本文介绍了在多线程环境下如何安全地使用Lucene。Lucene允许多个读操作并发，但不允许并发修改，内部通过锁机制保证线程安全。文章提供了一个IndexModifier Singleton类的实现，用于管理IndexWriter和IndexReader，确保线程安全地添加、删除和检索文档。此外，还讨论了使用Compass框架实现与Hibernate和Spring的集成，以实现实时索引和搜索功能。
Lucene多线程操作实现
对于并发，Lucene 遵循以下规则：
1. 允许任意多的读操作并发，即任意数量用户可同时对同一索引做检索操作。
2. 即便正在进行索引修改操作(索引优化、添加文档、删除文档)，依然允许任意多的检索操作并发执行。
3. 不允许并发修改操作，也就是说同一时间只允许一个索引修改操作。
Lucene内部已经对多线程安全进行了处理，很多操作都使用了 lock 进行多线程同步锁定。只要遵循一定的规则，就可以在多线程环境下安全运行 Lucene。
方案一：
建议：
1. Directotry、Analyzer 都是多线程安全类型，只需建立一个 Singleton 对象即可。
2. 所有线程使用同一个 IndexModifier 对象进行索引修改操作。
3. IndexWriter/IndexReader/IndexModifier/IndexSearcher 最好使用同一个 Directory 对象，否则多线程并发读写时可能引发 FileNotFoundException。
IndexModifier 对象封装了 IndexWriter 和 IndexReader 的常用操作，其内部实现了多线程同步锁定。使用 IndexModifier 可避免同时使用 IndexWriter 和 IndexReader 时需要在多个对象之间进行同步的麻烦。等所有修改操作完成后，记住调用 Close() 方法关闭相关资源。并不是每次操作都需要调用 Optimize()，可以依据特定情况，定期执行优化操作。
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以下演示代码简单封装了一个 IndexModifier Signleton 类型，确保多线程使用同一个对象，且只能由最后一个多线程调用 Close 方法关闭。
代码不完善，仅供参考！需要做些修改才能应用于实际项目。
//索引修改器的获取和关闭
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.io.StringReader;
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;
import org.apache.lucene.index.CorruptIndexException;
import org.apache.lucene.index.IndexModifier;
import org.apache.lucene.store.Directory;
import org.apache.lucene.store.LockObtainFailedException;
import org.apache.lucene.store.RAMDirectory;
public class MyIndexModifier {
private static Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();
private static IndexModifier modifier;
private static ArrayList<Thread> threadList = new ArrayList<Thread>();
private MyIndexModifier() { }
static final File INDEX_DIR = new File("D:/docindex");
public static IndexModifier GetInstance()
{
synchronized (threadList)
{
if (modifier == null)
{
try {
modifier = new IndexModifier(INDEX_DIR, analyzer, false);
//索引性能测试参数配置
modifier.setMergeFactor(1000);
System.out.println("MergeFactor: " + modifier.getMergeFactor());
System.out.println("MaxBufferedDocs: " + modifier.getMaxBufferedDocs());
} catch (CorruptIndexException e) {
e.printStackTrace();
} catch (LockObtainFailedException e) {
e.printStackTrace();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
if (!threadList.contains(Thread.currentThread()))
threadList.add(Thread.currentThread());
return modifier;
}
}
public static void Close()
{
synchronized (threadList)
{
if (threadList.contains(Thread.currentThread()))
threadList.remove(Thread.currentThread());
if (threadList.size() == 0)
{
try {
if (modifier != null)
{
modifier.close();
modifier = null;
}
} catch (CorruptIndexException e) {
e.printStackTrace();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
}
}
//线程处理类
import java.io.IOException;
import java.util.Date;
import org.apache.log4j.LogManager;
import org.apache.log4j.Logger;
import org.apache.lucene.document.Document;
import org.apache.lucene.document.Field;
import org.apache.lucene.index.CorruptIndexException;
import org.apache.lucene.index.IndexModifier;
import org.apache.lucene.index.StaleReaderException;
import org.apache.lucene.store.LockObtainFailedException;
import com.miracle.dm.framework.common.TimestampConverter;
public class TestModifer extends Thread{
private static Logger logger = LogManager.getLogger(TestModifer.class);
@Override
public void run() {
IndexModifier writer = MyIndexModifier.GetInstance();
