应用场景在做服务器负载均衡时候可供选择的负载均衡的算法有很多，包括： 轮循算法（Round Robin）、哈希算法（HASH）、最少连接算法（Least Connection）、响应速度算法（Response Time）、加权法（Weighted ）等。其中哈希算法是最为常用的算法.典型的应用场景是： 有N台服务器提供缓存服务，需要对服务器进行负载均衡，将请求平均分发到每台服务器上，每台机器负责1
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2024-09-23 16:37:19
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# Java哈希运算如何更均匀
在Java中，哈希运算是非常常见的操作，它通常用于将数据映射到一个固定范围的整数值。然而，有时候哈希运算可能会导致数据分布不均匀，即使在相同桶中的数据量也可能存在较大差异。在本文中，我们将讨论如何通过改进哈希函数来实现更均匀的数据分布。
## 问题描述
假设我们有一个场景，需要将一组字符串映射到一组桶中，我们希望哈希函数能够确保数据在每个桶中分布均匀，避免出现
原创
2024-03-05 05:27:19
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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哈希。当我们采用哈希对象进行数据存储时，对整个 Redis 而言，就经过了两层哈希存储。哈希对象哈希对象本身也是一个 key-value 存储结构，底层的存储结构也可以分为两种：ziplist（压缩列表） 和 h
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2021-03-17 21:51:22
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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
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2021-07-08 14:04:10
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# Java如何均匀分批查询
在实际开发中，经常会遇到需要从数据库中查询大量数据，但为了避免一次性查询过多数据导致内存溢出或性能问题，我们通常会将查询结果进行分批处理。本文将介绍如何使用Java实现均匀分批查询的方法。
## 1. 分批查询的需求场景
假设我们有一个包含大量数据的表，我们需要将这些数据进行分批查询并进行处理，例如导出数据到文件或展示在页面上。
## 2. 均匀分批查询的实现
原创
2024-06-20 04:53:30
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理解hashCode() 的作用是获取哈希码，也称为散列码；它实际上是返回一个int整数。这个哈希码的作用是确定该对象在哈希表中的索引位置。hashCode() 定义在JDK的Object.java中，这就意味着Java中的任何类都包含有hashCode() 函数。虽然，每个Java类都包含hashCode() 函数。但是，仅仅当创建并某个“类的散列表”(关于“散列表”见下面说明)时，该类的has
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2023-07-18 15:10:11
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最近有一位读者跟我交流，说除了算法题之外，系统设计题是一大痛点。算法题起码有很多刷题平台可以动手实践，但系统设计类的题目一般很难实践，所以看一些教程总结也只是一知半解，遇到让写代码实现系统的就懵了。比如他最近被问到一个大型爬虫系统的设计题，让手写一致性哈希算法，加上一系列 follow up，就被难住了。说实话这个算法的实现并不难，所以本文就结合一致性哈希算法在工程中的应用场景介绍一下这个算法算法
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2023-12-22 14:16:03
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在Java编程语言中，最基本的结构就是两种，一种是数组，一种是模拟指针(引用)，所有的数据结构都可以用这两个基本结构构造，HashMap也一样。HashMap的底层实现原理: 在JAVA中，每个对象都有一个散列码，它是由Object类的hashCode()方法计算得到的（当然也可以覆盖Object的hashCode()）。而我们可以在散列码的基础上，定义一个哈希函数，再对哈希函数计算出的结果求余
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2023-12-01 09:35:07
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在Java中，哈希碰撞(Hash Collision)是指不同的输入数据产生了相同的哈希值。哈希函数是将输入映射到固定大小的哈希值的函数，而碰撞指的是两个不同的输入映射到了相同的哈希值。 哈希碰撞可能导致哈希表、哈希集合或哈希映射等数据结构的性能下降。当两个不同的对象映射到相同的哈希值时，它们会被存储在哈希表的同一个位置，导致查找、插入和删除操作的效率降低。在极端情况下，哈希碰撞可能使得哈希表
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2023-08-19 15:23:53
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哈希表定义：一般的查找都是基于比较的，其关键字和在结构中的位置是没有确定的对应关系的，查找的效率依赖于比较的次数。 理想的情况是，每个记录的关键字和其在结构中的位置是有确定的关系的，就像是函数的变量和因变量一样，对于每一个K，有一个f(K)与之对应。这样我们在查找时候就可以根据给定的关键字K而直接找到其对应的镜像。此时，我们称这个对应关系f为哈希函数，按这个思想建立的表称为哈希表构造哈希表的步骤
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2023-11-04 17:50:51
