倒排索引（Inverted Index）是 Elasticsearch 及其他全文搜索引擎的核心数据结构，用于高效地进行全文检索。它将文档中的内容映射到文档的位置，类似于书中词表索引，可以快速找到某个词在哪些章节中出现过。

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• 倒排：即词项=>包含当前词项的doc_id的列表的映射。倒排索引的优势是可以快速查找包含某个词项的文档有哪些。如果用倒排来确定哪些文档中是否包含某个词项就很鸡肋。
• 正排：即doc_id=>当前文档包含的所有词项的映射。正排索引的优势在于可以快速的查找某个文档里包含哪些词项。同理，正排不适用于查找包含某个词项的文档有哪些。

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倒排索引由以下两部分组成：

1. 词典（Term Dictionary）：存储所有在索引中出现的词。
2. 倒排列表（Posting List）：对于每个词，记录该词在哪些文档中出现，以及它在文档中的位置。

举个例子，假设我们有以下三个文档：

• 文档1："Elasticsearch 是一个搜索引擎"
• 文档2："搜索引擎 基于 Lucene"
• 文档3："Elasticsearch 使用倒排索引"

倒排索引生成的结果可能如下：

在此例中，当你搜索“搜索引擎”时，Elasticsearch 可以直接在倒排索引中查找这两个词的倒排列表，然后找出它们同时出现在哪些文档中，并返回文档1和文档2。

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• 高效的搜索：倒排索引使得全文检索非常高效，因为它直接按词存储，并能快速查找某个词在哪些文档中出现。
• 支持布尔查询：通过倒排索引，可以轻松实现布尔查询，例如“词A AND 词B”，或者“词A OR 词B”等。
• 支持词频和位置：倒排索引不仅记录词在哪些文档中出现，还记录词在文档中的具体位置（位置向量），这对于短语匹配和相似度计算非常重要。

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1. 文档分词：当文档被索引时，Elasticsearch 会使用分词器（Analyzer）将文档的文本内容切分成单词（词条，Token）。
2. 词条映射到文档：Elasticsearch 将每个词条加入倒排索引，并记录该词条在哪些文档中出现。
3. 查询过程：当用户发起搜索请求时，Elasticsearch 使用倒排索引快速找到相关文档，并根据词频、位置等信息进行评分，返回最相关的结果。

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在大规模文本搜索场景中，倒排索引是关键的技术基础，例如：

• 全文搜索：搜索引擎通过倒排索引快速定位关键词所在的文档。
• 日志分析：如 ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana）体系中，Elasticsearch 可以通过倒排索引在大量日志中迅速定位关键字或模式。

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虽然倒排索引对于搜索很高效，但它在处理非常高频率的词（如“the”）时可能会导致索引膨胀，因此 Elasticsearch 采用了不同的技术（如压缩算法）来优化索引的大小和访问速度。

倒排索引是理解 Elasticsearch 搜索效率的核心概念，在处理大规模数据的搜索需求时，倒排索引结构能显著提升性能。

本篇为高并发程序设计系列第二篇，主要内容为：

多进程并发模型

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“进程是操作系统提供的最古老的也是最重要的抽象概念之一。即使可以利用的CPU只有一个，但它们也支持并发操作的能力。它们将一个单独的CPU变换成多个虚拟的CPU。没有进程的抽象，现代计算将不复存在。”

摘录来自: Andrews Tanenbaum. “现代操作系统（原书第3版） (计算机科学丛书)。”

该系列上篇博文提到过，因为CPU的速度越来越快，更多的进程倾向为I/O密集型。而对于I/O密集型进程来说，如果只启动单个进程，则CPU的大部分时间因为等待I/O完成而白白浪费。所以即便只有一个单核CPU，通过启动多个进程来提供服务，可以更高效地利用CPU的计算能力，并发处理多个任务。

另外，如果是在一个多核环境，启动多个进程可以充分利用多核，进行并行运算。

基于以上两个原因，多进程并发模型自然而来。

本篇为高并发程序设计系列第一篇，主要内容为：

1. 高并发程序设计相关概念
2. 高并发与高吞吐率讨论

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并发（concurrency）:

