索引过程是由Lucene所提供的核心功能之一，而IndexWriter 是索引过程中最重要的和核心组件。

目录

1. 索引基本流程

2. IndexWriter

2.1. 关于线程安全

2.2. IndexWriterConfig

2.3 核心API

2.4 演示实例

3. 数据存储格式

4. 总结

1. 索引基本流程

Lucene系列六：索引过程和IndexWriter_IndexWriter

索引文件的写入顺序: fdt--->fdx --->frq  ----->prx --->tis--->tii    -----> nrm ----->fnm -------> segement，参考之前分享的索引结构 

锁文件

默认情况下，存储在索引目录中的锁文件名为 write.lock。如果锁目录与索引目录不同，则锁文件将命名为“XXXX-write.lock”，其中XXXX是从索引目录的完整路径导出的唯一前缀。此锁文件确保每次只有一个写入程序在修改索引。

2. IndexWriter

public class IndexWriter implements Closeable, TwoPhaseCommit, Accountable {

Lucene系列六：索引过程和IndexWriter_Lucene_02

2.1. 关于线程安全

IndexWriter提供的核心接口都是线程安全的，并且内部做了特殊的并发优化来优化多线程写入的性能。IndexWriter内部为每个线程都会单独开辟一个空间来写入，这块空间由DocumentsWriterPerThread来控制。

  • 多线程并发调用IndexWriter的写接口，实际上是由DocumentsWriter来执行。DocumentsWriter内部在处理请求之前，会先根据当前执行操作的Thread来分配DocumentsWriterPerThread。
  • 每个线程在其独立的DocumentsWriterPerThread空间内部进行数据处理，包括分词、相关性计算、索引构建等。
  • 数据处理完毕后，在DocumentsWriter层面执行一些后续动作，例如触发FlushPolicy的判定等。

引入了DocumentsWriterPerThread（社区都叫DWPT），Lucene内部在处理数据时，整个处理步骤只需要对以上第一步和第三步进行加锁（非常轻量级的），第二步完全不用加锁（对计算和内存资源消耗最大的），每个线程都在自己独立的空间内处理数据。所以这样做之后，对多线程并发写入性能有很大的提升（能够将加锁的时间大大缩短，提高并发的效率）。每个DWPT内单独包含一个In-memory buffer，这个buffer最终会flush成不同的独立的segment文件。这样做的好处是：特别是针对纯新增文档的场景，所有数据写入都不会有冲突，所以非常适合这种空间隔离式的数据写入方式。但对于删除文档的场景，一次删除动作可能会涉及删除不同线程空间内的数据，这里Lucene也采取了一种特殊的交互方式来降低锁的开销。

在搜索场景中，全量构建索引的阶段，基本是纯新增文档式的写入，而在后续增量索引阶段（特别是数据源是数据库时），会涉及大量的update和delete操作。从原理上来分析，一个最佳实践是包含相同唯一主键Term的文档分配相同的线程来处理，使数据更新发生在一个独立线程空间内，避免跨线程。

