保证性能测试与真实生产环境的一致性，具体从以下三个方面来看：1、硬件环境，包括服务器环境、与网络环境BIGIP进行负载均衡，客户使用的硬件配置情况，使用的交换机型号，网络传输速率。 2、软件环境版本一致性 包括包括操作系统、数据库、中间件的版本，被测系统的版本。配置一致性/数据库/中间件/被测试系统）参数的配置一致，这些系统参数的配置有可能对系统造成巨大的影响。所以，除了保证测试环境与
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2023-10-27 15:05:45
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一致变量背景一致变量（Uniform Variables）。一致变量和普通属性的区别：普通变量所包含的数据是顶点具体化的，所以在每个着色器引入的时候它们将从顶点缓冲区加载一个新的值；但是一致变量的值在整个draw call中保持不变。这意味着你在draw call之前加载一直变量的值之后，你可以在每一个顶点着色器引入的时候总可以取得相同的值。一致变量主要的作用是保存像光照参数（光的位置和方向等）、
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2023-07-18 15:21:53
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案例：针对同一系列的教材，学校设计了两种不同的自助学习系统，现采集每种教学系统下学生完成全部教程所需要的时间。（案例摘自《商务与经济统计学》）
1、利用描述统计学方法汇总每种学习系统下学生学完教程的时间数据。根据样本资料，你能观察到有何相似之处和差异？
2、评价两种方法总体均值之间的差异，讨论你的结论？
3、计算每一种系统的标准差与方差，进行两种系统总体方差相等的假设检验，讨论你
相位一致性原理：wiki: https://en.wikipedia.org/wiki/Phase_congruency相位一致性是指在图像的频率域中，边缘相似的特征在同一阶段出现的频率较高。相位一致性的理论依据是人眼感知图像信息时主要靠的是图像信号的相位而非幅度。与基于灰度的边缘特征提取方法不同，该方法是通过计算图像的相位一致性来检测图像中的边缘，该方法可以不受图像局部光线明暗变化的影
[size=medium][color=red][b]一致性 hash 算法（ consistent hashing ）[/b][/color][/size]
[color=red][b]1 基本场景[/b][/color]
比如你有 N 个 cache 服务器（后面简称 cache ），那么如何将一个对象 object 映射到 N 个 cache
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2023-08-23 17:30:44
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MySQL InnoDB存储引擎使用MVCC机制来提供一致性非锁定读((consistent nonlocking read)。 为方便演示，下面图中：黄色部分表示重做日志(UNDO LOG)绿色部分表示正常数据红色部分表示已删除数据假设现在有表TB001,其表结构为：CREATE TABLE `TB001` (
`ID` VARCHAR(20) NOT NULL,
`C1` V
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2023-06-10 17:20:29
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CAP原则又称CAP定理，指的是在一个分布式系统中， Consistency（一致性）、 Availability（可用性）、Partition tolerance（分区容错性），三者不可得兼。一致性（C）：在分布式系统中的所有数据备份，在同一时刻是否同样的值。（等同于所有节点访问同一份最新的数据副本）强一致性：简而言之，就是在任意时刻，所有节点中的数据都是一致的；弱一致性：数据更新后，如果能容忍
前言一致性哈希算法(Consistent Hashing)在分布式系统的应用还是十分广泛的，本文尽量结合业务场景快速讲解一致性哈希算法的应用及与其相关的话题。1 分布式缓存随着业务的扩展，流量的剧增，单体项目逐渐划分为分布式系统。对于经常使用的数据，我们可以使用Redis作为缓存机制，减少数据层的压力。因此，重构后的系统架构如下图所示：优化最简单的策略就是，把常用的数据保存到Redis中，为了实现
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2023-06-02 14:49:59
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什么是 Volatile 变量？ Volatile 是 Java 中的一个关键字。你不能将它设置为变量或者方法名，句号。 认真点，别开玩笑,什么是 Volatile 变量？我们应该什么时候使用它？ 哈哈，对不起，没法提供帮助。 volatile 关键字的典型使用场景是在多线程环境下，多个线程共享变量，由于这些变量会缓存在 CPU的缓存中，为了避免出现内存一致性错误而采用&nb
IBM SPSS Statistics中的kappa一致性检验一般用于双向有序分类资料，所谓双向有序分类资料其实是一个用于等级评定的二维列表。比如下图中的将一个考生的答案与标准答案进行对比的二维列表。图1：双向有序分类资料示例检验得出的kappa值是有其具体含义的，当kappa值等于“1”时，说明两个结果完全一致（可以理解形象理解为考试成绩为100分）；kappa值等于“-1”时说明结果完全不一致
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2023-08-17 17:30:20
