前言

一直以来个人博客的搜索功能很蹩脚，只是自己简单用数据库的like %keyword%来实现的，所以导致经常搜不到想要找的内容，而且高亮显示、摘要截取等也不好实现，所以决定采用Lucene改写博客的搜索功能。先来看一下最终效果：

Lucene搜索效果

本文demo地址：https://github.com/liuxianan/lucene-demo (包括本文需要用到的jar包可以从这里面下载)

效果演示地址：http://blog.liuxianan.com/search?kw=%E7%AB%AF%E5%8F%A3%20%E5%8D%A0%E7%94%A8

Lucene 介绍

Lucene是一个用Java开发的开源全文检索引擎，官网是：http://lucene.apache.org/ ，Lucene不是一个完整的全文索引应用（与之对应的是solr），而是是一个用Java写的全文索引引擎工具包，它可以方便的嵌入到各种应用中实现针对应用的全文索引/检索功能，更多介绍大家自行搜索。

版本选择

目前最新版是6.5.1（截止到2017-05-04），本来想直接用最新版的，但是下载下来之后发现老是提示找不到某些类，可我直接找到对应的jar包下去看却是有的，不过却无法用jd-gui反编译，提示一个什么错误，盲目的我竟然以为是因为版本太新，apache在放出最新jar包时自己没测试，后来试了几个老一点的6.x版本发现都是这个错误，5.x就不会，好吧，这时才想起来应该是jdk版本不对，Lucene6.x需要jdk1.8以上，只能怪我太out了，毕竟确实好久没怎么写过Java代码了。

由于本地、线上都是使用的jdk1.7，不好为了一个Lucene就升级到1.8，所以决定改用5.5.4版本。

正式开始

下载

从网上下载的包一般比较大，有70多M（官网目前只能下载最新版的，5.x的估计要到其它地方下载），一般人只用下面这几个就够了：

也就是这几个：

其中IKAnalyzer2012_FF.jar是一个国人写的中文分词工具，Lucene自带的分词对中文支持不好。注意，这个jar包网上比较乱，随便从网上下载的话可能不兼容，因为跟具体的Lucene版本有关，初学者建议直接用我demo里面整理好的jar包：https://github.com/liuxianan/lucene-demo/tree/master/WebContent/WEB-INF/lib

建立索引

特别注意，Lucene不同版本的API变化比较大，如果你用的是其它版本，注意代码可能要变。

其实代码比较简单，我们先来一个搜索文件的例子（下面的FileUtil可以自己简单实现）。

public static final String INDEX_PATH = "E:\\lucene"; // 存放Lucene索引文件的位置public static final String SCAN_PATH = "E:\\text"; // 需要被扫描的位置，测试的时候记得多在这下面放一些文件/** * 创建索引 */public void creatIndex(){    IndexWriter indexWriter = null;    try    {        Directory directory = FSDirectory.open(FileSystems.getDefault().getPath(INDEX_PATH));        //Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();        Analyzer analyzer = new IKAnalyzer(true);        IndexWriterConfig indexWriterConfig = new IndexWriterConfig(analyzer);        indexWriter = new IndexWriter(directory, indexWriterConfig);        indexWriter.deleteAll();// 清除以前的index        // 获取被扫描目录下的所有文件，包括子目录        List
    
