首先摘抄一段关于IK的特性介绍：
采用了特有的“正向迭代最细粒度切分算法”，具有60万字/秒的高速处理能力。
采用了多子处理器分析模式，支持：英文字母（IP地址、Email、URL）、数字（日期，常用中文数量词，罗马数字，科学计数法），中文词汇（姓名、地名处理）等分词处理。
优化的词典存储，更小的内存占用。支持用户词典扩展定义。
针对Lucene全文检索优化的查询分析器IKQueryParser，采用歧义分析算法优化查询关键字的搜索排列组合，能极大的提高Lucene检索的命中率。
Part1：词典
从上述内容可知，IK是一个基于词典的分词器，首先我们需要了解IK包含哪些词典？如果加载词典？
IK包含哪些词典？
主词典
停用词词典
量词词典
如何加载词典？
IK的词典管理类为Dictionary，单例模式。主要将以文件形式（一行一词）的词典加载到内存。
以上每一类型的词典都是一个DictSegment对象，DictSegment可以理解成树形结构，每一个节点又是一个DictSegment对象。
节点的子节点采用数组（DictSegment[]）或map（Map(Character, DictSegment)）存储，选用标准根据子节点的数量而定。
如果子节点的数量小于等于ARRAY_LENGTH_LIMIT，采用数组存储；
如果子节点的数量大于ARRAY_LENGTH_LIMIT，采用Map存储。
ARRAY_LENGTH_LIMIT默认为3。
这么做的好处是：
子节点多的节点在向下匹配时（find过程），用Map可以保证匹配效率。
子节点不多的节点在向下匹配时，在保证效率的前提下，用数组节约存储空间。
数组匹配实现如下（二分查找）：
int position = Arrays.binarySearch(segmentArray, 0, this.storeSize, keySegment);
其中加载词典的过程如下：
1）加载词典文件
2）遍历词典文件每一行内容（一行一词），将内容进行初处理交给DictSegment进行填充。
初处理：theWord.trim().toLowerCase().toCharArray()
3）DictSegment填充过程
private synchronized void fillSegment(char[] charArray, int begin, int length, int enabled) {
//获取字典表中的汉字对象
Character beginChar = new Character(charArray[begin]);
Character keyChar = charMap.get(beginChar);
//字典中没有该字，则将其添加入字典
if (keyChar == null) {
charMap.put(beginChar, beginChar);
keyChar = beginChar;
}
//搜索当前节点的存储，查询对应keyChar的keyChar，如果没有则创建
DictSegment ds = lookforSegment(keyChar, enabled);
if (ds != null) {
//处理keyChar对应的segment
if (length > 1) {
//词元还没有完全加入词典树
ds.fillSegment(charArray, begin + 1, length - 1, enabled);
} else if (length == 1) {
//已经是词元的最后一个char,设置当前节点状态为enabled，
//enabled=1表明一个完整的词，enabled=0表示从词典中屏蔽当前词
ds.nodeState = enabled;
}
}
}
/**
* 查找本节点下对应的keyChar的segment *
* @param keyChar
* @param create =1如果没有找到，则创建新的segment ; =0如果没有找到，不创建，返回null
* @return
*/
private DictSegment lookforSegment(Character keyChar, int create) {
DictSegment ds = null;
if (this.storeSize <= ARRAY_LENGTH_LIMIT) {
//获取数组容器，如果数组未创建则创建数组
DictSegment[] segmentArray = getChildrenArray();
//搜寻数组
DictSegment keySegment = new DictSegment(keyChar);
int position = Arrays.binarySearch(segmentArray, 0, this.storeSize, keySegment);
if (position >= 0) {
ds = segmentArray[position];
}
//遍历数组后没有找到对应的segment
if (ds == null && create == 1) {
ds = keySegment;
if (this.storeSize < ARRAY_LENGTH_LIMIT) {
//数组容量未满，使用数组存储
segmentArray[this.storeSize] = ds;
//segment数目+1
this.storeSize++;
Arrays.sort(segmentArray, 0, this.storeSize);
} else {
//数组容量已满，切换Map存储
//获取Map容器，如果Map未创建,则创建Map
Map<Character, DictSegment> segmentMap = getChildrenMap();
//将数组中的segment迁移到Map中
migrate(segmentArray, segmentMap);
//存储新的segment
segmentMap.put(keyChar, ds);
//segment数目+1 ， 必须在释放数组前执行storeSize++ ， 确保极端情况下，不会取到空的数组
this.storeSize++;
//释放当前的数组引用
this.childrenArray = null;
}
}
} else {
//获取Map容器，如果Map未创建,则创建Map
Map<Character, DictSegment> segmentMap = getChildrenMap();
