简介：一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院提出的一种分布式哈希（DHT）实现算法，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，使得分布式哈希（DHT）可以在P2P环境中真正得到应用。 场景引入：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
如何实现Java哈希分布均匀
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能教给你如何实现Java哈希分布均匀。在开始之前，我们先来了解一下整个流程。下面是一个简单的步骤表格：
| 步骤 | 动作 |
| ------ | ------ |
| 第一步 | 创建一个哈希函数 |
| 第二步 | 将键通过哈希函数转换为哈希码 |
| 第三步 | 将哈希码转换为数组索引 |
现在，我们来详细讨论每一步需要
我们知道在Java中所有对象都是继承于Object类的，而equals()和hashCode()是Object类的公共方法，这两个方法是用于同一类中作为比较用的，特别是用于判断往Set这样的容器中放入的对象是否重复。 等号(==):对于基本类型直接比较值是否相等，对于对象实例则比较两者的内存地址是否相等。 equals():默认是由内存地址判断对象是否相等，可根据实际业务需求进行重写。由jav
# Java 中多个 Node 均匀分组的实现
在许多应用场景中，经常需要将一组节点（Node）均匀地分配到多个组中。比如在数据处理、负载均衡等情况下，均匀分组可以有效提高资源的利用率。本文将介绍如何使用 Java 实现多个 Node 的均匀分组，并提供相应的代码示例和图示。
## 背景
假设我们有一组节点，节点的数量不固定。我们的目标是将这些节点均匀地分配到 N 个组中。均匀分组的意思是尽
文章目录均匀分组局部均匀分组理解均匀分组中的去重复计算问题,可以这样
原创
2022-06-15 06:09:53
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# Java 根据任务量均匀分组
在软件开发中，我们经常会遇到需要将任务分组的情况，比如将一个大的任务拆分成多个小的子任务，并分发给不同的执行者进行处理。在某些场景下，我们希望能够根据任务的数量均匀地将任务分配给不同的执行者，以避免出现某个执行者负担过重的情况。本文将介绍一种在 Java 中根据任务量均匀分组的方法，并提供相应的代码示例。
## 问题描述
假设有一个任务列表，其中包含了 n
原创
2023-10-29 12:23:50
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# 实现Hive Hash分组
## 1. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[输入数据] --> B[Hash分组]
B --> C[输出结果]
```
## 2. 关系图
```mermaid
erDiagram
CUSTOMERS ||--o| ORDERS : has
ORDERS ||--o| ORDER_DETAILS :
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
一致性hash算法在内存数据库中的应用业精于勤，荒于嬉;行成于思，毁于随。学习编程的时候不仅要专心，更有用心。下面是小编整理的一致性hash算法在内存数据库中的应用，希望对大家有用由于redis是单点，但是项目中不可避免的会使用多台Redis缓存服务器，那么怎么把缓存的Key均匀的映射到多台Redis服务器上，且随着缓存服务器的增加或减少时做到最小化的减少缓存Key的命中率呢?这样就需要我们自己实
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2023-10-16 18:14:09
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MySQL索引原理详解索引的本质索引的分类Hash 索引二叉树B树（二三树）B+树主键目录索引页索引页的分层非主键索引回表 索引的本质索引的本质是一种排好序的数据结构。索引的分类在数据库中，索引是分很多种类的。Hash 索引Hash 索引是比较常见的一种索引，他的单条记录查询的效率很高，时间复杂度为1。但是，Hash索引并不是最常用的数据库索引类型，尤其是我们常用的Mysql Innodb引擎就
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2023-07-13 16:12:18
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Java Fork/Join框架 任务拆分 并行执行 文章目录Java Fork/Join框架 任务拆分 并行执行一. 概述二. 关于工作窃取模式1. 执行过程2. 优缺点三. Fork/Join框架实现原理1.ForkJoinTask2.ForkJoinPool3.Fork/Join框架的实现原理3.1 ForkJointTask中的fork()方法3.1 ForkJointTask中的join
