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全球最厉害的 14 位程序员是谁？ 一起来看下让我们膜拜的这些大神都有哪些？ （以下排名不分先后） >>>> 01、Jon Skeet 个人名望： 程序技术问答网站 Stack Overflow 总排名第一的大神，每月的问答量保持在 425 个左右。 个人简介/主要荣誉： 谷歌软件工程师，代表作有《深入理解C#(C# In Depth)》。 网络上对Jon Skeet的评价： “他根本不需要调试器，只要他盯一下代码，错误之处自会原形毕露。” “如果他的代码没有通过编译的时候，编译器就会道歉。” “他根本不需要什么编程规范，他的代码就是编程规范。” 02、Gennady Korotkevich 个人声望： 编程大赛神童 个人简介/主要荣誉： 年仅 11 岁时便参加国际信息学奥林比克竞赛，创造了最年轻选手的记录。在 2007-2012 年间，总共取得 6 枚奥赛金牌；2013 年美国计算机协会编程比赛冠军队成员；2014 年 Facebook 黑客杯冠军得主。截止目前，稳居俄编程网站 Codeforces 声望第一的宝座，在 TopCoder 算法竞赛中暂列榜眼位置。 网络上对Gennady Korotkevich的评价： “一个编程神童。” “他太令人惊讶了，他相当于我在白俄罗斯建立了一支强大的编程队伍。” “彻底的编程天才。” 03、Linus Torvalds 个人名望：

最近接触搜索相关的内容，所以熟悉下solr的使用以及如何在java中使用solr实现搜索功能。 1、solr简介 Solr是一个独立的企业级搜索应用服务器，它对外提供类似于Web-service的API接口。用户可以通过http请求，向搜索引擎服务器提交一定格式的XML文件，生成索引；也可以通过Http Get操作提出查找请求，并得到XML格式的返回结果。 2、倒排索引 有的人会疑惑，搜索通过数据库也能直接查到为什么还要solr这类搜索引擎。例如我现在要搜索"solr"相关的内容，通过数据库模糊匹配%solr%可以查到，数量少的话查询速度还挺可观，如果数据量到达百万级千万级甚至更多，可能查出来得猴年马月了。 而solr用的倒排索引可以解决这一问题。 什么是倒排索引，先说下正排索引。 假如我有部分数据 文档id 文档内容 1 solr的使用以及如何在java中使用solr实现搜索功能 2 solr是一个独立的企业级搜索应用服务器 3 倒排索引和正排索引 4 搜索引擎 假如我要搜索solr，通过正排索引就是文档id作为索引，找到内容包含solr的文档。文档数量多了之后极大增加的搜索时间。 而倒排索引是将文档内容分词后建立索引。 单词内容 文档id solr 1,2 java 1 搜索 1,2,4 索引 3 服务器 2 此时我要搜索solr时直接通过单词内容索引，找到文档id列表

以下分别解读几个我知道的内存消耗大户： Segment Memory Segment不是file吗？segment memory又是什么？前面提到过，一个segment是一个完备的lucene倒排索引，而倒排索引是通过词典(Term Dictionary)到文档列表(Postings List)的映射关系，快速做查询的。由于词典的size会很大，全部装载到heap里不现实，因此Lucene为词典做了一层前缀索引(Term Index)，这个索引在Lucene4.0以后采用的数据结构是FST (Finite State Transducer)。这种数据结构占用空间很小，Lucene打开索引的时候将其全量装载到内存中，加快磁盘上词典查询速度的同时减少随机磁盘访问次数。 下面是词典索引和词典主存储之间的一个对应关系图: 说了这么多，要传达的一个意思就是，ES的data node存储数据并非只是耗费磁盘空间的，为了加速数据的访问，每个segment都有会一些索引数据驻留在heap里。因此segment越多，瓜分掉的heap也越多，并且这部分heap是无法被GC掉的！ 理解这点对于监控和管理集群容量很重要，当一个node的segment memory占用过多的时候，就需要考虑删除、归档数据，或者扩容了。 怎么知道segment memory占用情况呢? CAT API可以给出答案。

前言 最近项目上需要用到搜索引擎，由于之前自己没有了解过，所以整理了一下搜索引擎的相关概念知识。 正文 想查数据就免不了搜索，搜索就离不开搜索引擎，百度、谷歌都是一个非常庞大复杂的搜索引擎，他们几乎索引了互联网上开放的所有网页和数据。然而对于我们自己的业务数据来说，肯定就没必要用这么复杂的技术了，如果我们想实现自己的搜索引擎，方便存储和检索，可以快速地储存、搜索和分析海量数据。搜索引擎有很多种，我这里主要讲两种比较流行的搜索引擎框架 Elasticsearch 和 Lucene 搜索引擎。 一、搜索引擎实现核心 Lucene/Elasticsearch 实现快速搜索的核心就是倒排索引，Lucene/Elasticsearch 就是尽量将磁盘里的东西搬进内存，减少磁盘随机读取次数(同时也利用磁盘顺序读特性)，结合各种压缩算法，高效使用内存，从而达到快速搜索的特性。 核心概念 ： https://www.cnblogs.com/valor-xh/p/6206042.html ​ https://blog.csdn.net/sinat_42338962/article/details/85227902 二、Lucene搜索引擎 **百度百科：**是 Apache 软件基金会4 Jakarta项目组的一个子项目，是一个开放源代码的全文检索引擎工具包（实际就是一个 Jar 包）

