一 Cluster集群Cluster 集群简介 Redis 的哨兵模式基本已经可以实现高可用，读写分离 ，但是在这种模式下每台 Redis 服务器都存储相同的数据，很浪费内存，所以在redis3.0上加入了 Cluster 集群模式，实现了 Redis 的分布式存储，也就是说每台 Redis 节点上存储不同的内容。其结构特点： 1、所有的redis节点彼此互联(PING-PONG机制),
转载
2024-04-10 11:48:42
364阅读
节点概念：节点是一个Elasticsearch的实例
本质上就是一个JAVA进程一台机器上可以运行多个Elasticsearch进程，但是生产环境一般建议一台机器上只运行一个Elasticsearch实例每一个节点都有名字，通过配置文件配置，或者启动时候 -E node.name=node1指定每一个节点在启动之后，会分配一个UID，保存在data目录下节点类型常用的有以下几种：Master
转载
2024-06-18 14:40:57
89阅读
# 解决Redis集群缓存数据不均衡问题
## 问题背景
在使用Redis集群进行数据缓存时，由于数据分片的机制以及数据访问的不均衡性，可能会导致某些节点的负载较高，而其他节点的负载较低，从而影响系统的性能和稳定性。为了解决这个问题，我们可以采取一些策略来均衡数据分布，避免节点负载不均衡的情况。
## 方案
### 1. 使用一致性哈希算法
一致性哈希算法可以将数据均匀地分布到各个节点上
原创
2023-07-20 05:05:06
258阅读
一、概述公司使用是自己搭建的hadoop集群，版本2.7.3，最近发现出现了hdfs数据存储不均衡的现象，其中有一个datanode使用了65%，而有一个只使用了20%。hadoop集群使用的时间长了会出现这种数据不均衡的问题，当然hadoop提供了解决方案，就是使用balancer，默认进行的是datanode级别的数据均衡，但是2.X版本还不支持datanode内的磁盘之间数据均衡，hadoop在3.0以后的版本里面提供了相关的支持,参考https://hadoop.apache.org/docs/
转载
2021-08-10 09:38:06
618阅读
一、概述公司使用是自己搭建的hadoop集群，版本2.7.3，最近发现出现了hdfs数据存储不均衡的现象，其中有一个datanode使用了65%，而有一个只使用了20%。hadoop集群使用的时间长了会出现这种数据不均衡的问题，当然hadoop提供了解决方案，就是使用balancer，默认进行的是datanode级别的数据均衡，但是2.X版本还不支持datanode内的磁盘之间数据均衡，hadoop在3.0以后的版本里面提供了相关的支持,参考https://hadoop.apache.org/docs/
转载
2022-01-22 17:56:08
318阅读
Redis集群规范本文档基于Redis 3.X或更高版本，讲解Redis集群算法以及设计原理。此官方文档长期更新且随着Redis新版本特性的变化变动，详细请留意官网。 主要特性和设计原理Redis集群目标 Redis集群作为Redis的一个分布式实现，主要实现以下目标（按重要性排序）： ·高性能，以及高达的1000个节点的线性可扩展性（linear scalability ），而
转载
2023-12-28 13:47:07
6阅读
### Kafka集群不均衡问题解决方案
#### 问题描述
Kafka集群不均衡是指在Kafka集群中，部分节点的负载过重，而另一部分节点负载较轻。这种情况可能会导致消息数据在集群中的不均匀分布，影响集群的性能和可靠性。
#### 解决方案
解决Kafka集群不均衡问题需要通过重新平衡负载来实现。下面是解决方案的具体步骤和代码示例：
步骤 | 操作 | 代码示例
---|---|---
1
原创
2024-05-27 10:43:38
200阅读
一，概念1，根据群集所针对的目标差异，可分为三种类型（1）负载均衡群集 （2）高可用群集 （3）高性能运算群集2，负载均衡群集（Load Balance Cluster）以提高应用系统的响应能力、尽可能处理更多的访问请求、减少延迟为目标，获得高并发、高负载（LB）的整体性能 LB的负载分配依赖于主节点的分流算法3, 高可用群集（High Availability Cluster）以提高应用系统的可
上一篇文章给大家讲了Nginx的安装，那么这篇文章为大家讲一下Nginx+Tomcat实现负载均衡。 先说说为什么要用ngnix 做负载均衡。事实上做负载均衡的最出名的莫过于F5了。F5是在硬件设施，动辄几万，几十万，几百万不等，对于一般的小公司来说，这也是一笔非常
转载
2024-10-22 19:51:06
56阅读
第5集 综合实战-RabbitMQ高可用mirror镜像集群策略配置简介：讲解RabbitMQ高可用mirror镜像集群配置策略配置背景前面搭建了普通集群，如果磁盘节点挂掉后，如果没开启持久化数据就丢失了，其他节点也无法获取消息，所以我们这个集群方案需要进一步改造为镜像模式集群。策略policy介绍 rabbitmq的策略pol
