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CompletableFuture是高级的多线程功能，支持自定义线程池和系统默认的线程池，是多线程，高并发里面，经常需要用到的比直接创建线程，要简单易用的方法。 CompletableFuture主要是用于异步调用，内部封装了线程池，可以将请求或者处理过程，进行异步处理。创建线…

背景 我们都知道检索引擎的核心是倒排，倒排就是term所在的文档列表（当然可以包含term在对应文档中的详细位置信息），但是怎么通过term来定位其倒排数据呢？这个问题的本质就是term映射倒排位置的

本文主要介绍Lucene中文档删除和DocValues更新的处理逻辑。重点掌握删除范围的设计实现，我们有类似场景也可以借鉴。

之前在看索引文件构建的源码时，会经常碰到对于正整数的批量压缩应用，而且有好几个不同的类，当时都是把它们当成黑盒忽略，现在花了点时间，总算是把这些不同应用场景都区分了。

什么是DocValue? 讲完第一章的行式存储StoredField，接下来讲列式存储的DocValue。 什么叫列式存储？它和行式存储的区别是什么？一图以示之，如果我们要存储这个具有3个field，

词向量存储的数据和倒排索引的数据是完全一样的，但是因为使用的场景不同导致二者的存储结构不同。倒排索引用于检索，词向量的一个最经常的应用是高亮。

前言 有半年没写任何博客了，如果不是工作中还是碰到了非常多的挑战，我应该不会去花心思研究Lucene源码，果然DDL和困难才是第一生产力，没错，我想写一篇关于存储引擎的系列博客。 先前在创业公司工作的

背景 Lucene中根据term字典和倒排可以快速查找到相关文档的id，那怎么获取文档中的字段内容呢，这就是我们今天要讲的正排数据。

version、seqNo、primaryTerm三个字段做乐观锁并发控制 测试各种场景下version、seqNo、primaryTerm的变化情况