这个类就是solr中根据“a b”~1最终生成的query，用于搜索a和b都存在并且他们之间的距离不超过指定的值的doc，具体的判断逻辑体现在他生成的spans，所以关键还会这个query的getSpans方法。在这个类中将a和b用SpanTermQuery做封装（在这片博客中称他们为subQuery），我在这片博客中将a和b生成的SpanTermQuery的getSpans方法生成的Span叫做subSpan。
@Override
public Spans getSpans(final IndexReader reader) throws IOException {
if (clauses.size() == 0) // optimize 0-clause case
return new SpanOrQuery(getClauses()).getSpans(reader);
if (clauses.size() == 1) // optimize 1-clause case
return clauses.get(0).getSpans(reader);
return inOrder ? (Spans) new NearSpansOrdered(this, reader, collectPayloads) : (Spans) new NearSpansUnordered(this, reader);
}
我们忽略clauses==0和1的情况（因为这两个没有意义），直接看最后一种，他会根据各个term在某个doc中出现的顺序要不要符合传入的各个subQuery（也就是clause中的query）的顺序返回不同的Span，如果是inorder，则只有存在所有的term且各个term出现的位置是按照sunQuery的顺序且他们之间的距离的和小于指定的slop的doc才能别召回，如果不是inorder，则只要全部出现且各个term之间的距离的和小于指定的slop的doc就能被召回。
我们看看NearSpansOrdered的实现，一切还是从next方法入手
/**和termSpan一样*/
@Override
public boolean next() throws IOException {
if (firstTime) {//初次调用，将每一个sunSpan都调用next方法，即读取第一个位置
firstTime = false;
for (int i = 0; i < subSpans.length; i++) {
if (!subSpans[i].next()) {
more = false;
return false;
}
}
more = true;
}
if (collectPayloads) {//这个是为了收集payload设置的，如果是收集payload的话每一个位置都要收集所以把之前的payload清空，collectPayloads是一个list<byte[]>，用于收集所有的subSpan的payload，
matchPayload.clear();
}
return advanceAfterOrdered();//关键是这个方法，他会将所有的subSpan都读取到同一个doc上，然后判断的当前的doc是否满足需求。
}
private boolean advanceAfterOrdered() throws IOException {
//因为所有的span都必须满足，所以必须调到相等的doc上，即调用toSameDoc方法。toSameDoc方法和booleanQuery在and的情况下生成的ConjunctionSumScorer中将所有的子query调整到同一个doc上的算法是一样的，这里不再重复了，都是使用的循环数组
while (more && (inSameDoc || toSameDoc())) {
if (stretchToOrder() && shrinkToAfterShortestMatch()) {
return true;
}
}
return false; // no more matches
}
指执行完toSameDoc之后所有的subSpan都停留在同一个doc上，接下来要判断下当前doc上各个term出现的顺序是不是符合置顶的subQuery的顺序，这个是通过stretchToOrder方法实现的
private boolean stretchToOrder() throws IOException {
matchDoc = subSpans[0].doc();
for (int i = 1; inSameDoc && (i < subSpans.length); i++) {//每两个进行对比，i从1开始。
while (!docSpansOrdered(subSpans[i - 1], subSpans[i])) {//docSpansOrdered用于判断当前两个位置符合不符合要求。如果不符合顺序要求，则读取当前的span（也就是第i个span)在当前doc上的下一个位置。
//进入while表示当前term的当前位置是不符合顺序的，则要读取下一个位置（当前term在当前的doc上可能出现了多次）
if (!subSpans[i].next()) {//如果当前的span（里面封装了termPosition）已经读取玩了，也就是所有的位置都读取完了，则返回false。
inSameDoc = false;
more = false;
break;
} else if (matchDoc != subSpans[i].doc()) {//读取下一个位置时已经到下一个doc了，表示当前的doc上的所有的位置已经读取玩了，则返回false。
inSameDoc = false;
break;
}
}
}
return inSameDoc;
}
经过上面的stretchToOrder方法，如果返回是true的话表示当前的doc是符合顺序的，接下来判断各个term的距离的和是不是小于指定的值，用 shrinkToAfterShortestMatch()方法来完成
private boolean shrinkToAfterShortestMatch() throws IOException {
matchStart = subSpans[subSpans.length - 1].start();
matchEnd = subSpans[subSpans.length - 1].end();
Set<byte[]> possibleMatchPayloads = new HashSet<byte[]>();//paylaod最后的结果
