在使用Lucene进行全文检索时，`TermRangeQuery` 是一个非常实用的工具，它允许我们基于字段值范围查询文档。然而，在高并发环境下，频繁创建和销毁 `TermRangeQuery` 对象可能会带来性能瓶颈。这时，缓存机制就显得尤为重要！⚡️

为了提升查询效率，我们可以对常用的 `TermRangeQuery` 实例进行缓存。例如，当搜索日期范围或数值区间时，这些查询条件往往是固定的。通过引入缓存策略（如 LRU 或 Guava Cache），可以显著减少重复创建对象的开销。💡

此外，合理设计缓存键也至关重要。确保每个缓存项都具有唯一性，避免因键冲突导致的数据错误。同时，定期清理过期或不活跃的缓存条目，以保持系统的高效运行。⏰

总之，利用缓存优化 `TermRangeQuery` 能有效提升应用性能，特别是在需要频繁执行相同范围查询的场景中。💪

Lucene 缓存优化 TermRangeQuery