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上篇文章 Lucene 倒排索引原理探秘 (1) 详细介绍了 Lucene 索引表的实现，内容涉及关于 Terms Index 以及 Term Dictionary 的剖析。

此文将继续剖析 Lucene 倒排索引实现的另一部分核心内容： 倒排表（Postings）。Lucene 的官方文档关于该部分内容的描述非常丰富，所以学习起来也相对轻松。

Postings 编码

开始之前先介解 Lucene 在 Postings 采用了两个关键的编码格式，PackedBlock 和 VIntBlock。PackedBlock 是在Lucene 4.0引入，带来向量化优化。

VIntBlock

VIntBlock 是能够存储复合数据类型的数据结构，主要通过变长整型（Variable Integer）编码达到压缩的目的。此外 VIntBlock 还能够存储byte[]，比如.pay 用 VIntBlock 存储了 payloads 数据等。

值得一提的是，VIntBlock 可以存储变长数据结构，如.doc 用它存储 DocID 和 TermFreq 时，由于在特定条件下 (TermFreq=1)，Lucene 会省略 TermFreq 以提高空间占用率。Lucene 用一个 VInt 来表示 DocID，VInt 则用每个 Byte 左边第一个 Bit 来表示是否需要读取顺续到下个 Byte。也就是说一个 VInt 有效位是28bit，这就说明 VInt 头部是有特殊含义的，因此 Lucene 只能在 VInt 最右边的一个 bit 下功夫。让 VInt 的右边第一 Bit 来表示是否有下个数据。具体用法会在介绍.doc 文件格式时介绍。

PackedBlock

PackedBlock 只能存储单一整数 (Integer/Long) 数组结构。这里主要介绍 PackedInts：它将一个 int[]打包成一个 Block。PackedBlock 只能存储固定长度的数组（Lucene 规定其长度为 128 个元素），它的压缩方式是将每个元素截断为一个预算的长度（length，单位是 bit），以达到压缩的目的。所以当长度 length 不是 8 的倍数时，会出现一个 byte 被多个元素占用的情形。

PackedBlock 需要把整个 int[] 的所有条目指定长度编码，所以 PackedBlock 只能选择 int[] 最大的数来计算长度，否则会让大数失真。反过来，PackedBlock 都选择 64 位，则会浪费空间，不能达到压缩的目的。

Lucene 预先编译了 64 个 PackedFormat 编码器和解码器，即针对 Long 以内的每种长度都数据都有自己的解码和编码器，以提高编解码的性能。

PackedPosDeltaBlock、PackedDocDeltaBlock 以及 PackedFreqBlock 都采用了 PackedInts 结构，它能存储的信息实际上是很有限的，只能存储 Int 的数组。所以在 PackedPosDeltaBlock 的时候，只能存储 position 信息，在 VIntBlock 则会存储更多必要信息，减少搜索时的 IO 操作。

这也是为什么需要将 DocId 和 TermFreq 拆分成 PackedDocDeltaBlock 和 PackedFreqBlock 两个 Block 存储的原因了。

定长是指 PackedBlock 限定了一个 Block 仅允许存储长度 128 的整型数组，而不是限定 Block 用多少个 Bytes 来存储编码后的结果。另外 Block 存储占用的大小，是按数组中最大那个数的有效 bits 长度来计算整个 Block 需要占用多大的 Bytes 数组的。也就是 Block 的每个数据的长度都是一样，都按最长 bits 来计算。

比如：（我们定义一个函数，bit(num) 用来计算 num 占用多少个 bits）

1. 数组中最大的是 1，那么 PackedBlock 的长度仅是 16Bytes。bit(1) * 128 / 8 = 16

2. 数组中最大的是 128，PackedBlock 长度则是 144 个 Bytes。bit(128) * 128 / 8 = 144

3. 数组中最大的是 520，PackedBlock 则需要 160Bytes。bit(520) * 128 / 8 = 160

简单总结一下，PackedBlock 相当于实现了向量化优化，Lucene 通常会将整个 PackedBlock 加载到内存，既可以减少 IO 操作数，又能提高解码的性能。相对而言 VIntBlock 则能够更丰富数据类型，比较适合存储少量数据。

Postings 文件格式说明

进入正题，我们知道整个 Postings 被拆成三个文件存储，实际上它们之间也是相对独立的。基本所有的查询都会用.doc，且一般的 Query 仅需要用到.doc 文件就足够了；近似查询则需要用.pox；.pay 则是用于 Payloads 搜索（关于这个之前写一篇博客《Solr 迟到的 Payloads》，介绍了 Payloads 用法和场景 )。

Frequencies And Skip Data(.doc 文件)

在 Lucene 倒排索引中，只有.doc 是 Postings 必要文件，即它是不能被省略的。除此之外的两个文件通过配置都是可以省略的。那么.doc 到底存储了哪些关键信息呢？直接上图：

