Lucene的索引文件，會(huì)包含很多個(gè)segments文件，每個(gè)segment中包含多個(gè)documents文件，一個(gè)segment中會(huì)有完整的正向索引和反向索引。
在搜索時(shí)，Lucene會(huì)遍歷這些segments，以segments為基本單位獨(dú)立搜索每個(gè)segments文件，而后再把搜索結(jié)果合并。

建立索引文件的過(guò)程，實(shí)際就是把documents文件一個(gè)個(gè)加入索引中，Lucene的做法是最開(kāi)始為每個(gè)新加入的document獨(dú)立生成一個(gè)segment，放在內(nèi)存中。而后，當(dāng)內(nèi)存中segments數(shù)量到達(dá)一個(gè)闕值時(shí)，合并這些segments，新生成一個(gè)segment加入文件系統(tǒng)的segments列表中。
而當(dāng)文件系統(tǒng)的segments數(shù)量過(guò)多時(shí)，勢(shì)必影響搜索效率，因此需要不斷合并這些segments文件。

那么Lucene的合并策略是什么？如何保證合適的segments數(shù)量呢？

其實(shí)Lucene有兩套基本的策略：
第一種策略實(shí)現(xiàn)代碼位于IndexWriter#optimize()函數(shù)，其實(shí)就是把所有segments文件合并成一個(gè)文件。合并的算法是遞歸合并列表最后的mergeFactor個(gè)segments文件直到合并成一個(gè)文件。這兒mergeFactor是Lucene的一個(gè)參數(shù)。
btw: 從算法細(xì)節(jié)上看，其實(shí)我不是喜歡這段實(shí)現(xiàn)，因?yàn)榱斜淼淖詈髆ergeFactor個(gè)文件內(nèi)容實(shí)際被掃描了segmens_count/mergeFactor次。如果分段歸納合并的方式不知道是否更好，每個(gè)segment文件內(nèi)容都將被掃描 ceil(Log_mergeFactor(segmens_count)) 或ceil(Log_mergeFactor(segmens_count)) +1次，是否更好?

第二種策略實(shí)現(xiàn)代碼位于IndexWriter#maybeMergeSegments()函數(shù)中，這個(gè)代碼就復(fù)雜了，它的基本策略就是要求確保合并后兩個(gè)公式的成立:
假定segments是個(gè)有序列表，B表示maxBufferedDocs，f(n)=ceil(log_M(ceil(n/B)))，M表示mergeFactor，這兒maxBufferedDocs和mergeFactor是兩個(gè)參數(shù)
1. 如果第i個(gè)segment的documents數(shù)量為x，第i+1個(gè)segment的documents數(shù)量為y，那么f(x)>f(y)一定成立
2. f(n)值相同的segments的數(shù)量不得超過(guò)M。
那么maybeMergeSegments()函數(shù)是如何確保這兩個(gè)公式成立的呢?
1.首先，從代碼：
這兒minMergeDocs=maxBufferedDocs, 因此可以看出，當(dāng)內(nèi)存中緩存的segments被合并寫(xiě)回磁盤(pán)時(shí)生成的segment的document count等于或小于maxBufferedDocs（即minMergeDocs）。
補(bǔ)充：因?yàn)閙aybeMergeSegments()運(yùn)行在同步代碼中，因此只要ramSegmentInfos.size==minMergerDocs(即maxBufferedDocs)就會(huì)寫(xiě)回磁盤(pán)，因此應(yīng)該不存在ramSegmentInfos.size>maxBufferedDocs才寫(xiě)回的情況。而且，但如果是這種情況，因?yàn)楹喜⒑蟮膕egment文件的document count過(guò)大，后面的maybeMergeSegments()將不做合并處理直接退出，上述公式就可能不成立，那么算法將有錯(cuò)。
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2.
2.1 因此maybeMergeSegments()第一次執(zhí)行時(shí)，所有segments的document count都小于等于maxBufferedDocs。此時(shí)，從i=0開(kāi)始，合并i~i+mergeFactor-1個(gè)文件，如果合并后的doc count>maxBufferedDocs時(shí)，保留第i個(gè)segment，否則繼續(xù)合并改變后的i~i+mergeFactor-1，直到doc count>maxBufferedDocs或所有segments文件個(gè)數(shù)已經(jīng)<mergeFactor了。經(jīng)過(guò)這樣一輪的合并，除了最后<mergeFactor個(gè)的doc counts<=maxBufferedDocs文件外，其它文件的doc counts一定都>maxBufferedDocs并<maxBufferedDocs*mergeFactor了。
 2.2 這時(shí)，不理會(huì)最后<mergeFactor個(gè)doc count<maxBufferedDocs的文件，而后按2.1的同理規(guī)則，合并之前的文件，讓這些文件的最后<mergerFactor個(gè)segment符合 maxBufferedDocs<doc counts<=maxBufferedDocs*mergeFactor，之前的segment文件都符合maxBufferedDocs*mergeFactor<doc counts<=maxBufferedDocs*mergeFactor^2
2.3 重復(fù)2.2，最后得到的列表就會(huì)滿足上述兩等式的成立
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之后，每次從內(nèi)存緩存中flush出一個(gè)新的segment時(shí)，也就是往這個(gè)segments列表的最后增加一個(gè)doc_count<=maxBufferedDocs的文件，同樣執(zhí)行上述步驟2進(jìn)行合并，能夠始終保證上述兩公式的成立。
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4
4.1
IndexWriter#addIndexesNoOptimize同樣借鑒使用了maybeMergeSegments()算法，區(qū)別此時(shí)，實(shí)際是已有一個(gè)符合兩公式的segments序列T，在T之后追加上隨意順序的segments序列S。這時(shí)，我們先找到S中doc count值最大的那個(gè)segment，計(jì)算出它屬于的區(qū)間f(x)，使得maxBufferedDocs*mergeFactor^x<doc counts<=maxBufferedDocs*mergeFactor^(x+1)，而后按2.2的算法合并出除了最后<mergerFactor個(gè)segments外， 之前所有segments都符合 a. doc count>maxBufferedDocs*mergeFactor^(x+1) b.符合上述2等式。
btw: 因?yàn)檫@兒調(diào)用IndexWriter#addIndexesNoOptimize傳入的參數(shù)是maxBufferedDocs*mergeFactor^(x+1)，因?yàn)镾所有segment的doc count都一定小于maxBufferedDocs*mergeFactor^(x+1)，因此S的所有元素都會(huì)參與收縮合并。
4.2 將最后<mergerFactor個(gè)doc count<maxBufferedDocs*mergeFactor^(x+1)的segments合并，如果合并后的segment的doc count大于maxBufferedDocs*mergeFactor^(x+1)，就繼續(xù)2.2步驟，使得整個(gè)隊(duì)列符合上述兩公式
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上述兩種策略，最終確保了Lucene中的segments不會(huì)太多,確保效率。

BTW：實(shí)際上，如果documents太多時(shí)，Lucene還支持把docuements分成幾個(gè)組，每個(gè)組用獨(dú)立的進(jìn)程或電腦進(jìn)行索引，而后再多個(gè)目錄的索引合并起來(lái)，具體可參考IndexWriter#addIndexesNoOptimize和IndexWriter#addIndexes函數(shù)