系列汇总：
part1:
本文介绍和IndexWriter有关的3个参数：
1.MAXBufferedDocs
MaxBufferedDocs这个参数默认是disabled的，因为Lucene中还用另外一个参数（RAMBufferSizeMB）控制这个bufffer的索引文档个数。
其实MaxBufferedDocs和RAMBufferSizeMB这两个参数是可以一起使用的，一起使用时只要有一个触发条件满足就写入硬盘，生成一个新的索引segment文件。
2.RAMBufferSize
控制用于buffer索引文档的内存上限，如果buffer的索引文档个数到达该上限就写入硬盘。当然，一般来说也只越大索引速度越快。当我们对文档大小不太确定时，这个参数就相当有用，不至于outofmemory error.
3.MegerFactor
SetMergeFactor是控制segment合并频率的，其决定了一个索引块中包括多少个文档，当硬盘上的索引块达到多少时，将它们合并成一个较大的索引块。当MergeFactor值较大时，生成索引的速度较快。MergeFactor的默认值是10，建议在建立索引前将其设置的大一些。
part2：
注意：
1.不要随意设置MaxbufferedDocs。
MaxBufferedDocs和RAMBufferSize共同控制内存中文档的容量。
如果对MaxBufferedDocs进行设置要比较小心了，因为它本身是disabled，如果设置不合理将导致大规模的重建索引非常慢。
例如：
writer =new IndexWriter(dir, new StandardAnalyzer(Version.LUCENE_30), true, MaxFieldLength.UNLIMITED);
writer.setUseCompoundFile(true);
writer.setMaxBufferedDocs(100);
writer.setMergeFactor(10);
//add document
//注意点2:filed实例在多次添加的时候可以重用，节约构造field实例的时间。
Field f1 =new Field("f1", "", Store.YES, Index.ANALYZED) ;
Field f2 =new Field("f2", "", Store.YES, Index.ANALYZED) ;
for (int i =0; i <1000000; i++) {
Document doc =new Document();
f1.setValue("f1 hello doc"+ i);
doc.add(f1);
f2.setValue("f2 world doc"+ i);
doc.add(f2);
writer.addDocument(doc);
}
writer.optimize();
上述代码中对MaxBufferedDocs进行设置：
writer.setMaxBufferedDocs(100);
那么现在对内存中文档的容量有两个控制量：
1.文档数量达到100就写回磁盘；
2.文档总容量达到16m就写回磁盘；
因为上面一个文档的大小很小，100个文档的容量肯定不会达到16m，所以第一个控制量起到主要的作用。
在没有设置MaxBufferedDocs之前就只有RAMBufferSize（16m）控制内存中文档的数量，
较之这两种情况，明显是没有设置MaxbufferedDocs更好的利用了内存，因此建立索引更快速。
实验证明：
不设置MaxbufferedDocs，耗时20s左右；
设置MaxbufferedDocs为100，耗时280000s左右。 = =！ 差别太大了，所以一定要小心！！！
2.不要太迷信MegerFactor比较大会加快重建索引的速度。
通过实验，在上述代码中奖MegerFactor设置成10比100要快2s。
“一家之言”——
对于一般的系统（数据量在千万级，重建索引暂不考虑并发压力），在重建索引时不要太纠结这些参数的设置，
只要不犯太严重的问题（例如像上面一样将MaxbufferedDocs设置得过小，还不如不设置），效率出入都不会太大。
3.是否有必要将数据先放到RAM中，再和磁盘的索引进行合并？
我认为在重建索引的环节没有必要。因为在使用FSDirectory建立索引的时候不就可以控制内存的使用么！？（MaxbufferedDocs和RAMBufferSize）
而RAMDiretory应该重点使用在实时索引上面。
（= =！ 我指的重建索引是什么意思？"对大量的数据一次性建立成磁盘索引！"）
这里也做了一个测试，是先将文档写入内存，然后合并到磁盘。
主要代码如下所示：
dirFS = SimpleFSDirectory.open(new File("d:/20101015index"));
writer =new IndexWriter(dir, new StandardAnalyzer(Version.LUCENE_30), MaxFieldLength.UNLIMITED);
writerFS =new IndexWriter(dirFS, new StandardAnalyzer(Version.LUCENE_30), true, MaxFieldLength.UNLIMITED);
//
Field f1 =new Field("f1", "", Store.YES, Index.ANALYZED);
Field f2 =new Field("f2", "", Store.YES, Index.ANALYZED);
for (int i =0; i <1000000; i++) {
Document doc =new Document();
f1.setValue("f1 hello doc"+ i);
doc.add(f1);
f2.setValue("f2 world doc"+ i);
doc.add(f2);
writer.addDocument(doc);
}
// writer.commit();
writerFS.addIndexes(writer.getReader());
经过测试，发现效率和直接写磁盘差不多！
刚开始学lucene的时候，总热衷提高效率，什么参数的设置啊、RAM的使用啊等等，殊不知重建索引是一个初始化阶段（服务于后期的检索），
就算有优化的必要，但绝不是当前必要解决的“主要矛盾”。
应该将重点放到：
