Zookeeper2.持久化FileTxnLog
本文深入分析ZooKeeper持久化核心类FileTxnLog源码，涵盖事务日志结构、文件格式及关键操作。重点解析append、commit、truncate等方法，揭示日志追加、校验、提交与截断机制，结合TxnLog接口与迭代器实现，全面理解ZooKeeper数据持久化原理。（238字）
20 | 推荐引擎：没有搜索词，「头条」怎么找到你感兴趣的文章？
每天下拉刷新，资讯App就能推荐你感兴趣的头条，这背后依赖的是推荐引擎的检索技术。与搜索不同，推荐系统通过用户行为构建画像，结合内容标签与协同过滤算法，实现个性化召回。基于内容的推荐匹配兴趣，协同过滤则挖掘用户或物品相似性，再经多层排序筛选出最优结果。混合策略让推荐更精准高效。
特别加餐丨倒排检索加速（二）：如何对联合查询进行加速？
本文深入探讨工业界倒排索引中联合查询的四大加速方法：调整次序法通过优化计算顺序提升效率；快速多路归并法利用跳表加速多集合交集运算；预先组合法对高频查询提前计算结果；缓存法则通过LRU机制缓存热点查询，减少重复计算。四种方法从数学、算法与工程角度协同优化复杂检索，显著提升系统性能。
测一测丨检索算法基础，你掌握了多少？
本文介绍了多种数据结构的查询、插入及冲突处理机制。对比了无序与有序数据结构的查询效率，分析了二叉检索树、跳表、哈希表、位图、布隆过滤器和倒排索引的特性与适用场景，涵盖时间空间复杂度、平衡性、遍历性能及实际应用设计原则。（238字）
11｜精准 Top K 检索：搜索结果是怎么进行打分排序的？
搜索引擎排序核心在于打分与Top K检索。本文详解三种打分算法：经典TF-IDF衡量词频与区分度；BM25在此基础上引入文档长度、词频饱和等优化，支持参数调节；机器学习则融合上百因子自动学习权重，提升排序精度。最后通过堆排序高效实现Top K结果返回，兼顾性能与效果。适合搜索、推荐等场景。
12 | 非精准 Top K 检索：如何给检索结果的排序过程装上加速器？
本文介绍了非精准Top K检索的优化思路与实现方法，通过简化打分机制提升检索效率。重点讲解了三种加速技术：基于静态质量得分排序截断、胜者表利用词频打分、以及分层索引的两层检索策略。这些方法将计算前置至离线阶段，在线仅做快速截断，大幅降低开销。结合精准排序的两阶段架构，广泛应用于搜索与推荐系统，实现高效召回与精度平衡。