这里画得不够清晰，每个 Term 都有成对的 TermFreqs 和 SkipData 的。换言之，SkipData 是为 TermFreqs 构建的跳表结构，所以它们是成对出现的。

TermFreqs — Frequencies

TermFreqs 存储了 Postings 最核心的内容，DocID 和 TermFreqs，分别表示文档号和对应的词频，它们是一一对应的，Term 出现在文档上，就会有 Term 在文档中出现次数（TermFreqs）。

Lucene 早期的版本还没有 PackedBlock 结构，所以 DocID 与 TermFreq 是以一个二元组的方式存储的。这个结构简单，有助于理解，但却并不准确。既然是想深入剖析，还是有必要还原真相的。

TermFreqs 采用的是混合存储 ，由 Packed Blocks 和 VInt Blocks 两种结构组成。由于 PackedBlock 是定长的，当前 Lucene 默认是 128 个Integers。所以在不满 128 个值的时候，Lucene 采用 VIntBlocks 结构存储。需要注意的是当用 Packed Blocks 结构时，DocID 和 TermFreq 是分开存储的，各自将 128 个值写入到一个 Block。

当用 VIntBlocks 结构时，还是沿用旧版本的存储方式，即上面描述的二元组的方式存储。所以说，将 DocID 和 TermFreq 当成一条数据的说法是不完全准确的。

在 Lucene4.0 之前的版本，还没有引入 PackedBlock 时，DocID 和 TermFreq 确定完全是成对出现，当时只有 VIntBlock 一种结构。

Lucene 尽可能优先采用 PackedBlocks，剩余部分（不足 128 部分）则用 VIntBlocks 存储。引入 PackedBlock 之后，PackedDocDeltaBlock 跟 PackedFreqBlock 是成对的，所以它的写出来的示意图应该是如下：

每个 PackedBlock 由一个 PackedDocDeltaBlock 和一个 PackedFreqBlock 构成，它们都采用 PackedInts 格式。

例如，在同一个 Segment 里，某一个 Term A 在 259 个文档同一个字段出现，那么 Term A 就需要把这 259 个文档的文档编号和 Term A 在每个文档出现的频率一同记下来存储在.doc。此时，Lucene 需要用到 2 个 PackedBlocks 和 3 个 VIntBlocks 来存储它们。

VIntBlock 结构相对复杂一些，它以一种巧妙的方式存储复杂的多元组结构。在.doc 文件中，用 VIntBlock 存储 DocID 和 TermFreqs 二元组。后面将介绍的 Positions 则用 VIntBlock 存储了 Postition、Payload 和 Offset 多元组， byte[] 和 VInt 多种数据类型。

这里每一个 PackedBlock 结构都包含了一个PackedDocDeltaBlock和一个PackedFreqBlock，如果没有省略 Frequencies（TermFreq）；如果用户配置了不存储词频（TermFreq），此时一个 PackedBlock 仅包含一个 PackedDocDeltaBlock。PackedFreqBlock（TermFreq）的存储方式跟 PackedDocDeltaBlock（DocID）完全一致，包括后面要讲的 pos/pay 也都一样的，都使用 Packed Block 这种编码方式。

在 VIntBlock 上如何存储 DocDelta 和 TermFreq？ 如果设置了不存储 TermFreq 时，Lucene 将所有 DocDelta 以 Variable Integer 的编码方式直接写到文件里。当设置为存储 TermFreq 信息时，实际上，TermFreq 信息会被按需存储。Lucene 做了一个小优化，即当 TermFreq=1 时，TermFreq 将不被存储。那么原本 DocDelta（DocID 的增量）后面紧跟一个 Frequencies 的情况变得不再确定，因为压根无法知道 DocDelta 后面还有没有 TermFreq 信息。那应该如何识别 TermFreq 信息是否存在？Lucene 先把数值向左移动一位，然后用最右的一个 Bit 的标记是否存储 TermFreq。最后右边的一个bit为1表示没有存储，0作为有存储 TermFreq。实际上这是 Lucene 的惯用手段。

左移一位，实际上等同于X2，当最后一个 bit 是 0，此时是一定是偶数，表示后面还存 储了 TermFreq；左移一位再 +1，相当于偶数 +1，那就是奇数，此时最后一个 bit 是 1，表示 TermFreq=1，所以后面没有存储 TermFreq。

DocFreq=1 时，Lucene 做一个叫 Singletion（仅出现在一个文档中）的优化，此时就没有 TermFreq 和 SkipData。因为 TermFreq 等同于 TotalTermFreq（上篇文章介绍过，存储在.tim 的 FieldMetadata 上）。

Multi-level SkipList — SkipData

SkipData 是.doc 文件核心部件之一，Lucene 采用的是多层次跳表结构，首先我们先预热一下 SkipList 的逻辑结构图，最后剖析 Lucene 存储 SkipList 的物理结构图。下图 (源自网图) 很好的描述了 SkipList 的结构：

