reader.setLimitOfDocumentSize(fessConfig.getSuggestUpdateContentsLimitDocSizeAsInteger());

            final List<FunctionScoreQueryBuilder.FilterFunctionBuilder> flist = new ArrayList<>();
            flist.add(new FunctionScoreQueryBuilder.FilterFunctionBuilder(ScoreFunctionBuilders.randomFunction()

### Format

The format for ADR should follow this template:

```markdown
# ADR-000X - Title

## Date

20YY-MM-DD

## Context

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aliqua. Ut enim ad minim veniam, quis nostrud exercitation ullamco laboris nisi ut aliquip ex ea commodo consequat.

Guillaume Nodet <******@****.***> 1729859506 +0200

Guillaume Nodet <******@****.***> 1729859506 +0200

Ce découplage des parties, et le fait d'être un "micro-framework" qui puisse être étendu pour couvrir exactement ce
qui est nécessaire, était une caractéristique clé que je voulais conserver.

utilisez.

Vous pouvez **déployer un serveur** vous-même en utilisant une combinaison d'outils, vous pouvez utiliser un **service
cloud** qui fait une partie du travail pour vous, ou encore d'autres options possibles.

Je vais vous montrer certains des principaux concepts que vous devriez probablement avoir à l'esprit lors du déploiement

 */
@GwtIncompatible
@ElementTypesAreNonnullByDefault
final class Java8Compatibility {
  static void clear(Buffer b) {
    b.clear();
  }

  static void flip(Buffer b) {
    b.flip();
  }

  static void limit(Buffer b, int limit) {
    b.limit(limit);
  }

  static void position(Buffer b, int position) {
    b.position(position);
  }

  private Java8Compatibility() {}

		}
		t.Fatal("got nil root.")
	}

	// Test dirs
	want := []struct {
		path       string
		isNil      bool
		size, objs int
		oSizes     sizeHistogram
	}{
		{
			path:   "flat",
			size:   1322310 + expectSize,
			objs:   8 + expectSize,
			oSizes: sizeHistogram{0: 2 + expectSize, 1: 3, 2: 2, 4: 1},
		},
		{
			path:   "bucket/",
			size:   20000,
			objs:   2,

   *
   * <p>This fit minimizes the root-mean-square error in {@code y} as a function of {@code x}. This
   * error is defined as the square root of the mean of the squares of the differences between the
   * actual {@code y} values of the data and the values predicted by the fit for the {@code x}

    this.encoder = checkNotNull(encoder);
    checkArgument(bufferSize > 0, "bufferSize must be positive: %s", bufferSize);
    encoder.reset();

    charBuffer = CharBuffer.allocate(bufferSize);
    Java8Compatibility.flip(charBuffer);

    byteBuffer = ByteBuffer.allocate(bufferSize);
  }

  @Override
  public void close() throws IOException {
    reader.close();
  }

  @Override