Lucene4.3开发之第十步之渡劫后期(十)

    lucene的索引体系是一个写独占，读共享的结构，这就意味着，我们在使用多线程进行添加索引时，性能并不会得到明显的提升，所以任何时候只能有一个线程对索引进行写入操作，而保障这个操作的安全性则是来自于，lucene的独占锁机制(写入操作进行时，我们可以在lucene的索引根目录看到一个命名为write.lock的锁文件)，如果同一时刻有多个不同IndexWriter对索引进行写入操作，那么将会引发锁重叠异常，所以lucene的特殊索引结构，决定了其只能使用一个IndexWriter对索引进行添加操作。

    即使是限定lucene只能使用一个线程进行写入操作，lucene的写入性能也是非常高效的，特别是在lucene4.x之后，更是优异，我们可以根据自己服务器的硬件环境，来调优一些参数，利用上批处理的特性，可以大大提升写入性能。

    前面说过，lucene写入时只能用一个线程操作，那么加入我们想使用多线程写入来提速可以吗？

    答案是肯定的，虽然lucene限定只能用一个线程写入，但是这个限制仅仅指的是对一个索引文件的限制，我们可以采取一种折中的方式，利用多线程写入多个索引文件夹目录，然后再对这几个索引文件合并，由此来提升速度，lucene的api也支持多个索引文件的合并，所以采取这种方式来创建索引，也能够大大的提升索引性能，这种方式尤其适合对于数据库的数据建索引，我们可以采取分页读的方式，由某个固定数目的线程来创建索引。

    下面介绍如何使用luceneD的api来对多个索引文件进行合并操作，合并操作大多数时候要求我们的数据结构是一致的，当饭lucene是一种文档型的松散的存储结构，某个文档里也可以存储自己特有的字段，而其他的文档里，则没有，不多既然我们需要合并，那么就需要大多数的结构是要一致的，否则两个完全不同类型的索引，合并到一起是不符合逻辑的。

下面创建了2分索引，然后对这两份索引进行合并，截图如下：

合并的核心代码如下：

        /***
	 * 测试多个索引之间
	 * 进行合并的方法
	 * **/
	  public static void combineMoreIndex(){
		  
		  try{
		  Directory d1=FSDirectory.open(new File("E:\\1\\a"));//打开存放索引1的路径
		  Directory d2=FSDirectory.open(new File("E:\\2\\a"));//打开存放索引2的路径
		  
		  Directory d3=FSDirectory.open(new File("E:\\3\\ab"));//合并到索引3里面
		  
		   IndexWriter writer=new IndexWriter(d3, new IndexWriterConfig(Version.LUCENE_44, new IKAnalyzer()));
		  
		   writer.addIndexes(d1,d2);//传入各自的Diretory或者IndexReader进行合并
		   writer.commit();//提交索引
		   writer.close();
		   System.out.println("合并索引完毕.........");
		  
		  
		  }catch(Exception e){
			  e.printStackTrace();
		  }
	  }

生成第三份索引，截图如下：

我们来看下，合并前，1、2索引和合并后的3索引的数据变化信息

  System.out.println("==============1a=========================");
		   showAll("E:\\1\\a");
		   System.out.println("==============2a=========================");
		   showAll("E:\\2\\a");
		   System.out.println("==============合并后=========================");
		   showAll("E:\\3\\ab");

输出结果如下，注意里面有日期为null的，代表这个文档没有日期这个字段。

==============1a=========================
a===>中国  日期: ===> null
b===>法国  日期: ===> 1389783935597
c===>中国  日期: ===> null
d===>英国  日期: ===> null
==============2a=========================
q===>中国  日期: ===> null
w===>法国  日期: ===> 1389783980586
r===>中国  日期: ===> null
d===>英国  日期: ===> null
==============合并后=========================
a===>中国  日期: ===> null
b===>法国  日期: ===> 1389783935597
c===>中国  日期: ===> null
d===>英国  日期: ===> null
q===>中国  日期: ===> null
w===>法国  日期: ===> 1389783980586
r===>中国  日期: ===> null
d===>英国  日期: ===> null