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cassandra集群要求严格的时间同步，有一点同步就会发生这样那样的问题，这个事情我已经在cassandra集群要求严格的时间同步里说明了，所以时间同步是cassandra集群的前提。cassandra使用的是最后一致性模型，也就是说一开始的并发更新的数据可能是不一致的，但是经过这段不一致的时间之后，系统会达到最终的一致性。让每个客户端看到的结果是一样的。这个最终一致性的强度，在cassandr
python分布式事务方案（二）基于消息最终一致性上一章采用的是tcc方案，但是在进行批量操作时，比如说几百台主机一起分配策略时，会执行很长时间，这时体验比较差。 由于zabbix隐藏域后台，而这个慢主要是集中在调用zabbix接口，这里我们就基于消息最终一致性来进行优化 消息一致性方案是通过消息中间件保证上、下游应用数据操作的一致性。基本思路是将本地操作和发送消息放在一个事务中，保证本地操作和
使用背景用户的每一次动态数据的请求，都涉及数据库的访问。而一个系统中，数据库往往是最脆弱的缓解，为了缓解数据库的读压力，通常会将热点数据放入缓存。当用户进行数据请求时，先访问缓存，若有数据直接返回，没有，才进行数据库的查询，并将访问结果写回缓存。从而，挡住读访问的大部分流量。缓存存储的数据量很大，所以，一般需要搭建缓存服务器集群，这样就需要把不同的数据放入不同的缓存服务器，当用户请求到来时，根据用
# 实现Java一致性哈希检测
## 一、流程概述
为了实现Java一致性哈希检测，我们需要按照以下步骤进行操作：
```mermaid
gantt
title Java一致性哈希检测流程
section 环境准备
确认需求: 2022-01-01, 1d
导入相关库: 2022-01-02, 1d
section 实现一致性哈希算法
单机、单点、单实例缺点：1.单点故障 2.容量有限 3. 压力强一致性主从复制、读写分离会带来数据一致性问题1.通过强一致性来解决，即主redis 进行阻塞，直到从redis写成功。弱一致性强一致性带来阻塞问题，可能会等待很久1.通过异步方式解决强一致性问题，但是会丢失一部分数据最终数据一致性弱一致性会带来数据丢失问题1.通过类似kafka 可靠集群来保证最终数据一致性&n
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2023-09-03 11:43:29
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一致性Hash算法背景 一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院的Karger等人在解决分布式Cache中提出的，设计目标是为了解决因特网中的热点(Hot spot)问题，初衷和CARP十分类似。一致性哈希修正了CARP使用的简单哈希算法带来的问题，使得DHT可以在P2P环境中真正得到应用。 但现在一致性hash算法在分布式系统中也得到了广泛应用，研究过memcached缓存数据库的人都知道，
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2023-08-17 11:43:17
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数据库系统必须维护事务的以下特性(简称ACID)：原子性(Atomicity)一致性(Consistency)隔离性(Isolation)持久性(Durability)⑴ 原子性(Atomicity)原子性是指事务包含的所有操作要么全部成功，要么全部失败回滚，因此事务的操作如果成功就必须要完全应用到数据库，如果操作失败则不能对数据库有任何影响。⑵ 一致性(Consistency)一致性是指事务必须
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2023-08-08 08:19:05
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一、概念C-index，英文名全称concordance index，中文里有人翻译成一致性指数，最早是由范德堡大学（Vanderbilt University）生物统计教教授Frank E Harrell Jr 1996年提出，主要用于计算生存分析中的COX模型预测值与真实之间的区分度（discrimination），和大家熟悉的AUC其实是差不多的。在评价肿瘤患者预后模型的预测精度中用的比较多
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2023-09-06 14:43:16
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一、前言在解决分布式系统中负载均衡的问题时候可以使用Hash算法让固定的一部分请求落到同一台服务器上，这样每台服务器固定处理一部分请求（并维护这些请求的信息），起到负载均衡的作用。但是普通的余数hash（hash(比如用户id)%服务器机器数）算法伸缩性很差，当新增或者下线服务器机器时候，用户id与服务器的映射关系会大量失效。一致性hash则利用hash环对其进行了改进。二、一致性Hash概述为了
一致性备份（consistent backup）的含义是，备份所包含的各个文件中的所有修改都具备相同的系统变化编号（system change number，SCN）。 也就是说，备份所包含的各个文件中的所有数据均来自同一时间点。与非一致性备份（inconsistent backup）不同， 使用一致性数据库完全备份（consistent whole
原创
2016-10-01 19:28:12
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