工业界如何更新内存中的索引？
工业界常用Double Buffer（双缓冲）机制更新内存索引：维护两份索引，读取时指向旧版本，后台更新新版本，通过原子操作切换指针，实现无锁读写。更新时批量处理，避免频繁切换。但该方案内存占用翻倍，仅适用于中小规模索引，大规模系统需结合磁盘存储与其他策略。
简单的分布式结构是什么样的？
简单分布式结构通过分发服务器将请求分配给多台具备完整索引的索引服务器，实现负载均衡与高吞吐。虽不减少单次查询时间，但可通过拆分索引、分散内存加载来降低检索规模，提升单次效率，是分布式检索优化的关键思路。（238字）
如何使用「全量索引结合增量索引」方案？
采用“全量索引+增量索引”方案可高效处理大规模数据更新。系统周期生成不可变的全量索引，提升检索性能；实时新增数据则构建内存中的增量索引，支持快速写入。查询时合并两者结果，并通过删除列表标记已删数据，避免脏数据返回。结合Double Buffer机制，还可实现无锁访问，显著提升系统并发能力与检索效率。（238字）
认证源码分析与自定义后端认证逻辑
本文深入分析Spring Security认证流程，从UsernamePasswordAuthenticationFilter到AuthenticationManager、AuthenticationProvider，最终通过自定义UserDetailsService实现数据库认证。详解各核心类作用，如如何封装Token、执行认证、处理成功/失败逻辑，并指导如何注册自定义服务，完成基于数据库的用户身份验证，实现灵活安全的登录控制。（238字）
如何生成大于内存容量的倒排索引？
将大规模文档分块，在内存中为每块构建倒排索引并写入磁盘临时文件，再通过多路归并合并有序临时文件，生成全局有序的倒排索引。该过程类似MapReduce思想，可分布式处理，高效构建超大倒排索引。
如何使用磁盘上的倒排文件进行检索？
利用倒排文件检索时，优先将词典加载至内存以提升效率。通过哈希表或B+树定位关键词，再读取对应文档列表（posting list）。若其过长，则采用分层索引（如跳表、B+树）按需加载；结合LRU缓存常用数据，减少磁盘IO，提高检索性能。
1-常用过滤器介绍
Spring Security通过过滤器链实现安全控制，涵盖认证、授权、CSRF防护等。如SecurityContextPersistenceFilter管理上下文，UsernamePasswordAuthenticationFilter处理登录，LogoutFilter处理退出。过滤器数量与启用情况随配置变化，并非固定加载全部。
.RememberMe简介及用法
RememberMe功能可使用户关闭浏览器后仍保持登录状态，基于服务端生成令牌（Token）并通过Cookie存储，避免重复登录。但直接使用明文令牌存在安全风险，可通过持久化Token至数据库并增加二次校验提升安全性，防止非法访问。
1-MongoDB相关概念
MongoDB是一款高性能、无模式的文档型NoSQL数据库，适用于高并发、海量数据、高扩展性场景。适用于社交、游戏、物联网等写多读多、事务要求不高的应用，支持丰富查询、水平扩展与高可用，相比MySQL更灵活、成本更低。
自定义注解
本文介绍如何在Spring项目中实现自定义注解，结合AOP完成日志记录，并通过过滤器实现登录权限控制。涵盖注解定义、元注解说明、切面编程及实际应用场景，展示其在日志、验证、权限等场景的扩展用途，代码简洁，易于复用。（238字）
