输入建议系统,指的就是 “typeahead”,比如 Google 搜索,输入一个单词的前几个字母,后面最常用的几个搜索词会被联想出来。有时,它也需要具备一定程度的字符拼写错误自动更正能力。

比如上面这张截图,我输入了 “goog”,在输入框的下方列出了最常见的几个以 goog 开头的搜索短语。

- 这个功能可以说不是搜索系统的核心功能,而且要求响应一定要非常迅速,考虑到无法避免的网络延迟,我们希望服务端的处理越快越好。响应数据不用非常准确,但是延迟响应肯定是一个糟糕的结果。所以我们希望服务端的处理的数据尽量都在内存中,几乎不需要怎么读取磁盘,整个过程也要保持简洁。
- 用户侧的浏览器方
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拿到一堆数据,去做架构也好,设计也好,可行性分析也好,工程上需要的是严谨。但是也有很多场景,比如即时的问题争辩和讨论,我们往往需要的是快速、直接的估算,这样的数据显然不需要非常精确,甚至可以说它一定会非常粗略,我们的目标往往只停留在 “量级” 的级别,但是我们依然可以对方案有一个具体的、量化的认知,这比像 “海量”、“高吞吐”、“低延迟” 这类感性的、描述性的表述还是要清晰和有力得多。

我用手机拍了很多照片,平时都保存在一台 Windows 台式机上,这台机器硬盘空间大,主要干两个事情,一个是我打游戏,一个就是存放多媒体数据(主要是照片,也有很多文档)。有时候我需要它提供照片服务,以方便家人使用各种媒体终端(手机、电视盒子等)阅览,有时候则需要往上面拷贝数据以作备份只用,于是我使用 Plex 



其实很久以前就想谈一谈这个话题了,但是最近才有了足够的动机。因为从最近参加的很多 debrief 来看,我认为身边大多数的软件工程师面试中,在通过技术问题来考察候选人这方面,很多都做得不够好。比方说,我看到对于一些经验丰富的软件工程师候选人的面试,一些面试官依然是草率地扔出一道算法题让做了事,并且认为能不能够比较清晰完整地将代码写出来,是工程师级别裁定的最重要的标准。而这样的做法我认为是非常不妥的。



