// map of heal path to heal sequence
	healSeqMap map[string]*healSequence // Indexed by endpoint
	// keep track of the healing status of disks in the memory
	//   false: the disk needs to be healed but no healing routine is started
	//    true: the disk is currently healing
	healLocalDisks map[Endpoint]bool
	healStatus     map[string]healingTracker // Indexed by disk ID
}

// newHealState - initialize global heal state management

Und es wird entsprechend annotiert/dokumentiert.

## Verschachtelte Modelle { #nested-models }

Jedes Attribut eines Pydantic-Modells hat einen Typ.

Aber dieser Typ kann selbst ein anderes Pydantic-Modell sein.

Sie können also tief verschachtelte JSON-„Objekte“ deklarieren, mit spezifischen Attributnamen, -typen, und -validierungen.

Alles das beliebig tief verschachtelt.

Darum können Sie in **FastAPI** auch eine Python-Klasse als Abhängigkeit verwenden.

Was FastAPI tatsächlich prüft, ist, ob es sich um ein „Callable“ (Funktion, Klasse oder irgendetwas anderes) handelt und ob die Parameter definiert sind.

        return u * v / a;
    }

    /**
     * Calculates a MAC (Message Authentication Code) for PAC data validation.
     * @param type the checksum type to use
     * @param keys map of available Kerberos keys indexed by encryption type
     * @param data the data to calculate the MAC for
     * @return the calculated mac bytes
     * @throws PACDecodingException if the MAC calculation fails or required keys are missing
     */

    protected AtomicLong documentSize = new AtomicLong(0);

    /** Total execution time for all operations */
    protected volatile long executeTime = 0;

    /** List of documents waiting to be indexed */
    protected final DocList docList = new DocList();

    /** Maximum size of document requests in bytes */
    protected long maxDocumentRequestSize;

    /** Maximum number of documents to cache before indexing */

        if (ComponentUtil.getFessConfig().isSuggestDocuments()) {
            final CountDownLatch latch = new CountDownLatch(1);

            logger.info("Parsing words from indexed documents.");
            suggestHelper.indexFromDocuments(ret -> {
                logger.info("Success indexing from documents.");
                latch.countDown();
            }, t -> {

---

## Key Components

### Suggester (Main Entry Point)
Location: `src/main/java/org/codelibs/fess/suggest/Suggester.java`

Main operations: `suggest()`, `popularWords()`, `indexer()`, `createIndexIfNothing()`, `createNextIndex()`, `switchIndex()`, `removeDisableIndices()`

### SuggestIndexer (Indexing Engine)
Location: `src/main/java/org/codelibs/fess/suggest/index/SuggestIndexer.java`

    /**
     * Constructs KerberosEncData from encrypted token bytes.
     *
     * @param token the encrypted Kerberos token
     * @param keys map of encryption keys indexed by key type
     * @throws PACDecodingException if decoding fails
     */
    public KerberosEncData(byte[] token, Map<Integer, KerberosKey> keys) throws PACDecodingException {

Das ist wahrscheinlich nicht so wichtig oder notwendig, wenn Sie `Annotated` verwenden.

///

Angenommen, Sie möchten den Query-Parameter `q` als erforderlichen `str` deklarieren.

Und Sie müssen sonst nichts anderes für diesen Parameter deklarieren, Sie brauchen also `Query` nicht wirklich.

Aber Sie müssen dennoch `Path` für den `item_id`-Pfad-Parameter verwenden. Und aus irgendeinem Grund möchten Sie `Annotated` nicht verwenden.

     */
    @Size(max = 10)
    public String suggestSearchLog;

    /**
     * Enable or disable search suggestions based on document content.
     * When enabled, suggestions are generated from indexed documents.
     */
    @Size(max = 10)
    public String suggestDocuments;

    /**
     * Number of days to keep suggestion search logs before purging.