有关Lucene的问题：用Lucene构建实时索引

所谓事务性，本多指数据库的属性，包括ACID四个基本要素：原子性(Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）、持久性（Durability）。

我们这里主要讨论隔离性，Lucene的IndexReader和IndexWriter具有隔离性。

• 当IndexReader.open打开一个索引的时候，相对于给当前索引进行了一次snapshot，此后的任何修改都不会被看到。
• 仅当IndexReader.open打开一个索引后，才有可能看到从上次打开后对索引的修改。
• 当IndexWriter没有调用Commit的时候，其修改的内容是不能够被看到的，哪怕IndexReader被重新打开。
• 欲使最新的修改被看到，一方面IndexWriter需要commit，一方面IndexReader重新打开。

下面我们举几个例子来说明上述隔离性：

(1) 首先做准备，索引十篇文档 File indexDir = new File("TestIsolation/index"); IndexWriter writer = new IndexWriter(FSDirectory.open(indexDir), new StandardAnalyzer(Version.LUCENE_CURRENT), true, IndexWriter.MaxFieldLength.LIMITED); for(int i =0; i < 10; i++){   indexDocs(writer); } writer.close(); (2) 然后再索引十篇文档，并不commit writer = new IndexWriter(FSDirectory.open(indexDir), new StandardAnalyzer(Version.LUCENE_CURRENT), IndexWriter.MaxFieldLength.LIMITED); for(int i =0; i < 10; i++){   indexDocs(writer); } (3) 打开一个IndexReader，但是由于IndexWriter没有commit，所以仍然仅看到十篇文档。 IndexReader reader = IndexReader.open(FSDirectory.open(indexDir)); IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(reader); TopDocs docs = searcher.search(new TermQuery(new Term("contents","hello")), 50); System.out.println(docs.totalHits); (4) IndexWriter进行提交commit writer.commit(); (5) 不重新打开IndexReader，进行搜索，仍然仅看到十篇文档。 docs = searcher.search(new TermQuery(new Term("contents","hello")), 50); System.out.println(docs.totalHits); (6) IndexReader重新打开，则可以看到二十篇文档。 reader = IndexReader.open(FSDirectory.open(indexDir)); searcher = new IndexSearcher(reader); docs = searcher.search(new TermQuery(new Term("contents","hello")), 50); System.out.println(docs.totalHits);

有关Lucene的问题(7)：用Lucene构建实时的索引

由于前一章所述的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。

然而也正因为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。

好在Lucene提供了RAMDirectory，也即内存中的索引，能够很快的commit和open，然而又存在如果索引很大，内存中不能够放下的问题。

所以要构建实时的索引，就需要内存中的索引RAMDirectory和硬盘上的索引FSDirectory相互配合来解决问题。

1、初始化阶段

首先假设我们硬盘上已经有一个索引FileSystemIndex，由于IndexReader打开此索引非常的慢，因而其是需要事先打开的，并且不会时常的重新打开。

我们在内存中有一个索引MemoryIndex，新来的文档全部索引到内存索引中，并且是索引完IndexWriter就commit，IndexReader就重新打开，这两个操作时非常快的。

如下图，则此时新索引的文档全部能被用户看到，达到实时的目的。

2、合并索引阶段

然而经过一段时间，内存中的索引会比较大了，如果不合并到硬盘上，则可能造成内存不够用，则需要进行合并的过程。

当然在合并的过程中，我们依然想让我们的搜索是实时的，这是就需要一个过渡的索引，我们称为MergingIndex。

一旦内存索引达到一定的程度，则我们重新建立一个空的内存索引，用于合并阶段索引新的文档，然后将原来的内存索引称为合并中索引，并启动一个后台线程进行合并的操作。

在合并的过程中，如果有查询过来，则需要三个IndexReader，一个是内存索引的IndexReader打开，这个过程是很快的，一个是合并中索引的IndexReader打开，这个过程也是很快的，一个是已经打开的硬盘索引的IndexReader，无需重新打开。这三个IndexReader可以覆盖所有的文档，唯一有可能重复的是，硬盘索引中已经有一些从合并中索引合并过去的文档了，然而不用担心，根据Lucene的事务性，在硬盘索引的IndexReader没有重新打开的情况下，背后的合并操作它是看不到的，因而这三个IndexReader所看到的文档应该是既不少也不多。合并使用IndexWriter(硬盘索引).addIndexes(IndexReader(合并中索引))，合并结束后Commit。