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2023-09-29 10:29:08
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目录1 key的命名规范2 hash类型3 基本操作1 hset key field value:添加修改数据2 hget key field,hgetall key：获取数据3 hdel key field1 [field2]:删除数据4 hmset key field1 value1 field2 value2……：添加修改多个数据5 hmget key field1 hield2……:获取多
# MySQL HASH分组查询
在MySQL数据库中，我们经常需要对数据进行分组查询，以便于统计和分析数据。其中，HASH分组查询是一种常用的方法，它可以将数据根据HASH算法分成不同的组，以便于快速查找和计算。
## 什么是HASH分组查询
HASH分组查询是一种基于HASH算法的分组查询方法。它将数据根据指定的字段值计算出一个HASH值，并根据这个HASH值将数据分成不同的组。这样，我
原创
2023-10-29 04:48:33
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MySQL有B+Tree 索引及Hash索引等索引类型，B+Tree索引类型是MySQL采用最多的索引类型。Hash索引使用场景比较有限，文章将从Hash索引的底层结构出发，来分析Hash索引的利与弊。1 hash数据结构hash数据结构由键、哈希函数及哈希表组成。键：可以是任何字符串或整数，作为哈希函数的输入。哈希函数：接收输入键并返回值，该值为哈希表的数组元素的索引。哈希表：以关联
一、将取模运算转成按位与运算HashMap需要计算散列位置，通常的做法是取模，即X % 2^n（X即为准备放入HashMap中的key）。取模运算的逻辑一般为两步，第一步求商，即c = a/b；第二步求余数，即r = a-c*b。这两步包含了除法，乘法和减法运算。有一种情况，当容量为2的幂次方时，可以将取模运算转成按位与运算。该转换满足这样的等式：X % 2^n = X & (2
1.概述在本教程中，我将说明如何将List拆分为给定大小的多个子列表。对于相对简单的操作，令人惊讶的是在标准Java集合API中没有支持。幸运的是，Guava和Apache Commons Collections都以类似的方式实现了操作 2.使用Guava对List进行分区Guava 便于将列表分成指定大小的子列表-经由Lists.partition操作：@Test
publi
计算N×M（建议维度大于100*100）的0,1矩阵均匀分布程度，值由0到1表示不均匀到均匀import numpy as np
def make_rand_matrix(side=20): # 制作随机矩阵，用于测试
a = np.random.random((side,side))
for i in range(0,side):
for j in range(
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2023-06-02 22:55:24
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# 使用Java实现随机数生成的均匀分布
在编程中，随机数的生成是一项常见的需求。在Java中，我们可以使用内置的随机数生成机制来实现均匀分布的随机数字。本篇文章将指导您通过几个步骤来实现这一目标，并解释每一步你需要做的事情及相应的代码。
## 实现流程
以下是实现随机数均匀分布的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入所需的Java类 |
原创：hxj7
本文介绍了拒绝抽样（Reject Sampling）。
前文《R-概率统计与模拟（三）变换均匀分布对特定分布进行抽样》介绍了通过“变换均匀分布”来对特定分布进行抽样的方法，但是该方法需要知道累积分布的解析表达式及其反函数，所以有一定的限制。其实，我们最常接触的还是 ，根据 抽样往往更直接。比如，均匀分布的 就很简单，对
一、什么是哈希？（一种更复杂的映射）Hash，一般翻译做“散列”，也有直接音译为“哈希”的，就是把任意长度的输入，通过散列算法（哈希函数），变换成固定长度的输出，该输出就是散列值（哈希值）。这种转换是一种压缩映射，也就是，散列值的空间通常远小于输入的空间，不同的输入可能会散列成相同的输出（冲突），所以不可能从散列值来唯一的确定输入值。映射是一种对应关系，而且集合A的某个元素只能对应集合B中的一个元
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2023-08-01 18:23:12
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