本文及后面关于Lucene的文章所采用的lucene 版本为8.1.0.

1. 什么是fdx文件

fdx文件是fdt文件的索引. 当查询到满足条件的doc Id时，如何能够快速的通过docId定位到对应的内容呢？Lucuce的做法是

• 首先加载fdx文件，拿到对应数据在fdt位置
• 加载fdt文件获取对应的数据

fdx文件在Lucene中对应的数据结构为CompressingStoredFieldsWriter

2. fdx文件格式

fdx文件格式

说明:
每一个Block记录128个chunk的索引信息(最后一个block中的chunk数可能少于128个), 不知道chunk结构，请参考Lucene fdt 文件格式详解

• Chunk num in block: block中chunk数
• Block Doc Base: block的Doc Id base, 实际上也就是block中第一个chunk的base
• Doc Avg size: Doc id 平均大小
• Doc Id: doc id 编码值，采用IntPack编码
• Block fdt offset base: 该Block所对应数据在fdt的位置，即Block中第一个Chunk在fdt中的offset
• offset avg size: offset 平均大小
• offsets: offsets 编码, 采用IntPack编码
• Max position in fdt: 最后一个Block最后一个chunk的在fdt结束位置

3. 测试代码及结果

代码请参考Lucene tim文件格式详解的第三部分

4. 范例fdx文件内容

fdx文件.png

5. fdx文件内容分析

5.1 文件头

文件头部分主要内容为标识此文件类型为Lucene50StoredFieldsFastIndex, 源码部分在CompressingStoredFieldsWriter的120行，主要内容如下:

1. 3fd7 6c17 固定头MAGIC
2. 1d 为Lucene50StoredFieldsFastIndex长度29, 其中Lucene50StoredFieldsFast中的Fast代表data区采用Fast压缩方式, Index这个代表是Index``文件，与data`文件相对应
3. 23个字节Lucene50StoredFieldsFastData
4. 00 0000 01 4个字节的CompressingStoredFieldsWriter.VERSION_CURRENT
5. 16个字节的segmentId, 这个是随机生成的
6. 00 segment suffix 长度 0
7. 02 即2, 指的是PackedInts.VERSION_CURRENT

5.2 fdx data 部分

• 01 该block的chunk数
• 00 该block的docBase, 查看Lucene fdt 文件格式详解可知, 第一个chunk的docBase恰好是0
• 00 doc Id 平均大小, 当block中的总的doc数为1时，平均大小直接设置成0，否则按正常计算，请参考 CompressingStoredFieldsWriter的第118行
• 01 bitsPerDocBase
• 00 bitPack 对docId 编码值
  结果可以参考CompressingStoredFieldsIndexWriter 132行
  该区主要分为两个部分
• 3a 第一个doc在fdt中偏移大小, 请看上图, 3a位置的值为00, 查看Lucene fdt 文件格式详解可知，这一位置恰好是第一个chunk在fdt文件的起始位置
• 00 平均偏移大小
• 01 bitsPerStartPointer
• 00 bitPack 对offset 编码值
  结果可以参考CompressingStoredFieldsIndexWriter 132行
• 00 固定值
• 70 在fdt文件中数据区的结束位置，即最后一个chunk最后一个doc的结束位置(不包括), 查看Lucene fdt 文件格式详解, 这个值恰好是是chunk data结束, chunk meta(chunk 总个数)开始

fdx与fdt文件映射关系如下:

fdx与fdt文件映射关系

5.3 footer区

footer区主要有以下内容

• c0 2893 e8 MAGIC值，为header值的反码
• 00 0000 00 固定4个字节int 值为0
• 0000 0000 565c f3f0 8个字节的CRC码

觉得本文有帮助的话，请关注我的简书，一同进步！