HashMap是我们最常用的集合之一,同时Java8也提升了HashMap的性能。本着学习的原则,在这探讨一下HashMap。原理简单讲解下HashMap的原理:HashMap基于Hash算法,我们通过put(key,value)存储,get(key)来获取。当传入key时,HashMap会根据key.hashCode()计算出hash值,根据hash值将value保存在bucket里。当计算出的
前言我们知道,MySQL有一个老问题,当表上无主键时,那么对于在该表上做的DML,如果是以ROW模式复制,则每一个行记录前镜像在备库都可能产生一次全表扫描(或者二级索引扫描),大多数情况下,这种开销都是非常不可接受的,并且产生大量的延迟。在MySQL5.6中提供了一个新的参数:slave_rows_search_algorithms, 可以部分解决无主键表导致的复制延迟问题,其基本思路是对于在一个
# 如何实现Java身份证hash分片 ## 引言 作为一名经验丰富的开发者,我们经常会遇到需要对敏感信息进行加密或者 hash 处理的情况。在业务中,有时候我们会碰到需要对用户的身份证号进行 hash 分片的需求。本文将向刚入行的小白介绍如何实现 Java 身份证 hash 分片的方法。 ## 流程概述 首先,让我们来看一下整个实现 Java 身份证 hash 分片的流程。下面是一个简单的表
原创 5月前
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目录一、垂直拆分1.1 场景1.2 准备1.3 配置1). schema.xml2). server.xml1.4 测试1). 上传测试SQL脚本到服务器的 /root/sql 目录2). 执行指令导入测试数据 3). 查询用户的收件人及收件人地址信息(包含省、市、区)。4). 查询每一笔订单及订单的收件地址信息(包含省、市、区)。1.5 全局表 二、水平拆分2.1 场景2.2
论数据分片技术及其应用 数据分片就是按照一定的规则,将数据集划分成相互独立正交的数据子集。然后将数据子集分布到不同的节点上,通过设计合理的数据分片规则,可将系统中的数据分布在不同的物理数据库中,达到提升应用系统数据处理速度的目的。在解决数据库日志解析的问题中,我承担了进行数据分片的任务。 数据分片,就是依照分片算法将数据打散到多个不同的节点上,每个节点上存储部分数据。一般来说,分片算法最常见的就
转载 2023-07-12 11:17:46
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 mongodb分片机制原理 一、概念:   分片(sharding)是指将数据库拆分,将其分散在不同的机器上的过程。将数据分散到不同的机器上,不需要功能强大的服务器就可以存储更多的数据和处理更大的负载。基本思想就是将集合切成小块,这些块分散到若干片里,每个片只负责总数据的一部分,最后通过一个均衡器来对各个分片进行均衡(数据迁移)。通过一个名为mongos的路由进程进行操作,m
转载 2023-07-18 18:44:35
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(四)Redis数据库-Redis数据类型Hash(哈希)Hash(哈希) 我的系统版本为CentOS7.5,redis版本5.0.4 Hash(哈希)Redis hash 是一个键值(key=>value)对集合。Redis hash 是一个 string 类型的 field 和 value 的映射表,hash 特别适合用于存储对象。每个 hash 可以存储 232 -1 键值对(40
转载 2023-07-09 14:41:39
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一、 常用分片规则1、取模 此规则为对分片字段求摸运算。也是水平分表最常用规则2、分片枚举 通过在配置文件中配置可能的枚举 id,自己配置分片,本规则适用于特定的场景,比如有些业务需要按照省份或区县来做保存,而全国省份区县固定的,这类业务使用本条规则。实现方式如下:2.1、修改schema.xml配置文件测试表为orders_ware_info,配置在dn1和dn2节点,规则是新增一个shardi
各种Map总结就比如问你 HashMap 是不是有序的?你回答不是有序的。那面试官就会可能继续问你,有没有有序的Map实现类呢?你如果这个时候说不知道的话,那这块问题就到此结束了。如果你说有 TreeMap 和 LinkedHashMap。那么面试官接下来就可能会问你,TreeMap 和 LinkedHashMap 是如何保证它的顺序的?如果你回答不上来,那么到此为止。如果你说TreeM
# Redis的Hash数据分片 ## 引言 Redis是一款广泛使用的开源内存数据存储系统,特别适合于高性能的缓存解决方案。Redis支持多种数据结构,其中Hash数据结构非常适合存储对象。其结构将字段(key)映射到值(value),这种设计使得数据在内存中存储和访问都非常高效。但当数据量变得庞大时,如何将Hash数据进行合理的分片成为开发者需要解决的问题。 ## Hash数据分片的概念
原创 1月前
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作者:赵红杰DBLE 项目测试负责人,主导分布式中间件的测试,在测试中不断发
原创 2022-12-20 15:01:03
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背景社区有大佬分享过跳增 hash 的文章,但是当时并不理解跳增 hash 使用的场景。刚接触分布式数据库中间件 dble 的时候,最迷惑的概念之一是 hash 分片算法。看到哈希,第一印象是散列表,感觉是存储相关的。hash 一个重要的特征是需要不同输入产生不同输出,但是在分片算法里,是需要多个值映射到一个分片节点上。这么大的差异,为什么可以用 hash 来对分布式数据库做逻辑分片,并且还命名叫
原创 2021-01-24 16:05:05
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本条规则类似于十进制的求模运算,区别在于是二进制的操作,是取id的二进制低10位,即id二进制&1111111111。此算法的优点在于如果按照10进制取模运算,在连续插入1-10时候1-10会被分到1-10个分片,增大了插入的事务控制难度,而此算法根据二进制则可能会分到连续的分片,减少插入事务事务控制难度。<tableRule name="rule1"> <rul...