跳表的原理非常简单，跳表其实就是一种可以进行二分查找的有序链表。跳表在原有的有序链表上面增加了多级索引，通过索引来实现快速查找。首先在最高级索引上查找最后一个小于当前查找元素的位置，然后再跳到次高级索引继续查找，直到跳到最底层为止，这时候以及十分接近要查找的元素的位置了 (如果查找元素存在的话)。由于根据索引可以一次跳过多个元素，所以跳查找的查找速度也就变快了。 ——— 百度百科

将搜索时耗时转嫁给索引时，这就是 Lucene 索引的“空间换时间”的基本思想。为此 Lucene 为 Postings 构建 SkipList ，并把按层级将它系列化存储。第一个 SkipLevel 是最高，拥有最少的索引数。

Lucene 在索引时构建了 SkipList，在 Segment 中每个 Term 都有自己唯一的 Postings，每个 Postings 都有需要构建一个 SkipList，这三者是一一对应的。所以画出来结构图如下：

除了第 0 层之外所有 SkipLevel 的每个跳表数据块（SkipDatum）会存储了指向下一个 SkipLevel 的指针。图中 SkipChildLevelFPg 带?的原因是在Level 0时，SkipDatum 没有下一级可以记录。如果 Postings 有存储 positions、payloads 和 offsets 的话，在跳表数据块中也会记录它们的 Block 所有文件指针。

通过 SkipList 可以找到 DocID 和 TermFreq 之外，还能找到 Positions、Payloads 和 Offsets 这三部分信息。因此，在搜索时通过 SkipList 可以快速定位 Postings 的所有相关信息。

关于 Lucene 构建 SkipList 的几点细节 (Lucene 规定 SkipList 的层级不超过 10 层)：

1. 第 0 层，SkipList 为每个 Block 增加索引，所以 VIntBlock 不在 SkipList 上。

2. 第 9 层，SkipList 的第一个节点是在第 89 (227)Block。（这个数确实有点大）

3. 第 n 层，SkipList 的第 m 个节点的位置是第8^n * m个 Block。

跳表的第一层是最密的，越高层越稀疏。按层级从低到高依次系列化为写入.doc 的 SkipData 部分。换言之，SkipDatum 个数越多，SkipLevelLength 则会越大。

SkipLevelLength 说明当前层次 Skip 系列化之后的长度，SkipLevel 是包含该层的所有节点的数据 SkipDatum。SkipDatum 包含四部分信息，doc_id 和 term_freq、positions、payloads、以及下一层开始的位置（是第 N 层指向第 N-1 层的前一个索引）。

SkipList 主要是搜索时的优化，主要是减少集合间取交集时需要比较的次数，比如在 Query 被分词器分成多个关键词时，搜索结果需要同时满足这些关键词的，此时需要将每个 Term 对应的 DocId 集合进行析取操作，通过跳表能够有效有减少比较的次数。

Postitions(.pos 文件)

.pos 文件存储所有 Terms 出现文档中的位置信息。为了更好的搜索性能，Lucene 还在 VIntBlock 上存储了部分 payloads 和 offsets 信息。实际上只有 VIntBlock 才有能力来存储复杂的数据结构，PackedBlock 是不具备这样的能力的。具体请参考下面的示意图：

Lucene 把同一个 Term 的所有 position 信息存储在同一个 TermPositions 上，并没有逻辑或者物理上的划分。将在一个文档里出现的所有位置信息，按出现的先后顺序依次写入。 关键在于，position 与 TermFreq 并不是在一维度上，TermFreq 的数值就是 position 的个数。也就是说，通过.pos 文件无法知道每个 position 的具体含义，PostingsReader 通过.doc 文件的 DocID 和 TermFreq 信息才能算出 Postition 的是在哪个文档上的哪个位置。

Payloads and Offsets(.pay 文件)

Payloads，可以理解为 Term 的附加信息，它是与 Term 成对出现的，类似于 Map。在用法上也是如此，Payloads 的信息需要用 byte 数组存储，所以在 TermPayloads 并不能用 PackedBlock 结构来存储。TermOffsets 由 2 个 int 来表示 Offset 的开始位置和长度，可以将它们拆成两个等 size 的 int[]，因此可以用 PackedBlock 存储。如下图：

总结

开篇先学习了 Lucene 用于存储 Postings 的两种结构，PackedBlock 和 VIntBlock。PackedBlock 是 Lucene4.0 引用的，它的核心就是一个 int[]，为 Postings 提供向量化优化，VIntBlock 也是一种很巧妙且优雅的结构，能存储复杂的类型。

而后，在介绍.doc 文件格式的同时，又对上面的两大结构深入剖析，了解这两个结构是理解 postings 的基础。接下来剖析了.doc 文件上采用的 SkipList 数据结构，主要是搜索时集合间AND操作上的一个优化。至于 postings 中其它两个文件格式，仅做了简单介绍。

Lucene 倒排索引部分内容到这里全部结束，包含很多优雅的设计和巧妙的结构，其中蕴含的 Lucene 设计之美，值得我们反复研读。