倒排索引：如何从海量数据中查询同时带有「极」和「客」的唐诗？
本文介绍倒排索引技术，通过将内容作为关键词建立索引，实现高效检索。对比正排索引的O(n)遍历查询，倒排索引可在O(1)时间内定位含指定字的唐诗，并通过归并有序链表快速求交集，解决“同时含‘极’和‘客’”等多条件查询问题，广泛应用于搜索引擎、数据库全文检索等场景。
Java泛型类型擦除以及类型擦除带来的问题
Java泛型在编译时会进行类型擦除，所有泛型信息被移除，替换为原始类型（如Object或限定类型）。例如，List<String>和List<Integer>在运行时均为List，导致反射可绕过泛型限制。类型检查发生在编译期，针对引用而非对象本身。擦除后通过桥方法解决多态冲突，自动插入类型转换，但不支持基本类型、静态成员不能使用类级泛型参数，且instanceof无法用于泛型类型判断。
One Trick Per Day
初始化Map建议用Guava指定预期大小，避免扩容；禁用Executors创建线程池，防止OOM，应手动通过ThreadPoolExecutor或Guava方式创建；Arrays.asList返回不可变集合，禁止修改操作；遍历Map优先使用entrySet或forEach提升性能；SimpleDateFormat非线程安全，建议用ThreadLocal或JDK8新时间API；并发修改记录需加锁，推荐乐观锁配合version机制。
特别加餐丨倒排检索加速（二）：如何对联合查询进行加速？
本文深入探讨联合查询的加速方法，针对倒排索引中复杂查询场景，系统介绍四种工业级优化技术：调整次序法通过优化求交/并集顺序降低计算代价；快速多路归并法利用跳表提升多列表合并效率；预先组合法提前计算高频查询结果；缓存法则借助LRU机制动态存储热点组合，显著提升检索性能。
整合Logback
整合Logback实现滚动记录与多文件输出，按日志类型分类存储（如INFO、ERROR、SQL等），通过logback-spring.xml配置多appender，结合Logger命名空间精确控制输出。Java示例展示如何使用LogProxy获取指定日志文件的Logger实例，实现精细化日志管理，提升系统可维护性与排查效率。（238字）
学习数据结构和算法的框架思维
本文系统梳理数据结构与算法核心思想：所有数据结构本质为数组或链表的变形，基本操作均为遍历与访问；算法本质是穷举，关键在于“无遗漏”和“无冗余”。掌握框架思维，方能以不变应万变，高效刷题。
二叉树基础及常见类型
二叉树是最核心的数据结构之一，不仅是红黑树、堆、字典树等复杂结构的基础，更体现了递归思维的本质。掌握二叉树，等于掌握算法解题的钥匙。从满二叉树到完全二叉树，再到二叉搜索树，各类变体应用广泛。其链式存储与哈希表表示法在算法题中灵活实用，是刷题进阶的必经之路。
状态检索：如何快速判断一个用户是否存在？
本文探讨如何高效判断用户是否存在，对比有序数组、二分查找树和哈希表后，引出更优方案：位图与布隆过滤器。位图以bit为单位存储，大幅节省空间；布隆过滤器通过多哈希函数降低冲突概率，虽有一定误判率，但查询效率达O(1)，适用于注册去重、爬虫去重等场景，是提升系统性能的关键技术。
1-MongoDB相关概念
MongoDB适用于高并发、海量数据、高扩展性场景，如社交、游戏、物流、物联网等。适合数据量大、读写频繁、事务要求低的应用，支持快速迭代与水平扩展，满足TB至PB级存储及高可用需求。