if (subSpans[subSpans.length - 1].isPayloadAvailable()) {//这里添加了最有一个span的payload，因为现在选择的最后一个span和现在选择的第一个span一定是正确的，距离之和最小的所有的位置一定是第一个出现的最后的位置和最后一个出现的第一个位置之间的和，不会再移动。
possibleMatchPayloads.addAll(subSpans[subSpans.length - 1].getPayload());
}
//这个叫做possible，是因为他可能是一个合格的payload，也可能不是，
Collection<byte[]> possiblePayload = null;
int matchSlop = 0;
int lastStart = matchStart;
int lastEnd = matchEnd;
for (int i = subSpans.length - 2; i >= 0; i--) {
Spans prevSpans = subSpans[i];
if (collectPayloads && prevSpans.isPayloadAvailable()) {//这里并没有更新payload，因为当前的位置可能并不是最合适的，可能后面还有一个位置更合适呢。
Collection<byte[]> payload = prevSpans.getPayload();
possiblePayload = new ArrayList<byte[]>(payload.size());
possiblePayload.addAll(payload);
}
int prevStart = prevSpans.start();
int prevEnd = prevSpans.end();
//他的目的是计算最小的slop
while (true) { // Advance prevSpans until after (lastStart, lastEnd)
if (!prevSpans.next()) {//当前的span已经穷尽
inSameDoc = false;
more = false;
break; // Check remaining subSpans for final match.
} else if (matchDoc != prevSpans.doc()) {//当前的span没有穷尽doc，但是下一个doc已经不是当前的doc
inSameDoc = false; // The last subSpans is not advanced here.
break; // Check remaining subSpans for last match in this
// document.
} else {//出现了多次，并且当前不是最后一次。
int ppStart = prevSpans.start();//新的位置的开始
//新的位置的结束
int ppEnd = prevSpans.end(); // Cannot avoid invoking .end()
//判断新位置和下一个span的位置是不是符合顺序，新位置只会比刚才的位置更靠后，所以不用和前面的对比只需要和后面的对比即可。
if (!docSpansOrdered(ppStart, ppEnd, lastStart, lastEnd)) {//不符合顺序，不用继续向后找
break; // Check remaining subSpans.
} else { // prevSpans still before (lastStart, lastEnd) 仍然符合顺序，则更新当前的span的匹配位置，使其更加靠后，从这里可以发现，他是优先使用最小的距离来计算slop。继续循环，因为可能后面还有出现的位置
prevStart = ppStart;
prevEnd = ppEnd;
if (collectPayloads && prevSpans.isPayloadAvailable()) {//当前的位置比上一个位置更靠后，则重新读取此位置的payload。
Collection<byte[]> payload = prevSpans.getPayload();
possiblePayload = new ArrayList<byte[]>(payload.size());
possiblePayload.addAll(payload);
}
}
}
}
//添加最后确定的payload到最后的结果中
if (collectPayloads && possiblePayload != null) {
possibleMatchPayloads.addAll(possiblePayload);
}
assert prevStart <= matchStart;
if (matchStart > prevEnd) { // Only non overlapping spans add to slop. 对于紧邻的term，是不算入slop的，因为matchStart-prevEnd=0，紧邻的意思是matchStart==prevEnd
matchSlop += (matchStart - prevEnd);
}
/*
* Do not break on (matchSlop > allowedSlop) here to make sure that
* subSpans[0] is advanced after the match, if any.
*/
matchStart = prevStart;
lastStart = prevStart;
lastEnd = prevEnd;
}
boolean match = matchSlop <= allowedSlop;
if (collectPayloads && match && possibleMatchPayloads.size() > 0) {
matchPayload.addAll(possibleMatchPayloads);
}
return match; // ordered and allowed slop
}
这样按照顺序的SpanNearQuery就完成了，这个方法在我看来特别耗cpu资源，因为他的操作太多了，如果某个doc上的符合要求的term特别多，就更慢了，因为会每个位置都会读取一次匹配一次，尤其是当使用的sunQuery比较多或者是当某个域比较大的时候对cpu的更大，所以谨慎使用这个query。下一篇博客中我将写一下不按照顺序的SpanNearQuery。