本文主要是介绍lucene原理，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
一、正排索引
Lucene的基础层次结构由索引、段、文档、域、词五个部分组成。正向索引的生成即为基于Lucene的基础层次结构一级一级处理文档并分解域存储词的过程。
索引文件层级关系如图1所示：
索引：Lucene索引库包含了搜索文本的所有内容，可以通过文件或文件流的方式存储在不同的数据库或文件目录下。
段：一个索引中包含多个段，段与段之间相互独立。由于Lucene进行关键词检索时需要加载索引段进行下一步搜索，如果索引段较多会增加较大的I/O开销，减慢检索速度，因此写入时会通过段合并策略对不同的段进行合并。
文档：Lucene会将文档写入段中，一个段中包含多个文档。
域：一篇文档会包含多种不同的字段，不同的字段保存在不同的域中。
词：Lucene会通过分词器将域中的字符串通过词法分析和语言处理后拆分成词，Lucene通过这些关键词进行全文检索。
二、倒排索引
词到文档ID的映射。包括term Dictionary 和Posting List两部分。
1、Term Dictionary
Term Dictionary 分为.tim, tip文件存储。 .tim 文件，其内部采用 NodeBlock 对 Term 进行压缩前缀存储，处理过程会将相同前缀的的 Term 压缩为一个 NodeBlock，NodeBlock 会存储公共前缀，然后将每个 Term 的后缀以及对应 Term 的 Posting 关联信息处理为一个 Entry 保存到 Block。
搜索词典巨大，用map存储无法一次性加载到内存里，因此使用FST对tim文件创建索引。
FST(Finite StateTransducers)，中文名有限状态机转换器。其主要特点在于以下四点：
- 查找词的时间复杂度为O(len(str))；
- 通过将前缀和后缀分开存储的方式，减少了存放词所需的空间；
- 加载时仅将前缀放入内存索引，后缀词在磁盘中进行存放，减少了内存索引使用空间的损耗；
- FST结构在对PrefixQuery、FuzzyQuery、RegexpQuery等查询条件查询时，查询效率高。
具体存储方式如图3所示：
倒排索引相关文件包含.tip、.tim和.doc这三个文件，其中：
tip：用于保存倒排索引Term的前缀，来快速定位.tim文件中属于这个Field的Term的位置，即上图中的aab、abd、bdc。
tim：保存了不同前缀对应的相应的Term及相应的倒排表信息，倒排表通过跳表实现快速查找，通过跳表能够跳过一些元素的方式对多条件查询交集、并集、差集之类的集合运算也提高了性能。
doc：包含了文档号及词频信息，根据倒排表中的内容返回该文件中保存的文本信息。
2、Posting List
2.1、索引构建期间
Field被分词后变成一系列Terms的集合，而后遍历这个Terms的集合，为每个Term分配一个ID，叫TermID。Lucene用一个类HashMap的数据结构来存储Term与TermID的映射关系，同时实现去重的目的。分配完TermID之后，后续就可以使用TermID来表示Term。
在Postings构建过程中，会在PostingsArrays存储上个文档的(DocID, TermFreq)，还有Term上次出现的位置(Postion，Offset, Payload)信息。PostingsArrays由几个int[]组成，其下标即为TermID(TermID是连续分配的整型数，所以PostingsArrays是紧凑的)，对应的值便是记录TermID上一次出现的相关信息。
- lastPostion/lastOffset/lastDocId：term在上个文档的倒排信息。
- textStarts：用来记录Term词面在CharBlockPool中的起始位置。（早期版本term存储在ByteBlockPool后来单独放到CharBlockPool）。
- intStarts：用来记录拉链当前doc在IntBlockPool中的记录位置。
- byteStarts：用来记录拉链表头在ByteBlockPool中的起始位置。
term有两条倒排拉链，节点叫做Slice，一条存储[docId, termFreq]，一条存储[pos,offset,payload]，分成两条是因为Lucene这两种信息的构建是可选的，可以选择不构建[pos,offset,payload]信息。如下图，根据intStarts知道doc信息在intPool中的存储位置，进而知道在BytePool中的存储起始位置，两种Slice数据[docId, termFreq]和[pos,offset,payload]相邻存放，且大小固定的。可以看到，term的每个doc信息在ByteBlockPool中时分散存储的，但是Slice中有指向下一节点的指针，flush磁盘时byteStarts记录了拉链头结点位置，intStarts对应的IntPool数据记录了拉链尾结点位置，因此可以从ByteBlockPool中获取整条链表。
