Lucene搜索结果分页 query+cache 输出 (转)

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导读：
　　在lucene搜索分页过程中,可以有两种方式
　　一种是将搜索结果集直接放到session中,但是假如结果集非常大,同时又存在大并发访问的时候,很可能造成服务器的内存不足,而使服务器宕机
　　还有一种是每次都重新进行搜索,这样虽然避免了内存溢出的可能,但是,每次搜索都要进行一次IO操作,如果大并发访问的时候,你要保证你的硬盘的转速足够的快,还要保证你的cpu有足够高的频率
　　而我们可以将这两种方式结合下,每次查询都多缓存一部分的结果集,翻页的时候看看所查询的内容是不是在已经存在在缓存当中,如果已经存在了就直接拿出来,如果不存在,就进行查询后,从缓存中读出来.
　　比如:现在我们有一个搜索结果集一个有100条数据,每页显示10条,就有10页数据.
　　安装第一种的思路就是,我直接把这100条数据缓存起来,每次翻页时从缓存种读取
　　而第二种思路就是,我直接从搜索到的结果集种显示前十条给第一页显示,第二页的时候,我在查询一次,给出10-20条数据给第二页显示,我每次翻页都要重新查询
　　第三种思路就变成了
　　我第一页仅需要10条数据,但是我一次读出来50条数据,把这50条数据放入到缓存当中,当我需要10--20之间的数据的时候,我的发现我的这些数据已经在我的缓存种存在了,我就直接存缓存中把数据读出来,少了一次查询,速度自然也提高了很多. 如果我访问第六页的数据,我就把我的缓存更新一次.这样连续翻页10次才进行两次IO操作
　　同时又保证了内存不容易被溢出.而具体缓存设置多少,要看你的服务器的能力和访问的人数来决定
　　下面我给出我的代码,仅仅是测试代码,写的比较凌乱,但是应该能够解释我刚才的思路:
　　class CacheList
　　{
　　
　　private int pageIndex=1 private int cacheSize;
　　public List<document> CachePage = new List<document>(); 　　private bool isFirst = true //是否是第一次搜索 public bool IsFirst 　　{ 　　get { return isFirst; } set { isFirst = value; } } 　　//设置索引的开始页 public int PageIndex 　　{ 　　get{ return pageIndex;} set{ pageIndex = value;} } //设置缓存页数 public int CacheSize 　　{ 　　get { return cacheSize; } set { cacheSize = value; } } //判断是否在缓存中 public bool InCache(int pindex) 　　{ 　　if (pindex = pageIndex && !isFirst) 　　{ 　　return true } //如果不在缓存中将第一次搜索的标示更新 isFirst = true return false } //清空缓存 public void flushCache() 　　{ 　　for(int i=0i<cachepage.count>　　{ 　　CachePage.RemoveAt(i); 　　} } //增加缓存 public void AddCache(Document doc) 　　{ 　　CachePage.Add(doc); 　　} //读取缓存 　　//pindex 为页数 public List<document pindex readcache>　　{ 　　int index = (pindex-1)%CacheSize * 10 int end = index + 10 if (CachePage.Count 　　{ 　　end = CachePage.Count; 　　} if (end >= index) 　　{ 　　return CachePage.GetRange(index, end - index); 　　} else { 　　return new List<document>(); 　　} 　　} } 　　搜索方法代码: 　　void search() 　　{ 　　cList.CacheSize = 5 if (cList.InCache(Convert.ToInt32(PageIndex.Text))) 　　{ 　　Console.WriteLine("--------从缓存中输出第" + PageIndex.Text + "页的数据----------------"); 　　List<document> pageList = cList.ReadCache(Convert.ToInt32(PageIndex.Text)); 　　for(int i=0i<pagelist.count>　　{ 　　Console.WriteLine(pageList[i].Get("prodname")); 　　} } else { 　　cList.PageIndex = Convert.ToInt32(PageIndex.Text); 　　Analyzer analyzer = new KTDictSegAnalyzer(); 　　IndexSearcher isearcher = new IndexSearcher(Index_Store_Path); 　　 　　QueryParser parser = new QueryParser("prodname", analyzer); 　　Query query = parser.Parse(this.textBox1.Text); 　　 　　Hits hits = isearcher.Search(query); 　　Console.WriteLine("--------开始更新缓存----------------"); 　　//先清空缓存 cList.flushCache(); 　　int startIndex = (Convert.ToInt32(PageIndex.Text) - 1) * 10 int EndIndex = (Convert.ToInt32(PageIndex.Text) - 1) * 10 +(10*cList.CacheSize); 　　if (EndIndex > hits.Length()) 　　{ 　　EndIndex = hits.Length(); 　　} for (int i = startIndex; i 　　{ 　　cList.AddCache(hits.Doc(i)); 　　} isearcher.Close(); ListDocument>pageList=cList.ReadCache(Convert.ToInt32 (PageIndex.Text)); for(inti=0;ipageList.Count;i++) { Console.WriteLine(pageList[i].Get("prodname")); } cList.IsFirst=false; } } 本文转自 <a href="http://www.cnblogs.com/suyuan/archive/2008/04/03/1136288.html">http://www.cnblogs.com/suyuan/archive/2008/04/03/1136288.html</a></pagelist.count></document></document></document></cachepage.count></document></document>

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