游客2syd4euah5df4_个人页

2025年12月

• 12.18 14:10:50
  发表了文章 2025-12-18 14:10:50

  路由策略：怎么让请求按照设定的规则发到不同的节点上？

  本讲深入讲解RPC中的路由策略，重点介绍如何通过IP路由和参数路由实现灰度发布，降低上线风险。路由策略通过在负载均衡前增加筛选逻辑，按规则将请求导向特定节点，实现流量隔离与精细化控制，提升系统稳定性与服务治理能力。
• 12.18 14:09:19
  发表了文章 2025-12-18 14:09:19

  健康检测：这个节点都挂了，为啥还要疯狂发请求？

  本文深入探讨RPC框架中的服务健康检测机制，针对超大规模集群中节点“半死不活”导致请求失败的问题，分析传统心跳机制的局限性。提出结合业务请求可用率的动态评估方案，避免误判与漏判，并通过多机房部署探活程序提升检测可靠性，最终实现“推拉结合，以拉为准”的最终一致性目标，保障业务高可用。
• 12.18 14:07:59
  发表了文章 2025-12-18 14:07:59

  架构设计：设计一个灵活的 RPC 框架

  本文回顾了RPC通信原理，详解其核心架构设计：通过传输、协议、引导与服务发现等模块实现远程调用。同时引入插件化架构，提升框架可扩展性与维护性，助力构建灵活、健壮的RPC系统。（238字）
• 12.18 12:16:02
  发表了文章 2025-12-18 12:16:02

  推荐引擎：没有搜索词，「头条」怎么找到你感兴趣的文章？

  本文深入解析资讯类App推荐引擎的检索技术，揭秘“下拉刷新”背后如何实现个性化内容推荐。重点讲解基于内容召回与协同过滤（用户/物品）两大核心算法，剖析其原理、优缺点及实际应用，并介绍多路召回与分层排序的混合推荐机制，展现推荐系统如何高效实现精准内容分发。
• 12.18 12:13:26
  发表了文章 2025-12-18 12:13:26

  最近邻检索（下）：如何用乘积量化实现「拍照识花」功能？

  AI时代，图片检索依赖高效向量相似搜索。本文解析聚类算法与局部敏感哈希差异，详解K-Means、乘积量化与倒排索引结合技术，揭示以图搜图背后原理，助你理解高维空间近似最近邻的优化策略。（239字）
• 12.18 12:12:39
  发表了文章 2025-12-18 12:12:39

  最近邻检索（上）：如何用局部敏感哈希快速过滤相似文章？

  在搜索引擎与推荐系统中，相似文章去重至关重要。通过向量空间模型将文档转化为高维向量，利用SimHash等局部敏感哈希技术生成紧凑指纹，结合海明距离与抽屉原理分段索引，可高效实现近似最近邻检索，在海量数据中快速识别内容相近文章，提升结果多样性与用户体验。
• 12.18 12:07:37
  发表了文章 2025-12-18 12:07:37

  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检索的优化思路与三种实现方法：基于静态质量得分排序截断、胜者表利用词频得分、分层索引两层检索。核心思想是将计算前移至离线阶段，降低在线打分开销，快速缩小检索范围，提升整体效率。
• 12.18 12:06:04
  发表了文章 2025-12-18 12:06:04

  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相关性打分。本文介绍TF-IDF、BM25及机器学习三种打分方法，解析如何高效实现Top K检索，提升搜索质量与性能。
• 12.18 12:05:20
  发表了文章 2025-12-18 12:05:20

  索引拆分：大规模检索系统如何使用分布式技术加速检索？

  在大规模检索系统中，分布式技术通过拆分倒排索引提升性能。基于文档的水平拆分将数据随机分片，各服务器并行处理，缩短单次查询时间，并支持灵活扩容；而基于关键词的垂直拆分虽减少请求复制，但易引发负载不均与维护难题。前者因扩展性强、运维简单成为主流方案。
• 12.18 11:55:25
  发表了文章 2025-12-18 11:55:25

  数据库检索：如何使用 B+ 树对海量磁盘数据建立索引？

  本讲探讨磁盘环境下大规模数据检索的挑战与解决方案。由于内存有限，数据常存储于磁盘，而磁盘随机访问远慢于内存，因此需减少磁盘IO。B+树通过将索引与数据分离、节点大小对齐磁盘块、分层存储等设计，实现高效磁盘检索。其内部节点仅存索引，叶子节点存数据，并通过链表连接，支持快速查找与范围查询。即使数据在磁盘，也能通过少量IO完成检索，广泛应用于数据库如MySQL。
• 12.18 11:52:48
  发表了文章 2025-12-18 11:52:48

  倒排索引：如何从海量数据中查询同时带有「极」和「客」的唐诗？

  本文通过唐诗检索的场景，对比正排索引与倒排索引的差异。正排索引以文档ID为键，适合根据标题查内容；而倒排索引以关键词为键，记录包含该词的文档列表，显著提升按内容检索的效率。文中详细讲解了倒排索引的构建过程、查询方法（如多关键字交集查询）及链表归并优化，并探讨其在搜索引擎、推荐系统等场景的应用，帮助读者掌握高效检索的核心技术。
• 12.18 11:51:39
  发表了文章 2025-12-18 11:51:39

  状态检索：如何快速判断一个用户是否存在？

  本文探讨了高效判断对象是否存在的技术方案，对比有序数组、二叉树和哈希表后，重点介绍位图与布隆过滤器。位图利用bit级存储，大幅节省空间；布隆过滤器通过多哈希函数映射，以极小错误率换取更高空间效率，适用于注册去重、爬虫判重等场景，是时间与空间权衡的典范。
• 12.18 11:50:45
  发表了文章 2025-12-18 11:50:45

  哈希检索：如何根据用户 ID 快速查询用户信息？

  哈希表通过哈希函数将键转化为数组下标，实现O(1)级高效查询。面对哈希冲突，开放寻址法和链表法是两大解决方案：前者通过线性、二次探查或双散列寻找空位，后者则在数组中存储链表或红黑树以容纳多个元素。JDK1.8的HashMap即结合了数组、链表与红黑树，兼顾查询与动态操作性能。但哈希表需预留空间控制装载因子，并牺牲了数据有序性，不适合范围查询。其核心在于均衡分布数据，提升检索效率。
• 12.17 11:34:33
  发表了文章 2025-12-17 11:34:33

  非线性结构检索：数据频繁变化的情况下，如何高效检索？

  通过树状结构与跳表，将无序数据组织为可高效检索的非线性结构。二叉检索树利用有序分层实现二分查找，跳表则通过多层指针加速链表访问，二者均在动态数据场景下兼顾查询与更新效率，优于传统数组。
• 12.17 11:33:25
  发表了文章 2025-12-17 11:33:25

  线性结构检索：从数组和链表的原理初窥检索本质

  本课探讨数组与链表的检索原理。数组连续存储，支持随机访问，适合二分查找，效率为O(log n)；链表非连续存储，检索需遍历，效率为O(n)，但插入删除更高效。通过理解二者存储特性对检索的影响，掌握“合理组织数据以缩小查询范围”的核心思想，并学会改造链表等结构优化性能，为深入学习高级检索技术打下基础。（238字）
• 12.17 11:31:11
  发表了文章 2025-12-17 11:31:11

  认识AI

  人工智能（AI）历经三阶段发展，核心突破在于Transformer神经网络。其注意力机制让模型理解上下文，支撑大语言模型（如GPT、DeepSeek）实现文本生成、翻译等智能任务。通过持续预测下一个词，LLM能生成连贯长文本，推动AI飞速进步。