try {
writer.deleteDocument(0);
} catch (StaleReaderException e1) {
// TODO Auto-generated catch block
e1.printStackTrace();
} catch (CorruptIndexException e1) {
// TODO Auto-generated catch block
e1.printStackTrace();
} catch (LockObtainFailedException e1) {
// TODO Auto-generated catch block
e1.printStackTrace();
} catch (IOException e1) {
// TODO Auto-generated catch block
e1.printStackTrace();
}
for (int x = 0; x < 10; x++)
{
Document doc = new Document();
TimestampConverter converter = new TimestampConverter();
Date date = new Date();
String docDate = converter.timestampToShortStr(date);
doc.add(new Field("docDate", docDate , Field.Store.YES, Field.Index.TOKENIZED));
try {
writer.addDocument(doc);
} catch (CorruptIndexException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
} catch (LockObtainFailedException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
} catch (IOException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
}
logger.debug(""+ Thread.currentThread()+","+ writer.docCount());
MyIndexModifier.Close(); // 注意不是调用 IndexModifier.Close() ！
}
}
多线程测试代码
import java.io.Console;
import java.io.IOException;
import java.util.Date;
import org.apache.log4j.LogManager;
import org.apache.log4j.Logger;
import org.apache.lucene.document.Document;
import org.apache.lucene.document.Field;
import org.apache.lucene.index.CorruptIndexException;
import org.apache.lucene.index.IndexModifier;
import org.apache.lucene.store.LockObtainFailedException;
import com.miracle.dm.framework.common.TimestampConverter;
public class test {
private static Logger logger = LogManager.getLogger(test.class);
public test(){
}
/**
* @param args
*/
public static void main(String[] args) {
for (int i = 0; i < 100; i++)
{
new TestModifer().start();
}
}
}
注意：使用lucene现在的新版本的朋友一定会发现，现在并不推荐使用。而查看API发现IndexModifier已经被IndexWriter代替。再查看IndexWriter，其中提供了新增，删除，更新索引文档的方法。
这里是自己编码来实现，但是我不知道当几千或更多用户在对索引进行操作，那会不会导致close长时间没有运行，而无法检索到最新的更新索引。希望大家帮我考虑一下是否会存在这方面的问题，如果存在该如何解决？
方案二：利用已有的lucene框架，例如compass
它对lucene实现了实时索引。可基于hibernate，当更新数据库时，系统会自动更新索引。
· Compass将lucene、Spring、Hibernate三者结合
转自：http://wemyss.blogbus.com/logs/8014799.html
1.概述
Compass将lucene、Spring、Hibernate三者的起来，以很低很低的成本快速实现企业应用中的搜索功能。
HomePage: http://www.opensymphony.com/compass/
springside里用了compass来做图书搜索，快速建立的流程如下：
1.用简单的compass annotation把Book对象映射到Lucene。
2.配置compass默认提供的基于Spring MVC的Index Controller 和Search Controller。
3.编写查询结果的显示页面，将controller返回的变量显示出来。
2.Object/Search Engine Mapping的 Annotations配置
使用JDK5 的annotation 来进行OSEM(Object/Search Engine Mapping)比用xml文件按简单许多，下面就是简单的搜索类，可见@SearchableID, @SearchableProperty与@SearchableComponent 三个标记，分别代表主键、可搜索的属性与关联的，另一个可搜索的对象，另外Compass要求POJO要有默认构造函数，要实现equals()和hashcode():
详细请点击查看springside中的Product.java , Book.java, Category.java
public class Product {
@SearchableId
private Integer id;
private Category category;
private String name;
private Double unitprice;
@SearchableProperty(name = "name")
public String getName() {
return this.name;
}
@SearchableComponent (refAlias = "category")
public Category getCategory() {
return this.category;
}
public Double getUnitprice() {
return this.unitprice;
}
3. 与spring,hibernate集成配置
3.1 spring配置文件
hiberante中的sessionFactory,transactionManager相比大家也是轻车熟路了.这里还是带过(因为不牵扯稿费的问题吗^_^ ).compass已经对对spring集成做了很好的封装，让我们的使用更加简单,我们可以不为compass编写一行代码,就可以做完搜索引擎的检索.下面是compass在spring中的简明配置. 详情点击查看springside中的applicationContext-lucene.xml ：