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用质数分辨算法来建立一棵散列树（Hash树）。 选择从2开始的连续质数来建立一个十层的哈希树。第一层结点为根结点，根结点下有2个结点；第二层的每个结点下有3个结点；第三层的每个结点下有5个结点；依此类推，即每层结点的子节点数目为连续的质数。到第十层，每个结点下有29个结点。 同一结点中的子结点，从左到右代表不同的余数结果。例如：第二层结点下有三个子节点
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2023-09-17 16:25:17
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哈希表也称为散列表，是用来存储群体对象的集合类结构。什么是哈希表数组和向量都可以存储对象，但对象的存储位置是随机的，也就是说对象本身与其存储位置之间没有必然的联系。当要查找一个对象时，只能以某种顺序（如顺序查找或二分查找）与各个元素进行比较，当数组或向量中的元素数量很多时，查找的效率会明显的降低。一种有效的存储方式，是不与其他元素进行比较，一次存取便能得到所需要的记录。这就需要在对象的存储位置和对
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2024-03-11 09:38:37
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1. 哈希表是一种数据结构，其由数组+链表或数组+二叉树构成。哈希表最大的特征是利用散列函数将关键码值进行映射，并根据关键码值进行直接访问。利用哈希表可以极大提高查找速度。2. 哈希表的具体结构：以数组+链表为例，哈希表包含一个由链表构成的数组，数组中每个元素是一条链表的头节点，如下图所示 3. 散列函数：散列函数是哈希表的关键，通过散列函数才能快速确定要查找的值位于
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2023-06-19 22:26:12
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Hash表也称散列表，直译为哈希表，hash表是一种根据关键字值（key-value）而直接进行访问的数据结构。比如在基于数组的情况下，通过将关键字key映射到数组的某个下标来加快查找速度，这种起映射作用的函数我们称之为哈希函数每种哈希表都有自己的哈希函数，哈希函数是自己定义的，没有统一的标准，下面我们基于一个简单的哈希函数 f(key) = key%arraySize来分析一下哈希表的实现过程。
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2023-09-22 12:26:57
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面试题编号：1013
发送消息“
1013”即可获取该面试题详细解答
01问题描述 Java中HashMap是怎么解决哈希冲突的？这道面试题需要面试者对Java中的HashMap数据结构、哈希冲突原理以及红黑树相关知识有非常深的了解，有一定难度。02参考回答 &
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2023-07-28 14:14:42
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来看一道题,问HashMap是用下列哪种方法来解决哈希冲突的?A 开放地址法 B 二次哈希法 C 链地址法 D 建立一个公共溢出区答案是:C解决哈希冲突的方法有三种,分别是:寻找下一个为空的数组下标,而后将冲突元素存储再散列法(二次哈希法):再次使用一个不同的哈希算法再计算一次 (第一次%16换另一个数进行%运算)链地址法(拉链法):将所有冲突元素按照链表存储,冲突后时间复杂度变为O(1+n)n为
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2023-09-20 10:16:41
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前言在Java中，每个对象都有一个从Object基类派生出的 hashCode() 方法，用于根据当前对象的某些特征返回一个整型变量。其核心源代码（省略一些类型判断与验证代码）如下所示：public static int hashCode(byte[] value) {
int h = 0;
for (byte v : value) {
h = 31 * h + (
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2023-07-13 16:28:23
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class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V>HashMap put()HashMap get()1.put() HashMap put()方法源码如下：public V put(K key, V value) {
if (key == null)
r
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2023-06-15 21:24:20
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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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一、什么是哈希值哈希值就是：对象的内存地址经过处理后的结构，由于每个对象的内存地址都不一样，所以哈希码也不一样。更重要的是：这里的内存地址是JVM虚拟机虚拟出来的地址，并不是真实的物理内存地址。哈希值是通过哈希算法散列得来的，而地址值是通过是和物理层面有关，是系统分配的，是不存在相同的，而哈希值是可以通过强制手段设置为相同的（下面我们也会详细介绍怎么弄成相同的），也就是说哈希值是一种逻辑上的确保唯
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2023-08-29 16:08:35
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