正文在从服务器的配置文件中设置主服务器slaveof 或者使用Redis命令动态设置从服务器SLAVEOF 步骤3：处理网络断开和自动重连 Redis复制是具备断开自动重连的，一旦网络恢复，从服务器会尝试连接主服务器并同步任何丢失的数据。步骤4：处理故障转移 如果主服务器宕机，需要人工或借助Redis Sentinel等工具来升级一个从服务器为新的主服务器。主从复制的高级特性部分重同步（PSYNC
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2024-09-29 10:22:07
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对于读多写少的高并发场景，我们会经常使用缓存来进行优化。比如说支付宝的余额展示功能，实际上99%的时候都是查询，1%的请求是变更(除非是土豪，每秒钟都有收入在不断更改余额)，所以，我们在这样的场景下，可以加入缓存，用户->余额。以下这张图是我们读取数据的操作。Redis缓存与数据一致性问题那么基于上面的这个出发点，问题就来了，当用户的余额发生变化的时候，如何更新缓存中的数据，也就是说。我是先
# 实现 MySQL 多核分配不均匀的指南
在分布式数据库系统中，MySQL 的负载均衡机制通常是基于特定策略来分配查询请求的。有时，由于数据分布和查询模式的复杂性，可能会出现多个核（CPU）之间的负载不均现象。本文将指导你如何实现 MySQL 多核分配不均的策略，确保你能更好地理解并应用相关技术。
## 整体流程
首先，我们将整个流程分为几个步骤，以便清晰地展示解决方案：
| 步骤 |
u盘乱码了怎么办?u盘里面的文件夹或者文件的名称乱码了怎么回事?今天IT百科帮大家解决u盘突然乱码的问题! u盘里面的文件名乱码，文件很大，而且还不能删除是什么原因呢?又该如何解决呢? u盘文件夹名称突然变成类似：“ @?亠?仠 ”这样的乱码了，又不能删除，删除的时候提示：“无法删除文件，无法读源文件或磁盘。”还有一个问题，就是那些乱码的文件体积都很大哦，有些甚至可以达到几十GB! 原因
# 如何实现 “linux redis 集群master节点分配不均匀”
## 一、整体流程
首先，我们需要了解整个过程的步骤，然后逐步进行实施。下面是实现“linux redis 集群master节点分配不均匀”的步骤：
```mermaid
erDiagram
确定redis集群节点数目 --> 生成密码
生成密码 --> 配置节点
配置节点 --> 启动节点
`
原创
2024-02-24 06:48:55
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# Yarn集群内存分配不均匀的原因及解决方案
在大数据处理和计算领域，Apache Hadoop YARN（Yet Another Resource Negotiator）是一个非常重要的组件。它帮助管理和调度资源，确保数据处理任务能够有效地在集群中运行。然而，很多用户在使用YARN集群时，会发现内存分配不均匀的问题，这直接导致了资源的浪费和计算效率的下降。
## 内存分配不均匀的原因
在
# 如何处理 Spark 中的键分布不均匀问题
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个被广泛使用的框架。处理数据时，键的分布不均匀可能会导致性能问题，比如某些任务执行缓慢而其他任务则较快完成。本文将指导您如何实现和解决 Spark 中键分布不均匀的问题。
## 处理键分布不均匀的整体流程
下表总结了处理过程中的关键步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
Ceph是一个针对大规模分布式存储的开源软件项目，为用户提供高性能、高可靠性的存储解决方案。然而，在实际应用中，由于各种不可控因素的存在，有时会出现Ceph集群存储不均匀的情况，这不仅会影响数据的读写速度，还可能导致整个存储系统的稳定性受到影响。
不均匀的存储分布可能表现在多种方面，比如集群中部分节点存储负载过重，而其他节点资源利用率较低；部分PG（Placement Group）负载过重，导致
原创
2024-03-11 10:50:36
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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
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2024-07-28 11:05:40
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Redis中哈希分布不均匀该怎么办前言哈希对象hashtable字典rehash 操作rehash 步骤渐进式 rehashziplistziplist 和 hashtable 的编码转换哈希对象常用命令总结 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
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2023-10-17 15:58:59
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在现代的应用程序中,缓存是提升系统性能和响应速度的关键手段。Spring 框架为我们提供了非常强大的缓存抽象,使我们可以方便地集成并使用各种缓存技术。本文将重点介绍如何在 Spring 应用中构建基于 Caffeine 和 Redis 的分层缓存架构,并分享一些最佳实践。缓存层次设计在构建缓存解决方案时,通常采用分层缓存的设计模式。将本地缓存(如 Caffeine)作为一级缓存,并将远程缓存(如
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2024-06-27 20:31:06
