帅气迷人的面试官您好，我了解的，目前电商首页以及热点数据都会去做缓存 ，一般缓存都 是定时任务去刷新，或者是查不到之后去更新的，定时任务刷新就有一个问题。举个简单的例子：如果所有首页的Key失效时间都是12小时，中午12点刷新的，我零点有个秒 杀活动大量用户涌入，假设当时每秒 6000 个请求，本来缓存在可以扛住每秒 5000 个请求， 但是缓存当时所有的Key都失效了。此时 1 秒 6000 个
# Redis Cluster使Key均匀分布
在现代应用中，Redis作为一种高性能的内存数据库，广泛应用于缓存、实时数据处理以及分布式系统中。为了有效地利用节点资源并提高系统的可用性，Redis支持集群模式（Redis Cluster），它能够根据哈希槽（hash slot）将数据均匀分布到集群中的多个节点上。本文将深入探讨Redis Cluster的工作原理，如何实现键的均匀分布，及其带来
原创
2024-10-11 07:44:35
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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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## MySQL Key无法均匀分布的分析
在使用MySQL数据库时，键（Key）分布的均匀性对性能和查询效率有着重要影响。假如数据库中的键不均匀分布，一些键可能会频繁访问，导致"热点"现象，从而对数据库性能产生负面影响。本文将从键分布的概念出发，分析其原因，并通过示例代码进行说明，最后以状态图和饼状图来展示键分布的情况。
### 键的均匀分布
键的均匀分布是指存储在数据库中的数据键可以均匀
发现自己对各种分布不太熟悉，决定趁此机会整理一下，看有没有比较好的记忆方法。各种分布最重要的理解它的实际意义，都是解决什么问题的，其次是公式的含义。所以下面都按以下几点来展开：实际意义、数学表达、对表达式的解释。目录一、离散型变量的分布1. 0—1分布（两点分布）X~B(1,p)2. 二项分布（n重伯努利分布）X~B(n,p)3. 泊松分布 X~P(λ)4. 几何分布 X~G(
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2023-10-12 13:25:15
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一、数据分布：所谓数据分布就是将数据分散到各个Redis节点中去。 Redis进行数据分布采用的是 一致性哈希+虚拟槽 的方式。 关于一致性哈希，看程序员小灰：一致性哈希介绍。因为一致性哈希存在存储数据结点分布不均匀，从而导致数据也分布不均与的现象，并且这种现象在结点少的时候更容易出现。另外当数据结点较少时，改变其中的结点，带来的数据迁移量会越大。 所以Redis使用了虚拟槽（slot），虚拟槽就
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2023-07-09 19:34:16
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1.两点分布——离散型概率分布2.二项分布——离散型概率分布3.泊松分布——离散型概率分布 泊松分布的期望和方差都是参数λλ!import numpy as np
a = np.random.poisson(55,size=(4,))
print(a)
print(type(a))
>>> [46 50 39 57]
<class 'numpy.ndarray'>4.
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2023-08-10 21:23:15
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一、概率密度函数和分布函数分布函数是概率密度函数从负无穷到正无穷上的积分；在坐标轴上，概率密度函数的函数值y表示落在x点上的概率为y；分布函数的函数值y则表示x落在区间(-∞，+∞）上的概率。二、均匀分布的概率密度函数假设x服从[a,b]上的均匀分布，则x的概率密度函数如下 概率密度图像如上图所示
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2023-11-06 13:56:59
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import numpy as npscore=np.array([[80,89,86,67,79], [78,97,89,67,81], [90,94,78,67,74], [91,91,90,67,69], [76,87,75,67,86], [70,79
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2023-09-12 22:42:59
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原创：hxj7
本文介绍了拒绝抽样（Reject Sampling）。
前文《R-概率统计与模拟（三）变换均匀分布对特定分布进行抽样》介绍了通过“变换均匀分布”来对特定分布进行抽样的方法，但是该方法需要知道累积分布的解析表达式及其反函数，所以有一定的限制。其实，我们最常接触的还是 ，根据 抽样往往更直接。比如，均匀分布的 就很简单，对
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2024-05-20 19:18:12
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离散概率分布，即离散型随机变量的概率分布，与其相对的是连续概率分布。显然，离散往往意味着与自然数密切相关，本文下面介绍几种常见的离散概率分布及其Python运用。一、离散均匀分布：掷骰子均匀分布分为离散与连续两种情况，这里介绍离散的情况。离散型均匀分布指有限个数值拥有相同的概率的分布，比如掷骰子。假设实验结果共有n种可能，其分布列为 ，即每种情况发生的可能性相同。二、二点分布（伯努利分布
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2023-11-03 20:07:16
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unifrnd函数较详细解释均匀分布随机数： 均匀分布是指整个样本空间中的每一个样本点对应的概率（密度）都是相等的。根据样本空间是否连续，又分为离散均匀分布和连续均匀分布。均匀分布可以算作是最简单的概率分布。从均匀分布中进行采样，即生成均匀分布随机数，几乎是所有采样算法都需要用到的基本操作。1.unifrnd(3,5) 产生一个3~5的均匀随机数>> unifrnd(3,5)
ans
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2024-02-17 08:15:15
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因为概率问题，所以需要测试一下python的随机数分布。到底是平均（均匀）分布，还是正态（高斯）分布。测试代码如下：#! /usr/bin/env python
#coding=utf-8
# =================================
# Describe : 测试random随机数分布
# D&P Author By: 常
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2023-05-22 11:48:29
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生成随机数是程序设计里常见的需求。一般的编程语言都会自带一个随机数生成函数，用于生成服从均匀分布的随机数。不过有时需要生成服从其它分布的随机数，例如高斯分布或指数分布等。有些编程语言已经有比较完善的实现，例如Python的NumPy。这篇文章介绍如何通过均匀分布随机数生成函数生成符合特定概率分布的随机数，主要介绍Inverse Ttransform和Acceptance-Rejection两种基础
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2023-10-02 10:30:17
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原创
2022-12-23 12:41:59
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# 均匀分布及其在Java中的应用
均匀分布是概率论和统计学中的一种重要的分布类型。在均匀分布中，所有事件发生的概率是相同的，但这并不意味着它们总是会在相同的时间或空间发生。均匀分布常用于模拟和随机抽样等应用场景。本文将探讨均匀分布的基本概念，如何在Java中实现，以及如何使用这些技术解决实际问题。
## 均匀分布的基本概念
在均匀分布中，定义了一段区间 `[a, b]`，在这个区间内的每个
原创
2024-10-28 05:52:38
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## Python均匀分布
在统计学和概率论中，均匀分布（Uniform Distribution）是一种概率分布，它的概率密度函数在一个区间内是常数。在统计分析和模拟中，均匀分布是非常常见的一种分布，也是一种最简单的连续概率分布之一。
### 均匀分布的特点
在均匀分布中，每个值都有相同的概率被选中，概率密度函数如下所示：
`函数可以在指定的区间内生成均匀分布的浮点数。
#### 示例代码：
```
原创
2024-09-29 03:46:17
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