2.2. IndexWriterConfig

Directory directory = FSDirectory.open(Paths.get(directoryPath));
 IndexWriterConfig config = new IndexWriterConfig();
 IndexWriter writer = new IndexWriter(directory, config);//1.创建IndexWriter
 System.out.println(writer.getConfig());//默认配置输入：
analyzer=org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer
 ramBufferSizeMB=16.0
 maxBufferedDocs=-1
 mergedSegmentWarmer=null
 delPolicy=org.apache.lucene.index.KeepOnlyLastCommitDeletionPolicy
 commit=null
 openMode=CREATE_OR_APPEND
 similarity=org.apache.lucene.search.similarities.BM25Similarity
 mergeScheduler=ConcurrentMergeScheduler: maxThreadCount=-1, maxMergeCount=-1, ioThrottle=true
 codec=Lucene70
 infoStream=org.apache.lucene.util.InfoStream$NoOutput
 mergePolicy=[TieredMergePolicy: maxMergeAtOnce=10, maxMergeAtOnceExplicit=30, maxMergedSegmentMB=5120.0, floorSegmentMB=2.0, forceMergeDeletesPctAllowed=10.0, segmentsPerTier=10.0, maxCFSSegmentSizeMB=8.796093022207999E12, noCFSRatio=0.1
 indexerThreadPool=org.apache.lucene.index.DocumentsWriterPerThreadPool@31f924f5
 readerPooling=true
 perThreadHardLimitMB=1945
 useCompoundFile=true
 commitOnClose=true
 indexSort=null
 writer=org.apache.lucene.index.IndexWriter@5579bb86
  • Analyzer：即分词器，这个通常是定制化最多的，特别是针对不同的语言。
  • RAMBufferSizeMB：Lucene提供的默认FlushPolicy的实现FlushByRamOrCountsPolicy中允许DocumentsWriterPerThread使用的最大内存上限，超过则触发flush。
  • IndexDeletionPolicy：Lucene开放对commit point的管理，通过对commit point的管理可以实现例如snapshot等功能。Lucene默认配置的DeletionPolicy，只会保留最新的一个commit point。
  • Similarity：搜索的核心是相关性，Similarity是相关性算法的抽象接口，Lucene默认实现了TF-IDF和BM25算法。相关性计算在数据写入和搜索时都会发生，数据写入时的相关性计算称为Index-time boosting，计算Normalizaiton并写入索引，搜索时的相关性计算称为query-time boosting。
  • MergePolicy：Lucene内部数据写入会产生很多Segment，查询时会对多个Segment查询并合并结果。所以Segment的数量一定程度上会影响查询的效率，所以需要对Segment进行合并，合并的过程就称为Merge，而何时触发Merge由MergePolicy决定。
  • MergeScheduler：当MergePolicy触发Merge后，执行Merge会由MergeScheduler来管理。Merge通常是比较耗CPU和IO的过程，MergeScheduler提供了对Merge过程定制管理的能力。
  • Codec：Codec可以说是Lucene中最核心的部分，定义了Lucene内部所有类型索引的Encoder和Decoder。Lucene在Config这一层将Codec配置化，主要目的是提供对不同版本数据的处理能力。对于Lucene用户来说，这一层的定制需求通常较少，能玩Codec的通常都是顶级玩家了。
  • IndexerThreadPool：管理IndexWriter内部索引线程（DocumentsWriterPerThread）池，这也是Lucene内部定制资源管理的一部分。
  • FlushPolicy：FlushPolicy决定了In-memory buffer何时被flush，默认的实现会根据RAM大小和文档个数来判断Flush的时机，FlushPolicy会在每次文档add/update/delete时调用判定。
  • MaxBufferedDoc：Lucene提供的默认FlushPolicy的实现FlushByRamOrCountsPolicy中允许DocumentsWriterPerThread使用的最大文档数上限，超过则触发Flush。

2.3 核心API

  • addDocument：比较纯粹的一个API，就是向Lucene内新增一个文档。Lucene内部没有主键索引，所有新增文档都会被认为一个新的文档，分配一个独立的docId。add操作会直接将文档写入DWPT的In-memory buffer。相关源码分析ref
  • updateDocuments：更新文档，但是和数据库的更新不太一样。数据库的更新是查询后更新（流程是先delete by term，后add document），也就是说不支持更新文档中部分列。但是这个流程又和直接先调用delete后调用add效果不一样，只有update能够保证在Thread内部删除和新增保证原子性。IndexWriter提供的add和update接口，都会映射到DocumentsWriter的udpate接口。
  • deleteDocument：删除文档，支持两种类型删除，by term和by query。而update和delete虽然内部都会执行数据删除，但这两者又是不同的数据路径。文档删除不会直接影响In-memory buffer内的数据，而是会有另外的方式来达到删除的目的。