<beans>
<bean id="annotationConfiguration" class="org.compass.annotations.config.CompassAnnotationsConfiguration"></bean>
<bean id="compass" class="org.compass.spring.LocalCompassBean">
<!-- anontaition式设置 -->
<property name="classMappings">
<list>
<value>org.springside.bookstore.domain.Book</value>
</list>
</property>
<property name="compassConfiguration" ref="annotationConfiguration"/>
<property name="compassSettings">
<props>
<prop key="compass.engine.connection">file://${user.home}/springside/compass</prop>
<prop key="compass.transaction.factory">org.compass.spring.transaction.SpringSyncTransactionFactory</prop>
</props>
</property>
<property name="transactionManager" ref="transactionManager"/>
</bean>
<bean id="hibernateGpsDevice" class="org.compass.spring.device.hibernate.SpringHibernate3GpsDevice">
<property name="name">
<value>hibernateDevice</value>
</property>
<property name="sessionFactory" ref="sessionFactory"/>
</bean>
<bean id="compassGps" class="org.compass.gps.impl.SingleCompassGps" init-method="start" destroy-method="stop">
<property name="compass" ref="compass"/>
<property name="gpsDevices">
<list>
<ref local="hibernateGpsDevice"/>
</list>
</property>
</bean>
</beans>
上面要留意的配置有：
annotationConfiguration: 使用annotation配置，指定要转换的POJO如Book
compass.engine.connection : 索引文件在服务器上的存储路径.
hibernateGpsDevice: 与hibernate的绑定，用Hibernate 3 事件系统,支持Real Time Data Mirroring .经Hiberante的数据改变会自动被反射到索引里面.
3.2 web Controller的配置
两个Controller都是现成的，只要配置相关选项即可。
详情请查看springside的bookstore-servlet.xml
<bean id="indexBookController" class="org.compass.spring.web.mvc.CompassIndexController">
<property name="compassGps" ref="compassGps"/>
<property name="indexView" value="/admin/indexBook.jsp"/>
<property name="indexResultsView" value="/admin/indexBook.jsp"/> </bean> <bean id="searchBookController" class="org.compass.spring.web.mvc.CompassSearchController">
<property name="compass" ref="compass"/>
<propertyname="searchView"value="/home/top.jsp"/>
<property name="searchResultsView" value="/home/searchBook.jsp"/> <property name="pageSize" value="5"/>
</bean>
3.3 View JSP
简单搜索页面:只需要一个query 参数:
<INPUT type="text" size="20" name="query">
结果页面:
结果页面将返回几个变量，包括:
searchResults(搜索结果) 包括hits(结果)和 searchtime(耗时)
pages(分页信息) 包括page_from page_to等
command(原来的查询请求)
具体使用见springside的advancedSearch.jsp ,下面是简版的代码:
<c:if test="${not empty searchResults}"> 耗时：
<c:out value="http://www.zhmy.com/${searchResults.searchTime}"/>ms <c:forEach var="hit" items="${searchResults.hits}">
<c:choose>
<c:when test="${hit.alias == 'book'}">
<div class="left_content">
<a href="#" class= "title"> 《${hit.data.name}》</a>
<br/> 作者：${hit.data.author}<br/>
</div>
</c:when>
</c:choose>
</c:forEach>
</c:if>
4.扩展高级搜索
扩展高级搜索其实很简单,SpringSide已经初步封装了加入包含以下任意单词，不包含以下任何单词，分类选择等条件及每页显示条数的确定。
如果需要更多条件：
1. 加强搜索页面，加入更多条件的显示。
2. 扩展compass的command class，接受从搜索条件页传过来的条件。 可从springside的AdvancedSearchCommand 扩展或从Compass的原类扩展。
3. 扩展compass的searchController, 将command中的变量重新处理为一个符合Lucene语法规则的query变量 即可(见springside中的AdvancedSearchController )，同时可以为搜索条件页查询图书分类列表一类的变量。
你可以从springside的AdvancedSearchController扩展，重载onSetupCommand (),参考父类的做法，加装自己的条件。重载referenceData()，把图书分类列表这种条件加入到AdvancedSearchCommand 的referenceData Map中供搜索条件页显示，例子见BookSearchController。
也可以参考BookSearchController和AdvancedSearchController的做法，完全自行扩展。
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