逻辑上具备同时处理多个任务的能力

并行（parallesim）：

物理上在同一时刻执行多个并发任务

我们通常会说程序是并发设计的，也就是说它允许多个任务同时执行，但实际上并不一定真在同一时刻发生。在单核处理器上，它们能以间隔方式切换执行。而并行则依赖多核处理器等物理设备，让多个任务真正在同一时刻执行，它代表了当前程序运行状态。简单点说，并行是并发设计的理想执行模式。《Go语言学习笔记》

并发示例：

多道程序设计中，CPU划分时间片，轮流执行每个请求任务，时间片到期后，换到下一个

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注册中心可以说是 一个“通讯录”，它记录了服务和服务地址的映射关系。在服务启动时，服务会注册到这里，当服务需要调用其它服务时，就到这里找到服务的地址，进行调用。

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业界有许多成熟的注册中心实现，下图中对一些常见的注册中心做一对比：

ZooKeeper是一款经典的服务注册中心产品（虽然它最初的定位并不在于此），在很长一段时间里，它是国人在提起RPC服务注册中心时心里想到的唯一选择，这很大程度上与Dubbo在中国的普及程度有关。

Consul和Eureka都出现于2014年，Consul在设计上把很多分布式服务治理上要用到的功能都包含在内，可以支持服务注册、健康检查、配置管理、Service Mesh等。而Eureka则借着微服务概念的流行，与SpringCloud生态的深度结合，也获取了大量的用户。

去年开源的Nacos，则携带着阿里巴巴大规模服务生产经验，试图在服务注册和配置管理这个市场上，提供给用户一个新的选择。

而本文要介绍的discovery是Eureka的go语言实现版本，由bilibili开发并开源。

原文:gRPC Name Resolution
翻译整理: gate.io 译文链接:【译】gRPC名称解析。 转载请保留原文出处和译文译者和出处。

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gRPC支持将DNS作为默认名称系统。 在各种部署中使用了许多其他类型的名称系统。 我们支持足够通用的API，以支持各种名称系统和名称的相应语法。 各种语言的gRPC客户端库将提供一种插件机制，以便可以插入用于不同名称系统的解析器。

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用于 gRPC 通道构造的完全限定的自包含名称系统使用 RFC 3986中定义的URI 语法.

URI scheme指示要使用的解析程序插件。 如果未指定scheme前缀或scheme未知，则默认使用dns scheme。URI路径指示要解析的名称。

大多数gRPC实现都支持以下URI schemes：

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在计算机科学中，信号（英语：Signals）是Unix、类Unix以及其他POSIX兼容的操作系统中进程间通讯的一种有限制的方式。它是一种异步的通知机制，用来提醒进程一个事件已经发生。当一个信号发送给一个进程，操作系统中断了进程正常的控制流程，此时，任何非原子操作都将被中断。如果进程定义了信号的处理函数，那么它将被执行，否则就执行默认的处理函数。

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在linux系统中执行kill -l可以列出所有当前系统支持的信号列表：

原文:Concepts of Job Control

来源：

The GNU C Library Reference Manual, for version 2.32.

Copyright © 1993–2020 Free Software Foundation, Inc.

翻译整理: 陈进涛 译文链接:【译】控制终端概念。 转载请保留原文出处和译文译者和出处。

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交互式shell的基本用途是从用户终端读取命令，并创建进程来执行这些命令指定的程序。这样做的方式是使用fork (参考 Creating a Process) and exec (参考 Executing a File).

一个简单的命令可能只启动一个进程，但是一个命令使用多个进程也是很常见的。如果在shell命令中使用’ | ‘操作符，则显式地请求几个程序在它们自己的进程中。但即使只运行一个程序，它也可以在内部使用多个进程。例如，一个编译命令，如’ cc -c foo。通常使用四个进程(尽管通常在任何时候只有两个)。如果运行make，它的任务是在单独的进程中运行其他程序。

属于单个命令的进程称为进程组或作业。这就是为什么你可以同时操作它们所有。 例如，输入C-c发送信号SIGINT来终止前台进程组中的所有进程。

会话是一组更大的进程。通常，来自单个登录的所有进程都属于同一个会话。

每个进程都属于一个进程组。当一个进程被创建时，它将成为与其父进程相同的进程组和会话的成员。您可以使用setpgid函数将其放在另一个进程组中，前提是该进程组属于同一会话。

