列表（list）、 元组（tuple） 和字典（dict）是Python中非常常用的三种集合类型数据结构，这三种数据结构都可用于保存多个数据项，这对于编程而言是非常重要的。这是因为程序不仅需要使用单个变量来保存数据，还需要使用多种数据结构来保存大量数据，而列表、元组和字典就可满足保存大量数据的需求。
Ruby是强类型静态语言，即Ruby中一旦某一个对象被定义类型，如果不通过强制转换操作，那么它永远就是该数据类型，并且只有在Ruby解释器运行时才会检测对象数据类型，它的一切皆为对象（包括 nil 值对象），可以通过调用内置class属性来获取该对象的具体数据类型。对于 Ruby 而言，所有类型都继承自 Object 类(根类为 BasicObject)。
上图中用红色圈中的部分，就是关于 有序集合 相关的命令。如果想要在 Redis 中查看相关的命令可以使用 help 命令来进行查看，命令如下。
项目链接：https://github.com/in3rsha/sha256-animation
哈希函数，想必大家都不陌生。通过哈希函数我们可以将数据映射成一个数字（哈希值），然后可用于将数据打乱。例如，在HashMap中则是通过哈希函数使得每个桶中的数据尽量均匀。那一致性哈希又是什么？它是用于解决什么问题？本文将从普通的哈希函数说起，看看普通哈希函数存在的问题，然后再看一致性哈希是如何解决，一步步进行分析，并结合代码实现来讲解。
Redis-Sentinel是redis官方推荐的高可用性解决方案， 当用redis作master-slave的高可用时，如果master本身宕机，redis本身或者客户端都没有实现主从切换的功能。
一台服务器内存正常是16~256G，假如你的业务需要500G内存，你怎么办？解决方案如下
(2) 长度大于1——>满足前提（nums[j]<nums[i]）——>max(dp[j]+1,dp[i]) （0<=j<=i-1）
《Effictive Ruby》就是一本致力于让你在第二阶段更加深入和全面的了解 Ruby，编写出更具可读性、可维护性代码的书，下面我就着一些我认为的重点和自己的思考来进行一些精简和说明
symbol是啥就不深入的讨论了，只简单说说symbol的好处 ruby内部对于每个对象，都会有一个数字id用来标识并区分，可以用xxx.object_id来查看 puts "0001".object_id puts "0001".object_id puts "0001".object_id puts "0001".object_id 输出结果类似如下： 32088750 32088730 32088710 32088690 可以发现即使是同样内容的字符串"0001"，在ruby解释器内部每次也
这篇文章示例代码比较多， Java 程序员可以看到一些 Ruby 相关语法和使用，Ruby 程序员可以看看 Java 的基本语法和使用方法，本文比较长，将近万字左右，预计需要十几分钟，如果有耐心读完文章的话，你将获得和了解：
数据类型是编程语言中的一个重要概念，它定义了数据的类型和提供了特定的操作和方法。在 python 中，数据类型的作用是将不同类型的数据进行分类和定义，例如数字、字符串、列表、元组、集合、字典等。这些数据类型不仅定义了数据的类型，还为数据提供了一些特定的操作和方法，例如字符串支持连接和分割，列表支持排序和添加元素，字典支持查找和更新等。因此，选择合适的数据类型是 python 编程的重要组成部分。
在上一篇博客我们介绍了------Redis哨兵(Sentinel)模式,哨兵模式主要是解决高可用问题,在master节点宕机时,slave节点能够自动切换成为master节点
你可以再 CGI 实例中使用相应的 HTML 标签名来创建 HTML 标签，实例如下：
关于sha256相信很多人都不陌生，尤其是经常会写接口啥的，在加密中这个哈希使用很频繁。但是这个值到底是怎么生成的，有人好奇么？
https://www.zybuluo.com/phper/note/195558
硬件环境 本文适用的硬件环境如下 Linux版本：CentOS release 6.7 (Final) Redis版本：3.2.1 Redis已经成功安装，安装路径为/home/idata/yangfan/local/redis-3.2.1。 我们要在单台机器上搭建Redis集群，方式是通过不同的TCP端口启动多个实例，然后组成集群。 1、启动Redis多个实例 我们在Redis安装目录下创建目录cluster，并编写7000.conf~7005.conf 6个配置文件，这6个配置文件用来启动6个实例，后面
image.png Redis3 已经正式支持集群了，之前需要使用第三方的代理来实现多个redis的集群 Redis 集群可以在多个 Redis 节点之间进行数据共享 将数据自动切分到多个节点，即使集群中有一部分节点失效或者无法进行通讯，集群也可以继续处理命令请求 原理 Redis3 cluster使用了 hash slot（哈希槽）的概念，一个redis节点上分配多个slot，一个slot中存放多个key 一个cluster包含16384个slot，集群中的每个节点负责处理一部分哈希槽，也很容易向集群中添
some_dict[5.0] = “JavaScript”some_dict[5] = “Python”
Python 字典通过检查键值是否相等和比较哈希值来确定两个键是否相同，具有相同值的不可变对象在Python中始终具有相同的哈希值.
