对于读多写少的高并发场景，我们会经常使用缓存来进行优化。比如说支付宝的余额展示功能，实际上99%的时候都是查询，1%的请求是变更(除非是土豪，每秒钟都有收入在不断更改余额)，所以，我们在这样的场景下，可以加入缓存，用户->余额。以下这张图是我们读取数据的操作。Redis缓存与数据一致性问题那么基于上面的这个出发点，问题就来了，当用户的余额发生变化的时候，如何更新缓存中的数据，也就是说。我是先
# 如何实现 “linux redis 集群master节点分配不均匀”
## 一、整体流程
首先，我们需要了解整个过程的步骤，然后逐步进行实施。下面是实现“linux redis 集群master节点分配不均匀”的步骤：
```mermaid
erDiagram
确定redis集群节点数目 --> 生成密码
生成密码 --> 配置节点
配置节点 --> 启动节点
`
原创
2024-02-24 06:48:55
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正文在从服务器的配置文件中设置主服务器slaveof 或者使用Redis命令动态设置从服务器SLAVEOF 步骤3：处理网络断开和自动重连 Redis复制是具备断开自动重连的，一旦网络恢复，从服务器会尝试连接主服务器并同步任何丢失的数据。步骤4：处理故障转移 如果主服务器宕机，需要人工或借助Redis Sentinel等工具来升级一个从服务器为新的主服务器。主从复制的高级特性部分重同步（PSYNC
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2024-09-29 10:22:07
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u盘乱码了怎么办?u盘里面的文件夹或者文件的名称乱码了怎么回事?今天IT百科帮大家解决u盘突然乱码的问题! u盘里面的文件名乱码，文件很大，而且还不能删除是什么原因呢?又该如何解决呢? u盘文件夹名称突然变成类似：“ @?亠?仠 ”这样的乱码了，又不能删除，删除的时候提示：“无法删除文件，无法读源文件或磁盘。”还有一个问题，就是那些乱码的文件体积都很大哦，有些甚至可以达到几十GB! 原因
# 实现 MySQL 多核分配不均匀的指南
在分布式数据库系统中，MySQL 的负载均衡机制通常是基于特定策略来分配查询请求的。有时，由于数据分布和查询模式的复杂性，可能会出现多个核（CPU）之间的负载不均现象。本文将指导你如何实现 MySQL 多核分配不均的策略，确保你能更好地理解并应用相关技术。
## 整体流程
首先，我们将整个流程分为几个步骤，以便清晰地展示解决方案：
| 步骤 |
# Yarn集群内存分配不均匀的原因及解决方案
在大数据处理和计算领域，Apache Hadoop YARN（Yet Another Resource Negotiator）是一个非常重要的组件。它帮助管理和调度资源，确保数据处理任务能够有效地在集群中运行。然而，很多用户在使用YARN集群时，会发现内存分配不均匀的问题，这直接导致了资源的浪费和计算效率的下降。
## 内存分配不均匀的原因
在
一. Partitioner分区1. Partitioner的作用:进行MapReduce计算时，有时候需要把最终的输出数据分到不同的文件中，我们知道最终的输出数据是来自于Reducer任务。那么，如果要得到多个文件，意味着有同样数量的Reducer任务在运行。Reducer任务的数据来自于Mapper任务，也就说Mapper任务要划分数据，对于不同的数据分配给不同的Reducer任务运行。Ma
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2024-04-18 16:01:58
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Ceph是一个针对大规模分布式存储的开源软件项目，为用户提供高性能、高可靠性的存储解决方案。然而，在实际应用中，由于各种不可控因素的存在，有时会出现Ceph集群存储不均匀的情况，这不仅会影响数据的读写速度，还可能导致整个存储系统的稳定性受到影响。
不均匀的存储分布可能表现在多种方面，比如集群中部分节点存储负载过重，而其他节点资源利用率较低；部分PG（Placement Group）负载过重，导致
原创
2024-03-11 10:50:36
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问题描述es部署后可能因为配置原因导致es节点不在集群中，但是进程依然存在。 现在已下面5台机器作为测试演练一开始按照之前的es部署方案，会在5台中选择一台作为主节点，当然该节点也充当了数据节点的功能。第一步：（22,23,24,25,26分别对应图中的06-10机器）在5台机器上部署成功后，一开始23为主节点。（这时候23推选为主节点，也充当了数据节点。所以22,23,24,25,26节点上有数
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2024-04-03 19:21:09
542阅读
表大小SQL> select count(*) from agent.TB_AGENT_INFO;
COUNT(*)
----------
1751
SQL> select count(*) from TB_CHANNEL_INFO ;
COUNT(*)
----------
1807
SQL> select count(*) from
