通过JNI使用C ++尖叫快速进行Lucene搜索

一天结束时，Lucene执行查询时，在初始设置后，真正的热点通常是相当基本的代码，它解码整数docID，术语频率和位置的顺序块，并对其进行匹配（例如，对BooleanQuery并集或交集），则为每个匹配项计算得分，并在收集过程中保存具有竞争力的匹配项。甚至显然复杂的查询（如FuzzyQuery或WildcardQuery FuzzyQuery经过重写过程，从而将其简化为更简单的形式（如BooleanQuery 。 Lucene的热点非常简单，以至于无法通过将它们移植到本地C ++（通过JNI）来对其进行优化！

因此，我这样做了，创建了lucene-c-boost github项目，其结果是令人兴奋的：

任务	QPS基础	StdDev基地	QPS选择	选择标准	变化百分比
高低	469.2	（0.9％）	316.0	（0.7％）	0.7 X
模糊1	63.0	（3.3％）	62.9	（2.0％）	1.0 X
模糊2	25.8	（3.1％）	37.9	（2.3％）	1.5倍
和高级	50.4	（0.7％）	110.0	（0.9％）	2.2倍
或高低	46.8	（5.6％）	106.3	（1.3％）	2.3 X
低端	298.6	（1.8％）	691.4	（3.4％）	2.3 X
或HighNotMed	34.0	（5.3％）	89.2	（1.3％）	2.6倍
或高不高	5.0	（5.7％）	14.2	（0.8％）	2.8倍
通配符	17.2	（1.2％）	51.1	（9.5％）	3.0 X
高高	21.9	（1.0％）	69.0	（1.0％）	3.5 X
或高级	18.7	（5.7％）	59.6	（1.1％）	3.2倍
或高高	6.7	（5.7％）	21.5	（0.9％）	3.2倍
或高低	15.7	（5.9％）	50.8	（1.2％）	3.2倍
医学术语	69.8	（4.2％）	243.0	（2.2％）	3.5 X
高或低	13.3	（5.7％）	46.7	（1.4％）	3.5 X
还是不高	26.7	（5.8％）	115.8	（2.8％）	4.3 X
高端	22.4	（4.2％）	109.2	（1.4％）	4.9倍
前缀3	10.1	（1.1％）	55.5	（3.7％）	5.5倍
高低	62.9	（5.5％）	351.7	（9.3％）	5.6倍
内部NRQ	5.0	（1.4％）	38.7	（2.1％）	7.8倍

这些结果显示在完整的，多细分的Wikipedia英语索引中，包含33.3 M个文档。除了令人惊讶的加速效果外，还很高兴看到优化的C ++版本的方差（StdDev列）通常较低，因为（大部分）热点已被排除在等式之外。

该API易于使用，并且可与默认编解码器一起使用，因此您无需尝试重新编制索引即可：代替IndexSearcher.search ，请调用NativeSearch.search 。如果查询可以优化，它将被优化；否则，它将无缝地回IndexSearcher.search 。它与Lucene完全分离，并与现有的Lucene 4.3.0 JAR一起使用，使用Java的反射API来获取必要的位。

这都是非常新的代码，我敢肯定有很多令人兴奋的错误，但是（在进行一些有趣的调试之后！）使用NativeSearch.search时，所有Lucene核心测试现在都可以通过。

这不是Lucene的C ++端口

此代码绝对不是Lucene的常规C ++端口。相反，它实现了一组非常狭窄的类，特别是常见的查询类型。这些实现不是通用的：它们硬编码（专门化）特定代码，删除所有抽象，例如Scorer ， DocsEnum ， Collector ， DocValuesProducer等。

在何时应用优化存在一些主要限制：

到目前为止仅在Linux和Intel CPU上进行了测试
需要Lucene 4.3.x
必须将NativeMMapDirectory用作Directory实现，该实现将整个文件映射到RAM（避免基于Java的MMapDirectory必须执行的分块）
必须使用默认编解码器
仅支持按分数排序
没有一个优化的实现使用advance ：首先，这段代码相当复杂，要移植到C ++会花费很多工作；其次，受益于先进的查询通常已经非常快了，因此我们最好将它们留在Java中

BooleanQuery是经过优化的，但是仅当所有子句都是针对同一字段的TermQuery 。

C ++不比Java快！

无论如何，不一定如此：在有人大声疾呼这些结果如何“证明” Java比C ++慢得多之前，请记住，这远非“纯粹的” C ++ vs Java测试。至少有以下三个单独的更改混合在一起：

算法上的变化。例如， lucene-c-boost有时使用BooleanScorer ，其中Lucene使用BooleanScorer2 。确实，我们需要修复Lucene来进行类似的算法更改（当它们更快时）。特别是，在上述结果中包括Not子句以及IntNRQ所有OrXX查询都将从算法更改中受益。
代码专业化： lucene-c-boost将搜索作为大型的可怕外观函数来实现，从而删除了所有不错的Lucene抽象。尽管在Lucene中显然需要抽象，但是不幸的是，它们增加了运行时的开销，因此删除这些抽象会带来一些好处。
C ++与Java

目前尚不清楚到底是哪个部分带来了多少收益。实际上，我需要创建“匹配的”专用Java源代码来进行更纯净的测试。

此代码很危险！

具体来说，只要将本地C ++代码嵌入Java中，我们就有Java开发人员认为我们抛弃的C ++所有有趣的问题。例如，如果存在错误（可能是！），或者甚至是应用程序滥用了无辜的API，例如在其他线程仍在使用IndexReader时意外关闭了IndexReader ，则该过程将遇到Segmentation Fault ，并且OS将破坏JVM。。可能还有内存泄漏！而且，是的，C ++源代码甚至使用goto语句。

工作正在进行中…

这是一项正在进行的工作，仍然有许多想法需要探索。例如，Lucene的4.3.x版的默认PostingsFormat店大端多头，这意味着小端的Intel CPU必须做字节交换的每个帖子块进行解码时，这么一件事是尝试一个PostingsFormat在搜索时CPU更好地优化。位置查询，过滤器和嵌套BooleanQuery以及某些配置（例如，省略规范的字段）尚未进行优化。欢迎补丁！

尽管如此，初步结果还是很有希望的，如果您愿意冒险冒险以换取大幅度提速，请稍作调整并报告。

参考：来自我们的JCG合作伙伴 Michael Mc Candless的JNI使用 CNI 通过 CNI进行了快速Lucene搜索，该博客来自Changeing Bits博客。