为什么在PostingArray里记录上个doc的信息呢，比如lastPostion/lastOffset/lastDocId？
因为可以做差值存储，节省存储空间。
构建过程中每个Term拉链的长度都是不确定的，因此需要用链表来存储拉链。构建中Term到来的顺序也是不固定的，不同term的倒排信息是交叉写入的。
Lucene使用了IntBlockPool和ByteBlockPool，避免Java堆中由于分配小对象而引发内存碎片化从而导致Full GC的问题，同时还解决数组长度增长所需要的数据拷贝问题，最后是不再需要申请超大且连续的内存。
2.2、索引查询期间
文档 id、词频、位置等是否构建倒排是可选的，因此 Lucene 将 Postings List 被拆成三个文件存储：
.doc后缀文件：记录 Postings 的 docId 信息和 Term 的词频
.pay后缀文件：记录 Payload 信息和偏移量信息
.pos后缀文件：记录位置信息
三个文件整体实现差不太多，这里以.doc 文件为例分析其实现。
.doc 文件存储的是每个 Term 对应的文档 Id 和词频。每个 Term 都包含一对 TermFreqs 和 SkipData 结构。
其中 TermFreqs 存放 docId 和词频信息，SkipData 为跳表信息，用于实现 TermFreqs 内部的快速跳转。
2.2.1 TermFreqs
TermFreqs 存储文档号和对应的词频，它们两是一一对应的两个 int 值。Lucene 为了尽可能的压缩数据，采用的是混合存储 ，由 PackedBlock 和 VIntBlocks 两种结构组成。
PackedBlock
PackedInt的压缩方式是取数组中最大值所占用的 bit 长度作为一个预算的长度，然后将数组每个元素按这个长度进行存储，将一个 int[] 压缩打包成一个紧凑的 Buffer，改Buffer叫做PackedBlock。
VIntBlock
VIntBlock 是采用 VInt 来压缩 int 值，通常int 型都占4个字节，VInt 采用可变长的字节来表示一个整数。每个字节仅使用第1至第7位(共7 bits)存储数据，第8位作为标识，表示是否需要继续读取下一个字节。
根据上述两种 Block 的特点，Lucene 会每处理包含 Term 的128篇文档，将其对应的 DocId 数组和 TermFreq 数组分别处理为 PackedDocDeltaBlock 和 PackedFreqBlock 的 PackedInt 结构，两者组成一个 PackedBlock，最后不足128的文档则采用 VIntBlock 的方式来存储。这里的PackedDocDeltaBlock是指对DocId的差值存储成PackedBlock形式，因为差值数值更小，占用存储空间更小。
2.2.2 SkipData
对Term拉链求交集的操作，需要判断某个 Term 的 DocId 在另一个 Term 的 TermFreqs 中是否存在。Term拉链式DocId有序的，将其表示成调表结构，跳表节点的DocSkip 属性保存了 DocId 值，DocBlockFP、PosBlockFP、PayBlockFP 则表示 Block 数据对应在 .pay、.pos、.doc 文件的位置。
Posting List 采用多个文件进行存储，最终我们可以得到每个 Term 的如下信息：
SkipOffset：用来描述当前 term 信息在 .doc 文件中跳表信息的起始位置。
DocStartFP：是当前 term 信息在 .doc 文件中的文档 ID 与词频信息的起始位置。
PosStartFP：是当前 term 信息在 .pos 文件中的起始位置。
PayStartFP：是当前 term 信息在 .pay 文件中的起始位置。
3、倒排查询逻辑
在介绍了索引表和记录表的结构后，就可以得到 Lucene 倒排索引的查询步骤：
通过 Term Index 数据（.tip文件）中的 StartFP 获取指定字段的 FST
通过 FST 找到指定 Term 在 Term Dictionary（.tim 文件）可能存在的 Block
将对应 Block 加载内存，遍历 Block 中的 Entry，通过后缀（Suffix）判断是否存在指定 Term
存在则通过 Entry 的 TermStat 数据中各个文件的 FP 获取 Posting 数据
如果需要获取 Term 对应的所有 DocId 则直接遍历 TermFreqs，如果获取指定 DocId 数据则通过 SkipData 快速跳转
3、索引Segment的合并逻辑
因为
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