将进程放入不同会话的唯一方法是使用setsid函数使其成为新会话的初始进程或会话首进程（session leader）。这也将会话首进程放到一个新的进程组中，并且您不能再次将其移出该进程组。

通常，新的会话是由系统登录程序创建的，会话领导者是运行用户登录shell的进程。

支持作业控制的shell必须安排控制哪一个作业可以在任何时候使用终端。否则，可能会有多个作业试图同时从终端读取数据，并且搞不清楚应该由哪个进程接收用户输入的信息。为了防止这种情况发生，shell必须使用本章中描述的协议与终端驱动程序合作。

shell一次只允许一个进程组无限制地访问控制终端。这被称为控制终端上的前台作业。由shell管理的、正在执行而不访问终端的其他进程组称为后台作业。

如果后台作业需要从其控制终端读取数据，则终端驱动程序会停止该作业;如果设置了TOSTOP模式，写入也一样。用户可以通过键入SUSP字符(参见特殊字符)来停止前台作业，程序可以通过发送SIGSTOP信号来停止任何作业。shell负责注意作业何时停止，向用户通知它们，并提供机制，允许用户以交互方式继续停止的作业，并在前台和后台之间切换作业。

查看 Access to the Terminal, 以获取关于控制终端 I/O 的更多信息.

原文:Load Balancing in gRPC June 15, 2017 makdharma, Google
翻译整理: 陈进涛 译文链接:【译】gRPC负载均衡。 转载请保留原文出处和译文译者和出处。

这篇文章描述了在部署gRPC时看到的各种负载平衡场景。如果您使用具有多个后端的gRPC，则此文档适合您。

大规模gRPC部署通常具有许多相同的后端实例和许多客户端。 每个服务器都有一定的容量。 负载平衡用于在可用服务器之间最佳地分配来自客户端的负载。

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gRPC是在HTTP/2之上实现的现代RPC协议。HTTP/2是一个第7层(应用层)协议，运行在TCP协议(第4层-传输层)之上，TCP协议运行在IP协议(第3层-网络层)之上。与传统的HTTP/REST/JSON机制相比，gRPC有许多优点，例如:

1. 二进制协议（HTTP/2）
2. 在一个连接上多路复用多个请求(HTTP/2)
3. 协议头压缩(HTTP/2)
4. 强类型服务和消息定义(Protobuf)
5. 多种语言的惯用客户端/服务器库实现

此外，gRPC与生态系统组件无缝集成，例如服务发现，名称解析器，负载平衡器，跟踪和监视等。

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注意：代理负载平衡在某些文献中也称为服务器端负载平衡

原文:Load Balancing in gRPC
翻译整理: 陈进涛 译文链接:【译】gRPC负载均衡。 转载请保留原文出处和译文译者和出处。

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这篇文档解释了gRPC中的负载均衡设计

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值得注意的是，gRPC中的负载平衡是基于每个调用，而不是基于每个连接。换句话说，即使所有请求都来自一个客户端，我们仍然希望它们在所有服务器上实现负载平衡。

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在讨论gRPC细节之前，我们先探讨一些实现负载平衡的常用方法。

UNIX环境高级编程第九章有如下一道习题

9.2 编写一段程序调用fork并使子进程建立一个新的会话。验证子进程变成了进程组组长且不再有控制终端。

下边给出博主的解答，仅供参考。

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#include <stdio.h>
#include <unistd.h>
#include <stdlib.h>

void
main()
{
    pid_t   pid, sid, gid;
    if((pid = fork()) < 0) {
        perror("fork error");
    } else if (pid > 0) { /*parent*/
        if((open("/dev/tty", 0)) == -1) {
            perror("没有控制终端，open /dev/tty 失败");
        } else {
            printf("父进程有控制终端，open /dev/tty 成功\n");
        }
        exit(0);
    } else { /*child*/
        if((sid = setsid()) == (pid_t) -1) {
            perror("setsid error");
        }
        if((gid = getpgrp()) == getpid()) {
            printf("子进程成为进程组组长\n");
        }
        //如果当前进程有控制终端(Controlling Terminal)的话，那么/dev/tty就是当前进程的控制终端的设备特殊文件
        if((open("/dev/tty", 0)) == -1) {
            perror("子进程没有控制终端，open /dev/tty 失败");
        }
    }
}