很多應用場景下，搜尋帶高亮顯示可以較好的改善使用者體驗。常用的企業搜尋引擎Elasticsearch、Solr中均提供了高亮的功能。Elasticsearch、Solr中的高亮顯示是均來源於lucene的高亮模組，luncene允許在一個或者多個欄位上突出顯示搜尋內容，在中高亮方式上，lucene支援三種高亮顯示方式highlighter, fast-vector-highlighter， postings-highlighter，  在Solr、ElasticSearch，highlighter 高亮是預設配置高亮方式。

highlighter：

     highlighter 高亮也叫plain

      為解決 highlighter 高亮器質大文字欄位上高亮速度跟不上的問題，lucene高亮模組提供了基於向量的高亮方式 fast-vector-highlighter（也稱為fvh）。fast-vector-highlighter（fvh

fvh在高亮時候的邏輯如下：

    6.讀取欄位內容（多欄位用空格隔開），根據提取的詞向量直接定位擷取高亮欄位

      由此可見，fvh 省去了實時分析過程，但是多了詞條向量資訊儲存和讀取，在詞庫豐富的系統中，儲存詞向量往往要比不儲存詞向量多佔用一倍的空間，同時在高亮時候會比plain高亮多出至少一倍的io操作次數，讀取的位元組大小也多出至少一倍，大量的io請求會讓搜尋引擎併發能力降低。

    中實際的使用過程中，當實時分詞速度小於磁碟讀隨機取速度的時候，從磁碟讀取詞詞條向量結果的的fast-vector-highlighter高亮有明顯優勢，例如： ansj分詞器處理1百萬字的文件耗時約兩秒，而當前企業硬碟一分鐘轉速約為一萬轉，即一秒鐘有160次的定址能力，單次定址並讀取20k耗時約為7-10ms。分40次從磁碟總共讀取2M內容耗時約為300毫秒，重複讀取資料時候io上存在快取，速度較快，與plain方式相比，fvh高亮在文件欄位內容較大的情況下具有較大優勢，特別是在使用ssd的情況下。

postings-highlighter ：

         預設plain高亮方式佔用空間小，但是對大欄位高亮慢，fvh對大欄位高亮快，但佔用空間過大，為此，lucene還提供了一佔用空間不是太大，高亮速度不是太慢的的折中方案-postings-highlighter（也稱postings）。postings 高亮方式與fvh相似，採用詞量向量的方式進行高亮，與fvh高亮不同的是postings高亮只儲存了詞向量的位置資訊，並未儲存詞向量的偏移量，故中大欄位儲存中，postings其比fvh節省約20-30%的儲存空間，速度與fvh基本相當。

      在實際使用中，postings高亮的優點和缺點都不突出，故建議開發者在做高亮需求時候，可對小欄位採用highlighter高亮方式，大欄位採用fast-vector-highlighter即可滿足需求。