2-MongoDB单机部署
提供Win32/64位MongoDB安装包，支持命令行或配置文件启动，附Linux部署、图形化工具Compass连接及版本选择指南，详细配置与启动步骤一应俱全。
4-MongoDB索引知识
MongoDB索引通过B树结构提升查询效率，避免全表扫描。支持单字段、复合、地理空间、文本及哈希索引，适用于等值、范围、排序及全文检索等场景，显著优化大数据量下的查询性能。
如何利用读写分离设计将内存数据高效存储到磁盘？
LevelDB通过读写分离实现内存数据高效落盘：采用MemTable与Immutable MemTable双跳表结构，前者负责读写，后者只读，避免加锁。当MemTable满时转为Immutable并生成新MemTable，后台将其顺序写入磁盘为SSTable文件，减少IO开销。通过延迟合并策略，降低频繁合并带来的性能损耗，提升整体读写效率。（238字）
Java泛型类型擦除以及类型擦除带来的问题
Java泛型在编译时会进行类型擦除，即泛型信息被移除，替换为原始类型（如Object或限定类型）。擦除后，List<String>和List<Integer>均变为List，导致 getClass() 相同，反射可绕过类型限制。原始类型由泛型定义决定，无限制则默认Object，有限制则取上限。擦除带来多态冲突、无法使用基本类型、静态成员不能引用类泛型等问题，编译器通过桥方法、自动强转等机制解决。类型检查基于引用，instanceof不可用于泛型类型判断，泛型方法可独立声明类型参数。
搜索引擎的整体架构和工作过程
搜索引擎由爬虫、索引和检索三大系统构成：爬虫负责抓取网页并存储；索引系统对网页去重、分析并构建倒排索引；检索系统通过查询分析、相关性排序等技术，返回精准结果。全过程融合文本分析、机器学习与大规模计算，确保高效准确搜索。
从单机到集群：Redis部署全攻略
本文全面解析Redis四种核心部署方式：单机版部署简单适合开发测试；主从复制实现读写分离和数据备份；哨兵模式提供自动故障转移能力；Redis Cluster集群支持分片存储和横向扩展。文章详细阐述了每种方案的原理、部署步骤、Java代码实现及适用场景，并给出生产环境选型指南。通过对比各方案优缺点，帮助开发者根据业务需求（数据量、并发量、可用性要求等）选择最佳部署方式，同时提供参数优化建议和常见问题解决方案。
One Trick Per Day
初始化Map应避免默认容量导致的扩容开销，推荐使用Guava的`newHashMapWithExpectedSize`或手动计算初始容量。，应显式通过`ThreadPoolExecutor`定义核心参数。`Arrays.asList`返回不可变列表，不支持增删操作，且与原数组共享数据。遍历Map时优先使用`entrySet`，减少遍历次数提升性能；JDK8可用`forEach`。`SimpleDateFormat`非线程安全，禁用static修饰，建议使用ThreadLocal或JDK8新时间API。并发更新记录需加锁，可采用数据库乐观锁（version）或缓存锁机制，确保数据一致性。
如何对乘积量化进行倒排索引？
结合聚类、乘积量化与倒排索引，可高效实现近似最近邻检索。先用K-Means将样本分为1024类，以类中心为基准计算残差向量，并用乘积量化压缩存储。查询时，先定位最近聚类，查倒排表获取候选向量，再通过量化距离计算快速返回Top-K结果。该方法大幅减少搜索空间，在保证精度的同时提升速度，广泛应用于图像检索、推荐系统等领域，适用于各类高维向量的快速匹配。
如何使用乘积量化压缩向量？
乘积量化通过将高维向量划分为多个低维子空间，对每个子空间聚类并用聚类ID表示子向量，大幅压缩存储空间。例如，1024维向量可分段聚类，用32比特替代原始4KB空间，压缩率达1/1024，显著提升内存加载与检索效率。
应用架构图
在业务架构基础上，技术架构将需求转化为技术实现。它涵盖分层设计、技术选型与关键组件关系，包括单体四层结构（表现、业务、数据、基础层）和分布式SOA架构，明确应用内外调用关系及边界，形成完整技术体系图谱，支撑系统高效落地。（239字）
