當輸入abe時由於abcd、abcde、abcdef、abcdf、abcdg以abcd為字首的個數為5個已經超過MIN_BLOCK_SIZE個數，因此達到寫成一個Block的條件，由於MAX_BLOCK_SIZE=4所以對這5個item需要進一步按照MIN_BLOCK_SIZE3個為一組進行拆分，即abcd、abcde、abcdef會寫到一個Block（該Block也是一個leafBlock，因為它的元素只有詞）中，除了字首abcd，其餘的字尾以及postings元資料（經過壓縮）會全部寫入到termsOut檔案流中，對於該Block有以下重要屬性prefix, startFP, hasTerms, isFloor, floorLeadLabel, subIndices，其中prefix表示公共字首即abcd，startFP表示termsOut檔案流指標（通過該指標可以從tim檔案中解析出該Block中每個詞的資訊），hasTerms表示該塊是否包含詞（很明顯該Block中全部都是詞），isFloor為True表示該塊由於超過MAX_BLOCK_SIZE個數進行了進一步分塊，floorLeadLabel該塊中第一個詞的第prefixLen個字元（該塊為-1），subIndices表示子塊的索引（該塊沒有子塊）。然後abcdf與abcdg會同樣寫入到一個新塊中，不過此時prefix記錄的是abcdf，floorLeadLabel記錄的是f。寫完這兩個塊就得想辦法如何能定位這兩個Block了：首先這兩個塊的Floor都為True，先寫入第一個塊的fp、hasTerm標記和isFloor，再寫入剩餘Block的個數對每個Block寫入floorLeadLabel（主要用於查詢某個詞時可以預判，如果不存在就無需載入該塊下所有的詞），這些資訊最終會轉換成位元組陣列並且和字首abcd一起寫入FST中，該FST是儲存在第一個Block中的

，最後將pending列表中的abcd、abcde、abcdef、abcdf、abcdg替換成該Block，於是pending列表中的元素為pendingTerm：abc、pendingBlock：abcd以及新增的pendingTerm：abe。

           繼續新增abf、abg、abh，此時pending列表中有6個entry，其中5個term，1個block。最後需將這6個entry按照MIN_BLOCK_SIZE和MAX_BLOCK_SIZE設定的閾值繼續分塊：首先term：abc、block：abcd、term：abe會組成一個新的Block，其中在寫入block：abcd時記錄的是block的檔案指標，

然後term：abf、abg、abh也會形成一個新的Block，最後這兩個新的Block會按照前面所述的方式一起寫入FST中並儲存在第一個Block中。至此倒排索引的儲存方式算是分析結束了，其實lucene的倒排索引的邏輯檢視還是樹狀的（最終會以FST的形式儲存索引資料由於FST可以共享字尾所以FST是個圖，但是它也可以認為是對樹的一種優化，我們可以認為FST是一種共享字尾的字首樹），早期實現的跳躍連結串列也是樹狀的，而關係庫中常用的B樹也是樹狀的，它們在查詢的效率以及讀寫的實時性上有一定的差異性，以後對這三種形式的樹進行仔細的分析。後面還是著重對lucene的索引合併、多執行緒寫入、實時性以及事務性方面進行分