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一、Lucene分词器详解

1. Lucene-分词器API

（1）org.apache.lucene.analysi.Analyzer

分析器，分词器组件的核心API，它的职责：构建真正对文本进行分词处理的TokenStream（分词处理器）。通过调用它的如下两个方法，得到输入文本的分词处理器。

public final TokenStream tokenStream(String fieldName, Reader reader)

public final TokenStream tokenStream(String fieldName, String text)

这两个方法是final方法，不能被覆盖的，在这两个方法中是如何构建分词处理器的呢？

对应源码分析：

public final TokenStream tokenStream(final String fieldName,
                                       final Reader reader) {
    TokenStreamComponents components = reuseStrategy.getReusableComponents(this, fieldName);
    final Reader r = initReader(fieldName, reader);
    if (components == null) {
      components = createComponents(fieldName);
      reuseStrategy.setReusableComponents(this, fieldName, components);
    }
    components.setReader(r);
    return components.getTokenStream();
  }

问题1：从哪里得到了TokenStream？

　　从components.getTokenStream()得到了TokenStream

问题2：方法传入的字符流Reader 给了谁？

　　方法传入的字符流Reader 最终给了Tokenizer的inputPending（类型：Reader）：initReader(fieldName, reader)-components.setReader(r)-source.setReader(reader)-this.inputPending = input;

问题3： components是什么？components的获取逻辑是怎样？

　　components是分词处理的组件，components的获取逻辑是有就直接拿来用，没有就新建一个，后面都用新建的这一个

问题4：createComponents(fieldName) 方法是个什么方法？

　　是创建分词处理组件的方法

问题5：Analyzer能直接创建对象吗？

　　Analyzer是一个抽象类，不能直接创建对象

问题6：为什么它要这样设计？

　　使用装饰器模式方便扩展

问题7：请看一下Analyzer的实现子类有哪些？

问题8：要实现一个自己的Analyzer，必须实现哪个方法？

 　　必须实现protected abstract TokenStreamComponents createComponents(String fieldName);

（2）TokenStreamComponents  createComponents(String fieldName)

 是Analizer中唯一的抽象方法，扩展点。通过提供该方法的实现来实现自己的Analyzer。

参数说明：fieldName，如果我们需要为不同的字段创建不同的分词处理器组件，则可根据这个参数来判断。否则，就用不到这个参数。

返回值为 TokenStreamComponents  分词处理器组件。

我们需要在createComponents方法中创建我们想要的分词处理器组件。

（3）TokenStreamComponents 对应源码分析：

分词处理器组件：这个类中封装有供外部使用的TokenStream分词处理器。提供了对source(源)和sink（供外部使用分词处理器）两个属性的访问方法。

问题1：这个类的构造方法有几个？区别是什么？从中能发现什么？

两个构造方法：

public TokenStreamComponents(final Tokenizer source,
        final TokenStream result) {
      this.source = source;
      this.sink = result;
    }
public TokenStreamComponents(final Tokenizer source) {
      this.source = source;
      this.sink = source;
    }

区别是参数不一样，可以发现source和sink有继承关系

问题2：source 和 sink属性分别是什么类型？这两个类型有什么关系？

Tokenizer source、TokenStream sink，Tokenizer是TokenStream的子类

问题3：在这个类中没有创建source、sink对象的代码（而是由构造方法传入）。也就是说我们在Analyzer.createComponents方法中创建它的对象前，需先创建什么？

　　需先创建source、sink

问题4：在Analyzer中tokenStream() 方法中把输入流给了谁？得到的TokenStream对象是谁？TokenStream对象sink中是否必须封装有source对象?

