通过谈谈lucene倒排索引的存储方式（3-2）和谈谈lucene倒排索引的存储方式（3-1）的分析可知，当有公共前缀的词的数量达到指定阈值时会写入到一个Block中，不过还没有对其中的细节进行分析，现通过给定的输入abc、abcd、abcde、abcdef、abcdf、abcdg、abe、abf、abg、abh，以及参数阈值MIN_BLOCK_SIZE = 3和MAX_BLOCK_SIZE = 4来对倒排索引的构成进一步研究。
当输入abe时由于abcd、abcde、abcdef、abcdf、abcdg以abcd为前缀的个数为5个已经超过MIN_BLOCK_SIZE个数，因此达到写成一个Block的条件，由于MAX_BLOCK_SIZE=4所以对这5个item需要进一步按照MIN_BLOCK_SIZE3个为一组进行拆分，即abcd、abcde、abcdef会写到一个Block（该Block也是一个leafBlock，因为它的元素只有词）中，除了前缀abcd，其余的后缀以及postings元数据（经过压缩）会全部写入到termsOut文件流中，对于该Block有以下重要属性prefix, startFP, hasTerms, isFloor, floorLeadLabel, subIndices，其中prefix表示公共前缀即abcd，startFP表示termsOut文件流指针（通过该指针可以从tim文件中解析出该Block中每个词的信息），hasTerms表示该块是否包含词（很明显该Block中全部都是词），isFloor为True表示该块由于超过MAX_BLOCK_SIZE个数进行了进一步分块，floorLeadLabel该块中第一个词的第prefixLen个字符（该块为-1），subIndices表示子块的索引（该块没有子块）。然后abcdf与abcdg会同样写入到一个新块中，不过此时prefix记录的是abcdf，floorLeadLabel记录的是f。写完这两个块就得想办法如何能定位这两个Block了：首先这两个块的Floor都为True，先写入第一个块的fp、hasTerm标记和isFloor，再写入剩余Block的个数对每个Block写入floorLeadLabel（主要用于查询某个词时可以预判，如果不存在就无需加载该块下所有的词），这些信息最终会转换成字节数组并且和前缀abcd一起写入FST中，该FST是保存在第一个Block中的，最后将pending列表中的abcd、abcde、abcdef、abcdf、abcdg替换成该Block，于是pending列表中的元素为pendingTerm：abc、pendingBlock：abcd以及新增的pendingTerm：abe。
继续添加abf、abg、abh，此时pending列表中有6个entry，其中5个term，1个block。最后需将这6个entry按照MIN_BLOCK_SIZE和MAX_BLOCK_SIZE设定的阈值继续分块：首先term：abc、block：abcd、term：abe会组成一个新的Block，其中在写入block：abcd时记录的是block的文件指针，然后term：abf、abg、abh也会形成一个新的Block，最后这两个新的Block会按照前面所述的方式一起写入FST中并保存在第一个Block中。至此倒排索引的存储方式算是分析结束了，其实lucene的倒排索引的逻辑视图还是树状的（最终会以FST的形式保存索引数据由于FST可以共享后缀所以FST是个图，但是它也可以认为是对树的一种优化，我们可以认为FST是一种共享后缀的前缀树），早期实现的跳跃链表也是树状的，而关系库中常用的B树也是树状的，它们在查询的效率以及读写的实时性上有一定的差异性，以后对这三种形式的树进行仔细的分析。后面还是着重对lucene的索引合并、多线程写入、实时性以及事务性方面进行分析！