文章目录前言一、hashmap的底层原理和扩容机制是什么二、源码解析1.新建hashmap调用put方法2.点击进入put方法3.点击进入hash(key)方法4.点击进入核心源码putval方法4.1hashmap初始化4.2处理hashmap冲突三、 hashmap问题详解问题一.为什么要对hashcode方法获得的值进行异或处理。问题二.为什么落于数组的位置,取的的是异或处理获得的值和数组
map的自动扩容与手动首先还是提出问题:扩容和有什么用?为什么需要扩容和?在想解答这个问题之前,首先还是需要了解一下go语言中的mapgo语言中的map与Java的map实现还是有些不同,go的map底层实现方式是hash表(哈希桶+数组),Java,JDK1.6,JDK1.7里HashMap采用位桶+链表实现,JDK1.8HashMap采用位桶+链表+红黑树实现,当链表长度超
转载 2024-05-29 01:51:39
85阅读
## Java HashMap底层红黑树转实现 ### 引言 在JavaHashMap是常用的数据结构之一,它提供了高效的键值对存储和检索功能。在HashMap内部,通过哈希算法将键映射到对应的桶(bucket),每个桶存储一个链表或红黑树。当链表长度超过一定阈值时,将链表转换为红黑树以提高查找效率。然而,当HashMap的键值对被删除导致桶中元素过少时,为了节省内存,又需要将红黑树
原创 2024-01-11 11:31:38
108阅读
kubectl scale deployment python --replicas=0 kubectl autoscale deployment python --min=2 --max=4 --cpu-percent=5 # 基于heapster apiVersion: apps/v1 ...
转载 2021-10-14 14:20:00
342阅读
2评论
# 如何实现 Hadoop Hadoop 是一个分布式计算框架,通常在数据量增长时会扩展集群规模,但在某些情况下,我们可能需要,即减少集群的节点数。本文将详细介绍 Hadoop 的流程、相应的命令及每一步的具体操作,以帮助刚入行的小白理解和实施。 ## 流程概述 以下是 Hadoop 的步骤: | 步骤 | 描述 | |------|------| | 1 | 确
原创 9月前
30阅读
很多人在购买了新的电脑后,第一件要做的事就是安装软件,除了Office系列和Adobe全家桶,实在不知道该装什么软件了。今天我给大家分享,6款不为人知的电脑黑科技软件,有了它们的支持,电脑才能发挥出更多的作用,让你的电脑好用10倍! 一、Bandizip压缩工具是我们电脑上必备的,因为接收和下载的好多文件,都是以压缩包的形式。我推荐的是这款解压缩软件,它没有任何乱七八糟的弹窗,非常干净
# Kubernetes 节点扩的科普文章 在现代的云计算和容器管理,Kubernetes 日益成为我们最常用的工具之一。Kubernetes 提供了一种自动化的方法来管理和处理容器的部署、扩展和管理,节点扩是其中一个重要特性。本篇文章将介绍 Kubernetes 节点的扩,包括操作步骤和代码示例。同时,我们还将通过一张旅行图来展示该过程的步骤。 ## 什么是节点扩
原创 8月前
147阅读
## Redis的String会? 在Redis,String是一种简单的数据结构,可以存储字符串、整数或者浮点数。当我们向Redis设置一个String类型的值时,它会根据新值的大小来动态的调整内存空间大小。那么,接下来我们就来探讨一下,Redis的String类型是否会。 ### Redis的String类型特点 在Redis,String类型的值是以字节数组的形式存储的
原创 2024-05-15 06:43:33
22阅读
总结之 Map接口 的使用场景(day04)   Map:     Map的集合,元素是成对存在的(理解为夫妻)。每个元素由键与值两部分组成,通过键可以找对所对应的值     Map的集合不能包含重复的键,值可以重复;每个键只能对应一个值。     特点:       键不重复,值可以重复       每个键只能对应一个值     子类:       HashMap:         存储数据
目录1.新建一个数组,把原来数组的内容搬到新数组。2.使用system.arraycopy()3.使用java.util.Arrays.copyOf() 1.新建一个数组,把原来数组的内容搬到新数组。  这种方法实现的思路是:先新建一个数组(前提条件是长度得比原来的长),然后把原来数组的内容搬到新数组.案例分析:public static void main(String[] args)
转载 2023-06-02 20:14:54
94阅读
1、关闭节点分配,使上面的shard强制迁移到其他节点上curl -XPUT localhost:9200/_cluster/settings -H 'Content-Type: application/json' -d '{ "transient" :{ "cluster.routing.allocation.exclude._ip" : "node_ip1,node_ip2"
原创 2023-04-25 16:23:12
127阅读
一:步骤 #重新分配槽redis-cli --cluster reshard 10.0.0.101:6380 #第一次交互:需要迁移多少个槽How many slots do you want to move (from 1 to 16384)? 1365(4096/3) #第三次交互:接受节点 ...
