lucene 一些性能调优建议
lucene??
排序
Lucene默认按照相关度(score)排序,为了能支持其他的排序方式,比如日期,我们在add Field的时候,必须保证field被Index且不能被tokenized(分词),并且排序的只能是数字,日期,字符三种类型之一
Lucene的IndexWriter调整
IndexWriter提供了一些参数可供设置，列表如下
?属性默认值说明mergeFactororg.apache.lucene.mergeFactor10控制index的大小和频率,两个作用maxMergeDocsorg.apache.lucene.maxMergeDocsInteger.MAX_VALUE限制一个段中的document数目minMergeDocsorg.apache.lucene.minMergeDocs10缓存在内存中的document数目，超过他以后会写入到磁盘maxFieldLength?1000一个Field中最大Term数目，超过部分忽略，不会index到field中，所以自然也就搜索不到这些参数的的详细说明比较复杂：mergeFactor有双重作用
- 设置每mergeFactor个document写入一个段，比如每10个document写入一个段设置每mergeFacotr个小段合并到一个大段，比如10个document的时候合并为1小段，以后有10个小段以后合并到一个大段，有10个大段以后再合并，实际的document数目会是mergeFactor的指数
把maxMergeDocs设置小，可以强制让达到一定数量的document写为一个段，这样可以抵消部分mergeFactor的作用.
minMergeDocs相当于设置一个小的cache,第一个这个数目的document会留在内存里面，不写入磁盘。这些参数同样是没有最佳值的， 必须根据实际情况一点点调整。
maxFieldLength可以在任何时刻设置， 设置后，接下来的index的Field会按照新的length截取，之前已经index的部分不会改变。可以设置为Integer.MAX_VALUE
RAMDirectory 和 FSDirectory 转化
RAMDirectory(RAMD)在效率上比FSDirectyr(FSD)高不少, 所以我们可以手动的把RAMD当作FSD的buffer,这样就不用去很费劲的调优FSD那么多参数了,完全可以先用RAM跑好了index， 周期性（或者是别的什么算法）来回写道FSD中。 RAMD完全可以做FSD的buffer。
为查询优化索引(index)
Indexwriter.optimize()方法可以为查询优化索引（index），之前提到的参数调优是为indexing过程本身优化，而这 里是为查询优化，优化主要是减少index文件数，这样让查询的时候少打开文件，优化过程中，lucene会拷贝旧的index再合并，合并完成以后删除 旧的index，所以在此期间，磁盘占用增加， IO符合也会增加，在优化完成瞬间，磁盘占用会是优化前的2倍,在optimize过程中可以同时作search。
并发操作Lucene和locking机制
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- 所有只读操作都可以并发在index被修改期间，所有只读操作都可以并发对index修改操作不能并发，一个index只能被一个线程占用index的优化，合并，添加都是修改操作IndexWriter和IndexReader的实例可以被多线程共享，他们内部是实现了同步，所以外面使用不需要同步
Locing
???lucence内部使用文件来locking， 默认的locking文件放在java.io.tmpdir,可以通过-Dorg.apache.lucene.lockDir=xxx指定新的dir， 有write.lock commit.lock两个文件，lock文件用来防止并行操作index，如果并行操作， lucene会抛出异常，可以通过设置-DdisableLuceneLocks=true来禁止locking，这样做一般来说很危险，除非你有操作系 统或者物理级别的只读保证，比如把index文件刻盘到CDROM上。
调试IndexWriter
IndexWriter 有一个infoStream的变量，调试信息从这里输出。可以把System.out设置给它