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2024-07-28 11:05:40
77阅读
在现代的应用程序中,缓存是提升系统性能和响应速度的关键手段。Spring 框架为我们提供了非常强大的缓存抽象,使我们可以方便地集成并使用各种缓存技术。本文将重点介绍如何在 Spring 应用中构建基于 Caffeine 和 Redis 的分层缓存架构,并分享一些最佳实践。缓存层次设计在构建缓存解决方案时,通常采用分层缓存的设计模式。将本地缓存(如 Caffeine)作为一级缓存,并将远程缓存(如
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2024-06-27 20:31:06
29阅读
在Kubernetes（K8S）中，节点资源的分配是非常重要的，我们希望尽可能地实现资源的均匀分配，以确保集群的稳定性和性能。然而，有时候由于节点的不同硬件配置或者负载情况，可能会导致资源分配不均匀的情况发生。在这篇文章中，我将教会你如何解决K8S中资源分配不均匀的问题。
整个过程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 查看集群资源分
原创
2024-04-15 17:05:13
111阅读
首先equals()和hashcode()这两个方法都是从object类中继承过来的。1.equals()方法在object类中定义如下： public boolean equals(Object obj) {
return (this == obj);
} 很明显是对两个【对象的地址】值进行的比较（即比较引用是否相同）。但是我们必需清楚，
Ceph是一个开源的分布式存储系统，被广泛应用于云计算和大数据平台中。但是在实际使用过程中，有时会出现数据分布不均匀的情况，这种情况会对系统的性能和可靠性造成影响。
数据分布不均匀指的是在Ceph集群中，不同的存储节点上存储的数据量差异较大。这可能是由于数据的写入方式不当、部分存储节点负载过高或者磁盘容量不足等原因造成的。当数据分布不均匀时，会导致一些存储节点负载过高，而另一些存储节点空闲，从而
原创
2024-03-08 10:00:11
221阅读
. 背景介绍 当 MySQL中一个表的总记录数超过了1000万后，会出现性能的大幅度下降吗？答案是肯定的，但是性能下降的比率不一而同，要看系统的架构、应用程序，甚 至还要根据索引、服务器硬件等多种因素而定。比如FCDB和SFDB中的关键词，多达上亿的数据量，分表之后的单个表也已经突破千万的数据量，导致单个表 的更新等均影响着系统的运行效率。甚至是一条简单的SQL都有可能压垮整个数
# Redis集群实例存储不均匀
在使用Redis集群时，我们经常会遇到存储不均匀的情况。也就是说，某些Redis实例存储的数据量比其他实例要多得多，而另一些实例则几乎没有存储任何数据。这种现象可能会导致一些实例负载过高，而其他实例却在闲置。本文将介绍Redis集群实例存储不均匀的原因，并给出一些解决方案。
## 存储不均匀的原因
造成Redis集群存储不均匀的原因有很多。以下是一些常见的原
原创
2023-12-25 08:47:15
153阅读
在hadoop2.6.5，datanode
数据存储盘选择策略有两种方式复制：首先是要遵循hadoop1.0磁盘文件夹投票，实现类：RoundRobinVolumeChoosingPolicy.java另外一种是选择可用空间足够多的磁盘方式存储，实现类：AvailableSpaceVolumeChoosingPolicy.java选择策略相应的配置项是： <property>
&
应用场景（以Echarts柱状图为例）：现有一组数据：最小的数是 50000(5万) ,最大的数是 3000000000(30亿)。如果按照Echarts正常的画法，我们只需提取出来这些数据然后交给Echarts显示即可。但是这样做面临的问题就很明显——由于数值差距过大，且Echarts本身Y轴的数值是均匀分布的，所以在图里造成的结果是这样的：在图中，y 轴的数值均匀分布，最高的柱子在x轴 第五值
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2024-06-28 14:51:14
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Redis中哈希分布不均匀该怎么办前言哈希对象hashtable字典rehash 操作rehash 步骤渐进式 rehashziplistziplist 和 hashtable 的编码转换哈希对象常用命令总结 前言Redis 是一个键值对数据库，其键是通过哈希进行存储的。整个 Redis 可以认为是一个外层哈希，之所以称为外层哈希，是因为 Redis 内部也提供了一种哈希类型，这个可以称之为内部
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2023-10-17 15:58:59
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# Python训练集数据不均匀的处理方法
在机器学习和数据科学项目中，数据集的均匀性对模型的训练效果至关重要。然而，现实世界中的数据往往是不均匀的，特定类别的数据可能较少，从而影响模型的学习能力和泛化能力。本文将详细讲解如何使用Python处理训练集数据不均匀的问题。
## 流程概述
在处理不均匀的数据集时，我们可以按照以下步骤来进行处理：
| 步骤 | 描述