作者介绍 魏子珺， 滴滴专家工程师。 滴滴Elasticsearch引擎负责人，负责带领引擎团 队深入Elasticsearch内核，解决在海量规模下Elasticsearch遇到的稳定性、性能、成本方面的问题。 曾在盛大、网易工作，有丰富的引擎建设经验。 滴滴ElasticSearch平台承接了公司内部所有使用ElasticSearch的业务，包括核心搜索、RDS从库、日志检索、安全数据分析、指标数据分析等等。平台规模达到了3000+节点，5PB 的数据存储，超过万亿条数据。平台写入的峰值写入TPS达到了2000w/s，每天近 10 亿次检索查询。为了承接这么大的体量和丰富的使用场景，滴滴ElasticSearch需要解决稳定性、易用性、性能、成本等诸多问题。我们在4年多的时间里，做了大量优化，积攒了非常丰富的经验。通过建设滴滴搜索平台，打造滴滴ES引擎，全方位提升用户使用ElasticSearch体验。这次给大家分享的是滴滴在写入性能优化的实践，优化后，我们将ES索引的写入性能翻倍，结合数据冷热分离场景，支持大规格存储的物理机，给公司每年节省千万左右的服务器成本。 一、背景 前段时间，为了降低用户使用ElasticSearch的存储成本，我们做了数据的冷热分离。为了保持集群磁盘利用率不变，我们减少了热节点数量。ElasticSearch集群开始出现写入瓶颈

ElasticSearch 概述 Elaticsearch ，简称为 es ， es 是一个开源的 高扩展 的 分布式全文检索引擎 ，它可以近乎 实时的存储、检 索数据 ；本身扩展性很好，可以扩展到上百台服务器，处理 PB 级别（大数据时代）的数据。 es 也使用 Java 开发并使用 Lucene 作为其核心来实现所有索引和搜索的功能，但是它的目的是通过简单的 RESTful API 来隐藏 Lucene 的复杂性，从而让全文搜索变得简单。 据国际权威的数据库产品评测机构 DB Engines 的统计，在 2016 年 1 月， ElasticSearch 已超过 Solr 等， 成 为排名第一的搜索引擎类应用。 历史 多年前，一个叫做 Shay Banon 的刚结婚不久的 失业开发者 ，由于妻子要去伦敦学习厨师，他便跟着也去 了。在他找工作的过程中，为了给妻子构建一个食谱的搜索引擎，他开始构建一个早期版本的 Lucene 。 直接基于 Lucene 工作会比较困难，所以 Shay 开始抽象 Lucene 代码以便 Java 程序员可以在应用中添加搜 索功能。他发布了他的第一个开源项目，叫做 “Compass” 。 后来 Shay 找到一份工作，这份工作处在高性能和内存数据网格的分布式环境中，因此高性能的、实时 的、分布式的搜索引擎也是理所当然需要的。然后他决定重写

大家好，这里是抖码课堂，抖 码课堂专注提升互联网技术人的软硬实力。 在抖码课堂的公众号中可以听这篇文章的音频，体验更好~~~~ google 的"三驾马车" 我们在上一篇文章<大数据技术起源>中知道了，google 为了解决数据量越来越大的问题，开发了分布式存储技术 GFS 和分布式计算技术 MapReduce，这两个技术奠定了大数据技术的发展。如果 google 对这两个技术不开放出来的话，它的影响力也不会很大，可能很多人就不会知道这两个技术，但是 google 分别在 2003 年和 2004 年将这两个技术以论文的方式发布出来了，从而奠定开源大数据技术的发展，也就是我们现在免费使用的大数据技术 (Hadoop)。 要了解 Hadoop 的发展史，我们得先从 google 的"三驾马车"开始说起，google 分别在 2003 年、2004 年以及 2006 年发布了三篇论文： The Google File System，简称 GFS MapReduce：Simplified Data Processing on Large Clusters Bigtable：A Distributed Storage System for Structured Data 因为上面的三篇论文拉开了开源大数据技术的帷幕，所以我们通俗的将它们叫做"三驾马车"，可见，这三篇论文的重要性了。