beta技术沙龙越办越有意思了，上次错过了阙宏宇的mod_cache（还有关于线程进程的讨论）就很可惜，这次关于Lucene的演讲，是无论如何不应该错过了。

    到目前为止，全文检索已经完全不算高技术门槛了，记得以前看过一本书里面写：“今天，任何程序员，都可以很容易地构造一个全文检索应用”。是的，全文检索的基本原理大家都知道差不多了，剩下的只是实践。我见过纯粹自己开发的，具有AS（Advanced Search）、BS（Basic Search）、DI（Digest）等结构，“像模像样”的全文检索架构，不过应用更多的，却是在开源项目上完善、定制而来的，Apache的Lucene就是众多开源全文检索项目中，名气最大、资格最老、应用也最广泛的一个。本期beta技术沙龙，讲的就是大型网站中lucene的应用，主讲人是手机之家团队的唐福林（“手机之家”总是有些东东来共享，比如上次的DAL，这真是不错）。

    众所周知，用Lucene构造一个“索引－查询”的应用是非常简单的，搭好环境，参照（修改）示范代码，很容易就可以成功。但是，要构造一个真正大规模、稳定、可靠的应用，就不说这么简单。程序的编写、模块的分布、架构的设计，都有许多费心思的讲究。按照PPT提供的数据，手机之家目前的Lucene应用，采用的是Lucene 2.4.1 + JDK 1.6(64 bit)的组合，运行在8 CPU, 32G内存的机器上，数据量超过3300万条，原始数据文件超过14G，每天需要支持超过35万次的查询，高峰时期QPS超过20。单看这些数据可能并没有大的亮点，但它的重建和更新都是自动化完成，而且两项任务可以同时运行，另一方面，在不影响服务可靠性的前提下，尽可能快地更新数据（如果两者发生冲突，则优先保证可用性，延迟更新），其中的工作量还是非常大的。

    演讲的主要内容都PPT里，非常丰富，我就不再赘述了。要补充的是，这份PPT做得非常清楚，需求-目标-进度-设计-上线-测试-上线，整个流程非常清楚，给出的数据同样非常精当，我想，这也反映了手机之家团队的开发规范。

因为对Lucene的使用稍微有些经验，我在这里补充几句，权当狗尾续貂：

1. 在大规模的应用中，Lucene更适合用于狭义的“搜索”，而不应当负责数据的存储。我们看看Lucene的源代码也可以知道，Document和Field的存储效率是不够好看的。手机之家的团队也发现了这一点，他们的办法是，用Lucene存放索引，用Memcache + Berkeley DB(Java Edition)负责存储。这样有两个好处，一是减小了Lucene的数据规模，提高了程序的效率；另一方面，这套系统也可以提供某些类似SQL的查询功能。实际上，Lucene Project自己似乎也注意到了这个问题，在Store中新增了一个db选项，其实也是利用的Berkeley DB。如果仅仅用Lucene存放索引，而不存放Document，并且合理配置，一台机器可以支持几十G甚至上百G的索引。
2. 在大规模应用中，Cache是非常重要的。PPT中也提到，可以在程序提供服务之前，进行几次”预热“搜索，填充Searcher的Cache。据我们（银杏搜索）的经验，也可以在应用程序中，再提供针对Document的Cache，这样对性能有较大的改善（同一个JVM内部的Cache，速度更快一些）。Lucene自己似乎也注意到了这个问题，在2.4版本中提供了Cache，并提供了一个LRU Cache实现。不过据我们测试，在极端情况下，这个Cache可能会突破大小限制，一路膨胀最后吃光内存，甚至从网络上找的许多LRU Cache实现在极端条件下都有可能出现这样的问题（这也是我们百思不得其解的地方：反复检查程序的逻辑都没有问题），最终自己写了一个LRU Cache，并修改多次，目前来看是稳定的。
3. 在编写Java服务程序的时候，记得设置退出的钩子函数（RunTime.getRunTime.addShutdownHook）是一个非常好的习惯。许多Java程序员都没有这种意识，或者有，也只是写一个finalize函数，结果程序非正常退出时，可能造成某些外部资源的状态不稳定。拿Lucene来说，之前的IndexWriter是默认autoCommit的，这样每添加一条记录，就提交一次，好处是如果中断，则之前添加的记录都是可用的，坏处则是，索引的速度非常低。在新版本中autoCommit默认为False，速度提升明显（我们测试的结果是，提高了大约8倍），但如果中途异常退出，则前功尽弃。如果我们添加了退出的钩子函数，捕获到退出信号则自动调用writer.close()方法，就可以避免这个问题。
4. 目前的Lucene是兼容JDK 1.4的，它的binary版本也是JDK1.4编译的，如果对性能要求比较高，可以自行下载Lucene Source Code，用更新版本的JDK编译出.jar文件，据我测试，速度大约有30%的提升。
5. 如果对并发的要求较高，可以考虑采用多IndexSearcher的技术，也就是在一个应用服务中，开启多个IndexReader（可以对同样的索引开启多个），每个IndexReader再生成一个IndexSearcher，将这些Searcher放在一个“池”里头，给搜索请求调用。这样可以大幅度提高并发的性能，代价是在写程序的时候就要考虑到这一点，进行相应的调整。

P.S. 据我观察，国内公司内部的项目，一般取的名字都中规中矩，以’er’结尾的比较多，多是Indexer, Crawler, Layer之类。好像很少有外国那种“天马行空”的奇特名字，譬如Hadoop（这是一个“没来由”的名字）、Lucene（这是个少见的姓）。国内我接触过不多，以前抓虾有个重要的DB叫tudui（“土堆”），目前银杏有个项目叫LaserTank，都是跟实际用途毫不相关的，印象反而深刻。

建议继续学习：

1. 几种常见的基于Lucene的开源搜索解决方案对比    (阅读：4699)
2. 【转】基于lucene实现自己的推荐引擎    (阅读：3561)
3. Solr\Lucene优劣势分析    (阅读：2617)
4. 基于Lucene/XML的站内全文检索解决方案：WebLucene    (阅读：2484)