官方Demo

我们先看官方提供的demo代码，从使用demo运行一遍，看看分词之后的结果，然后再对源码进行研究。分词的核心代码其实就是这几句：

java">Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();
QueryParser parser = new QueryParser(field, analyzer);
Query query = parser.parse(line);

代码运行后，我们发现分词的结果存储在变量query 。

Query

Query对应实现类BooleanQuery。分词之后的结果存储于变量clauses（Collections）中，里面的元素就是分词之后的每个单词即BooleanClause实例。

BooleanClause类有一个变量为query(TermQuery)–>term(Term)，这个term就是我们的单词了。
在这里插入图片描述

Term

field：索引字段
bytes：单词字符串对应的byte[]

StandardAnalyzer

官方的标准分词器StandardAnalyzer，它使用了标准分词器对应的分词算法StandardTokenizer，然后再加上忽略大小写LowerCaseFilter和停用词StopFilter的过滤功能TokenFilter。

java">@Override
  protected TokenStreamComponents createComponents(final String fieldName) {
    final Tokenizer src;
    if (getVersion().onOrAfter(Version.LUCENE_4_7_0)) {
      StandardTokenizer t = new StandardTokenizer();
      t.setMaxTokenLength(maxTokenLength);
      src = t;
    } else {
      StandardTokenizer40 t = new StandardTokenizer40();
      t.setMaxTokenLength(maxTokenLength);
      src = t;
    }
    TokenStream tok = new StandardFilter(src);
    tok = new LowerCaseFilter(tok);
    tok = new StopFilter(tok, stopwords);
    return new TokenStreamComponents(src, tok) {
      @Override
      protected void setReader(final Reader reader) {
        int m = StandardAnalyzer.this.maxTokenLength;
        if (src instanceof StandardTokenizer) {
          ((StandardTokenizer)src).setMaxTokenLength(m);
        } else {
          ((StandardTokenizer40)src).setMaxTokenLength(m);
        }
        super.setReader(reader);
      }
    };
  }

源码分析

java">QueryParser parser = new QueryParser(field, analyzer);
Query query = parser.parse(line);

QueryParser.parse是继承QueryParserBase，源码如下：在这里插入图片描述
new FastCharStream(new StringReader(query))，应该就是把字符串转化为lucene优化过的字节流了；ReInit是重新初始化QueruParser。

接下来是TopLevelQuery，然后看关键代码，我们可以直接跳到QueryBuilder.createFieldQuery
在这里插入图片描述

QueryBuilder.createFieldQuery

在QueryBuilder这个实现类中，createFieldQuery会生成带有分词结果的Query对象。

为了方便理解，我们可以先看代码执行后，CachingTokenFilter会缓存分词结果，放在一个cache链表，里面的每个元素就是经过分词之后的每个单词。
在这里插入图片描述
最后，再把stream缓存的每一个单词转化为对应一个Query实例，这个方法就不细说了，有兴趣的可以自己去看源码。

analyzeMultiBoolean这个方法其实就是如何将CachingTokenFilter的分词结果传输到BooleanQuery

-------------------------------继续看源码----------------------------------

首先，看第一部分代码，都是一些初始化，包括分词器Analyzer，还有缓存分词结果的CachingTokenFilter对象stream变量
在这里插入图片描述
然后，第二部分代码，stream.incrementToken()这是分词的重点，进入这个方法

进入了之后，我们可以看到，像我们上面看到的，会有一个cache链表来存储分词结果。然后，再转化为一个iterator

那么，显而易见，分词是在fillCache()这个方法块里完成的了。
在这里插入图片描述

StandardTokenizer

再深入研究，发现来到了StandardTokenizer类，这里我们需要知道scanner是实现类StandardTokenizerImpl，我们先看scanner.getText(termAtt)方法
在这里插入图片描述

StandardTokenizerImpl

scanner.getText(termAtt)这里的变量t，即传入的参数termAtt有一个属性termBuffer，是一个char[]，看名字也就可以知道跟Term是类似的作用，存放单词的。可以看到，方法的功能是从另一个char数组，根据起始位置和长度来获取当前的单词。那么，其实完成分词的关键就是计算zzStartRead和zzStartRead。
在这里插入图片描述
这个两个成员变量的计算，跟踪源码，发现是在scanner.getNextToken()这里实现的，也就是StandardTokenizerImpl实现类的getNextToken方法了。所以，最关键的分词算法就是在这里实现，我们可以根据自己的实际情况设计自己的分词算法。

最后，由于根据上面提到的标准分词器StandardAnalyzer还使用忽略大小写和停用词的功能，所以，StandardTokenizerImpl分词之后的单词还会进行大小写处理和停用词过滤。
在这里插入图片描述

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