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论文：VSAG: An Optimized Search Framework for Graph-based Approximate Nearest Neighbor Search（PVLDB 18(12), 5017-5030, 2025）
原文：https://www.vldb.org/pvldb/vol18/p5017-cheng.pdf
DOI：10.14778/3750601.3750624
Artifact / Code：论文中给出https://github.com/antgroup/vsag（GitHub: antgroup/vsag）
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在上一篇文章中，我们深入了解了 Locator 与数据一致性的实现。本文将继续深入，详细解析文件系统抽象与存储格式的实现，这是理解 IndexLib 如何管理文件存储和访问的关键。
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在上一篇文章中，我们深入了解了索引类型的实现。本文将继续深入，详细解析 Locator 的实现细节和数据一致性保证机制，这是理解 IndexLib 如何保证数据不重复、不丢失的关键。
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在上一篇文章中，我们深入了解了内存管理与资源控制的机制。本文将继续深入，详细解析索引类型的实现，这是理解 IndexLib 如何支持不同类型索引的关键。
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在上一篇文章中，我们深入了解了 Segment 合并策略的实现。本文将继续深入，详细解析内存管理与资源控制的机制，这是理解 IndexLib 如何高效管理内存和资源的关键。
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在上一篇文章中，我们深入了解了版本管理和增量更新的机制。本文将继续深入，详细解析 Segment 合并策略的实现，这是理解 IndexLib 如何优化索引结构和提高查询性能的关键。
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在上一篇文章中，我们深入了解了查询流程的实现。本文将继续深入，详细解析版本管理和增量更新的机制，这是理解 IndexLib 如何管理索引版本和实现增量更新的关键。
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在上一篇文章中，我们深入了解了索引构建的完整流程。本文将继续深入，详细解析查询流程的实现，这是理解 IndexLib 如何从索引中查询数据的关键。
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在上一篇文章中，我们深入了解了 Tablet 和 Segment 的组织方式。本文将继续深入，详细解析索引构建的完整流程，这是理解 IndexLib 如何从文档构建索引的关键。
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在上一篇文章中，我们介绍了 IndexLib 的整体架构和核心概念。本文将继续深入，详细解析 Tablet 和 Segment 的组织方式，这是理解 IndexLib 索引机制的关键。
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论文：ARC: A Self-Tuning, Low Overhead Replacement Cache（Megiddo, Modha，FAST 2003）
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论文：Write Anywhere File Layout（Hitz, Lau, Malcolm，USENIX 1994；NetApp WAFL 系列公开资料的经典代表）
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论文：The Design and Implementation of a Log-Structured File System（Rosenblum, Ousterhout，SOSP 1991 / 1992 扩展版）
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论文：A Case for Redundant Arrays of Inexpensive Disks (RAID)（Patterson, Gibson, Katz，SIGMOD 1988）
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本文是「存储笔记：冷热分层：把热点留在 NVMe，把冷数据放远端」的工程化笔记，记录语义/模型定义、可观测信号与排障要点。
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这一篇聚焦 RocksDB 的 SST（Sorted String Table）：一个 SST 里大致有什么，以及一次点查通常会经历哪些步骤。
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本文梳理 Raft 的核心机制“讲透但不啰嗦”：无需背完所有 RPC 字段，也能理解它为什么安全、为什么能工作、工程里该关注哪些边界条件。
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本文是「存储笔记：写入合并（merge）与写扩散：从日志到段」的工程化笔记，记录语义/模型定义、可观测信号与排障要点。
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本文作为 RocksDB 系列的第 1 篇，先把「一次 Put()/Write() 从 API 到落盘语义」讲清楚：写入路径、确认点（durability）、以及写入抖动来自哪里。后续再分别展开 SST、读路径与 compaction 调参。
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这篇作为“分布式一致性系列”第 1 篇，不从 Raft/Paxos 的细节开始，而是先把复制（replication）到底在保证什么讲清楚：
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本文讲清楚一个容易误解的事实：在很多存储系统（尤其 LSM）里，Delete 并不等于空间立刻释放。删除本质上是“写入一个 tombstone（删除标记）”，真正回收空间通常发生在后台 compaction/GC 之后。
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本文是「RocksDB 笔记：压缩与校验：CPU/IO 的权衡点」的工程化笔记，记录语义/模型定义、可观测信号与排障要点。
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这篇讲清楚两件事：
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脑裂（split brain）的本质不是“网络断了”，而是：
