因为业务需要，虽然自己不是专门写搜索的，但是需要自己拼一些搜索条件去调用搜索的接口，而之前看的JVM crash里也涉及到了Lucene，所以大概了解一下。
参考文档：
http://www.iteye.com/topic/839504
http://www.cnblogs.com/xing901022/p/3933675.html
一、Lucene简介
Lucene 是一个基于 Java 的全文信息检索工具包，它不是一个完整的搜索应用程序，而是为你的应用程序提供索引和搜索功能。Lucene 目前是 Apache Jakarta 家族中的一个开源项目。也是目前最为流行的基于 Java 开源全文检索工具包。
目前已经有很多应用程序的搜索功能是基于 Lucene 的，比如 Eclipse 的帮助系统的搜索功能。Lucene 能够为文本类型的数据建立索引，所以你只要能把你要索引的数据格式转化的文本的，Lucene 就能对你的文档进行索引和搜索。比如你要对一些 HTML 文档，PDF 文档进行索引的话你就首先需要把 HTML 文档和 PDF 文档转化成文本格式的，然后将转化后的内容交给 Lucene 进行索引，然后把创建好的索引文件保存到磁盘或者内存中，最后根据用户输入的查询条件在索引文件上进行查询。不指定要索引的文档的格式也使 Lucene 能够几乎适用于所有的搜索应用程序。
以Lucene4.0为例：官网文档 http://lucene.apache.org/core/4_0_0/core/overview-summary.html
这是其中最常用的五个文件：
第一个，也是最重要的，Lucene-core-4.0.0.jar,其中包括了常用的文档，索引，搜索，存储等相关核心代码。
第二个，Lucene-analyzers-common-4.0.0.jar，这里面包含了各种语言的词法分析器，用于对文件内容进行关键字切分，提取。
第三个，Lucene-highlighter-4.0.0.jar，这个jar包主要用于搜索出的内容高亮显示。
第四个和第五个，Lucene-queryparser-4.0.0.jar，提供了搜索相关的代码，用于各种搜索，比如模糊搜索，范围搜索，等等。
二、索引和搜索
索引是现代搜索引擎的核心，建立索引的过程就是把源数据处理成非常方便查询的索引文件的过程。为什么索引这么重要呢，试想你现在要在大量的文档中搜索含有某个关键词的文档，那么如果不建立索引的话你就需要把这些文档顺序的读入内存，然后检查这个文章中是不是含有要查找的关键词，这样的话就会耗费非常多的时间，想想搜索引擎可是在毫秒级的时间内查找出要搜索的结果的。这就是由于建立了索引的原因，你可以把索引想象成这样一种数据结构，他能够使你快速的随机访问存储在索引中的关键词，进而找到该关键词所关联的文档。Lucene 采用的是一种称为反向索引（inverted index）的机制。反向索引就是说我们维护了一个词 / 短语表，对于这个表中的每个词 / 短语，都有一个链表描述了有哪些文档包含了这个词 / 短语。这样在用户输入查询条件的时候，就能非常快的得到搜索结果。我们将在本系列文章的第二部分详细介绍 Lucene 的索引机制，由于 Lucene 提供了简单易用的 API，所以即使读者刚开始对全文本进行索引的机制并不太了解，也可以非常容易的使用 Lucene 对你的文档实现索引。
对文档建立好索引后，就可以在这些索引上面进行搜索了。搜索引擎首先会对搜索的关键词进行解析，然后再在建立好的索引上面进行查找，最终返回和用户输入的关键词相关联的文档。
图 1 表示了搜索应用程序和 Lucene 之间的关系，也反映了利用 Lucene 构建搜索应用程序的流程：
三、代码解读
下面针对官网上面给出的一个例子，进行分析：
1 Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer(Version.LUCENE_CURRENT);
2
3 // Store the index in memory:
4 Directory directory = new RAMDirectory();
5 // To store an index on disk, use this instead:
6 //Directory directory = FSDirectory.open("/tmp/testindex");
7 IndexWriterConfig config = new IndexWriterConfig(Version.LUCENE_CURRENT, analyzer);
8 IndexWriter iwriter = new IndexWriter(directory, config);
9 Document doc = new Document();
10 String text = "This is the text to be indexed.";
11 doc.add(new Field("fieldname", text, TextField.TYPE_STORED));
12 iwriter.addDocument(doc);
13 iwriter.close();
14
15 // Now search the index:
16 DirectoryReader ireader = DirectoryReader.open(directory);
17 IndexSearcher isearcher = new IndexSearcher(ireader);