1.实时索引；
2.分布式构建检索框架（如果系统规模有必要的）；
3.怎么在程序质量上利用好内存，不至于运行时到处时 内存溢出 。
part3:
转载了一篇相关文章——
影响Lucene索引速度原因以及提高索引速度技巧
• 确认你在使用最新的Lucene版本。
• 尽量使用本地文件系统
远程文件系统一般来说都会降低索引速度。如果索引必须分布在远程服务器，请尝试先在本地生成索引，然后分发到远程服务器上。
• 使用更快的硬件设备，特别是更快的IO设备
• 在索引期间复用单一的IndexWriter实例
• 使用按照内存消耗Flush代替根据文档数量Flush
在Lucene 2.2之前的版本，可以在每次添加文档后调用ramSizeInBytes方法，当索引消耗过多的内存时，然后在调用flush()方法。这样做在索引大量小文档或者文档大小不定的情况下尤为有效。你必须先把maxBufferedDocs参数设置足够大，以防止writer基于文档数量flush。但是注意，别把这个值设置的太大，否则你将遭遇Lucene-845号BUG。不过这个BUG已经在2.3版本中得到解决。
在Lucene2.3之后的版本。IndexWriter可以自动的根据内存消耗调用flush()。你可以通过writer.setRAMBufferSizeMB()来设置缓存大小。当你打算按照内存大小flush后，确保没有在别的地方设置MaxBufferedDocs值。否则flush条件将变的不确定（谁先符合条件就按照谁）。
• 在你能承受的范围内使用更多的内存
在flush前使用更多的内存意味着Lucene将在索引时生成更大的segment，也意味着合并次数也随之减少。在Lucene-843中测试，大概48MB内存可能是一个比较合适的值。但是，你的程序可能会是另外一个值。这跟不同的机器也有一定的关系，请自己多加测试，选择一个权衡值。
• 关闭复合文件格式
调用setUseCompoundFile(false)可以关闭复合文件选项。生成复合文件将消耗更多的时间（经过Lucene-888测试，大概会增加7%-33%的时间）。但是请注意，这样做将大大的增加搜索和索引使用的文件句柄的数量。如果合并因子也很大的话，你可能会出现用光文件句柄的情况。
• 重用Document和Field实例
在lucene 2.3中，新增了一个叫setValue的方法，可以允许你改变字段的值。这样的好处是你可以在整个索引进程中复用一个Filed实例。这将极大的减少GC负担。
最好创建一个单一的Document实例，然后添加你想要的字段到文档中。同时复用添加到文档的Field实例，通用调用相应的SetValue方法改变相应的字段的值。然后重新将Document添加到索引中。
注意：你不能在一个文档中多个字段共用一个Field实例，在文档添加到索引之前，Field的值都不应该改变。也就是说如果你有3个字段，你必须创建3个Field实例，然后再之后的Document添加过程中复用它们。
• 在你的分析器Analyzer中使用一个单一的Token实例
在分析器中共享一个单一的token实例也将缓解GC的压力。
• 在Token中使用char[]接口来代替String接口来表示数据
在Lucene 2.3中，Token可以使用char数组来表示他的数据。这样可以避免构建字符串以及GC回收字符串的消耗。通过配合使用单一Token实例和使用char[]接口你可以避免创建新的对象。
• 设置autoCommit为false
在Lucene 2.3中对拥有存储字段和Term向量的文档进行了大量的优化，以节省大索引合并的时间。你可以将单一复用的IndexWriter实例的autoCommit设置为false来见证这些优化带来的好处。注意这样做将导致searcher在IndexWriter关闭之前不会看到任何索引的更新。如果你认为这个对你很重要，你可以继续将autoCommit设置为true，或者周期性的打开和关闭你的writer。
• 如果你要索引很多小文本字段，如果没有特别需求，建议你将这些小文本字段合并为一个大的contents字段，然后只索引contents。(当然你也可以继续存储那些字段)
• 加大mergeFactor合并因子，但不是越大越好
大的合并因子将延迟segment的合并时间，这样做可以提高索引速度，因为合并是索引很耗时的一个部分。但是，这样做将降低你的搜索速度。同时，你有可能会用光你的文件句柄如果你把合并因子设置的太大。值太大了设置可能降低索引速度，因为这意味着将同时合并更多的segment，将大大的增加硬盘的负担。
• 关闭所有你实际上没有使用的功能
如果你存储了字段，但是在查询时根本没有用到它们，那么别存储它们。同样Term向量也是如此。如果你索引很多的字段，关闭这些字段的不必要的特性将对索引速度提升产生很大的帮助。
• 使用一个更快的分析器
有时间分析文档将消耗很长的时间。举例来说，StandardAnalyzer就比较耗时，尤其在Lucene 2.3版本之前。你可以尝试使用一个更简单更快但是符合你需求的分析器。
• 加速文档的构建时间
在通常的情况下，文档的数据来源可能是外部（比如数据库，文件系统，蜘蛛从网站上的抓取等），这些通常都比较耗时，尽量优化获取它们的性能。
• 在你真的需要之前不要随意的优化optimize索引（只有在需要更快的搜索速度的时候）
• 在多线程中共享一个IndexWriter
最新的硬件都是适合高并发的（多核CPU，多通道内存构架等），所以使用多线程添加文档将会带来不小的性能提升。就算是一台很老的机器，并发添加文档都将更好的利用IO和CPU。多测试并发的线程数目，获得一个临界最优值。
• 将文档分组在不同的机器上索引然后再合并
如果你有大量的文本文档需要索引，你可以把你的文档分为若干组，在若干台机器上分别索引不同的组，然后利用writer.addIndexesNoOptimize来将它们合并到最终的一个索引文件中。
• 运行性能测试程序
如果以上的建议都没有发生效果。建议你运行下性能检测程序。找出你的程序中哪个部分比较耗时。这通常会给你想不到的惊喜。
本翻译属于原创，转载时请注明出处，英文原版请查看：
http://wiki.apache.org/jakarta-lucene/ImproveIndexingSpeed
转自：
http://blog.csdn.net/gaoweipeng/archive/2009/10/16/4684198.aspx
