索引构建：搜索引擎如何为万亿级别网站生成索引
针对超大规模数据场景，如搜索引擎需处理万亿级网页，倒排索引远超内存容量。工业界采用分治思想：先将文档分批，在内存中为每批构建小型倒排索引，再写入磁盘生成有序临时文件；最后通过多路归并技术合并临时文件，生成全局有序的最终倒排文件。此过程类似MapReduce框架，支持分布式并行处理，显著提升效率。检索时，优先将词典加载至内存（如用哈希表或FST压缩存储），结合B+树等结构实现高效查询； posting list则按需分段加载或建立分层索引，辅以LRU缓存热点数据，减少磁盘IO，提升性能。核心思想是“分而治之”与“内存优先”，兼顾效率与存储。
空间检索（下）：「查找最近的加油站」和「查找附近的人」有何不同？
本文探讨了在动态查询范围内高效检索“最近的K个目标”的技术方案。针对GeoHash固定范围查询的局限，提出利用四叉树与非满四叉树实现空间动态划分，通过父子节点层级关系快速扩大检索范围，避免重复查找。同时，结合前缀树优化GeoHash字符串编码的索引效率，提升查询性能。进一步扩展至高维场景，介绍k-d树等结构的应用与挑战，为地理位置服务、推荐系统等提供底层支持。（238字）
广告系统：广告引擎如何做到在 0.1s 内返回广告信息？
广告系统是互联网核心营收支柱，支撑Google、Facebook等公司超80%收入。本文详解其高性能引擎架构：通过标签检索、向量匹配、非精准打分预筛与索引精简四大优化，在高并发下实现0.1秒内精准投放，揭示“千人千面”背后的工程智慧。
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。
索引更新：刚发布的文章就能被搜到，这是怎么做到的？
本文介绍了工业界倒排索引的高效更新机制。针对小规模内存索引，采用Double Buffer实现无锁读写切换；对于大规模数据，则使用“全量+增量”索引方案，结合删除列表处理删改操作，并通过完全重建、再合并或滚动合并策略优化性能，核心思想是读写分离，兼顾实时性与检索效率。（238字）
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。
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。
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。
