7.6.3.2. 使用 MassIndexer

Hibernate Search 的 MassIndexer 使用多个并行线程重建索引。您可以选择选择需要重新加载哪些实体或重新索引所有实体。这种方法针对最佳性能进行了优化，但需要将应用程序设置为维护模式。当 MassIndexer 忙碌时，不建议查询索引。

fullTextSession.createIndexer().startAndWait();

fullTextSession.createIndexer().startAndWait();

这将重建索引，将其删除，然后从数据库重新加载所有实体。虽然使用起来简单，但建议进行一些调整以加快流程。

fullTextSession
 .createIndexer( User.class )
 .batchSizeToLoadObjects( 25 )
 .cacheMode( CacheMode.NORMAL )
 .threadsToLoadObjects( 12 )
 .idFetchSize( 150 )
 .progressMonitor( monitor ) //a MassIndexerProgressMonitor implementation
 .startAndWait();

fullTextSession
 .createIndexer( User.class )
 .batchSizeToLoadObjects( 25 )
 .cacheMode( CacheMode.NORMAL )
 .threadsToLoadObjects( 12 )
 .idFetchSize( 150 )
 .progressMonitor( monitor ) //a MassIndexerProgressMonitor implementation
 .startAndWait();

这将重新构建所有用户实例的索引（及子类型），并将创建 12 个并行线程，以在每个查询使用 25 个对象的批处理来加载用户实例。这些相同的 12 个线程还需要处理索引化的嵌入式关系和自定义 FieldBridges 或 ClassBridges，以输出 Lucene 文档。在转换过程中，线程会触发额外属性加载。因此，需要大量并行工作线程。用于实际索引写入的线程数量由每个索引的后端配置定义。

建议将 cacheMode 保留至 CacheMode.IGNORE （默认值），因为在大多数重新索引的情况下，缓存会成为无用的额外开销。根据您的数据启用一些其他缓存模型 可能会很有用，因为如果主实体与索引中包含的类似数字数据相关，可能会提高性能。

其他影响索引时间和内存消耗的参数有：

之前的版本也具有 max_field_length，但这已从 Lucene 中删除。通过使用 LimitTokenCountAnalyzer 可以获得类似的效果。

all .indexwriter 参数是特定于 Lucene 的，Hibernate 搜索通过这些参数.

MassIndexer 使用正向结果仅滚动到要加载的主键，但 MySQL 的 JDBC 驱动程序会加载内存中的所有值。为了避免这个"优化"将 idFetchSize 设置为 Integer.MIN_VALUE。