如下图：

 

3、重新打开硬盘索引的IndexReader

当合并结束后，是应该重新打开硬盘索引的时候了，然而这是一个可能比较慢的过程，在此过程中，我们仍然想保持实时性，因而在此过程中，合并中的索引不能丢弃，硬盘索引的IndexReader也不要动，而是为硬盘索引打开一个临时的IndexReader，在打开的过程中，如果有搜索进来，返回的仍然是上述的三个IndexReader，仍能够不多不少的看到所有的文档，而将要打开的临时的IndexReader将能看到合并中索引和原来的硬盘索引所有的文档，此IndexReader并不返回给客户。如下图：

4、替代IndexReader

当临时的IndexReader被打开的时候，其看到的是合并中索引的IndexReader和硬盘索引原来的IndexReader之和，下面要做的是:

(1) 关闭合并中索引的IndexReader

(2) 抛弃合并中索引

(3) 用临时的IndexReader替换硬盘索引原来的IndexReader

(4) 关闭硬盘索引原来的IndexReader。

上面说的这几个操作必须是原子性的，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。

所以在进行上述四步操作的时候，需要加一个锁，如果这个时候有搜索进来的时候，或者在完全没有做的时候得到所有的IndexReader，或者在完全做好的时候得到所有的IndexReader，这时此搜索可能被block，但是没有关系，这四步是非常快的，丝毫不影响替代性。

如下图：

经过这几个过程，又达到了第一步的状态，则进行下一个合并的过程。

5、多个索引

有一点需要注意的是，在上述的合并过程中，新添加的文档是始终添加到内存索引中的，如果存在如下的情况，索引速度实在太快，在合并过程没有完成的时候，内存索引又满了，或者硬盘上的索引实在太大，合并和重新打开要花费太长的时间，使得内存索引以及满的情况下，还没有合并完成。

为了处理这种情况，我们可以拥有多个合并中的索引，多个硬盘上的索引，如下图：

• 新添加的文档永远是进入内存索引
• 当内存索引到达一定的大小的时候，将其加入合并中索引链表
• 有一个后台线程，每隔一定的时刻，将合并中索引写入一个新的硬盘索引中取。这样可以避免由于硬盘索引过大而合并较慢的情况。硬盘索引的IndexReader也是写完并重新打开后才替换合并中索引的IndexReader，新的硬盘索引也可保证打开的过程不会花费太长时间。
• 这样会造成硬盘索引很多，所以，每隔一定的时刻，将硬盘索引合并成一个大的索引。也是合并完成后方才替换IndexReader

大家可能会发现，此合并的过程和Lucene的段的合并很相似。然而Lucene的一个函数IndexReader.reopen一直是没有实现的，也即我们不能选择哪个段是在内存中的，可以被打开，哪些是硬盘中的，需要在后台打开然后进行替换，而IndexReader.open是会打开所有的内存中的和硬盘上的索引，因而会很慢，从而降低了实时性。

 

 

有关Lucene的问题(8)：用Lucene构建实时索引的文档更新问题

在有关Lucene的问题(7)，讨论了使用Lucene内存索引和硬盘索引构建实时索引的问题。

然而有的读者提到，如果涉及到文档的删除及更新，那么如何构建实时的索引呢？本节来讨论这个问题。

1、Lucene删除文档的几种方式

 

