# Java 中两个 Map 内容一致但顺序不一致时 Hash 是否一致
在 Java 中，`Map` 是一个非常重要的数据结构，用于存储键值对。常见的实现包括 `HashMap` 和 `TreeMap`。在处理 `Map` 的时候，我们经常需要判断两个 `Map` 是否相等。而在此过程中，一个重要的问题浮现出来：当两个 `Map` 的内容一致但顺序不一致时，它们的哈希值是否相同？
## Ma
一致性是指数据处于一种语义上的有意义且正确的状态。一致性是对数据可见性的约束，保证在一个事务中的多次操作的数据中间状态对其他事务不可见的。因为这些中间状态，是一个过渡状态，与事务的开始状态和事务的结束状态是不一致的。 举个粒子，张三给李四转账100元。事务要做的是从张三账户上减掉100元，李四账户上加上100元。一致性的含义是其他事务要么看到张三还没有给李四转账的状态，要么张三已经成功转账给
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2024-08-17 16:00:43
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一致哈希是一种特殊的哈希算法。在使用一致哈希算法后。哈希表槽位数（大小）的改变平均仅仅须要对K/n个keyword又一次映射，当中K是keyword的数量，n是槽位数量。
然而在传统的哈希表中，加入或删除一个槽位的差点儿须要对全部keyword进行又一次映射。
一致哈希由MIT的Karger及其合作者提出，如今这一思想已经扩展到其他领域。在这篇1997年发表的学术论
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2017-06-04 08:49:00
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引言：当数据“不一致”时，用户会怎么想？
在分布式系统的开发中，数据一致性是一个永恒的话题。试想一下这样的场景：
你在某电商平台下单购买了一件商品，支付成功后却发现订单状态显示为“未支付”；
你在社交平台上发布了一条动态，朋友刷新页面却看不到你的新内容；
这些问题的背后，隐藏着一个关键的技术挑战——一致性模型的选择。不同的业务场景对一致性的要求不同，如何在性能、可用性和一致性之间找到平衡点，是
Zookeeper 是来自于google chubby。 为了解决在分布式环境下，如何从多个server中选举出master server。 那么这多个 server 就需要涉及到一致性问题，这个一致性体现的是多个 server 就 master 这个投票在分布式环境下达成一致性。简单来说就是最终听谁的。但是在网络环境中由于网络的不可靠性，会存在消息丢失和或者被篡改等问题。所以，如何在这样一个环境
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2024-04-26 21:21:43
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说明几乎每个平台都有自己的编程风格，如：SQL、Java、Javascript、C# 等，甚至某些库也有自己的编程风格，如：JQuery、ExtJs 等。严格遵从平台的编程风格是非常有必要的。每个平台都有一些开源
原创
2021-07-21 15:04:12
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CAP原则又称CAP定理，指的是在一个分布式系统中， Consistency（一致性）、 Availability（可用性）、Partition tolerance（分区容错性），三者不可得兼。一致性（C）：在分布式系统中的所有数据备份，在同一时刻是否同样的值。（等同于所有节点访问同一份最新的数据副本）强一致性：简而言之，就是在任意时刻，所有节点中的数据都是一致的；弱一致性：数据更新后，如果能容忍
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2024-01-15 15:51:20
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一致变量背景一致变量（Uniform Variables）。一致变量和普通属性的区别：普通变量所包含的数据是顶点具体化的，所以在每个着色器引入的时候它们将从顶点缓冲区加载一个新的值；但是一致变量的值在整个draw call中保持不变。这意味着你在draw call之前加载一直变量的值之后，你可以在每一个顶点着色器引入的时候总可以取得相同的值。一致变量主要的作用是保存像光照参数（光的位置和方向等）、
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2023-07-18 15:21:53
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cache中某个字被修改，那么在主存（以及更高层次）上，该字的副本必须立即或最后加以修改，并确保它者引用主存上该字内容的正确性。 当代多处理器系统中，每个处理器大都有自己的cache。同一主存块的拷贝能同时存于不同cache中，若允许处理器各自独立地修改自己的cache，就会出现不一致问题。解决此问题有软件办法和硬件办法。硬件办法能动态地识别出不一致产生的条件并予以及时处
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2023-08-19 07:58:09