输入流给了source.setReader(reader)，得到的TokenStream对象是TokenStream sink

components.getTokenStream()-》

public TokenStream getTokenStream() {
return sink;
}

（4）org.apache.lucene.analysis.TokenStream

　　分词处理器，负责对输入文本完成分词、处理。

问题1：TokenStream对象sink中是否必须封装有source对象，TokenStream中有没有对应的给入方法？

　　没有

问题2：TokenStream是一个抽象类，有哪些方法，它的抽象方法有哪些？它的构造方法有什么特点？

抽象方法：

public abstract boolean incrementToken() throws IOException;

构造方法有两个：

protected TokenStream(AttributeSource input) {
    super(input);
    assert assertFinal();
  }
​​​​​​​protected TokenStream(AttributeFactory factory) {
    super(factory);
    assert assertFinal();
  }

概念说明：Token： 分项，从字符流中分出一个一个的项

 问题3：TokenStream的具体子类分为哪两类？有什么区别？

问题4：TokenStream继承了谁？它是干什么用的？

　　继承了AttributeSource，TokenStream进行分词处理的

　　概念说明：Token Attribute： 分项属性（分项的信息）：如 包含的词、位置等

（5）TokenStream 的两类子类

Tokenizer：分词器，输入是Reader字符流的TokenStream，完成从流中分出分项

TokenFilter：分项过滤器，它的输入是另一个TokenStream，完成对从上一个TokenStream中流出的token的特殊处理。

问题1：请查看Tokenizer类的源码及注释，这个类该如何使用？要实现自己的Tokenizer只需要做什么？

要实现自己的Tokenizer只需要继承Tokenizer复写incrementToken()方法

问题2：请查看TokenFilter类的源码及注释，如何实现自己的TokenFilter?

 　　要实现自己的TokenFilter只需要继承TokenFilter复写incrementToken()方法

问题3：TokenFilter的子类有哪些？

 

问题4：TokenFilter是不是一个典型的装饰器模式？如果我们需要对分词进行各种处理，只需要按我们的处理顺序一层层包裹即可（每一层完成特定的处理）。不同的处理需要，只需不同的包裹顺序、层数。

 是

（6）TokenStream 继承了 AttributeSource

 问题1：我们在TokenStream及它的两个子类中是否有看到关于分项信息的存储，如该分项的词是什么、这个词的位置索引？

概念说明：Attribute  属性     Token Attribute  分项属性（分项信息），如 分项的词、词的索引位置等等。这些属性通过不同的Tokenizer /TokenFilter处理统计得出。不同的Tokenizer/TokenFilter组合，就会有不同的分项信息。它是会动态变化的，你不知道有多少，是什么。那该如何实现分项信息的存储呢？

答案就是 AttributeSource、Attribute 、AttributeImpl、AttributeFactory

1、AttribureSource 负责存放Attribute对象，它提供对应的存、取方法

2、Attribute对象中则可以存储一个或多个属性信息

3、AttributeFactory 则是负责创建Attributre对象的工厂，在TokenStream中默认使用了AttributeFactory.getStaticImplementation 我们不需要提供，遵守它的规则即可。

（7）AttributeSource使用规则说明

1、某个TokenStream实现中如要存储分项属性，通过AttributeSource的两个add方法之一，往AttributeSource中加入属性对象。

<T extends Attribute> T addAttribute(Class<T> attClass) 该方法要求传人你需要添加的属性的接口类（继承Attribute）,返回对应的实现类实例给你。从接口到实例，这就是为什么需要AttributeFactory的原因。这个方法是我们常用的方法

void addAttributeImpl(AttributeImpl att)

2、加入的每一个Attribute实现类在AttributeSource中只会有一个实例，分词过程中，分项是重复使用这一实例来存放分项的属性信息。重复调用add方法添加它返回已存储的实例对象。

3、要获取分项的某属性信息，则需持有某属性的实例对象，通过addAttribute方法或getAttribure方法获得Attribute对象，再调用实例的方法来获取、设置值