• IndexReader.deleteDocument(int docID)是用 IndexReader 按文档号删除。  
• IndexReader.deleteDocuments(Term  term)是用 IndexReader 删除包含此词(Term)的文档。  
• IndexWriter.deleteDocuments(Term  term)是用 IndexWriter 删除包含此词(Term)的文档。  
• IndexWriter.deleteDocuments(Term[]  terms)是用 IndexWriter 删除包含这些词(Term)的文档。  
• IndexWriter.deleteDocuments(Query  query)是用 IndexWriter 删除能满足此查询(Query)的文档。  
• IndexWriter.deleteDocuments(Query[] queries)是用 IndexWriter 删除能满足这些查询(Query)的文档。

删除文档既可以用reader进行删除，也可以用writer进行删除，不同的是，reader进行删除后，此reader马上能够生效，而用writer删除后，会被缓存，只有写入到索引文件中，当reader再次打开的时候，才能够看到。

2、Lucene文档更新的几个问题

 

2.1、使用IndexReader还是IndexWriter进行删除

既然IndexReader和IndexWriter都能够进行文档删除，那么到底是应该用哪个来进行删除呢？

本文的建议是，用IndexWriter来进行删除。

因为用IndexReader可能存在以下的问题：

(1) 当有一个IndexWriter打开的时候，IndexReader的删除操作是不能够进行的，否则会报LockObtainFailedException

(2) 当IndexReader被多个线程使用的时候，一个线程用其进行删除，会使得另一个线程看到的索引有所改变，使得另一个线程的结果带有不确定性。

(3) 对于更新操作，在Lucene中是先删除，再添加的，然而删除的被立刻看到的，而添加却不能够立刻看到，造成了数据的不一致性。

(4) 即便以上问题可以通过锁来解决，然而背后的操作影响到了搜索的速度，是我们不想看到的。

2.2、如何在内存中缓存文档的删除

在上一节中，为了能够做到实时性，我们使用内存中的索引，而硬盘上的索引则不经常打开，即便打开也在背后线程中打开。

而要删除的文档如果在硬盘索引中，如果不重新打开则看不到新的删除，则需要将删除的文档缓存到内存中。

那如何将缓存在内存中的文档删除在不重新打开IndexReader的情况下应用于硬盘上的索引呢？

在Lucene中，有一种IndexReader为FilterIndexReader，可以对一个IndexReader进行封装，我们可以实现一个自己的FilterIndexReader来过滤掉删除的文档。

一个例子如下：

public class MyFilterIndexReader extends FilterIndexReader {   OpenBitSet dels;   public MyFilterIndexReader(IndexReader in) {     super(in);     dels = new OpenBitSet(in.maxDoc());   }   public MyFilterIndexReader(IndexReader in, List<String> idToDelete) throws IOException {     super(in);     dels = new OpenBitSet(in.maxDoc());     for(String id : idToDelete){       TermDocs td = in.termDocs(new Term("id", id)); //如果能在内存中Cache从Lucene的ID到应用的ID的映射，Reader的生成将快得多。       if(td.next()){         dels.set(td.doc());       }     }   }   @Override   public int numDocs() {     return in.numDocs() - (int) dels.cardinality();   }   @Override   public TermDocs termDocs(Term term) throws IOException {     return new FilterTermDocs(in.termDocs(term)) {       @Override       public boolean next() throws IOException {         boolean res;         while ((res = super.next())) {           if (!dels.get(doc())) {             break;           }         }         return res;       }     };   }   @Override   public TermDocs termDocs() throws IOException {     return new FilterTermDocs(in.termDocs()) {       @Override       public boolean next() throws IOException {         boolean res;         while ((res = super.next())) {           if (!dels.get(doc())) {             break;           }         }         return res;       }     };   } }

 

2.3、文档更新的顺序性问题

Lucene的文档更新其实是删除旧的文档，然后添加新的文档。如上所述，删除的文档是缓存在内存中的，并通过FilterIndexReader应用于硬盘上的索引，然而新的文档也是以相同的id加入到索引中去的，这就需要保证缓存的删除不会将新的文档也过滤掉，将缓存的删除合并到索引中的时候不会将新的文档也删除掉。

