开发的、大小仅2MB左右的类库，专注于信息检索技术的文本索引和搜索功能等通用性部分，而把信息采集处理、用户交互UI、商业逻辑等业务相关性部分交给应用层。

1.3 相关产品

       尽管在Java世界lucene已经是标准的全文检索程序，但是C/C++世界并没有相应的工具。虽然Lucene被广泛移植到其他语言中（C/C++、C#、Python、PHP、Perl等），但其他语言版本的活跃程度一般。Xapian填补了这个缺憾，它的API和检索原理和lucene在很多方面都很相似。

       Lucene另一方面，Lucene仅仅是一个Java类库，对于线上大规模使用，除了需要经过封装开发形成产品外，还需要考虑可靠性、分布式化等问题。因此出现了基于Lucene的产品化系统，例如Nutch、Solr、Elasticsearch等。

1.4 作者

       Lucene的作者Doug Cutting，同时也是Nutch、Hadoop的创始人。

2. 初步使用

       下面通过构造一个简单的文本文件搜索程序，来介绍Lucene的写入（索引流程）、读取（搜索流程）等基本使用。

2.1 索引流程

• 程序入口：读取dataDir目录下的文件，写入目标目录：
• 其中，Indexer类构造函数的核心为定义一个Lucene的IndexWriter对象：
• indexer.index()用于遍历目录下的所有文件，对其中的文本文件建立索引：
• 其中indexFile为建立索引的核心实现，具体如下：

2.2 搜索流程

• 程序入口：获取搜索请求
• 其中，search为搜索文件的核心实现，具体如下：

       到这里，我们仅通过一两百行代码即完成了一个最简单的文本文件搜索功能。

3. 基本原理

       正如前面的文本文件搜索程序所示，Lucene的信息检索功能主要包含两个主要流程：索引 和 搜索。这两部分的整体流程如下：

• 索引流程
  • 对待索引的文档进行分词处理：（1）
  • 结合分词处理的结果，建立词典表 和 倒排索引：（2）
  • 将倒排索引写入索引存储：（3）、（4）
• 搜索流程
  • 对用户的查询语句进行词法、语法分析：（a）、（b）
  • 搜索索引得到结果文档集，其中涉及到从索引存储中加载索引到内存的过程：（c）、（d）、（e）
  • 对搜索结果进行排序并返回结果（f）、（g）

       下面我们结合图例，对上述索引、搜索流程进行具体介绍。

3.1 索引流程

3.1.1 分词处理

• 将待索引的文档传递给分词器进行处理，我们样例程序中的StandardAnalyzer即为标准英文分词器，如果需要中文分词，可以使用开源界贡献的插件或自定义。
• 分词过程会把文档拆分成一个个独立的词（Term），期间会去除标点符号和停用词（“the”、“this”、“a”...），并对词做小写化等处理。分词后的结果样例如下：

3.1.2 建立词典表 和 倒排索引

• 对分词的结果进行排序，建立词典列表：
• 合并相同的词，建立词典表 和 倒排表

3.1.3 存储索引

• Lucene为了加快索引速度，采用了LSM Tree结构，先把索引数据缓存在内存。
• 当内存空间占用较高 或 达到时间限制后，内存中的数据会被写入磁盘形成一个数据段（segment），segment实际包含词典、倒排表、字段数据等等多个文件。

3.2 搜索流程

3.2.1 词法、语法分析

• 对用户的请求语句进行词法、语法分析，生成查询语法树，把文本请求转换为Lucene理解的请求对象。例如对查询“lucene AND Solr”的分析后生成的语法树如下：

3.2.2 搜索索引

• 按照查询语法树，搜索索引获取最终匹配的文档id集合：

3.2.3 相关性排序

• 对查询结果进行打分排序，获取Top N的文档id集合，获取文档原始数据后返回用户。影响打分的因数因素包含：
  • 词频/文档频率（TF/IDF）：词频越高打分越高，文档频率越高打分越低
  • boost：lucene支持针对不同字段设置权重，例如当Term出现在标题字段时的打分，通常高于其出现在文档内容中的打分。
  • ……

       至此，我们对Lucene的索引、查询流程有了一个直观的认识。

4. 核心存储

       在3.1.3小节介绍存储索引部分时我们提到，Lucene内存中的数据最终被分为多个文件写入磁盘进行存储。这里我们先整体介绍下Lucene底层的核心存储文件，后续会结合读写流程逐一详细介绍。每个Lucene Index的核心存储文件如下图：

       之前我们提到的词典表、倒排表、字段数据分别存储在上图中的segment1.tim、segment1.doc、segment1.fdt文件中。其他文件存储的数据内容可以参考下表：

       另外，列举一个Lucene核心存储文件的实际样例，方便参考上面描述对照理解：

5.小结

       本文主要从整体角度介绍Lucene，通过样例程序、基本原理简介等方式建立对Lucene的直观理解。但对Lucene底层存储、主要流程实现等没有详细深入的介绍，后续我们会通过具体文章详细介绍，欢迎大家一起交流讨论。