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在Kubernetes（K8S）中，节点资源的分配是非常重要的，我们希望尽可能地实现资源的均匀分配，以确保集群的稳定性和性能。然而，有时候由于节点的不同硬件配置或者负载情况，可能会导致资源分配不均匀的情况发生。在这篇文章中，我将教会你如何解决K8S中资源分配不均匀的问题。
整个过程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 查看集群资源分
原创
2024-04-15 17:05:13
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首先equals()和hashcode()这两个方法都是从object类中继承过来的。1.equals()方法在object类中定义如下： public boolean equals(Object obj) {
return (this == obj);
} 很明显是对两个【对象的地址】值进行的比较（即比较引用是否相同）。但是我们必需清楚，
# Redis集群实例存储不均匀
在使用Redis集群时，我们经常会遇到存储不均匀的情况。也就是说，某些Redis实例存储的数据量比其他实例要多得多，而另一些实例则几乎没有存储任何数据。这种现象可能会导致一些实例负载过高，而其他实例却在闲置。本文将介绍Redis集群实例存储不均匀的原因，并给出一些解决方案。
## 存储不均匀的原因
造成Redis集群存储不均匀的原因有很多。以下是一些常见的原
原创
2023-12-25 08:47:15
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一. Partitioner分区1. Partitioner的作用:进行MapReduce计算时，有时候需要把最终的输出数据分到不同的文件中，我们知道最终的输出数据是来自于Reducer任务。那么，如果要得到多个文件，意味着有同样数量的Reducer任务在运行。Reducer任务的数据来自于Mapper任务，也就说Mapper任务要划分数据，对于不同的数据分配给不同的Reducer任务运行。Ma
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2024-04-18 16:01:58
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在hadoop2.6.5，datanode数据存储盘选择策略有两种方式复制：首先是要遵循hadoop1.0磁盘文件夹投票，实现类：RoundRobinVolumeChoosingPolicy.java另外一种是选择可用空间足够多的磁盘方式存储，实现类：AvailableSpaceVolumeChoosingPolicy.java选择策略相应的配置项是： <property>
&
应用场景（以Echarts柱状图为例）：现有一组数据：最小的数是 50000(5万) ,最大的数是 3000000000(30亿)。如果按照Echarts正常的画法，我们只需提取出来这些数据然后交给Echarts显示即可。但是这样做面临的问题就很明显——由于数值差距过大，且Echarts本身Y轴的数值是均匀分布的，所以在图里造成的结果是这样的：在图中，y 轴的数值均匀分布，最高的柱子在x轴 第五值
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2024-06-28 14:51:14
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问题描述es部署后可能因为配置原因导致es节点不在集群中，但是进程依然存在。 现在已下面5台机器作为测试演练一开始按照之前的es部署方案，会在5台中选择一台作为主节点，当然该节点也充当了数据节点的功能。第一步：（22,23,24,25,26分别对应图中的06-10机器）在5台机器上部署成功后，一开始23为主节点。（这时候23推选为主节点，也充当了数据节点。所以22,23,24,25,26节点上有数
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2024-04-03 19:21:09
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1. 图像光照不均匀的具体表现1） 图像整体灰度像素值偏低，由于拍摄时现场的光照条件限制或设备自身的原因，导致图像的整体灰度值是偏低的或者图像的对比度偏低，从而使图像的信息难以识别，如红外图像、灰暗条件下拍摄的图像；2）图像的局部灰度像素值低，由于拍摄过程中周围环境的光照不均导致的图像一部分光照充足，一部分光照欠充足。光照充足的部分目标与背景对比度较高，易于辨认，而欠充足部分则灰度偏低且目标与背景
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2023-12-11 10:58:51
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目录1. 案例描述2. 方式1: 分块阈值3. 方式2: 顶帽变换和底帽变换光照不均匀图像分割技巧1——分块阈值光照不均匀图像分割技巧2——顶帽变换和底帽变换1. 案例描述在数字图像处理中，图像分割是很关键的一步，当图像质量较好，光照很均匀的时候只需用全局阈值的方法就能很完美地完成图像分割任务，但是有些时候会遇到光照不均匀的现象，这个时候就需要用一些技巧才能达到比较好的分割效果。我们先看一个实例，
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2024-04-20 21:31:54
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