作者：来自 Elastic Adrien Grand
Apache Lucene 10 刚刚发布，重点关注硬件效率！查看主要版本亮点。
Apache Lucene 10 终于发布了！自 Lucene 9.0（于 2021 年 12 月发布，距今已有近 3 年）以来，已有 185 位独立贡献者提交了 2,000 多次提交，发生了很多事情。公平地说，这些更改中的大多数都是在 9.x 次要版本中提供的。但是，最雄心勃勃的更改通常需要一个主要版本，例如在 Lucene 6.0 中引入多维点（multi-dimensional points）、在 8.0 中引入动态修剪（dynamic pruning ）或在 9.0 中引入向量搜索（vector search ）。在 10.0 中，Lucene 的重点领域一直是硬件效率，即让 Lucene 更好地利用现代硬件。让我带你了解主要的版本亮点：
更多的搜索并行性
多年以来，Lucene 一直能够并行化搜索执行，方法是创建段组，在不同的线程中搜索每个组，最后合并结果。这种方法的一个缺点是它将索引几何结构（索引如何组织成段）与搜索并行性结合在一起。例如，强制合并（force-merged）为单个段的索引不再能够利用多个执行线程进行搜索。现代 CPU 通常有数十个核心，这非常令人失望！
为了克服这一限制，Lucene 的查询评估逻辑现在允许将索引拆分为逻辑分区，这些分区不再需要与段对齐。例如，强制合并为单个段的索引仍然可以被切分为 10 个逻辑分区，每个分区包含该段文档的十分之一。
这一变化将有助于提高搜索并行性，尤其是在具有许多核心的机器上和/或最高层上只有少数段的索引上。此更改不适用于创建 Scorer 成本较高的查询 - 例如范围查询和前缀查询，但我们希望在即将发布的次要版本中解除此限制。
更好的 I/O 并行性
到目前为止，Lucene 将使用同步 I/O，并且每个搜索线程一次最多执行一个 I/O 操作。对于大大超过页面缓存大小的索引，这可能导致查询受限于 I/O 延迟，而主机仍远未达到 IOPS 的最大值。令人沮丧！
为了解决这个问题，Lucene 的 Directory 抽象引入了一个新的 IndexInput#prefetch API，让操作系统知道它即将读取的文件区域。然后，操作系统可以在单个 OS 线程内并行检索与这些区域相交的页面。例如，带有 TermQuery 子句的 BooleanQuery 现在将在单个执行线程内并行执行术语字典查找的 I/O，然后并行检索每个帖子列表的前几页。MMapDirectory 是 Lucene 的默认 Directory 实现，它使用 Linux 和 Mac OS 上的 madvise 的 MADV_WILLNEED 建议实现此 prefetch API。
我们对这一变化感到非常兴奋，它已经被证明有助于快速本地 NVMe 磁盘，并且将进一步帮助具有更差延迟同时保持良好并行性的存储系统，例如网络附加磁盘（GCP 持久存储、Amazon EBS、Azure 托管磁盘）甚至对象存储（GCP 云存储、Amazon S3、Azure blob 存储）。
通过稀疏索引提高 CPU 效率和存储效率
Lucene 10 引入了对稀疏索引的支持，在其他数据存储中有时称为主键索引（primary-key indexing）或区域索引（zone indexing）。这个想法很简单：如果你的数据按排序顺序存储在磁盘上，那么你可以将其组织成块，记录每个块的最小值和最大值，你的查询将能够利用这些信息跳过与查询不相交的块，或完全匹配查询包含的块。只有与查询部分相交的块才需要进一步检查，挑战在于选择最佳索引排序以最小化此类块的数量。
Lucene 的稀疏索引目前通过 4 个级别的块实现，每个级别分别具有 4k、32k、256k 和 2M 文档。
如果做得正确，这种索引形式非常节省空间（每个块只有几个字节）和 CPU 效率（只需几个 CPU 指令就可以决定数千个文档是否匹配）。缺点是索引只能以单一顺序存储在磁盘上，因此并非所有字段都能从中受益。通常，索引会根据数据的主要维度进行排序。例如，对于包含产品的电子商务目录，这些维度可能是产品的类别和品牌。
稀疏索引
数据库中的稀疏索引是一个文件，其中包含数据文件中每个块的键和指针对。此文件中的每个键都与指向排序数据文件中块的特定指针相关联。在具有重复键的聚类索引中，稀疏索引指向每个块中的最低搜索键。
结论
请注意，9.x 次要版本中还发布了一些与硬件效率相关的更改。特别值得强调的是：
- Lucene 现在在比较向量和解码帖子时利用显式向量化，
- Lucene 的并发搜索执行逻辑 performs work stealing以减少分支任务的开销。，
- Lucene 的帖子格式已更新为具有更连续的访问模式，
- Lucene 现在在打开具有随机访问模式的文件时传递 MADV_RANDOM 建议。
我们对这个新的 Lucene 版本和硬件效率重点感到非常兴奋。如果你想了解有关这些改进的更多信息，我们将在未来几周内撰写有关它们的更详细的博客。敬请期待。
准备好自己尝试一下了吗？开始免费试用。
Elasticsearch 和 Lucene 提供强大的向量数据库和搜索功能。深入了解我们的示例笔记本以了解更多信息
原文：Apache Lucene 10 release highlights - hardware efficiency & more --- Search Labs