“ Top K 系统 ” 是非常常见的一种子系统,基本上,就是从全量巨大的统计数据中,筛选出数值最大的 K 个来并按序展示。这样的筛选可以是全时间内的,也可以是最近某一段时间内的;可以是全分类的,也可以是某个特定分类的。
具体来说,像 Twitter 的 Trending Topic,微博热搜,视频网站的点击排行,下载排行(可以是日榜、月榜、总榜)等等。这样的系统,在统计数据非常大(heavy hitters)的时候,其中的挑战性在于两个:
- 无法简单地在单台机器的内存中进行目标 id -> count 计数的简单映射,因为数据量太大,内存放不下。
- 无法用实时的方式高效地显示出动态变化的 Top
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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。