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结构 1 /** 2 * 返回默认的表单 items 。 3 * 4 * @return {Array} 5 */ 6 getDefaultFormItems: function () { 7 var me = this; 8 9 return Ext.Array.map(me.getProperties(), function
原创
2021-07-21 15:03:32
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# 实现“java文件内容一致字节不一致”教程
## 1. 整件事情的流程
首先，让我们来看一下整个实现过程的流程。下面是一个展示步骤的表格：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | --------- |
| 1 | 创建两个相同内容的Java文件 |
| 2 | 修改一个Java文件的内容 |
| 3 | 比较两个Java文件的字节码是否一致 |
## 2. 每一步需要做什么
原创
2024-07-05 05:17:51
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哈希满足特性平衡性 :平衡性是指哈希的结果能够尽可能分布到所有的缓冲中去，这样可以使得所有的缓冲空间都得到利用。引入了“虚拟节点”:“虚拟节点”是实际节点在 hash 空间的复制品，一实际个节点对应了若干个“虚拟节点”，这个对应个数也成为“复制个数”，“虚拟节点”在 hash 空间中以 hash 值排列。单调性:单调性是指如果已经有一些内容通过哈希分派到了相应的缓冲中，又有新的缓冲加入到系统中。哈
原创
2017-08-07 12:41:52
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在世界范围构建可靠的分布式系统往往要求在一致性和可用性之间进行权衡。上个月，亚马逊公司的CTO Werner Vogels发表了一篇文章，描述在大型分布式系统中容忍最终数据一致性的方法。正如InfoQ之前的一篇文...
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2013-04-30 13:34:00
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# 实现 Redis 的主从复制
## 简介
在实际的 Redis 部署中，我们通常会将一个 Redis 实例作为主节点（Master），而其他的 Redis 实例则作为从节点（Slave）。主从复制能够实现数据的自动同步，提高 Redis 的可用性和性能。本文将介绍如何使用 Redis 的 `slaveof` 命令来实现主从复制。
## 流程概述
下面是实现 Redis 主从复制的流程概述：
原创
2023-12-08 06:06:54
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由于HTTP协议是无状态的，而出于种种考虑也不希望使之成为有状态的，因此，后面两种方案就成为现实的选择。具体来说cookie机制采用的是在客户端保持状态的方案，而session机制采用的是在服务器端保持状态的方案。同时我们也看到，由于采用服务器端保持状态的方案在客户端也需要保存一个标识，所以session机制可能需要借助于cookie机制来达到保存标识的目的，但实际上它还有其他选择。
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2024-10-21 22:58:04
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1 kafka基础本篇文章讨论的kafka版本是目前最新版 0.10.1.0。1.1 kafka种的KafkaController所有broker会通过ZooKeeper选举出一个作为KafkaController，来负责：监控所有broker的存活，以及向他们发送相关的执行命令。分区的状态维护：负责分区的新增、下线等，分区副本的leader选举副本的状态维护：负责副本的新增、下线等1.2 kaf
引入在业务开发中，我们常把数据持久化到数据库中。如果需要读取这些数据，除了直接从数据库中读取外，为了减轻数据库的访问压力以及提高访问速度，我们更多地引入缓存来对数据进行存取。读取数据的过程一般为： 图1：加入缓存的数据读取过程 对于分布式缓存，不同机器上存储不同对象的数据。为了实现这些缓存机器的负载 ...
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2021-09-08 19:09:00
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摘要之前写过一篇ElasticSearch初识之吐槽,不知觉竟然过去了两年了。哎，时光催人老啊。最近又用到了ES，想找找过去的总结文档，居然只有一篇，搞了半年的ES，遇到那么多的问题，产出只有这么点，真是说不过去啊。只好又重新捡起ES，发现ES槽点依然很多，不兼容的更新太多了，各个版本之间的差异不小，感觉ES就是偏理论算法的人设计出来的，而不是工程学家写的。非常像公司里面，算法工程师吐槽后端应用开
# Redis读写一致性
## 引言
在分布式系统中，保持数据的一致性一直是一个挑战。Redis作为一个高性能的数据存储系统，也面临着数据一致性的问题。本文将介绍Redis的读写一致性问题，并提供代码示例来演示解决方案。
## Redis概述
Redis是一个基于内存的键值存储系统，它支持多种数据结构，包括字符串、哈希、列表、集合和有序集合。由于其高性能和灵活性，Redis被广泛用于缓存、消息
原创
2023-10-02 09:42:26
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