1、类别不均衡会对分类性能产生有害的影响。 2、随着任务规模的扩大，类别不均衡性对分类性能的影响越大。 3、类别不均衡的影响不能简单地以训练样本数量的不足来解释，它依赖于各类样本的分布。过采样（oversampling，相当于插值），下采样（downsampling，相当于压缩），两阶段训练（two-phase training），以及阈值化（threholding），阈值化可以补偿先验的类别
转载
2023-10-11 10:31:02
88阅读
所谓的不平衡数据集指的是数据集各个类别的样本量极不均衡。以二分类问题为例，假设正类的样本数量远大于负类的样本数量，通常情况下通常情况下把多数类样本的比例接近100:1这种情况下的数据称为不平衡数据。不平衡数据的学习即需要在分布不均匀的数据集中学习到有用的信息。
转载
2023-05-24 09:14:49
198阅读
解决样本类别分布不均衡的问题1 哪些运营场景中容易出现样本不均衡1.1 异常检测场景1.2 客户流失场景1.3 罕见事件的分析1.4 发生频率低的事件2 通过过抽样和欠抽样解决样本不均衡2.1 过抽样2.2 欠抽样3 通过正负样本的惩罚权重解决样本不均衡4 通过组合/集成方法解决样本不均衡5 通过特征选择解决样本不均衡6 代码实操：Python处理样本不均衡 所谓的不均衡指的是不同类别的样本量
转载
2024-01-02 12:01:08
30阅读
# MongoDB集群分片不均衡问题解决指南
在MongoDB集群环境中，分片是一种横向扩展的数据存储方案。虽然分片可以帮助我们处理大量数据，但不均衡的分片会导致性能问题和资源浪费。因此，理解如何解决集群分片的不均衡问题至关重要。本文将为你详细介绍解决MongoDB集群分片不均衡问题的步骤、所需的代码以及每一步的解释，让你能深入理解并有效解决这一问题。
## 解决流程
下面是整个解决分片不均
原创
2024-08-27 07:59:03
330阅读
问题1：突然发现一台redis总是有很大流量，下面是iftop的截图可以发现服务器拖取redis的流量非常大，而且持续一段时间的观察发现，多个业务均在不断向redis拖数据。 问题2：分析redis日志，发现下面日志信息分析：可以看到，基本每分钟都会有触发aof的10000更改策略保存大概100-180M的数据。 那么可
转载
2024-02-22 12:11:19
122阅读
在处理深度学习任务时，尤其是在使用 PyTorch 进行分类问题时，数据不均衡通常是一个棘手的问题。数据不均衡会导致模型对某些类别的偏倚学习，降低准确性和泛化能力。在我最近的项目中，我深入研究了如何有效地解决这一问题，以下是我的一些发现和思考。
首先，概念上的理解十分重要。可以借助四象限图来分析数据不均衡情况，包括不同类别样本的数量和模型的性能。根据这张图，我们可以明确哪些类别过于稀疏，哪些类别
在处理机器学习任务时，不均衡数据是一个常见问题。尤其是在分类问题中，类别分布的严重不均会导致模型在训练时偏向于数量较多的类别，从而影响预测效果。接下来，我会详细记录一下如何在 Python 环境中解决不均衡数据问题的过程。
## 环境预检
在开始之前，我先确认一下系统环境。以下是系统要求的详细信息：
| 系统要求 | 版本 |
|---------------|-
定义以二分类问题为例，假设我们的数据集是S，数据集中的多数类为S_maj，少数类为S_min，通常情况下把多数类样本的比例为100:1,1000:1，甚至是10000:1，这种情况下为不平衡数据，不平衡数据的学习即需要在如此分布不均匀的数据集中学习到有用的信息。 问题：不均衡的数据理解预测起来很简单,永远都是预测多的数据的那一方,这样准没错,特别是数据多很多的情况的那一方,比
转载
2023-11-07 13:16:07
73阅读
在现代微服务架构中，Redis 作为一个快速的缓存系统被广泛使用，但在多节点分片环境中，常常会面临“Redis 分片负载不均衡”的问题。这个问题主要表现为某些 Redis 节点承载了更高的请求和数据负载，而其他节点却相对闲置，从而影响了整体系统的性能与可用性。以下是解决此问题的详细记录。
### 初始技术痛点
在最初的系统设计中，我们仅依赖单一的 Redis 实例来处理大流量请求。然而，在用户
我们知道，Redis 集群的键空间被分割为 16384 个槽（slot），集群的最大节点数量也是 16384 个。每个主节点都负责处理 16384 个哈希槽的其中一部分。具体的redis命令，会根据key计算出一个槽位（slot）,然后根据槽位去特定的节点redis上执行操作。如下所示：master1（slave1）： 0~5460
master2（slave2）：5461~10922
maste
转载
2023-09-26 12:06:58
161阅读