18 // Parse a simple query that searches for "text":
19 QueryParser parser = new QueryParser(Version.LUCENE_CURRENT, "fieldname", analyzer);
20 Query query = parser.parse("text");
21 ScoreDoc[] hits = isearcher.search(query, null, 1000).scoreDocs;
22 assertEquals(1, hits.length);
23 // Iterate through the results:
24 for (int i = 0; i < hits.length; i++) {
25 Document hitDoc = isearcher.doc(hits[i].doc);
26 assertEquals("This is the text to be indexed.", hitDoc.get("fieldname"));
27 }
28 ireader.close();
29 directory.close();
索引的创建
首先，我们需要定义一个词法分析器。
比如一句话，“我爱我们的中国！”，如何对他拆分，扣掉停顿词“的”，提取关键字“我”“我们”“中国”等等。这就要借助的词法分析器Analyzer来实现。这里面使用的是标准的词法分析器，如果专门针对汉语，还可以搭配paoding，进行使用。
1 Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer(Version.LUCENE_CURRENT);
参数中的Version.LUCENE_CURRENT，代表使用当前的Lucene版本，本文环境中也可以写成Version.LUCENE_40。
第二步，确定索引文件存储的位置，Lucene提供给我们两种方式：
1 本地文件存储
Directory directory = FSDirectory.open("/tmp/testindex");
2 内存存储
Directory directory = new RAMDirectory();
可以根据自己的需要进行设定。
第三步，创建IndexWriter，进行索引文件的写入。
IndexWriterConfig config = new IndexWriterConfig(Version.LUCENE_CURRENT, analyzer); IndexWriter iwriter = new IndexWriter(directory, config);
这里的IndexWriterConfig，据官方文档介绍，是对indexWriter的配置，其中包含了两个参数，第一个是目前的版本，第二个是词法分析器Analyzer。
第四步，内容提取，进行索引的存储。
Document doc = new Document();
String text = "This is the text to be indexed.";
doc.add(new Field("fieldname", text, TextField.TYPE_STORED));
iwriter.addDocument(doc);
iwriter.close();
第一行，申请了一个document对象，这个类似于数据库中的表中的一行。
第二行，是我们即将索引的字符串。
第三行，把字符串存储起来（因为设置了TextField.TYPE_STORED,如果不想存储，可以使用其他参数，详情参考官方文档），并存储“表明”为"fieldname".
第四行，把doc对象加入到索引创建中。
第五行，关闭IndexWriter,提交创建内容。
这就是索引创建的过程。
关键字查询：
第一步，打开存储位置
DirectoryReader ireader = DirectoryReader.open(directory);
第二步，创建搜索器
IndexSearcher isearcher = new IndexSearcher(ireader);
第三步，类似SQL，进行关键字查询
QueryParser parser = new QueryParser(Version.LUCENE_CURRENT, "fieldname", analyzer);
Query query = parser.parse("text");
ScoreDoc[] hits = isearcher.search(query, null, 1000).scoreDocs;
assertEquals(1, hits.length);
for (int i = 0; i < hits.length; i++) {
Document hitDoc = isearcher.doc(hits[i].doc);
assertEquals("This is the text to be indexed.",hitDoc.get("fieldname"));
}
这里，我们创建了一个查询器，并设置其词法分析器，以及查询的“表名“为”fieldname“。查询结果会返回一个集合，类似SQL的ResultSet，我们可以提取其中存储的内容。
关于各种不同的查询方式，可以参考官方手册，或者推荐的PPT
第四步，关闭查询器等。
ireader.close(); directory.close();
来源：https://www.cnblogs.com/jiangxiaoyaoblog/p/5760449.html