转载 2021-07-12 20:14:00
414阅读
2评论
Node 维度 Scheduler:调度模块负责将请求打到指定的函数实例上(Pod),同时负责为集群的 Node 标记状态,记录在 etcd ;Local-controller:Node 上的本地控制器,负责管理 Node 上所有函数实例的生命周期,以 DeamonSet 的形式存在;AutoScaler:自动扩模块,会定期检测集群 Node 和 Pod 的使用情况,同时根据自
原创 2023-01-22 08:33:38
247阅读
# Hadoop怎么:解决集群容量不足的问题 在大数据处理的领域,Hadoop作为一种开源的分布式处理框架,广泛应用于海量数据的存储与计算。随着数据的不断积累,初始设定的集群容量可能会逐渐显得不足。针对这一问题,操作是一种有效的解决方案。本文将详细介绍Hadoop集群的步骤,案例分析,以及相关的注意事项。 ## 什么是Hadoop? Hadoop,就是减少Hadoop集群
原创 9月前
44阅读
Redis 的五种类型,在底层存储上并不是唯一的,而是依据 redisObject encoding 来选择更适合的编码方式。比如上一篇介绍的字符串,就有 int、embstr、raw 三种,而且在不同的场景是动态变动的,比如 embstr 进行 append 操作后 encoding 就改成了 raw。127.0.0.1:6379> hmset person name molaife
转载 2024-09-29 00:17:50
40阅读
ubuntu默认是采用lvm逻辑卷管理,根分区不支持在线操作,文件系统需ext4(ext3应该也可以),现进入ubuntu救援模式进行操作注意: 操作前需备份好数据,操作有风险系统环境:root@ubuntu2004:~# cat /etc/os-release NAME="Ubuntu" VERSION="20.04.6 LTS (Focal Fossa)" ID=ubuntu ID_LI
# Docker 自动 在使用 Docker 部署应用程序时,经常会遇到需要自动的情况。自动是指根据系统负载或者其他条件,动态地减少容器的数量以节省资源或提高效率。通过自动,可以实现更加灵活和高效的资源管理方案。本文将介绍如何在 Docker 实现自动,并提供相应的代码示例。 ## 什么是自动 自动是一种动态调整容器数量的方法,通常基于一定的规则或条件来判断是否
原创 2024-02-18 06:07:31
130阅读
字符串扩展字符的 Unicode 表示法 :"\u0061"表示法只限于码点在\u0000~\uFFFF之间的字符。超出这个范围的字符,必须用两个双字节的形式表示。这种表示法只限于码点在\u0000~\uFFFF之间的字符。超出这个范围的字符,必须用两个双字节的形式表示。"\uD842\uDFB7" // "?" "\u20BB7" // " 7"ES6 对这一点做出了改进,只要将码点放入大括号,
转载 2024-07-06 14:38:33
44阅读
一、LVM 在线扩容查看 vg vfree,扩展 lv,重整 fs1) umount  /dev/vg/lv                           # 卸载2) lvextend -L +100M /dev/vg/lv   &nbs
原创 2013-08-05 17:04:36
6814阅读
目录1.简介1.1.扩容的单元1.2.分片预分配1.3.海量分片1.4.容量规划1.5.副本分片1.6.通过副本进行负载均衡1.7.多索引1.8.基于时间的数据1.9.按时间范围索引1.10.索引模板1.11.数据过期1.12.迁移旧索引1.12.1.索引优化(Optimize)1.12.2.关闭旧索引1.12.3.归档旧索引1.13.基于用户的数据1.14.共享索引1.15.利用别名实现一个用户
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5