如何基于关键词进行拆分？
基于关键词拆分可减少搜索请求复制，提升效率。将词典分片存储于不同服务器，查询时按关键词定位分片，避免全量请求。但存在管理复杂、高频词性能差、负载不均等问题，多用于高性能场景，通用系统仍倾向文档级拆分以保障可维护性与扩展性。
如何基于文档进行拆分？
基于文档拆分可将大规模文档随机划分为多个索引分片，分布于不同服务器，提升单机检索效率。检索时由分发服务器统一请求、汇总并合并结果。该方式负载均衡、无需关注业务细节，但分片过多会导致网络开销增加和合并瓶颈，需根据系统实际合理设置分片数量。
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）
负载均衡1
当流量高峰来临，低配节点因负载过高导致服务可用率下降。传统通过治理平台手动调权重的方式滞后，影响业务。本文探讨RPC框架如何实现智能负载均衡，自动根据节点负载动态分配流量，提升系统稳定性与响应效率，避免人工干预不及时的问题。
负载均衡2
本文介绍如何设计自适应负载均衡。通过在RPC框架中收集服务节点的CPU、内存、请求耗时等指标，结合权重打分机制，动态计算节点得分，并调整其权重。利用随机加权策略分配流量，实现根据节点实际能力智能调度，提升系统稳定性与资源利用率，适用于各类需智能负载的场景。（238字）
异常重试
本文详解RPC框架中的异常重试机制，探讨如何在超时控制、节点避让和幂等性前提下实现安全可靠的重试。通过设置重试白名单、重置超时时间、排除故障节点等策略，提升调用成功率，同时强调业务逻辑需保证幂等性，避免重复操作引发数据问题。
17 | 异步 RPC：压榨单机吞吐量
本文深入探讨如何通过异步机制提升RPC框架的单机吞吐量。重点分析影响吞吐量的核心原因——业务逻辑耗时导致CPU利用率低，并提出“异步”为关键解决方案。详细讲解调用端使用Future、服务端支持CompletableFuture实现全链路异步的原理与优势，显著提升系统性能与资源利用率。
13 | 优雅关闭：如何避免服务停机带来的业务损失？
本文深入探讨RPC服务关闭流程中的关键问题，提出通过优雅关闭机制实现无损上下线。核心思路包括：利用进程信号捕获关闭事件、设置请求挡板返回特定异常、主动通知调用方下线节点、结合引用计数器等待处理中请求完成，并设置超时保障退出。最终确保服务重启时不引发调用方业务异常，提升系统稳定性与运维效率。