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本文是「RocksDB 笔记：Write stall：为什么会卡住、如何定位」的工程化笔记，记录语义/模型定义、可观测信号与排障要点。
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线性一致性（linearizability）这四个字经常被当成“强一致”的代名词，但工程里最重要的是：它是一个可以用客户端观察来定义、也可以被测试与反证的语义。
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这篇把 Raft 实现里两个最常见、也最容易误用的 index 讲清楚：
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本文是「RocksDB 笔记：MemTable/Immutable：写入高峰的内存结构演进」的工程化笔记，记录语义/模型定义、可观测信号与排障要点。
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成员变更（reconfiguration）是强一致系统里最容易“看起来只是改个列表”，但实际上非常危险的操作。
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在 SSD 上看到的“写放大”，常常不是上层存储引擎（LSM/B+Tree）带来的那一个，而是设备内部也在发生：
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论文：RocksDB: Evolution of Development Priorities in a Key-Value Store Serving Large-Scale Applications（Dong et al., VLDB 2022）
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这篇讲清楚一个“基于日志复制的一致性系统”迟早要面对的现实：
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本文是「存储基础系列」的第 5 篇：用“工作负载”的视角比较 B+Tree 与 LSM，两者没有绝对优劣，只有取舍。
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在 RocksDB 写入链路中，最容易遇到两类“看似突然”的现象：
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论文：PolarDB: A Cloud-Native Database Designed for the Cloud（Wang et al., SIGMOD 2022）
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本文是「存储基础系列」的第 4 篇：为什么存储系统几乎都要 WAL，以及一个最小的崩溃恢复闭环应该长什么样。
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论文：The Log-Structured Merge-Tree（O’Neil et al., Acta Informatica 1996；在工程界常被视为 LSM 系统的源头之一）
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这篇解决一个工程上最常见的困惑：
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本文是「存储基础系列」的第 3 篇，建立一个 LSM 的“直觉模型”，并解释 compaction 为什么既是性能来源，也是写放大的主要来源。
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本文是「RocksDB 笔记：Bloom / Ribbon filter：降低负查的成本」的工程化笔记，记录语义/模型定义、可观测信号与排障要点。
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论文：Access Path Selection in a Relational Database Management System（Selinger et al., SIGMOD 1979）
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论文：Spanner: Google’s Globally-Distributed Database（Corbett et al., OSDI 2012）
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论文：The Google File System（Ghemawat, Gobioff, Leung, SOSP 2003）
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本文围绕“读写多数派（quorum）为什么能工作”做一次工程化梳理：不背公式也能理解它的安全性来源，能把它落到系统实现与排障上。
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本文是「存储基础系列」的第 2 篇，聊三个经常一起出现的概念：读放大（Read Amplification）、布隆过滤器（Bloom Filter）、以及 缓存（Cache / Page Cache / Block Cache）。它们本质上都在回答一个问题：“我为一次读取，付出了多少额外成本？”
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论文：Silo: Exploiting Message Passing and Shared Memory for OLTP（Tu et al., SOSP 2013）
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论文：MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters（Dean & Ghemawat, OSDI 2004）
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论文：Dynamo: Amazon’s Highly Available Key-value Store（DeCandia et al., SOSP 2007）
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本文是「存储基础系列」第 1 篇：解释写放大（Write Amplification）是什么、为什么几乎所有存储系统都绕不开它，以及工程上如何衡量与优化。
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这篇笔记更“贴近工程现场”地回答 RocksDB 的一个高频问题：Block Cache 到底缓存什么？怎么估算需要多大？为什么“命中率看起来不低”但延迟还是很差？
