如何提高和优化Lucene索引速度一

这篇文章主要介绍了如何提高Lucene的索引速度。介绍的大部分思路都是很容易尝试的，当然另外一部分可能会加大你程序的复杂度。所以请确认索引速度确实很慢，而且很慢的原因确实是因为Lucene自身而造成的。推荐姐妹篇：如何提高和优化Lucene搜索速度


• 确认你在使用最新的Lucene版本。

• 尽量使用本地文件系统


远程文件系统一般来说都会降低索引速度。如果索引必须分布在远程服务器，请尝试先在本地生成索引，然后分发到远程服务器上。


• 使用更快的硬件设备，特别是更快的IO设备

• 在索引期间复用单一的IndexWriter实例

• 使用按照内存消耗Flush代替根据文档数量Flush


在Lucene 2.2之前的版本，可以在每次添加文档后调用ramSizeInBytes方法，当索引消耗过多的内存时，然后在调用flush()方法。这样做在索引大量小文档或者文档大小不定的情况下尤为有效。你必须先把maxBufferedDocs参数设置足够大，以防止writer基于文档数量flush。但是注意，别把这个值设置的太大，否则你将遭遇Lucene-845号BUG。不过这个BUG已经在2.3版本中得到解决。

在Lucene2.3之后的版本。IndexWriter可以自动的根据内存消耗调用flush()。你可以通过writer.setRAMBufferSizeMB()来设置缓存大小。当你打算按照内存大小flush后，确保没有在别的地方设置MaxBufferedDocs值。否则flush条件将变的不确定（谁先符合条件就按照谁）。


• 在你能承受的范围内使用更多的内存


在flush前使用更多的内存意味着Lucene将在索引时生成更大的segment，也意味着合并次数也随之减少。在Lucene-843中测试，大概48MB内存可能是一个比较合适的值。但是，你的程序可能会是另外一个值。这跟不同的机器也有一定的关系，请自己多加测试，选择一个权衡值。


• 关闭复合文件格式


调用setUseCompoundFile(false)可以关闭复合文件选项。生成复合文件将消耗更多的时间（经过Lucene-888测试，大概会增加7%-33%的时间）。但是请注意，这样做将大大的增加搜索和索引使用的文件句柄的数量。如果合并因子也很大的话，你可能会出现用光文件句柄的情况。


• 重用Document和Field实例


在lucene 2.3中，新增了一个叫setValue的方法，可以允许你改变字段的值。这样的好处是你可以在整个索引进程中复用一个Filed实例。这将极大的减少GC负担。

最好创建一个单一的Document实例，然后添加你想要的字段到文档中。同时复用添加到文档的Field实例，通用调用相应的SetValue方法改变相应的字段的值。然后重新将Document添加到索引中。

注意：你不能在一个文档中多个字段共用一个Field实例，在文档添加到索引之前，Field的值都不应该改变。也就是说如果你有3个字段，你必须创建3个Field实例，然后再之后的Document添加过程中复用它们。


• 在你的分析器Analyzer中使用一个单一的Token实例


在分析器中共享一个单一的token实例也将缓解GC的压力。


• 在Token中使用char[]接口来代替String接口来表示数据


在Lucene 2.3中，Token可以使用char数组来表示他的数据。这样可以避免构建字符串以及GC回收字符串的消耗。通过配合使用单一Token实例和使用char[]接口你可以避免创建新的对象。


• 设置autoCommit为false


在Lucene 2.3中对拥有存储字段和Term向量的文档进行了大量的优化，以节省大索引合并的时间。你可以将单一复用的IndexWriter实例的autoCommit设置为false来见证这些优化带来的好处。注意这样做将导致searcher在IndexWriter关闭之前不会看到任何索引的更新。如果你认为这个对你很重要，你可以继续将autoCommit设置为true，或者周期性的打开和关闭你的writer。


• 如果你要索引很多小文本字段，如果没有特别需求，建议你将这些小文本字段合并为一个大的contents字段，然后只索引contents。(当然你也可以继续存储那些字段)

• 加大mergeFactor合并因子，但不是越大越好


大的合并因子将延迟segment的合并时间，这样做可以提高索引速度，因为合并是索引很耗时的一个部分。但是，这样做将降低你的搜索速度。同时，你有可能会用光你的文件句柄如果你把合并因子设置的太大。值太大了设置可能降低索引速度，因为这意味着将同时合并更多的segment，将大大的增加硬盘的负担。


• 关闭所有你实际上没有使用的功能


如果你存储了字段，但是在查询时根本没有用到它们，那么别存储它们。同样Term向量也是如此。如果你索引很多的字段，关闭这些字段的不必要的特性将对索引速度提升产生很大的帮助。


• 使用一个更快的分析器


有时间分析文档将消耗很长的时间。举例来说，StandardAnalyzer就比较耗时，尤其在Lucene 2.3版本之前。你可以尝试使用一个更简单更快但是符合你需求的分析器。


• 加速文档的构建时间


在通常的情况下，文档的数据来源可能是外部（比如数据库，文件系统，蜘蛛从网站上的抓取等），这些通常都比较耗时，尽量优化获取它们的性能。


• 在你真的需要之前不要随意的优化optimize索引（只有在需要更快的搜索速度的时候）

• 在多线程中共享一个IndexWriter


最新的硬件都是适合高并发的（多核CPU，多通道内存构架等），所以使用多线程添加文档将会带来不小的性能提升。就算是一台很老的机器，并发添加文档都将更好的利用IO和CPU。多测试并发的线程数目，获得一个临界最优值。


• 将文档分组在不同的机器上索引然后再合并


如果你有大量的文本文档需要索引，你可以把你的文档分为若干组，在若干台机器上分别索引不同的组，然后利用writer.addIndexesNoOptimize来将它们合并到最终的一个索引文件中。


• 运行性能测试程序


如果以上的建议都没有发生效果。建议你运行下性能检测程序。找出你的程序中哪个部分比较耗时。这通常会给你想不到的惊喜。


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http://wiki.apache.org/jakarta-lucene/ImproveIndexingSpeed