Lucene性能优化

9 性能优化

一直到这里，我们还是在讨论怎么样使lucene跑起来，完成指定任务。利用前面说的也确实能完成大部分功能。但是测试表明 lucene的性能并不是很好，在大数据量大并发的条件下甚至会有半分钟返回的情况。另外大数据量的数据初始化建立索引也是一个十分耗时的过程。那么如何提高lucene的性能呢？下面从优化创建索引性能和优化搜索性能两方面介绍。

9.1 优化创建索引性能

这方面的优化途径比较有限，IndexWriter提供了一些接口可以控制建立索引的操作，另外我们可以先将索引写入RAMDirectory，再批量写入 FSDirectory，不管怎样，目的都是尽量少的文件IO，因为创建索引的最大瓶颈在于磁盘IO。另外选择一个较好的分析器也能提高一些性能。

9.1.1 通过设置IndexWriter的参数优化索引建立

setMaxBufferedDocs(int maxBufferedDocs)

控制写入一个新的segment前内存中保存的document的数目，设置较大的数目可以加快建索引速度，默认为10。

setMaxMergeDocs(int maxMergeDocs)

控制一个segment中可以保存的最大document数目，值较小有利于追加索引的速度，默认Integer.MAX_VALUE，无需修改。

setMergeFactor(int mergeFactor)

控制多个segment合并的频率，值较大时建立索引速度较快，默认是10，可以在建立索引时设置为100。

9.1.2 通过RAMDirectory缓写提高性能

我们可以先把索引写入RAMDirectory，达到一定数量时再批量写进FSDirectory，减少磁盘IO次数。

FSDirectory fsDir = FSDirectory.getDirectory("/data/index", true);

RAMDirectory ramDir = new RAMDirectory();

IndexWriter fsWriter = new IndexWriter(fsDir, new StandardAnalyzer(), true);

IndexWriter ramWriter = new IndexWriter(ramDir, new StandardAnalyzer(), true);

while (there are documents to index)

{

... create Document ...

ramWriter.addDocument(doc);

if (condition for flushing memory to disk has been met)

{

fsWriter.addIndexes(new Directory[] { ramDir });

ramWriter.close();

ramWriter = new IndexWriter(ramDir, new StandardAnalyzer(), true);

}

}

9.1.3 选择较好的分析器

这个优化主要是对磁盘空间的优化，可以将索引文件减小将近一半，相同测试数据下由600M减少到380M。但是对时间并没有什么帮助，甚至会需要更长时间，因为较好的分析器需要匹配词库，会消耗更多cpu，测试数据用StandardAnalyzer耗时133分钟；用MMAnalyzer耗时150分钟。

9.2 优化搜索性能

虽然建立索引的操作非常耗时，但是那毕竟只在最初创建时才需要，平时只是少量的维护操作，更何况这些可以放到一个后台进程处理，并不影响用户搜索。我们创建索引的目的就是给用户搜索，所以搜索的性能才是我们最关心的。下面就来探讨一下如何提高搜索性能。

9.2.1 将索引放入内存

这是一个最直观的想法，因为内存比磁盘快很多。Lucene提供了RAMDirectory可以在内存中容纳索引：

Directory fsDir = FSDirectory.getDirectory(“/data/index/”, false);

Directory ramDir = new RAMDirectory(fsDir);

Searcher searcher = new IndexSearcher(ramDir);

但是实践证明RAMDirectory和FSDirectory速度差不多，当数据量很小时两者都非常快，当数据量较大时（索引文件400M）RAMDirectory甚至比FSDirectory还要慢一点，这确实让人出乎意料。

而且lucene的搜索非常耗内存，即使将400M的索引文件载入内存，在运行一段时间后都会out of memory，所以个人认为载入内存的作用并不大。

9.2.2 优化时间范围限制

既然载入内存并不能提高效率，一定有其它瓶颈，经过测试发现最大的瓶颈居然是时间范围限制，那么我们可以怎样使时间范围限制的代价最小呢？

当需要搜索指定时间范围内的结果时，可以：

1、用RangeQuery，设置范围，但是RangeQuery的实现实际上是将时间范围内的时间点展开，组成一个个BooleanClause加入到 BooleanQuery中查询，因此时间范围不可能设置太大，经测试，范围超过一个月就会抛 BooleanQuery.TooManyClauses，可以通过设置 BooleanQuery.setMaxClauseCount(int maxClauseCount)扩大，但是扩大也是有限的，并且随着 maxClauseCount扩大，占用内存也扩大

2、用RangeFilter代替RangeQuery，经测试速度不会比 RangeQuery慢，但是仍然有性能瓶颈，查询的90%以上时间耗费在 RangeFilter，研究其源码发现RangeFilter实际上是首先遍历所有索引，生成一个BitSet，标记每个document，在时间范围内的标记为true，不在的标记为false，然后将结果传递给 Searcher查找，这是十分耗时的。

3、进一步提高性能，这个又有两个思路：

a、缓存Filter结果。既然RangeFilter 的执行是在搜索之前，那么它的输入都是一定的，就是IndexReader，而 IndexReader是由Directory决定的，所以可以认为 RangeFilter的结果是由范围的上下限决定的，也就是由具体的 RangeFilter对象决定，所以我们只要以RangeFilter对象为键，将filter结果BitSet缓存起来即可。lucene API已经提供了一个CachingWrapperFilter类封装了Filter及其结果，所以具体实施起来我们可以cache CachingWrapperFilter对象，需要注意的是，不要被 CachingWrapperFilter的名字及其说明误导， CachingWrapperFilter看起来是有缓存功能，但的缓存是针对同一个 filter的，也就是在你用同一个filter过滤不同 IndexReader时，它可以帮你缓存不同IndexReader的结果，而我们的需求恰恰相反，我们是用不同filter过滤同一个 IndexReader，所以只能把它作为一个封装类。

b、降低时间精度。研究Filter的工作原理可以看出，它每次工作都是遍历整个索引的，所以时间粒度越大，对比越快，搜索时间越短，在不影响功能的情况下，时间精度越低越好，有时甚至牺牲一点精度也值得，当然最好的情况是根本不作时间限制。

下面针对上面的两个思路演示一下优化结果（都采用800线程随机关键词随即时间范围）：

第一组，时间精度为秒：

方式 直接用RangeFilter 使用cache 不用filter

平均每个线程耗时 10s 1s 300ms

第二组，时间精度为天

方式 直接用RangeFilter 使用cache 不用filter

平均每个线程耗时 900ms 360ms 300ms

由以上数据可以得出结论：

1、 尽量降低时间精度，将精度由秒换成天带来的性能提高甚至比使用cache还好，最好不使用filter。

2、 在不能降低时间精度的情况下，使用cache能带了10倍左右的性能提高。

9.2.3 使用更好的分析器

这个跟创建索引优化道理差不多，索引文件小了搜索自然会加快。当然这个提高也是有限的。较好的分析器相对于最差的分析器对性能的提升在20%以下。

转载于：http://www.searcher.org.cn/html/lucene/20071213/367_2.html