Lucene的索引文件，会包含很多个segments文件，每个segment中包含多个documents文件，一个segment中会有完整的正向索引和反向索引。
在搜索时，Lucene会遍历这些segments，以segments为基本单位独立搜索每个segments文件，而后再把搜索结果合并。
建立索引文件的过程，实际就是把documents文件一个个加入索引中，Lucene的做法是最开始为每个新加入的document独立生成一个segment，放在内存中。而后，当内存中segments数量到达一个阙值时，合并这些segments，新生成一个segment加入文件系统的segments列表中。
而当文件系统的segments数量过多时，势必影响搜索效率，因此需要不断合并这些segments文件。
那么Lucene的合并策略是什么？如何保证合适的segments数量呢？
其实Lucene有两套基本的策略：
第一种策略实现代码位于IndexWriter#optimize()函数，其实就是把所有segments文件合并成一个文件。合并的算法是递归合并列表最后的mergeFactor个segments文件直到合并成一个文件。这儿mergeFactor是Lucene的一个参数。
btw: 从算法细节上看，其实我不是喜欢这段实现，因为列表的最后mergeFactor个文件内容实际被扫描了segmens_count/mergeFactor次。如果分段归纳合并的方式不知道是否更好，每个segment文件内容都将被扫描 ceil(Log_mergeFactor(segmens_count)) 或ceil(Log_mergeFactor(segmens_count)) +1次，是否更好?
第二种策略实现代码位于IndexWriter#maybeMergeSegments()函数中，这个代码就复杂了，它的基本策略就是要求确保合并后两个公式的成立:
假定segments是个有序列表，B表示maxBufferedDocs，f(n)=ceil(log_M(ceil(n/B)))，M表示mergeFactor，这儿maxBufferedDocs和mergeFactor是两个参数
1. 如果第i个segment的documents数量为x，第i+1个segment的documents数量为y，那么f(x)>f(y)一定成立
2. f(n)值相同的segments的数量不得超过M。
那么maybeMergeSegments()函数是如何确保这两个公式成立的呢?
1.首先，从代码：
protected final void maybeFlushRamSegments() throws IOException {
// A flush is triggered if enough new documents are buffered or
// if enough delete terms are buffered
if (ramSegmentInfos.size() >= minMergeDocs
|| numBufferedDeleteTerms >= maxBufferedDeleteTerms) {
flushRamSegments();
}
}
这儿minMergeDocs=maxBufferedDocs, 因此可以看出，当内存中缓存的segments被合并写回磁盘时生成的segment的document count等于或小于maxBufferedDocs（即minMergeDocs）。
补充：因为maybeMergeSegments()运行在同步代码中，因此只要ramSegmentInfos.size==minMergerDocs(即maxBufferedDocs)就会写回磁盘，因此应该不存在ramSegmentInfos.size>maxBufferedDocs才写回的情况。而且，但如果是这种情况，因为合并后的segment文件的document count过大，后面的maybeMergeSegments()将不做合并处理直接退出，上述公式就可能不成立，那么算法将有错。
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2.
2.1 因此maybeMergeSegments()第一次执行时，所有segments的document count都小于等于maxBufferedDocs。此时，从i=0开始，合并i~i+mergeFactor-1个文件，如果合并后的doc count>maxBufferedDocs时，保留第i个segment，否则继续合并改变后的i~i+mergeFactor-1，直到doc count>maxBufferedDocs或所有segments文件个数已经<mergeFactor了。经过这样一轮的合并，除了最后<mergeFactor个的doc counts<=maxBufferedDocs文件外，其它文件的doc counts一定都>maxBufferedDocs并<maxBufferedDocs*mergeFactor了。
2.2 这时，不理会最后<mergeFactor个doc count<maxBufferedDocs的文件，而后按2.1的同理规则，合并之前的文件，让这些文件的最后<mergerFactor个segment符合 maxBufferedDocs<doc counts<=maxBufferedDocs*mergeFactor，之前的segment文件都符合maxBufferedDocs*mergeFactor<doc counts<=maxBufferedDocs*mergeFactor^2
2.3 重复2.2，最后得到的列表就会满足上述两等式的成立
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3
之后，每次从内存缓存中flush出一个新的segment时，也就是往这个segments列表的最后增加一个doc_count<=maxBufferedDocs的文件，同样执行上述步骤2进行合并，能够始终保证上述两公式的成立。
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4
4.1
IndexWriter#addIndexesNoOptimize同样借鉴使用了maybeMergeSegments()算法，区别此时，实际是已有一个符合两公式的segments序列T，在T之后追加上随意顺序的segments序列S。这时，我们先找到S中doc count值最大的那个segment，计算出它属于的区间f(x)，使得maxBufferedDocs*mergeFactor^x<doc counts<=maxBufferedDocs*mergeFactor^(x+1)，而后按2.2的算法合并出除了最后<mergerFactor个segments外， 之前所有segments都符合 a. doc count>maxBufferedDocs*mergeFactor^(x+1) b.符合上述2等式。
btw: 因为这儿调用IndexWriter#addIndexesNoOptimize传入的参数是maxBufferedDocs*mergeFactor^(x+1)，因为S所有segment的doc count都一定小于maxBufferedDocs*mergeFactor^(x+1)，因此S的所有元素都会参与收缩合并。
4.2 将最后<mergerFactor个doc count<maxBufferedDocs*mergeFactor^(x+1)的segments合并，如果合并后的segment的doc count大于maxBufferedDocs*mergeFactor^(x+1)，就继续2.2步骤，使得整个队列符合上述两公式
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上述两种策略，最终确保了Lucene中的segments不会太多,确保效率。
BTW：实际上，如果documents太多时，Lucene还支持把docuements分成几个组，每个组用独立的进程或电脑进行索引，而后再多个目录的索引合并起来，具体可参考IndexWriter#addIndexesNoOptimize和IndexWriter#addIndexes函数