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。
- 大小: 24 KB
- 大小: 42.3 KB
- 大小: 36.3 KB
- 大小: 38.4 KB
- 大小: 40.8 KB
分享到:
相关推荐
2. **实时索引**:当有新数据到来时,Zoie会在后台创建一个新的Lucene索引实例,对新数据进行索引,同时保持旧索引对外提供服务。新索引完成后,通过切换到新索引版本,实现无缝升级,保证了搜索服务的连续性。 3. ...
《Lucene索引小示例解析》 Lucene是一个高性能、全文检索库,它由Apache软件基金会开发并维护。在Java编程环境中,Lucene被广泛应用于构建搜索功能,特别是对于大量文本数据的高效检索。本篇文章将通过一个简单的小...
通过上述步骤,我们可以构建一个基于Lucene的增量索引系统,高效地处理数据变化,同时保持搜索效率。在实际应用中,还需要结合具体的业务需求和数据特性进行定制化开发。通过持续监控和优化,我们可以确保系统的稳定...
然而,在面对海量数据时,Lucene的索引构建过程可能会变得非常耗时,从而影响用户体验。因此,开发一种基于Lucene的分布式并行索引技术显得尤为重要。 #### 二、Lucene基础概述 Lucene是一个高性能、全功能的文本...
一个Lucene索引是由多个文件组成的,包括但不限于 segments文件、.del文件(删除文档标记)、.tii和.tis文件(Term Info Index和Term Info postings)、.frx、.fdx、.fdt、.fdt(Field Data)等。这些文件共同构成了...
摘要 本文档主要探讨了基于Apache ...从网络爬虫的HTML解析到索引构建,再到查询处理和结果展示,每个环节都对搜索性能至关重要。通过深入理解和应用Lucene,开发者可以创建出满足用户需求的、高质量的搜索服务。
Lucene 是一个高性能、全文本搜索库,被广泛用于构建高效的搜索引擎和信息检索系统。它提供了完整的搜索功能,包括分析、索引、查询以及结果排序等。在Java开发中,Lucene 提供了丰富的API来简化这些操作。以下是...
在深入探讨Lucene删除索引这一主题之前,我们先来理解一下Lucene的基本概念。Lucene是一个开源的全文搜索引擎库,由Apache软件基金会开发。它提供了高性能、可扩展的搜索和索引功能,广泛应用于各种应用程序中,如...
在“lucene5”版本中,Lucene已经支持了多线程索引构建。我们可以创建多个独立的索引线程,每个线程负责处理一部分文档或目录,然后将这些独立的索引合并成一个完整的索引。 具体操作步骤如下: 1. **任务拆分**:...
以下是对Lucene索引机制的详细解析: 一、Lucene的索引过程 1. 文档分析:当向Lucene添加文档时,首先会经过一个分词器(Tokenizer),将文本拆分成一系列的词项(Token)。接着,这些词项会被过滤(Filter)和...
通过阅读和分析源代码,我们可以学习到如何操作Lucene索引,以及如何构建类似的工具。 总结而言,luke作为Lucene索引的可视化工具,极大地便利了开发者对索引的理解和调试。无论是初学者还是经验丰富的开发人员,都...
- Lucene是一个开源的全文搜索引擎库,能够帮助开发者构建应用程序内的搜索功能。 - Lucene的核心能力在于文档索引和查询,它提供了强大的API来实现高效的文档检索。 2. **XML简介** - XML(Extensible Markup ...
它为开发者提供了构建搜索应用所需的所有基本工具,包括索引文档、执行查询、处理分析等。Lucene3.0是该系列的一个版本,在性能和稳定性方面都有所提升。 #### 二、创建索引的基本步骤 根据提供的描述,创建索引的...
**Lucene索引器实例详解** Lucene是一个高性能、全文本搜索库,由Apache软件基金会开发,被广泛应用于各种搜索引擎的构建。它提供了一个高级的、灵活的、可扩展的接口,使得开发者能够轻松地在应用程序中实现全文...
二、Lucene索引创建流程 1. 初始化:首先,我们需要导入Lucene库,并创建一个标准的Analyzer,例如StandardAnalyzer,它对输入的文本进行标准化处理。 2. 创建索引目录:索引数据会存储在一个Directory对象中,...
5. **文档分析器**:可以实时分析输入文本,展示 Lucene 如何对其进行分词和处理。 在深入研究 Luke 源码时,我们可以关注以下几个关键点: - **索引读取**:了解 Luke 是如何使用 Lucene 的 `IndexReader` 和 `...
Lucene索引的构建和查询都是基于反向索引进行的,这意味着当用户输入查询词时,Lucene能够迅速找到包含这些词的所有文档,而不必遍历整个文档集。 #### 索引文件格式 Lucene索引文件格式是其内部设计的关键部分,...
**Lucene索引的基本操作** Lucene是一款由Apache软件基金会开发的全文检索库,它提供了高效、可扩展的全文检索功能。在Java开发环境中,Lucene是广泛使用的文本搜索工具,能够帮助开发者构建复杂的搜索引擎。本文将...
Lucene本身并不直接支持增量索引,因此,开发者们开发了Zoie系统,它是基于Lucene的一个扩展,旨在解决大数据量场景下的实时索引问题。Zoie的名字来源于“Zero Indexing Overhead”,即零索引开销,它的核心思想是...