当执行 some_dict[5] = "Python" 语句时, 因为Python将 5 和 5.0 识别为 some_dict 的同一个键, 所以已有值 "JavaScript" 就被 "Python" 覆盖了
~用处是为了命名标题， 定义最大的标题。用来定义最小的标题；标题标签主要目的不是为了设置字体大小，主要作用是对浏览器索引进行优化。 例子:
来源： https://github.com/leisurelicht/wtfpython-cn 第一个：神奇的字典键 some_dict = {} some_dict[5.5] = "Ruby" some_dict[5.0] = "JavaScript" some_dict[5] = "Python" Output: >>> some_dict[5.5] "Ruby" >>> some_dict[5.0] "Python" >>> some_dict[5] "Python" "Python" 消除了 "
版权声明：本文为木偶人shaon原创文章，转载请注明原文地址，非常感谢。 https://blog.csdn.net/wh211212/article/details/52817923
常规的解题思路是排序 + 二分，或者将数据插入到 unordered_map/unordered_set，然后进行查找；但是这两个方法在这里都不行，因为数据量太大了，内存中存放不下；
滑动问题包含一个滑动窗口，它是一个运行在一个大数组上的子列表，该数组是一个底层元素集合。一般用来求最值问题。
redis集群的搭建 一： redis集群中：存在通过投票删除错误的节点（有半数以上投票通过，可确定被投票的节点已经错误fail） 架构细节: (1)所有的redis节点彼此互联(PING-PONG机
1、redis的复制功能是支持多个数据库之间的数据同步。一类是主数据库（master）一类是从数据库（slave），主数据库可以进行读写操作，当发生写操作的时候自动将数据同步到从数据库，而从数据库一般是只读的，并接收主数据库同步过来的数据，一个主数据库可以有多个从数据库，而一个从数据库只能有一个主数据库。
Redis Cluster 集群模式通常具有 高可用、可扩展性、分布式、容错等特性。Redis分布式方案一般有两种
设计集群方案时，至少要考虑以下因素： （1）高可用要求：根据故障转移的原理，至少需要3个主节点才能完成故障转移，且3个主节点不应在同一台物理机上；每个主节点至少需要1个从节点，且主从节点不应在一台物理机上；因此高可用集群至少包含6个节点。 （2）数据量和访问量：估算应用需要的数据量和总访问量(考虑业务发展，留有冗余)，结合每个主节点的容量和能承受的访问量(可以通过benchmark得到较准确估计)，计算需要的主节点数量。 （3）节点数量限制：Redis官方给出的节点数量限制为1000，主要是考虑节点间通信带来的消耗。在实际应用中应尽量避免大集群；如果节点数量不足以满足应用对Redis数据量和访问量的要求，可以考虑：
对于准备迈入 Ruby 的 Java 程序员来说，有几个地方需要特别的去了解一下。
目的：手写实现一个哈希表，采用拉链法构建，每个hash(key)对应的是一个红黑树。
前面文章一、深入理解-Java集合初篇 中我们对Java的集合体系进行一个简单的分析介绍，上两篇文章二、Jdk1.7和1.8中HashMap数据结构及源码分析 、三、JDK1.7和1.8HashMap数据结构及源码分析-续 中我们分别对JDK1.7和JDK1.8中HashMap的数据结构、主要声明变量、构造函数、HashMap的put操作方法做了深入的讲解和源码分析。 四、深入理解Java中的HashMap「网易面试快答」文章中主要针对面试中常见的面试问题进行简单解答。 五、深入理解JDK1.7中HashMap哈希冲突解决方案 和 六、深入理解JDK1.8中HashMap哈希冲突解决方案 中对HashMap中哈希冲突及减少哈希冲突的解决方案做详细的介绍，并通过源码加深大家的理解。 七、JDK1.7中HashMap扩容机制 中介绍了JDK1.7中HashMap的扩容机制及扩容过程中可能出现的死锁及数据丢失问题。 本篇文章我们将要介绍JDK1.8中HashMap的扩容机制，并通过一个实例来展示链表的哈希扩容。