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论文：The Chubby Lock Service for Loosely-Coupled Distributed Systems（Burrows, OSDI 2006）
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论文：Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data（Chang et al., OSDI 2006）
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论文：ARIES: A Transaction Recovery Method Supporting Fine-Granularity Locking and Partial Rollbacks（Mohan et al., ACM TODS 1992）
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本文是「一致性笔记：Leader 选举：租约（lease）与心跳」的工程化笔记，记录语义/模型定义、可观测信号与排障要点。
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在 KV 存储里，“删除”很少是一个真正的 delete。尤其当底层是 LSM：
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复制 + quorum 的系统一旦允许在故障/分区下继续接受写，就必须回答：当同一 key 出现并发写时，系统如何定义“最终值”？
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复制系统长期运行一定会产生副本分歧（divergence）。原因不是“实现有 bug”，而是现实世界的常态：
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分片解决了“把 keyspace 切开”与“扩缩容迁移”的问题，但它不解决可靠性。要让 KV 存储在节点故障、网络分区下仍可用，需要引入复制。复制引入了新的核心问题：
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这一篇聚焦 KV 存储做成“多机可扩展系统”时绕不开的第一件事：数据怎么分片、请求怎么路由、扩缩容怎么再均衡。主题看起来像“hash 环”，但工程上真正决定可用性与性能的是：
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本文是KV存储系列的第 1 篇，先介绍KV存储的核心概念和基本抽象。
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NUMA（Non-Uniform Memory Access）机器上，“同样是内存访问”并不等价：访问本地 NUMA 节点的内存更快，访问远端节点更慢，且会引入额外互连流量。对延迟敏感服务而言，NUMA 问题经常表现为：
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mmap 把“文件”与“内存地址空间”连接起来：读写文件内容可以变成对内存的 load/store。它常用于：
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线上常见的“IO 抖动”现象里，page cache 与 writeback（回写）经常是主角：吞吐看起来没变，但 P99/P999 延迟突然上升，甚至出现周期性尖刺。
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本文深入解析分支预测失败导致的流水线 flush 机制、性能影响和优化方法。
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这篇笔记把 IO 多路复用当作一个“代价模型”问题：在大量连接/FD 下，如何以更低的 CPU 成本判断哪些 FD 可读/可写。常见路径：
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本文深入解析超时与重试机制如何导致流量放大，以及如何通过合理的策略避免这一问题。
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本文深入解析内存屏障（fence）的必要性、工作原理、常见场景和工程实践。
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这篇笔记整理三类经常一起出现的同步原语：mutex、futex、条件变量。重点不是 API 记忆，而是把“为什么快 / 为什么慢 / 为什么会卡住”拆成可观测的机制：
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本文深入解析四层（L4）和七层（L7）负载均衡的工作原理、适用场景、性能特征和工程实践。
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本文深入解析 SIMD（Single Instruction, Multiple Data）的工作原理、适用场景、性能边界和工程实践。
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本文深入解析 Linux CFS（Completely Fair Scheduler）的工作原理、vruntime 机制、调度策略和工程实践。
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本文深入解析拥塞控制的核心概念，以及 CUBIC 和 BBR 两种算法的设计差异、适用场景和工程实践。
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本文深入解析性能诊断的核心指标：IPC、cache miss 和 branch miss，以及它们之间的关系和诊断方法。
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本文深入解析 io_uring 的设计原理、工作机制、适用场景和工程实践。
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本文深入解析 TLS 握手的工作原理、延迟来源、会话复用机制和工程优化实践。
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本文深入解析 Cache line 的工作原理、伪共享（false sharing）的机制与影响，以及工程实践中的定位与优化方法。
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本文深入解析 TCP 重传机制：RTO（Retransmission Timeout）和 fast retransmit 的工作原理、性能影响和工程实践。
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本文深入解析 HTTP/2 的核心特性：多路复用、流控、头部压缩，以及传输层队头阻塞问题。
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