      files = FileUtil.listAllFiles(SCAN_PATH);        for(int i=0; i

执行完之后就在指定目录新建了索引文件，以后的搜索就靠他们了：

简单的搜索

代码比较简单，具体可以看注释，这里就不详述了。

/** * 搜索 */public void search(String keyWord){    DirectoryReader directoryReader = null;    try    {        // 1、创建Directory        Directory directory = FSDirectory.open(FileSystems.getDefault().getPath(INDEX_PATH));        // 2、创建IndexReader        directoryReader = DirectoryReader.open(directory);        // 3、根据IndexReader创建IndexSearch        IndexSearcher indexSearcher = new IndexSearcher(directoryReader);        // 4、创建搜索的Query        // Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();        Analyzer analyzer = new IKAnalyzer(true); // 使用IK分词                // 简单的查询，创建Query表示搜索域为content包含keyWord的文档        //Query query = new QueryParser("content", analyzer).parse(keyWord);                String[] fields = {"fileName", "content"}; // 要搜索的字段，一般搜索时都不会只搜索一个字段        // 字段之间的与或非关系，MUST表示and，MUST_NOT表示not，SHOULD表示or，有几个fields就必须有几个clauses        BooleanClause.Occur[] clauses = {BooleanClause.Occur.SHOULD, BooleanClause.Occur.SHOULD};        // MultiFieldQueryParser表示多个域解析， 同时可以解析含空格的字符串，如果我们搜索"上海 中国"         Query multiFieldQuery = MultiFieldQueryParser.parse(keyWord, fields, clauses, analyzer);                // 5、根据searcher搜索并且返回TopDocs        TopDocs topDocs = indexSearcher.search(multiFieldQuery, 100); // 搜索前100条结果        System.out.println("共找到匹配处：" + topDocs.totalHits); // totalHits和scoreDocs.length的区别还没搞明白        // 6、根据TopDocs获取ScoreDoc对象        ScoreDoc[] scoreDocs = topDocs.scoreDocs;        System.out.println("共找到匹配文档数：" + scoreDocs.length);                QueryScorer scorer = new QueryScorer(multiFieldQuery, "content");        // 自定义高亮代码        SimpleHTMLFormatter htmlFormatter = new SimpleHTMLFormatter("", "");        Highlighter highlighter = new Highlighter(htmlFormatter, scorer);        highlighter.setTextFragmenter(new SimpleSpanFragmenter(scorer));        for (ScoreDoc scoreDoc : scoreDocs)        {            // 7、根据searcher和ScoreDoc对象获取具体的Document对象            Document document = indexSearcher.doc(scoreDoc.doc);            //TokenStream tokenStream = new SimpleAnalyzer().tokenStream("content", new StringReader(content));            //TokenSources.getTokenStream("content", tvFields, content, analyzer, 100);            //TokenStream tokenStream = TokenSources.getAnyTokenStream(indexSearcher.getIndexReader(), scoreDoc.doc, "content", document, analyzer);            //System.out.println(highlighter.getBestFragment(tokenStream, content));            System.out.println("-----------------------------------------");            System.out.println(document.get("fileName") + ":" + document.get("filePath"));            System.out.println(highlighter.getBestFragment(analyzer, "content", document.get("content")));            System.out.println("");        }    }    catch (Exception e)    {        e.printStackTrace();    }    finally    {        try        {            if(directoryReader != null) directoryReader.close();        }        catch (Exception e)        {            e.printStackTrace();        }    }}

测试：

public static void main(String args[]){    FileSearchDemo demo = new FileSearchDemo();    demo.creatIndex();    demo.search("读取 导出");}

稍微复杂一点的搜索

很多时候搜索时可能需要多个条件配合，就像我们的SQL查询一样，不然无法满足我们的业务。Lucene可以将多个query通过BooleanQuery进行与或非处理得到最终的query。其实再复杂一点的我也没试过，下面只是一个简单的示例：

String[] fields = {"fileName", "content"}; // 要搜索的字段，一般搜索时都不会只搜索一个字段// 字段之间的与或非关系，MUST表示and，MUST_NOT表示not，SHOULD表示or，有几个fields就必须有几个clausesBooleanClause.Occur[] clauses = {BooleanClause.Occur.SHOULD, BooleanClause.Occur.SHOULD};// MultiFieldQueryParser表示多个域解析， 同时可以解析含空格的字符串，如果我们搜索"上海 中国"Query multiFieldQuery = MultiFieldQueryParser.parse(keyWord, fields, clauses, analyzer);Query termQuery = new TermQuery(new Term("content", keyWord));// 词语搜索,完全匹配,搜索具体的域Query wildqQuery = new WildcardQuery(new Term("content", keyWord));// 通配符查询Query prefixQuery = new PrefixQuery(new Term("content", keyWord));// 字段前缀搜索Query fuzzyQuery = new FuzzyQuery(new Term("content", keyWord));// 相似度查询,模糊查询比如OpenOffica，OpenOfficeBooleanQuery.Builder queryBuilder = new BooleanQuery.Builder();queryBuilder.add(multiFieldQuery, BooleanClause.Occur.SHOULD);queryBuilder.add(termQuery, BooleanClause.Occur.SHOULD);queryBuilder.add(wildqQuery, BooleanClause.Occur.SHOULD);queryBuilder.add(prefixQuery, BooleanClause.Occur.SHOULD);queryBuilder.add(fuzzyQuery, BooleanClause.Occur.SHOULD);BooleanQuery query = queryBuilder.build(); // 这才是最终的queryTopDocs topDocs = indexSearcher.search(query, 100); // 搜索前100条结果

复杂的搜索还有可能涉及多个索引目录的搜索，不同结果的权重分配、排序，近义词搜索，等等，这里就不多说了，本文只是入门而已。

数据库搜索

其实和文件搜索差不多，只不过建立索引时是从数据库读取内容，我也写了一个简单的数据库搜索示例，可以从前面提到的demo找到（https://github.com/liuxianan/lucene-demo/blob/master/src/com/test/DbSearchDemo.java ），这里不细述。

