在前面的文章中，我们介绍了在 Lucene7.5.0 中 索引文件.dim&&.dii 的数据结构，从本篇文章开始介绍其生成索引文件。dim&&.dii 的内容，注意的是，由于是基于 Lucene8.4.0 来描述其生成过程，故如果出现跟 Lucene7.5.0 中不一致的地方会另外指出，最后建议先阅读下文章 Bkd-Tree 简单的了解下 Lucene 中点数据的使用。

  在文章 索引文件的生成（一）之 doc&&pay&&pos 中，简单的介绍了生成索引文件。dim&&.dii 的时机点，为了能更好的理解其生成过程，会首先介绍下在生成索引文件之前，Lucene 是如何收集每篇文档的点数据信息（Point Value），随后在 flush 阶段，会根据收集到的信息生成索引文件。dim&&.dii。

收集文档的点数据信息

  在源码中，通过 PointValuesWriter 对象来实现文档的点数据的收集，并且具有相同域名的点数据使用同一个 PointValuesWriter 对象来收集，例如下图中添加三篇文档：

图 1：

  在图 1 中，由于第 49 行、50 行、55 行。60 行、61 行，添加了具有相同的域名“content”的点数据，故他们三个的点数据信息会使用同一个 PointValuesWriter 对象来收集，同理第 51 行、56 行。

  PointValuesWriter 对象收集的内容主要包括以下信息：

numPoints：

  int 类型，numPoints 是一个从 0 开始递增的值，可以理解为是每一个点数据的一个唯一编号，并且通过这个编号能映射出该点数据属于哪一个文档(document)（下面会介绍），由于是每一个点数据的唯一编号，所以该值还可以用来统计某个域的点数据的个数，在图 1 中，域名为"content"的点数据共有 5 个，那么这么 5 个点数据的 numPoints 的值分别为 0、1、2、3、4。

docIDs

  int 类型数组，每添加一条点数据，会将该点数据所属文档号作为数组元素添加到 docIDs 数组中 ，并且数组下标为该点数据对应的 numPoints，对于域名为"content"的点数据，在完成三篇文档的添加后，docIds 数组如下所示：

图 2：

numDocs

  该值描述的是对于某个点数据域，包含它的文档数量，例如在图 1 中，域名为"content"的点数据，包含该域的文档有文档 0、文档 1、文档 2，故 numDocs 的值为 3，同理对于域名为"titile"的点数据，numDocs 的值为 1。

bytes

  该值是 ByteBlockPool 类型，ByteBlockPool 为 Lucene 中的类，在这里我们只需要知道，在这个类中使用了 buff(byte[ ]数组)来存储点数据的域值，在 Lucene 中，数值类型的域值需要通过转化为字节类型来存储，故我们先介绍下在 Lucene 中数值类型到字节类型的转化实现。

数值类型到字节类型（无符号）的转化

  Lucene 中的提供了 BigInteger、int、long、float、double 到字节类型 byte 的转化，在 NumericUtils 类中有具体的实现，本文通过例子只介绍下 int 类型到 byte 类型的转化。

  待转化的数值为 3，过程分为两个步骤：

步骤一：将待转化的数值跟 0x80000000 执行异或操作

为什么要执行异或操作：

  • 等介绍完步骤二再做解释
步骤二：写入到数组大小为 4 的字节数组中

  由于 int 类型的数