4、在TokenStream中，我们用自己实现的Attribute，默认的工厂。当我们调用这个add方法时，它怎么知道实现类是哪个？这里有一定规则要遵守：

1、自定义的属性接口 MyAttribute 继承 Attribute

2、自定义的属性实现类必须继承 Attribute,实现自定义的接口MyAttribute

3、自定义的属性实现类必须提供无参构造方法

4、为了让默认工厂能根据自定义接口找到实现类，实现类名需为：接口名+Impl 。

（8）TokenStream 的使用步骤。

我们在应用中并不直接使用分词器，只需为索引引擎和搜索引擎创建我们想要的分词器对象。但我们在选择分词器时，会需要测试分词器的效果，就需要知道如何使用得到的分词处理器TokenStream，使用步骤：

1、从tokenStream获得你想要获得分项属性对象（信息是存放在属性对象中的）

2、调用 tokenStream 的 reset() 方法，进行重置。因为tokenStream是重复利用的。

3、循环调用tokenStream的incrementToken()，一个一个分词，直到它返回false

4、在循环中取出每个分项你想要的属性值。

5、调用tokenStream的end()，执行任务需要的结束处理。

6、调用tokenStream的close()方法，释放占有的资源。

二、实现自己的一个分词器

通过前面的源码分析下面我们来实现自己的的一个英文分词器

Tokenizer: 实现对英文按空白字符进行分词。 需要记录的属性信息有: 词

TokenFilter: 要进行的处理：转为小写

说明：Tokenizer分词时，是从字符流中一个一个字符读取，判断是否是空白字符来进行分词。

1. 新建一个maven项目CustomizeTokenStreamByLucene

2.  在pom.xml里面引入lucene 核心模块

<!-- lucene 核心模块  -->
    <dependency>
        <groupId>org.apache.lucene</groupId>
        <artifactId>lucene-core</artifactId>
        <version>7.3.0</version>
    </dependency>

3.建立自己的Attribute接口MyCharAttribute

package com.study.lucene.myattribute;

import org.apache.lucene.util.Attribute;

/**
 * 1.建立自己的Attribute接口MyCharAttribute
 * @author THINKPAD
 *
 */
public interface MyCharAttribute extends Attribute {
    void setChars(char[] buffer, int length);

    char[] getChars();

    int getLength();

    String getString();
}

4.建立自定义attribute接口MyCharAttribute的实现类MyCharAttributeImpl

package com.study.lucene.myattribute;

import org.apache.lucene.util.AttributeImpl;
import org.apache.lucene.util.AttributeReflector;

/**
 * 2.建立自定义attribute接口MyCharAttribute的实现类MyCharAttributeImpl
 * 注意：MyCharAttributeImpl一定要和MyCharAttribute放在一个包下，否则会出现没有MyCharAttribute的实现类，
 * 这是由org.apache.lucene.util.AttributeFactory.DefaultAttributeFactory.findImplClass(Class<? extends Attribute>)这个方法决定的
 * @author THINKPAD
 *
 */
public class MyCharAttributeImpl extends AttributeImpl implements MyCharAttribute {
    private char[] chatTerm = new char[255];
    private int length = 0;

    @Override
    public void setChars(char[] buffer, int length) {
        this.length = length;
        if (length > 0) {
            System.arraycopy(buffer, 0, this.chatTerm, 0, length);
        }
    }

    public char[] getChars() {
        return this.chatTerm;
    }

    public int getLength() {
        return this.length;
    }

    @Override
    public String getString() {
        if (this.length > 0) {
            return new String(this.chatTerm, 0, length);
        }
        return null;
    }

    @Override
    public void clear() {
        this.length = 0;
    }

    @Override
    public void reflectWith(AttributeReflector reflector) {

    }

    @Override
    public void copyTo(AttributeImpl target) {

    }
}

5. 建立分词器MyWhitespaceTokenizer：实现对英文按空白字符进行分词

package com.study.lucene.mytokenizer;

import java.io.IOException;

import org.apache.lucene.analysis.Tokenizer;

import com.study.lucene.myattribute.MyCharAttribute;


