Lucene -- 实时索引

 

 lucene的实时搜索可以分成：实时和近实时的搜索。

实时只能依靠内存了。
近实时可以用lucene中提供org.apache.lucene.index.DirectoryReader.open(IndexWriter writer, boolean applyAllDeletes) throws IOException，可以在不十分影响性能的前提下，实现近实时的效果（比如每1s打开一次搜索，这类似于solr中的实现）。

 

 

 

 一、实时搜索

 lucene一般有ramdirectory和fsddirectory两种方式存储索引

第一个是内存方式，非常快，但没有持久化；

第二个是硬盘方式，慢，但有持久化。  

 

 

Lucene 的事务性，使得Lucene 可以增量的添加一个段，我们知道，倒排索引是有一定的格式的，而这个格式一旦写入是非常难以改变的，那么如何能够增量建索引呢？
　　Lucene 使用段这个概念解决了这个问题，对于每个已经生成的段，其倒排索引结构不会再改变，而增量添加的文档添加到新的段中，段之间在一定的时刻进行合并，从而形成新的倒排索引结构。
Lucene 的事务性，使得Lucene 的索引不够实时，如果想Lucene 实时，则必须新添加的文档后IndexWriter 需要commit，在搜索的时候IndexReader 需要重新的打开，然而当索引在硬盘上的时候，尤其是索引非常大的时候，IndexWriter 的commit 操作和IndexReader 的open 操作都是非常慢的，根本达不到实时性的需要。

 

 其实一般的应用，如果可以允许有1、2分钟的延时，那么用fsddirectory就足够了，每1分钟增加索引并commit即可。
但是如果有需求，要实时搜索的话，那么就需要用ram和fsd两种方式来组合使用了。

大致原理是用multireader组合多个索引的searcher即可。
（multireader可以为实时搜索服务，也可用于分布式索引啊）
实时步骤是：

1、先打开fsdindex，用于搜索；如果新增文档，则加入ramindex，并重打开ramsearcher。ram的重打开是很快的。
然后定时把ramindex写入磁盘。
2、在写入的时候，fsd需要commit并重新打开一个reader，这个时候需要新开一个ramindex。
在此时的搜索需要打开3个searcher，原ramsearcher，原fsdsearcher，新ramsearcher。
这个时候原ramindex写入磁盘的时候，只要不commit就不会出现重复结果。
3、ramindex写入磁盘结束，那么需要新打开一个fsdsearcher，这个过程是比较慢的。所以我们保持第2步的3个searcher先不变，继续服务。
4、当心得fsdsearcher打开完毕，那么丢弃原fsdsearcher和原ramseacher。使用新的fsdsearcher和ramsearcher

这4步中的操作大多是原子性的，如果做了(2)但没有做(3)，如果来一个搜索，则将少看到一部分数据，如果做了(3)没有做(2)则，多看到一部分数据。所以需要加一个同步锁，以防数据异常。

 

 

 

 

 二、近实时搜索

 实现原理：
Near real time search的原理记录在LUCENE-1313和LUCENE-1516里。

LUCENE-1313，在Index Writer内部维护了一个ram directory，在内存够用前，flush和merge操作只是把数据更新到ram directory，只有Index Writer上的optimize和commit操作才会导致ram directory上的数据完全同步到文件。

LUCENE-1516，Index Writer提供了实时获得reader的API，这个调用将导致flush操作，生成新的segment，但不会commit（fsync），从而减少 了IO。新的segment被加入到新生成的reader里。从返回的reader里，可以看到更新。所以，只要每次新的搜索都从Index Writer获得一个新的reader，就可以搜索到最新的内容。这一操作的开销仅仅是flush，相对commit来说，开销很小。

Lucene的index组织方式为一个index目录下的多个segment。新的doc会加入新的segment里，这些新的小segment每隔一段时间就合并起来。因为合并，总的segment数量保持的较小，总体search速度仍然很快。为了防止读写冲突，lucene只创建新的 segment，并在任何active的reader不在使用后删除掉老的segment。
flush是把数据写入到操作系统的缓冲区，只要缓冲区不满，就不会有硬盘操作。
commit是把所有内存缓冲区的数据写入到硬盘，是完全的硬盘操作。
optimize是对多个segment进行合并，这个过程涉及到老segment的重新读入和新segment的合并，属于CPU和IO-bound的
重量级操作。这是因为，Lucene索引中最主要的结构posting通过VINT和delta的格式存储并紧密排列。合并时要对同一个term的posting进行归并排序，是一个读出，合并再生成的过程。