Lucene的两次更新一定要后一次覆盖前一次，而不能让前一次覆盖后一次。

所以内存中已经硬盘中的多个索引是要被保持一个顺序的，哪个是老的索引，哪个是新的索引，缓存的删除自然是应该应用于所有比他老的索引的，而不应该应用于他自己以及比他新的索引。

3、具有更新功能的Lucene实时索引方案

3.1、初始化

首先假设我们硬盘上已经有一个索引FileSystemIndex，被事先打开的，其中包含文档1,2,3,4,5,6。

我们在内存中有一个索引MemoryIndex，新来的文档全部索引到内存索引中，并且是索引完IndexWriter就commit，IndexReader就重新打开，其中包含文档7,8。

 

3.2、更新文档5

这时候来一个新的更新文档5, 需要首先将文档5删除，然后加入新的文档5。

需要做的事情是：

• 首先在内存索引中删除文档5，当然没有文档5，删除无效。
• 其次将对文档5的删除放入内存文档删除列表，并与硬盘的IndexReader组成FilterIndexReader
• 最后，将新的文档5加入内存索引，这时候，用户可以看到的就是新的文档5了。
• 将文档5放入删除列表以及将文档5提交到内存索引两者应该是一个原子操作，好在这两者都是比较块的。

注：此处对硬盘上的索引，也可以进行对文档5的删除，由于IndexReader没有重新打开，此删除是删不掉的，我们之所以没有这样做，是想保持此次更新要么全部在内存中，要么全部在硬盘中，而非删除部分已经应用到硬盘中，而新文档却在内存中，此时，如果系统crash，则新的文档5丢失了，而旧的文档5也已经在硬盘上被删除。我们将硬盘上对文档5的删除放到从内存索引向硬盘索引的合并过程。

如果再有一次对文档5的更新，则首先将内存索引中的文档5删除，添加新的文档5，然后将文档5加入删除列表，发现已经存在，则不必删除。

3.3、合并索引

然而经过一段时间，内存中的索引需要合并到硬盘上。

在合并的过程中，需要重新建立一个空的内存索引，用于合并阶段索引新的文档，而合并中的索引的IndexReader以及硬盘索引和删除列表所组成的FilterIndexReader仍然保持打开，对外提供服务，而合并阶段从后台进行。

后台的合并包括以下几步：

• 将删除列表应用到硬盘索引中。
• 将内存索引合并到硬盘索引中。
• IndexWriter提交。

3.4、合并的过程中更新文档5

在合并的过程中，如果还有更新那怎么办呢？

• 首先将合并中索引的文档5删除，此删除不会影响合并，因为合并之前，合并中索引的IndexReader已经打开，索引合并中索引的文档5还是会合并到硬盘中去的。此删除影响的是此后的查询在合并中索引是看不到文档5的。
• 然后将文档5的删除放入删除列表，并同合并中索引的删除列表，已经硬盘索引一起构成FilterIndexReader。
• 将新的文档5添加到内存中索引。
• 提交在合并中索引对文档5的删除，将文档5添加到删除列表，提交在内存索引中对文档5的添加三者应该是一个原子操作，好在三者也是很快的。

3.5、重新打开硬盘索引的IndexReader

当合并中索引合并到硬盘中的时候，是时候重新打开硬盘上的索引了，新打开的IndexReader是可以看到文档5的删除的。

如果这个时候有新的更新，也是添加到内存索引和删除列表的，比如我们更新文档6.

3.6、替代IndexReader 

当IndexReader被重新打开后，则需要删除合并中的索引及其删除列表，将硬盘索引原来的IndexReader关闭，使用新的IndexReader。

http://www.360doc.com/content/15/0817/00/18167315_492203143.shtml