Lucene5.5.4入门以及基于Lucene实现博客搜索功能

小咪咪 2022-06-01 08:26 167阅读 0赞

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# 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][Lucene]

本文demo地址：[https://github.com/liuxianan/lucene-demo][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][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/][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 #

## 4.1. 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：

![20170504_200842_908_3391.png][]

也就是这几个：

![20170504_200907_437_5687.png][]

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][https_github.com_liuxianan_lucene-demo_tree_master_WebContent_WEB-INF_lib]

## 4.2. 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<File> files = FileUtil.listAllFiles(SCAN_PATH); for(int i=0; i<files.size(); i++) { Document document = new Document(); File file = files.get(i); document.add(new Field("content", FileUtil.readFile(file.getAbsolutePath()), TextField.TYPE_STORED)); document.add(new Field("fileName", file.getName(), TextField.TYPE_STORED)); document.add(new Field("filePath", file.getAbsolutePath(), TextField.TYPE_STORED)); document.add(new Field("updateTime", file.lastModified()+"", TextField.TYPE_STORED)); indexWriter.addDocument(document); } } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } finally { try { if(indexWriter != null) indexWriter.close(); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } }

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：

![20170504_201824_547_9736.png][]

## 4.3. 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("<span style=\"backgroud:red\">", "</span>"); 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"); }

## 4.4. 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); 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，OpenOffice BooleanQuery.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query TopDocs 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。

## 4.5. 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][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<span style="backgroud:red">Android</span>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。

## 5.1. 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); }

## 5.2. 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(); }

## 5.3. 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`。

## 5.4. 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。

## 5.5. 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();

## 5.6. 效果体验 ##

可以访问我的博客 [http://blog.liuxianan.com][http_blog.liuxianan.com] 然后双击`Ctrl`即可搜索。

# 结束语 #

搜索效果文章最前面已经给出了，仿百度做的，哈哈！

本文是面向入门级别的，想深入学习可以参考这位仁兄的系列文章：  
[http://blog.csdn.net/wuyinggui10000/article/category/3173543][http_blog.csdn.net_wuyinggui10000_article_category_3173543]

[https_www.cnblogs.com_liuxianan_p_lucene-hello-world.html]: https://www.cnblogs.com/liuxianan/p/lucene-hello-world.html
[Lucene]: /images/20220601/24d2abd011dc46dc8f19497d4fc0605b.png
[https_github.com_liuxianan_lucene-demo]: https://github.com/liuxianan/lucene-demo
[http_blog.liuxianan.com_search_kw_E7_AB_AF_E5_8F_A3_20_E5_8D_A0_E7_94_A8]: http://blog.liuxianan.com/search?kw=%E7%AB%AF%E5%8F%A3%20%E5%8D%A0%E7%94%A8
[http_lucene.apache.org]: http://lucene.apache.org/
[20170504_200842_908_3391.png]: /images/20220601/1184810b63594aec898f400000b2f8fb.png
[20170504_200907_437_5687.png]: /images/20220601/e6b7f0f5fd1042428bf8bd5275dd705f.png
[https_github.com_liuxianan_lucene-demo_tree_master_WebContent_WEB-INF_lib]: https://github.com/liuxianan/lucene-demo/tree/master/WebContent/WEB-INF/lib
[20170504_201824_547_9736.png]: /images/20220601/f389a55ffd544f098926fb3e5d3cace4.png
[https_github.com_liuxianan_lucene-demo_blob_master_src_com_test_DbSearchDemo.java]: https://github.com/liuxianan/lucene-demo/blob/master/src/com/test/DbSearchDemo.java
[http_blog.liuxianan.com]: http://blog.liuxianan.com
[http_blog.csdn.net_wuyinggui10000_article_category_3173543]: http://blog.csdn.net/wuyinggui10000/article/category/3173543