Cluene在建立索引时，主要经历以下几个步骤：
利用Analyzer对content进行处理，构成一个个token.根据token,构建倒排索引，将索引写到文件（一个索引包含多个不同类型的文件）。如果有可能，将多个较小的索引文件合并成一个较大的索引文件。重复1-3，直到所有文章处理完毕。其序列图如下：
可以看到，整个过程是一个大的loop，可以反复地添加document,每个doc又包含多个字段和相应的content. 可以看到主要用到类是IndexWriter类和DocumentWriter类,在流程的前半段，主要使用DocumentWriter，Lucene自带的测试例子是从IndexWriter作为出发点，并且看不到产生的索引文件，默认生成的索引文件都是在内存中，只是最终合并成一个物理文件放到磁盘上，为了学习和理解DocumentWriter,我使用的如下的测试例子：
void testDocWriter2(CuTest *tc) { SimpleAnalyzer a; RAMDirectory dir; Similarity *sim = CL_NS(search)::Similarity::getDefault(); FSDirectory *fs= FSDirectory::getDirectory("E:/xxxx",true); int maxFieldCount=10000; DocumentWriter docW(fs,&a,sim,maxFieldCount); TCHAR* test1 = _T("eating chocolate in a computer lab"); //6 terms TCHAR* test2 = _T("computer in a computer lab"); //5 terms TCHAR* test3 = _T("a chocolate lab grows old"); //5 terms TCHAR* test4 = _T("eating chocolate with a chocolate lab in an old chocolate colored computer lab"); //13 terms Document testDoc1; testDoc1.add(*Field::Text(_T("title"),test1,true)); testDoc1.add(*Field::Text(_T("content"),test2,true)); docW.addDocument(newSegmentName(),&testDoc1); Document testDoc2; testDoc2.add(*Field::Text(_T("title"),test3,false)); docW.addDocument(newSegmentName(),&testDoc2); } 这里添加了两个doc，其中一个doc，含有两个field，另一个doc，含有一个field。在创建索引时，Lucene会为每个doc起一个新的名字（这个名字是永不重复的，并且是不可改变的，即使这个doc被合并后，其name也是不变的）。索引产生的文件都是以这个名字命名，只是扩展名不同。下面详细讲解lucene创建索引的过程：1-4):准备阶段，构建索引数据。
5-6):生成索引信息文件。索引信息文件主要存放fieldinfo信息，包括Field的Name，Field的属性(是否存储，是否索引）。是最主要的文件。所有其他的文件都依赖于此文件的内容，这个文件要最新生成，在读取索引时，也要首先读取这个文件。
7-8)生成xxx.fdt和xxx.fdx,记录了索引对应的内容，这样，在查找时，如果找到了包含索引的文档，可以把文档还原出来。
9-13) 生成postingTable并写入文件的过程，其中 10：InvertDocument()是在构建倒排索引，12.将生成的倒排索引进行排序，用到了快速排序。
这个过程中，产生的文件如下:
1. xxx.tii:Term索引文件 xxx.tis Term数据文件
由于Term数据文件中含有大量的Term,为了加快查找速度。对Term数据文件，建立了二级甚至三级 “索引”。这就是tii文件，其中用到了跳跃表技术。
2. xxx.freq 和xxx.prox, 记录了term在doc(确切地讲，是field）出现的次数和位置。这里用到“差值规则和或然跟随规则".
3. xxx.tvf xxx.tvx xxx.tvd 这几个文件并不是一定会生成的，只有设置了storeTermVector属性，才会生成这几个文件，主要记录了term在文档中的次数。
14). 记录每个每个字段的权重，默认等于document的权重。
15). 进入建立索引的后半程，当产生的索引文件达到一定个数时，程序会自动将几个索引文件合并成一个较大的索引文件。主要包含以下几个部分：
合并域：mergeFields() 合并词典和倒排表：mergeTerms(); 合并标准化因子：mergeNorms();合并词向量：mergeVectors();索引合并流程图如下：
索引合并也是一个比较复杂过程，主要流程如下：
索引文件总体结构：
