如何提高Lucene的搜索速度

确保你使用的是最新版本的Lucene。

使用本地文件系统。
远程文件系统搜索的速度总是会慢一些。如果你的索引必须放在远程文件系统之上，那么可以考虑把远程文件系统用“只读方式”加载（mount）。某些时候这会改善性能。 

使用更快的硬件，尤其是更快的IO系统。
固态硬盘（solid-state disk，SSD）非常适合Lucene的搜索。SSD的寻道时间大概是传统磁盘式硬盘的100倍，也就是说常见的寻道时间造成的开销几乎可以忽略掉了。也就是说装有SSD的机器无需太多的内存作为文件缓存，搜索器在允许反应之前需要的预热（warm-up）时间更短。 

调节操作系统。
Linux可以调节的一个典型的参数是swappiness（参看http://kerneltrap.org/node/3000，译注：可理解为交换系统，调节物理内存和交换分区使用倾向的），这个参数控制了操作系统把内存交换出到IO缓存的倾向性。这个参数在大多数Linux发行版中的默认设置都是一个很大的数（也就是说，倾向于交换分区），这容易造成严重的搜索延迟，特别是在查询频率不高的情况下，搜索一个大的索引时。请尝试把swappiness调低，甚至关闭（把它设置为0）。Windows也有一个选框，在我的电脑->属性->高级->性能设置->内存使用，允许你选择倾向于应用程序还是系统缓存，好像也是起这个作用的。 

使用readOnly=true选项打开IndexReader。
在多线程共享同一个reader的时候这将起巨大的作用，因为这样会去掉处理线程冲突的代码。 

在非Windows平台，使用NIOFSDirectory取代FSDirectory。
这样访问这些文件的时候，也会去掉处理线程冲突的代码。不幸的是，由于Sun JRE Windows版本长期存在的bug（http://bugs.sun.com/bugdatabase/view_bug.do?bug_id=6265734），NIOFSDirectory在Windows下表现很差。 

使用IndexSearcher的同一个实例。
在程序的查询和线程之间，使用单一的一个IndexSearcher的实例。 

测量性能的时候，忽视第一条查询。
对搜索器的第一次查询，要付出初始化缓存的代价（特别是按照字段排序的时候），会干扰你的结论（假设你重用搜索器进行多次查存）。另外一方面，如果你一遍遍的重复同样的查询，结论也会被扭曲，因为操作系统会使用它的缓存加速IO操作。Linux（核心2.6.16或者更新版本）下，你可以用命令 sync ; echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches 来清空缓存。参见http://linux-mm.org/Drop_Caches。 

仅在需要的时候重新打开IndexSearcher。
只有在需要让最新提交的更新出现在搜索中的时候，才应该重新打开IndexSearcher。注意，重新打开搜索器有它的开销（在大的索引和排序打开的情况下可以被察觉到的），必须将这一开销最小化。可以考虑在面对第一个查询之前，使用预热技术对缓存进行预热。 

搜索前对你的索引进行优化（optimize）。
优化（optimize）过的索引只有一个段，这样通常比多个段速度快得多，尤其是对于大的索引。如果你的程序不经常更新索引，那么最好是，先构建索引，然后优化，使用优化过的索引进行搜索。如果你的索引更新频率很高，而且更新后就要刷新搜索器的话，那么优化对你的开销就太大了，你可以采用降低合并因子的方法。 

降低合并因子（mergeFactor）。
小的合并因子意味着更少的段和更快的搜索。然而，这将降低索引的速度，所以，你应该测试这个值，直到找到对于你的程序满足平衡的值。 

限制保存字段和词向量的使用。
从索引中获取这些信息开销太大。一般来说，你应该只获取用户看前可见的“页”内的条目的这些信息，而不是整个结果集的。针对每个获取的文档，Lucene必须寻道到不同文件的不同位置。尝试首先用docID排序你要获取的文档（译注：有可能提高寻道效率）。 

在你获取一个文档时，使用FieldSelector仔细的选择要载入哪些字段，以及如何载入他们。

不要枚举比所需命中结果更多的结果。
枚举所有的命中很慢，有两个原因。首先，返回Hits对象的search()方法在你需要超过100个命中的时候，需要内部重新执行搜索。解决方法：用带有HitCollector的search方法代替。其次，命中通常遍布磁盘的每个角落，访问全部需要大量的I/O活动。这很难避免，除非索引小到可以直接放到内存里。如果你不需要完整的文档，而只需要一个（小的）字段，那么你可以用FieldCache类来缓存它，这样就可以告诉访问它了。 

使用模糊查询（fuzzy query）的时候设置最小的前缀长度。
模糊查询执行耗费CPU的字符串比较──要避免将用户输入的词和所有的索引的词项进行比较，应该只比较前“N”个字符相同的词项。前缀长度是QueryParser和FuzzyQuery都有的参数，默认为0，所有的词项都要比较。 

考虑使用过滤器（filter）。
把结果限定在索引的一部分时，使用缓存的位域过滤器比使用查询条件高效得多。尤其是在限制条件包含了一个大索引的大量文档时。过滤器通常用于限定一个分类下的结果，但是可以在很多中情况下替代任何查询条件。查询和过滤之间的一个区别在于，查询影响结果评分，过滤不影响。 

找到瓶颈。
复杂的查询分析或者对结果过度处理，是隐藏的搜索瓶颈的例子。使用VisualVM这样的工具profile程序可以帮助定位这些问题。