       

Lucene系列六：索引过程和IndexWriter_IndexWriter_03

在Delete路径上关键的数据结构就是Deletion queue，在IndexWriter内部会有一个全局的Deletion Queue，称为Global Deletion Queue，而在每个DWPT内部，还会有一个独立的Deletion Queue，称为Pending Updates。DWPT Pending Updates会与Global Deletion Queue进行双向同步，因为文档删除是全局范围的，不应该只发生在DWPT范围内。Pending Updates内部会按发生顺序记录每个删除动作，并且标记该删除影响的文档范围，文档影响范围通过记录当前已写入的最大DocId（DocId Upto）来标记，即代表这个删除动作只删除小于等于该DocId的文档。
update接口和delete接口都可以进行文档删除，但是有一些差异：
1.update只能进行by term的文档删除，而delete除了by term，还支持by query。
2.update的删除会先作用于DWPT内部，后作用于Global，再由Global同步到其他DWPT。
3.delete的删除会作用在Global级别，后异步同步到DWPT级别。
update和delete流程上的差异也决定了他们行为上的一些差异，update的删除操作会先发生在DWPT内部，并且是和add同时发生，所以能够保证该DWPT内部的delete和add的原子性，即保证在add之前的所有符合条件的文档一定被删除。

DWPT Pending Updates里的删除操作什么时候会真正作用于数据呢？在Lucene Segment内部，数据实际上并不会被真正删除。Segment中有一个特殊的文件叫live docs，内部是一个位图的数据结构，记录了这个Segment内部哪些DocId是存活的，哪些DocId是被删除的。所以删除的过程就是构建live docs标记位图的过程，数据实际上不会被真正删除，只是在live docs里会被标记删除。Term删除和Query删除会在不同阶段构建live docs，Term删除要求先根据Term查询出它关联的所有doc，所以很明显这个会发生在倒排索引构建时。而Query删除要求执行一次完整的查询后才能拿到其对应的docId，所以会发生在segment被flush完成后，基于flush后的索引文件构建IndexReader后执行搜索才能完成。

还有一点要注意的是，live docs只影响倒排，所以在live docs里被标记删除的文档没有办法通过倒排索引检索出，但是还能够通过doc id查询到store fields。当然文档数据最终是会被真正物理删除，这个过程会发生在merge时。

  • flush：触发强制flush，flush是将DWPT内In-memory buffer里的数据持久化到文件的过程，flush会在每次新增文档后由FlushPolicy判定自动触发，也可以通过IndexWriter的flush接口手动触发。每个DWPT会flush成一个segment文件，flush完成后这个segment文件是不可被搜索的，只有在commit之后，所有commit之前flush的文件才可被搜索。
  • prepareCommit/commit/rollback：commit后数据才可被搜索，commit是一个二阶段操作，prepareCommit是二阶段操作的第一个阶段，也可以通过调用commit一步完成，rollback提供了回滚到last commit的操作。commit时会触发数据的一次强制flush，commit动作会触发生成一个commit point，commit point是一个文件。Commit point会由IndexDeletionPolicy管理，lucene默认配置的策略只会保留last commit point，当然lucene提供其他多种不同的策略供选择。
  • merge/maybeMerge/forceMerge：maybeMerge触发一次MergePolicy的判定，而forceMerge则触发一次强制merge。merge是对segment文件合并的动作，合并的好处是能够提高查询的效率以及回收一些被删除的文档。Merge会在segment文件flush时触发MergePolicy来判定自动触发，也可通过IndexWriter进行一次force merge。

注：IndexWriter这个对象很消耗资源，所以一般会使用单例，或者不关闭而使用一个池，对应于数据库的会话一样。

2.4 演示实例

public class Lucene_test {
    private static String directoryPath = "target";
    private static Directory directory;
    private static IndexWriter writer;
    private static IndexReader reader;
    private static IndexSearcher searcher;

    private static IndexWriter getWriter() throws IOException {
        IndexWriterConfig config = new IndexWriterConfig();
        IndexWriter writer = new IndexWriter(directory, config);//1.创建IndexWriter
        //fixed:org.apache.lucene.index.IndexNotFoundException: no segments* file found in MMapDirectory
        writer.commit();
        return writer;
    }