运行效果如下：

共找到匹配处：1共找到匹配文档数：1-----------------------------------------文章标题：Android原生与JS交互总结文章地址：http://blog.liuxianan.com/android-native-js-interactive.html文章内容：test.testBoolean(false); // 输出"boolean:null"可以发现，如果Android这边参数使用了包装类型会导致参数接收不到，必须使用基本类型，把上面的

基于Lucene实现博客搜索功能

前面都只是例子，下面要试着把它用于正式的项目中。

创建索引的时机

首先写一个LuceneService类，这里面只有2个方法，一个是创建索引，一个是搜索，那么在什么时候创建索引呢？

我在SpringMVC的监听器里面加入了段代码，在系统启动时主动创建一次索引，另外每24小时再自动更新一次，防止万一。为保证实时更新，添加文章、修改文章、删除文章之后也都立即更新一次索引。

/** * 更新Lucene索引 * @param event */public void updateLuceneIndex(final ServletContextEvent event){    luceneTimer = new Timer("Lucene索引定时构建任务", true);    log.debug("启动Lucene索引构建定时任务！");    ApplicationContext context = WebApplicationContextUtils.getWebApplicationContext(event.getServletContext());    final LuceneService luceneService = context.getBean(LuceneService.class);    // 系统启动1分钟之后主动建立一次Lucene索引    luceneTimer.schedule(new TimerTask()    {        @Override        public void run()        {            luceneService.updateIndex(event.getServletContext());        }    }, 1000 * 60, 1000 * 60 * 60 * 24);}

必须要开新线程执行

经过测试对于博文内容不是很多的情况下，一般建立索引都在数秒之内，虽然比较快，但还是要避免阻塞主线程，这里我偷懒简单的用new Thread来实现：

/** * 创建索引，发布文章、修改文章、删除文章之后都应记得更新索引 */public void updateIndex(final ServletContext application){    new Thread(new Runnable()    {        @Override        public void run()        {            try            {                Thread.sleep(3000); // 由于新增、修改文章之后立即更新索引可能太数据库还未写入，所以延迟一段时间执行            }            catch (InterruptedException e)            {                e.printStackTrace();            }            // 创建索引一般需要数秒种，为避免阻塞主线程影响业务，开启新线程执行            createIndexSingleThread(application);        }    }).start();}

如何搜索HTML或markdown

由于我的数据库存放的是markdown，这里着重考虑一下后面这个问题，虽然markdown已经和纯文本差不多了，但是在搜索摘要里面显示一大堆类似# 这是一级标题这样的东西也是不爽的，我没有找到合适的将markdown过滤为纯文本的工具类，只能自己简单写一个，真的是太简单，简单到我的博客里面主要哪种类型的markdown标记，我就过滤什么样的标记，其它都没管，这个方法肯定还有很多问题，目前只要能满足我的需求就足够了，如果有谁有好的工具欢迎推荐。另外一个就是注意替换HTML的<>标签：

/** * 简单地过滤markdown标记使之成为纯文本，主要用在摘要和搜索的场景 * @param md * @return */public static String markdownToText(String md){    if(StringUtil.isEmpty(md)) return "";    md = md.replaceAll("(^|\n|\r\n)#{1,6} *", "$1"); // 去除 #    md = md.replaceAll("(^|\n|\r\n)\\* *", "$1"); // 去除 *    md = md.replaceAll("(^|\n|\r\n)> *", "$1"); // 去除 > （引用）    md = md.replaceAll("(^|\n|\r\n)```\\w*?(\n|\r\n)([\\s\\S]+?)```", "$2$3"); // 去除代码块    md = md.replaceAll("`([^`]+?)`", "$1"); // 去除行内 `code`    md = md.replaceAll("!\\[(.*?)\\]\\(.+?\\)", "$1"); // 去除 img    md = md.replaceAll("\\[(.*?)\\]\\(.+?\\)", "$1"); // 去除 超链接    md = md.replaceAll("<", "<");    md = md.replaceAll(">", ">"); // 替换HTML标签    return md;}

如果是数据库存放的是HTML，可以用一些开源库把它转换成纯文本再建立索引，比如jsoup。

分页

官方建议一次性全部查出来，然后再自己分页，而且如果你要知道总页数，也只能这么干。虽然还有一个searchAfter方法，但是对于这里没啥用。

不同用户显示不同内容

比如有一些仅自己可见的文章，我希望当我登录了时可以被搜索到，没有登录时不能搜索，可以这样实现：

BooleanQuery.Builder queryBuilder = new BooleanQuery.Builder();queryBuilder.add(multiFieldQuery, BooleanClause.Occur.MUST);if(user == null){    // 未登录用户只能查询公开的文章    Query termQuery = new TermQuery(new Term("permission", "pub")); // term表示准确搜索    queryBuilder.add(termQuery, BooleanClause.Occur.MUST);}BooleanQuery query = queryBuilder.build();