代码解读：
在IndexWriter获得reader的方法中，主要调用了两个方法doflush()和maybeMerge()。doflush() 将调用DocumentsWriter的flush方法，生成新的segment，返回的reader将能访问到新的segment。 DocumentsWriter接收多个document添加，并写入到同一个segment里。每一个加入的doc会经过多个DocConsumer组 成的流水线，他们包括StoredFieldsWriter（内部调用 FieldsWriter），TermVectorsTermsWriter，FreqProxTermsWriter，NormsWriter等。在外 界没有主动调用flush的情况下，RAM buffer全用完了或者加入的doc数足够大后，才会创建新的segment并flush到目录中。
FreqProxTermsWriter调用TermHashPerField负责term的索引过程，当索引某字段词项时，使用对应 TermsHashPerField的add()函数完成(一个)词项索引过程，并将索引内容(词项字符串/指针信息/位置信息等)存储于内存缓冲中。中 间的过程使用了CharBlockPool，IntBlockPool，ByteBlockPool，只要内存够用，可以不断往后添加。
特性试验：
设计一个文档检索程序，进程管理一个index writer和两个线程，线程A负责新文档的索引，线程B负责处理搜索请求，其中搜索时使用IndexWriter的新API获取新的reader。通过交替的生成index和search的请求，观察search的结果和索引目录的变化。实验结果如下：

1 打开indexwriter时，会生成一个lock文件
2 每次调用reader时，如果发生了更新，会先进行一次flush，把上次积攒在内存中的更新数据写成新的segment，多出一个.cfs。
3 从新的reader中，可以读到之前新加入的doc信息。
4 当新生成的segment达到十次后，会发生一次optimize，生成8个文件，为.fdt, .fdx, .frq, .fnm,
    .nrm, .prx, .tii, .tis。
5 当然，外界也可以主动触发optimize，结果是一样的。optimize前的多个segment的文件以及此前optimize的文件不再有用。
6 因为optimize生成cfs要消耗双倍磁盘空间，并增加额外的处理时间，当optimize的index大小较大，超过了index总大小的10或者一个规定大小时，即使index   writer指定了CFS格式，optimize仍然会保留为多个文件的格式（LUCENE-2773）。
7 调用indexwriter的close方法，lock文件会被释放，但除了optimize的结果文件外，此前生成的文件并不会被删除。只到下次打开此index目录时，不需要的文件才会被删除。
8 当三种情况下，indexwriter会试图删除不需要的文件，on open，on flushing a new    segment，On finishing a merge。但如果当前打开的reader正在使用文件，则不会删除。
9 因此，reader使用完后，一定要调用close方法，释放不需要的文件。

 

 

import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;
import org.apache.lucene.document.Document;
import org.apache.lucene.document.Field;
import org.apache.lucene.document.FieldType;
import org.apache.lucene.index.DirectoryReader;
import org.apache.lucene.index.IndexWriter;
import org.apache.lucene.index.IndexWriterConfig;
import org.apache.lucene.store.Directory;
import org.apache.lucene.store.RAMDirectory;
import org.apache.lucene.util.Version;

public class NRT1 {

    /**
     * 用IndexReader.open(writer, false);实现近实时效果
     * 
     * @param args
     * @throws Exception
     */
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Directory dir = new RAMDirectory();
        IndexWriterConfig iwc = new IndexWriterConfig(Version.LUCENE_41,
                new StandardAnalyzer(Version.LUCENE_41));
        IndexWriter w = new IndexWriter(dir, iwc);
        w.commit();

        FieldType doctype = new FieldType();
        doctype.setIndexed(true);
        doctype.setStored(true);

        Document doc = new Document();
        doc.add(new Field("title", "haha", doctype));

        DirectoryReader r = DirectoryReader.open(dir);
        for (int i = 0; i < 3; i++) {
            w.addDocument(doc);
            r = DirectoryReader.open(w, false);
// true:使得删除可见（并不是写入磁盘）；false：删除操作不可见，这会使得性能比true要高一些。
            System.out.println(r.numDocs());
        }
    }
}