    @BeforeClass
    public static void init() throws IOException {
        directory = FSDirectory.open(Paths.get(directoryPath));
//            System.out.println("创建完成， 索引的存放位置在：" + directory);
        writer = getWriter();
//            System.out.println(writer.getConfig());
        reader = DirectoryReader.open(directory);
        searcher = new IndexSearcher(reader); //打开索引
    }

    @AfterClass
    public static void disabled() throws IOException {
        reader.close();
        writer.close();
        directory.close();
    }

    private Document createDocument(List<Triplet<String, String, Boolean>> cols) {
        Document doc = new Document();
        //Field filePathField = new Field("id", "2", Field.Store.YES, Field.Index.NOT_ANALYZED);
        cols.forEach(x -> {
            TextField field = new TextField(x.getValue0(), x.getValue1(), x.getValue2() ? Field.Store.YES : Field.Store.NO);
            doc.add(field);
        });
        return doc;
    }

    @Test
    public void go_simple_create() throws IOException {
        //支持分词索引，存储
        List<Triplet<String, String, Boolean>> feilds = Lists.newArrayList();
        feilds.add(new Triplet("id", "5", true));
        feilds.add(new Triplet("title", "Lucene - is greater search", false));
        feilds.add(new Triplet("content", "The Apache Lucene TM project develops open-source search software, including", true));
        Document doc = createDocument(feilds);
        writer.addDocument(doc);
        writer.commit();
    }

    @Test
    public void go_delete() throws IOException {
        writer.deleteDocuments(new Term("id", "3"));
        writer.commit();
    }
}

3. 数据存储格式

Lucene内部索引构建最关键的概念是IndexingChain，顾名思义，链式的索引构建。为啥是链式的？这个和Lucene的整个索引体系结构有关系，Lucene提供了各种不同类型的索引类型，例如倒排、正排（列存）、StoreField、DocValues等。每个不同的索引类型对应不同的索引算法、数据结构以及文件存储，有些是列级别的，有些是文档级别的。所以一个文档写入后，需要被这么多种不同索引处理，有些索引会共享memory-buffer，有些则是完全独立的。

Lucene系列六：索引过程和IndexWriter_Lucene_04

indexing chain上索引构建顺序是invert index、store fields、doc values和point values。有些索引类型处理文档后会将索引内容直接写入文件（主要是store field和term vector），而有些索引类型会先将文档内容写入memory buffer，最后在flush的时候再写入文件。能直接写入文件的索引，通常是文档级的索引，索引构建可以文档级的增量构建。而不能写入文件的索引，例如倒排，则必须等Segment内所有文档全部写入完毕后，会先对Term进行一个全排序，之后才能构建索引，所以必须要有一个memory-buffer先缓存所有文档。

在Lucene 7.2.1版本中，主要有这么几种Codec：

  • BlockTreeTermsWriter：倒排索引对应的Codec，其中倒排表部分使用Lucene50PostingsWriter(Block方式写入倒排链)和Lucene50SkipWriter(对Block的SkipList索引)，词典部分则是使用FST（针对倒排表Block级的词典索引）。
  • CompressingTermVectorsWriter：对应Term vector索引的Writer，底层是压缩Block格式。
  • CompressingStoredFieldsWriter：对应Store fields索引的Writer，底层是压缩Block格式。
  • Lucene70DocValuesConsumer：对应Doc values索引的Writer。
  • Lucene60PointsWriter：对应Point values索引的Writer。

4. 总结

探索IndexWriter的奥秘，需要了解memory-buffer的实现、索引算法以及数据存储格式。