//搜索Map
ds = segmentMap.get(keyChar);
if (ds == null && create == 1) {
//构造新的segment
ds = new DictSegment(keyChar);
segmentMap.put(keyChar, ds);
//当前节点存储segment数目+1
this.storeSize++;
}
}
return ds;
}
（IK作者注释太全面了，不再做赘述！）
举个例子，例如“人民共和国”的存储结构如下图：
Part2：分词
IK的分词主类是IKSegmenter，他包括如下重要属性：
Read：待分词内容
Configuration：分词器配置，主要控制是否智能分词，非智能分词能细粒度输出所有可能的分词结果，智能分词能起到一定的消歧作用。
AnalyzerContext：分词器上下文，这是个难点。其中包含了字符串缓冲区、字符串类型数组、缓冲区位置指针、子分词器锁、原始分词结果集合等。
List<ISegment>：分词处理器列表，目前IK有三种类型的分词处理器，如下：
- CJKSegmenter：中文-日韩文子分词器
- CN_QuantifierSegmenter：中文数量词子分词器
- LetterSegmenter：英文字符及阿拉伯数字子分词器
IKArbitrator：分词歧义裁决器
在IKSegment中主要的方法是next()，如下：
/**
* 分词，获取下一个词元
* @return Lexeme 词元对象
* @throws IOException
*/
public synchronized Lexeme next() throws IOException {
if (this.context.hasNextResult()) {
//存在尚未输出的分词结果
return this.context.getNextLexeme();
} else {
/*
* 从reader中读取数据，填充buffer
* 如果reader是分次读入buffer的，那么buffer要进行移位处理
* 移位处理上次读入的但未处理的数据
*/
int available = context.fillBuffer(this.input);
if (available <= 0) {
//reader已经读完
context.reset();
return null;
} else {
//初始化指针
context.initCursor();
do {
//遍历子分词器
for (ISegmenter segmenter : segmenters) {
segmenter.analyze(context);
}
//字符缓冲区接近读完，需要读入新的字符
if (context.needRefillBuffer()) {
break;
}
//向前移动指针
} while (context.moveCursor());
//重置子分词器，为下轮循环进行初始化
for (ISegmenter segmenter : segmenters) {
segmenter.reset();
}
}
//对分词进行歧义处理
this.arbitrator.process(context, this.cfg.useSmart());
//处理未切分CJK字符
context.processUnkownCJKChar();
//记录本次分词的缓冲区位移
context.markBufferOffset();
//输出词元
if (this.context.hasNextResult()) {
return this.context.getNextLexeme();
}
return null;
}
}
这个过程主要做3件事：
1）将输入读入缓冲区（AnalyzerContext.fillBuffer()）；
2）移动缓冲区指针，同时对指针所指字符进行处理（进行字符规格化-全角转半角、大写转小写处理）以及类型判断（识别字符类型），将所指字符交由子分词器进行处理；
3）字符缓冲区接近读完时停止移动缓冲区指针，对当前分词器上下文（AnalyzerContext）中的原始分词结果进行歧义消除、处理一些残余字符，为下一次读入缓冲区做准备。最后输出词条。
在这个过程中，一些中间状态都记录在分词器上下文当中，可以理解IK作者当时的设计思路。
在上面next()方法当中，最主要的步骤是调用各个子分词器的analyze()方法，这里重点介绍CJKSegmenter，如下：
public void analyze(AnalyzeContext context) {
if (CharacterUtil.CHAR_USELESS != context.getCurrentCharType()) {
//优先处理tmpHits中的hit
if (!this.tmpHits.isEmpty()) {
//处理词段队列
Hit[] tmpArray = this.tmpHits.toArray(new Hit[this.tmpHits.size()]);
for (Hit hit : tmpArray) {
hit = Dictionary.getSingleton().matchWithHit(context.getSegmentBuff(),
context.getCursor(), hit);
if (hit.isMatch()) {
//输出当前的词
Lexeme newLexeme = new Lexeme(context.getBufferOffset(), hit.getBegin(),
context.getCursor() - hit.getBegin() + 1, Lexeme.TYPE_CNWORD);
context.addLexeme(newLexeme);
if (!hit.isPrefix()) {//不是词前缀，hit不需要继续匹配，移除
this.tmpHits.remove(hit);
}
} else if (hit.isUnmatch()) {
//hit不是词，移除
this.tmpHits.remove(hit);
}
}
}
//*********************************
//再对当前指针位置的字符进行单字匹配
Hit singleCharHit = Dictionary.getSingleton().matchInMainDict(context.getSegmentBuff(),
