1、正確關閉indexwriter例項？關閉過程中發生問題如何處理？
try finally
}
1.maxbuffereddocs
maxbuffereddocs這個引數預設是disabled的，因為lucene中還用另外乙個引數（rambuffersizemb）控制這個bufffer的索引文件個數。
其實maxbuffereddocs和rambuffersizemb這兩個引數是可以一起使用的，一起使用時只要有乙個觸發條件滿足就寫入硬碟，生成乙個新的索引segment檔案。
2.rambuffersize
控制用於buffer索引文件的記憶體上限，如果buffer的索引文件個數到達該上限就寫入硬碟。當然，一般來說也只越大索引速度越快。當我們對文件大小不太確定時，這個引數就相當有用，不至於outofmemory error.
3.mege***ctor
setmergefactor是控制segment合併頻率的，其決定了乙個索引塊中包括多少個文件，當硬碟上的索引塊達到多少時，將它們合併成乙個較大的索引塊。當mergefactor值較大時，生成索引的速度較快。mergefactor的預設值是10，建議在建立索引前將其設定的大一些。
注意：
1.不要隨意設定maxbuffereddocs。
maxbuffereddocs和rambuffersize共同控制記憶體中文件的容量。
如果對maxbuffereddocs進行設定要比較小心了，因為它本身是disabled，如果設定不合理將導致大規模的重建索引非常慢。
例如：
dir = ******fsdirectory.open(new file("d:/20101015index"));
writer = new indexwriter(dir, new standardanalyzer(version.lucene_30), true, maxfieldlength.unlimited);
writer.setusecompoundfile(true);
writer.setmaxbuffereddocs(100);
writer.setmergefactor(10);
//add document
//注意點2:filed例項在多次新增的時候可以重用，節約構造field例項的時間。
field f1 = new field("f1", "", store.yes, index.analyzed) ;
field f2 = new field("f2", "", store.yes, index.analyzed) ;
for (int i = 0; i < 1000000; i++)
writer.optimize();
上述**中對maxbuffereddocs進行設定：
writer.setmaxbuffereddocs(100);
那麼現在對記憶體中文件的容量有兩個控制量：
1.文件數量達到100就寫回磁碟；
2.文件總容量達到16m就寫回磁碟；
因為上面乙個文件的大小很小，100個文件的容量肯定不會達到16m，所以第乙個控制量起到主要的作用。
在沒有設定maxbuffereddocs之前就只有rambuffersize（16m）控制記憶體中文件的數量，
較之這兩種情況，明顯是沒有設定maxbuffereddocs更好的利用了記憶體，因此建立索引更快速。
實驗證明：
不設定maxbuffereddocs，耗時20s左右；
設定maxbuffereddocs為100，耗時280000s左右。 = =！ 差別太大了，所以一定要小心！！！
2.不要太迷信mege***ctor比較大會加快重建索引的速度。
通過實驗，在上述**中獎mege***ctor設定成10比100要快2s。
「一家之言」——
對於一般的系統（資料量在千萬級，重建索引暫不考慮併發壓力），在重建索引時不要太糾結這些引數的設定，
只要不犯太嚴重的問題（例如像上面一樣將maxbuffereddocs設定得過小，還不如不設定），效率出入都不會太大。
3.是否有必要將資料先放到ram中，再和磁碟的索引進行合併？
我認為在重建索引的環節沒有必要。因為在使用fsdirectory建立索引的時候不就可以控制記憶體的使用麼！？（maxbuffereddocs和rambuffersize）
而ramdiretory應該重點使用在實時索引上面。
（= =！ 我指的重建索引是什麼意思？"對大量的資料一次性建立成磁碟索引！"）
這裡也做了乙個測試，是先將文件寫入記憶體，然後合併到磁碟。
主要**如下所示：
dirfs = ******fsdirectory.open(new file("d:/20101015index"));
writer = new indexwriter(dir, new standardanalyzer(version.lucene_30), maxfieldlength.unlimited);
writerfs = new indexwriter(dirfs, new standardanalyzer(version.lucene_30), true, maxfieldlength.unlimited);
//field f1 = new field("f1", "", store.yes, index.analyzed);
field f2 = new field("f2", "", store.yes, index.analyzed);
for (int i = 0; i < 1000000; i++)
// writer.commit();
writerfs.addindexes(writer.getreader());
就算有優化的必要，但絕不是當前必要解決的「主要矛盾」。
應該將重點放到：
1.實時索引；
2.分布式構建檢索框架（如果系統規模有必要的）；
3.怎麼在程式質量上利用好記憶體，不至於執行時到處時 記憶體溢位 。
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