原创 2022-03-24 11:22:16
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本条规则类似于十进制的求模运算,区别在于是二进制的操作,是取id的二进制低10位,即id二进制&1111111111。此算法的优点在于如果按照10进制取模运算,在连续插入1-10时候1-10会被分到1-10个分片,增大了插入的事务控制难度,而此算法根据二进制则可能会分到连续的分片,减少插入事务事务控制难度。<tableRule name="rule1"> <rul...
原创 2021-07-07 14:08:44
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1. 概念Redis hash数据结构是一个键值对(key-value)集合,它是一个 string 类型的 field 和 value 的映射表,redis本身就是一个key-value型数据库,因此hash数据结构相当于在value中又套了一层key-value型数据。所以redis中hash数据结构特别适合存储关系型对象。比如用来存储学生基本信息,或者用户信息等。2. 常用命令hmset 命
1. AOP实现缓存业务1.1 业务需求1). 自定义注解 @CacheFind(key=“xxx”,second=-1)2). 使用自定义注解 标识业务方法 将方法的返回值保存到缓存中.3). 利用AOP 拦截注解 利用环绕通知方法实现业务1.2 自定义注解@CacheFind1.3 注解标识1.4 编辑AOPpackage com.jt.aop;import com.jt.anno.Cache
单台机器很难处理海量的数据或者很高的并发查询,需要把数据拆分到多个节点上,在多个节点上进行存储和处理,这种技术叫作数据分区,也称为数据分片。数据分片的主要目的是提高可扩展性,使数据分散到多个节点上,如果对单个分区进行查询,每个节点都只对自己所在的节点进行独立查询。分布式存储系统需要解决的两个最主要的问题:数据分片和数据冗余, 通过图 3-3 来解释其概念和区别。图 3-3 中,数据集 A、B 属于
13.4 横向扩展带来性能提升很多NoSQL系统都是基于键值模型的,因此其查询条件也基本上是基于键值的查询,基本不会有对整个数据进行查询的时候。由于基本上所有的查询操作都是基本键值形式的,因此分片通常也基于数据的键来做:键的一些属性会决定这个键值对存储在哪台机器上。下面我们将会对hash分片和范围分片两种分片方式进行描述。3.4.2 通过协调器进行数据分片由于CouchDB专注于单机性能,没有提供
原创 2023-05-31 10:53:26
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mycat 分片规则传统的分片策略都是基于单表,或者分片基于主键进行分配,或者某些场景下需要多个表依赖于一个分片,或者分片的字段并不是主键。a.对于传统的数据库分片方式都是基于单个表格,对于表关联这种操作,则很难处理。为了能够执行t_user与t_user_detail的联合查询,MyCAT借鉴了NewSQL领域的新秀Foundation DB的设计思路,Foundation DB创新性的提出了T
Spark RDD五大特性RDD源码观看1,分区列表( a list of partitions)Spark RDD是被分区的,每一个分区都会被一个计算任务(Task)处理,分区数决定了并行计千算的数量,RDD的并行度默认从父RDD传给子RDD。默认情况下,一个HDFS上的数据分片就是一个 partiton,RDD分片数决定了并行计算的力度,可以在创建RDD时指定RDD分片个数,如果不指定分区数量
转载 2023-09-01 08:12:36
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