简而言之，数据结构是一个以特定形式存储数据的容器。这种“形式”允许数据结构在某些操作中更加高效。
前言：我们经常会听见很多的概念，哈希值，哈希表，可哈希对象，不可哈希对象，散列表，字典，映射，等等，那么这么多的概念后面到底又有什么区别和联系，它们的本质又是怎么样的，本此系列文章将针对这些概念进行说明，鉴于篇幅较多，本次系列文章将分为两篇来说明，此为第二篇，会涉及到以下概念，可变对象mutable与不可变对象inmutable，可哈希hashable与不可哈希unhashable，为什么字典dict的键Key一定要是可哈希的？
为何要搭建Redis集群。Redis是在内存中保存数据的，而我们的电脑一般内存都不大，这也就意味着Redis不适合存储大数据，适合存储大数据的是Hadoop生态系统的Hbase或者是MogoDB。Redis更适合处理高并发，一台设备的存储能力是很有限的，但是多台设备协同合作，就可以让内存增大很多倍，这就需要用到集群。
2023-06-11：redis中，如何在100个亿URL中快速判断某URL是否存在？
所以上面这些思路都不太合适，而且我们这里只是要判断在不在，其实没必要把它们全部存起来。
filter() 函数用于过滤序列，过滤掉不符合条件的元素，返回由符合条件元素组成的新列表。
本章节，主要介绍HTML定义很多供格式化输出的元素, 比如粗体和斜体字以及删除线等，具体讲解如下述所示：
一、主从复制 使用异步复制 一个服务器可以有多个从服务器 从服务器也可以有自己的从服务器 复制功能不会阻塞主服务器 可以通过服务功能来上主服务器免于持久化操作，由从服务器去执行持久化操作即可。
之前介绍过Nginx通过cookie做灰度发布，通过判断cookie，将不同的请求根据需求分流到不同的后端，如图
文章目录 一、配置机器1 二、配置机器2 三、创建集群 1.数据验证 2.在哪个服务器上写数据：CRC16 3.集群和Python交互 ---- 一、配置机器1 172.16.179.130为当前ubuntu机器的ip 在172.16.179.130上进⼊Desktop⽬录，创建conf⽬录 在conf⽬录下创建⽂件7000.conf，编辑内容如下 port 7000 bind 172.16.179.130 daemonize yes pidfile 7000.pid cluster-enabled yes
自 H5 诞生以来，在 html4.0 中有些元素已被 H5 废弃，但是在 H5 中添加了很多新元素以及功能，今天我们学习 H5 中新增的元素和属性都有哪些？
在前面的文章中，已经介绍了Redis的几种高可用技术：持久化、主从复制和哨兵，但这些方案仍有不足，其中最主要的问题是存储能力受单机限制，以及无法实现写操作的负载均衡。
大家看下这幅图，用户可能进行了一次条件错误的查询，这时候 redis 是不存在的，按照常规流程就是去数据库找了，可是这是一次错误的条件查询，数据库当然也不会存在，也不会往 redis 里面写值，返回给用户一个空，这样的操作一次两次还好，可是次数多了还了得，我放 redis 本来就是为了挡一挡，减轻数据库的压力，现在 redis 变成了形同虚设，每次还是去数据库查找了，这个就叫做缓存穿透，相当于 redis 不存在了，被击穿了，对于这种情况很好解决，我们可以在 redis 缓存一个空字符串或者特殊字符串，比如 &&，下次我们去 redis 中查询的时候，当取到的值是空或者 &&，我们就知道这个值在数据库中是没有的，就不会在去数据库中查询。
遍历文件a，对每个url求取hash(url)%1000，然后根据所取得的值将url分别存储到1000个小文件(记为a0,a1,…,a999，每个小文件约300M)，为什么是1000？主要根据内存大小和要分治的文件大小来计算，我们就大致可以把320G大小分为1000份，每份大约300M。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频