/**
 * 3. 建立分词器MyWhitespaceTokenizer：实现对英文按空白字符进行分词
 * @author THINKPAD
 *
 */
public class MyWhitespaceTokenizer  extends Tokenizer {


    // 需要记录的属性
    // 词
    MyCharAttribute charAttr = this.addAttribute(MyCharAttribute.class);

    // 存词的出现位置

    // 存放词的偏移

    //
    char[] buffer = new char[255];
    int length = 0;
    int c;

    @Override
    public boolean incrementToken() throws IOException {
        // 清除所有的词项属性
        clearAttributes();
        length = 0;
        while (true) {
            c = this.input.read();

            if (c == -1) {
                if (length > 0) {
                    // 复制到charAttr
                    this.charAttr.setChars(buffer, length);
                    return true;
                } else {
                    return false;
                }
            }

            if (Character.isWhitespace(c)) {
                if (length > 0) {
                    // 复制到charAttr
                    this.charAttr.setChars(buffer, length);
                    return true;
                }
            }

            buffer[length++] = (char) c;
        }
    }


}

 6.建立分项过滤器：把大写字母转换为小写字母

package com.study.lucene.mytokenfilter;

import java.io.IOException;

import org.apache.lucene.analysis.TokenFilter;
import org.apache.lucene.analysis.TokenStream;

import com.study.lucene.myattribute.MyCharAttribute;

/**
 * 4.建立分项过滤器：把大写字母转换为小写字母
 * @author THINKPAD
 *
 */
public class MyLowerCaseTokenFilter extends TokenFilter {

    public MyLowerCaseTokenFilter(TokenStream input) {
        super(input);
    }

    MyCharAttribute charAttr = this.addAttribute(MyCharAttribute.class);

    @Override
    public boolean incrementToken() throws IOException {
        boolean res = this.input.incrementToken();
        if (res) {
            char[] chars = charAttr.getChars();
            int length = charAttr.getLength();
            if (length > 0) {
                for (int i = 0; i < length; i++) {
                    chars[i] = Character.toLowerCase(chars[i]);
                }
            }
        }
        return res;
    }
}

7. 建立分析器MyWhitespaceAnalyzer

package com.study.lucene.myanalyzer;

import java.io.IOException;

import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
import org.apache.lucene.analysis.TokenStream;
import org.apache.lucene.analysis.Tokenizer;

import com.study.lucene.myattribute.MyCharAttribute;
import com.study.lucene.mytokenfilter.MyLowerCaseTokenFilter;
import com.study.lucene.mytokenizer.MyWhitespaceTokenizer;

/**
 * 5. 建立分析器
 * @author THINKPAD
 *
 */
public class MyWhitespaceAnalyzer extends Analyzer {

    @Override
    protected TokenStreamComponents createComponents(String fieldName) {
        Tokenizer source = new MyWhitespaceTokenizer();
        TokenStream filter = new MyLowerCaseTokenFilter(source);
        return new TokenStreamComponents(source, filter);
    }
    
    public static void main(String[] args) {

        String text = "An AttributeSource contains a list of different AttributeImpls, and methods to add and get them. ";

        try {
            Analyzer ana = new MyWhitespaceAnalyzer();
            TokenStream ts = ana.tokenStream("aa", text);
            MyCharAttribute ca = ts.getAttribute(MyCharAttribute.class);
            ts.reset();
            while (ts.incrementToken()) {
                System.out.print(ca.getString() + "|");
            }
            ts.end();
            ana.close();
            System.out.println();
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }

    }
}

 8、运行分析器MyWhitespaceAnalyzer主程序得到结果

an|attributesource|contains|a|list|of|different|attributeimpls,|and|methods|to|add|and|get|them.|

 9. 源码获取地址https://github.com/leeSmall/SearchEngineDemo

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