context.getCursor(), 1);
if (singleCharHit.isMatch()) {//首字成词
//输出当前的词
Lexeme newLexeme = new Lexeme(context.getBufferOffset(), context.getCursor(), 1,
Lexeme.TYPE_CNWORD);
context.addLexeme(newLexeme);
//同时也是词前缀
if (singleCharHit.isPrefix()) {
//前缀匹配则放入hit列表
this.tmpHits.add(singleCharHit);
}
} else if (singleCharHit.isPrefix()) {//首字为词前缀
//前缀匹配则放入hit列表
this.tmpHits.add(singleCharHit);
}
} else {
//遇到CHAR_USELESS字符
//清空队列
this.tmpHits.clear();
}
//判断缓冲区是否已经读完
if (context.isBufferConsumed()) {
//清空队列
this.tmpHits.clear();
}
//判断是否锁定缓冲区
if (this.tmpHits.size() == 0) {
context.unlockBuffer(SEGMENTER_NAME);
} else {
context.lockBuffer(SEGMENTER_NAME);
}
}
这里需要注意tmpHits，在匹配的过程中属于前缀匹配的临时放入tmpHits，hit中记录词典匹配过程中当前匹配到的词典分支节点，可以继续匹配。
在遍历tmpHits的过程中，如果不是前缀词（全匹配）、或者不匹配则从tmpHits中移除。遇到遇到CHAR_USELESS字符、或者缓冲队列已经读完，则清空tmpHits。
是否匹配由DictSegment的match()方法决定。
（时时刻刻想想那棵字典树！）
什么时候上下文会收集临时词条呢？
1）首字成词的情况（如果首字还是前缀词，同时加入tmpHits，待后继处理）
2）在遍历tmpHits的过程中如果“全匹配”，也会加入临时词条。
下面再了解下match()方法，如下：
/**
* 匹配词段
* @param charArray
* @param begin
* @param length
* @param searchHit
* @return Hit
*/
Hit match(char[] charArray, int begin, int length, Hit searchHit) {
if (searchHit == null) {
//如果hit为空，新建
searchHit = new Hit();
//设置hit的其实文本位置
searchHit.setBegin(begin);
} else {
//否则要将HIT状态重置
searchHit.setUnmatch();
}
//设置hit的当前处理位置
searchHit.setEnd(begin);
Character keyChar = new Character(charArray[begin]);
DictSegment ds = null;
//引用实例变量为本地变量，避免查询时遇到更新的同步问题
DictSegment[] segmentArray = this.childrenArray;
Map<Character, DictSegment> segmentMap = this.childrenMap;
//STEP1 在节点中查找keyChar对应的DictSegment
if (segmentArray != null) {
//在数组中查找
DictSegment keySegment = new DictSegment(keyChar);
int position = Arrays.binarySearch(segmentArray, 0, this.storeSize, keySegment);
if (position >= 0) {
ds = segmentArray[position];
}
} else if (segmentMap != null) {
//在map中查找
ds = segmentMap.get(keyChar);
}
//STEP2 找到DictSegment，判断词的匹配状态，是否继续递归，还是返回结果
if (ds != null) {
if (length > 1) {
//词未匹配完，继续往下搜索
return ds.match(charArray, begin + 1, length - 1, searchHit);
} else if (length == 1) {
//搜索最后一个char
if (ds.nodeState == 1) {
//添加HIT状态为完全匹配
searchHit.setMatch();
}
if (ds.hasNextNode()) {
//添加HIT状态为前缀匹配
searchHit.setPrefix();
//记录当前位置的DictSegment
searchHit.setMatchedDictSegment(ds);
}
return searchHit;
}
}
//STEP3 没有找到DictSegment， 将HIT设置为不匹配
return searchHit;
}
注意hit几个状态的判断：
//Hit不匹配
private static final int UNMATCH = 0x00000000;
//Hit完全匹配
private static final int MATCH = 0x00000001;
//Hit前缀匹配
private static final int PREFIX = 0x00000010;
在进入match方法时，hit都会被重置为unMatch，然后根据Character获取子节点集合的节点。
如果节点为NULL，hit状态就是unMatch。
如果节点存在，且nodeState为1，hit状态就是match，
同时还要判断节点的子节点数量是否大于0，如果大于0，hit状态还是prefix。
（时时刻刻想想那棵字典树！）
对一次buffer处理完后，需要对上下文中的临时分词结果进行消歧处理（具体下文再分析）、词条输出。
在词条输出的过程中，需要判断每一个词条是否match停用词表，如果match则抛弃该词条。
Part3：消歧
稍等！
