简单的版本: 如果我想把我的一些比特币发送给你，我发布了我的意图，而节点扫描整个比特币网络来验证我是否有我想要发送的比特币，而2)还没有发送给其他人。...这是比特币的一个天才部分:如果签名是用与那个公钥相对应的私钥进行的，程序将验证该事务，而不知道私钥是什么。非常聪明。...更加复杂: 一旦我的事务被验证了，它就会被包含到一个“块”中，还有一些其他的事务。...一个简短的detour来讨论什么是“散列”，因为它对下一段很重要:哈希是由一个“哈希函数”产生的，它是一个复杂的数学方程，可以减少任何数量的文本或数据到64字符的字符串。...这整篇文章可以被简化成一个散列，除非我更改、删除或添加任何内容到文本中，同样的散列可以一次又一次地生成。这是一种非常有效的方法来判断是否发生了更改，以及区块链如何确认事务没有被篡改。
如果表并不多，但每张表的数据非常多，这时候适合水平切分，即把表的数据按某种规则（比如按ID散列）切分到多个数据库(server)上。...（主表数据量在同一数量级上）的两个或多个shard放到同一个数据源里，每个shard依然是独立的，它们有各自的主表，并使用各自主表ID进行散列，不同的只是它们的散列取模（即节点数量）必需是一致的. 1...由于多数应用服务器以及一些独立的分布式事务协调器做了大量的封装工作，使得项目中引入分布式事务的难度和工作量基本上可以忽略不计。 缺点 系统“水平”伸缩的死敌。...有以下几种办法： 如果是在前台应用提供分页，则限定用户只能看前面n页，这个限制在业务上也是合理的，一般看后面的分页意义不大（如果一定要看，可以要求用户缩小范围重新查询）。...当然完全做到这一点很困难，具体哪些应该由DAL负责，哪些由应用负责，这里有一些建议： 对于单库访问，比如查询条件指定用户ID，则该SQL只需访问特定库。
2.水平切分 如果表并不多，但每张表的数据非常多，这时候适合水平切分，即把表的数据按某种规则（比如按ID散列）切分到多个数据库(server)上。...如果表并不多，但每张表的数据非常多，这时候适合水平切分，即把表的数据按某种规则（比如按ID散列）切分到多个数据库(server)上。...（主表数据量在同一数量级上）的两个或多个shard放到同一个数据源里，每个shard依然是独立的，它们有各自的主表，并使用各自主表ID进行散列，不同的只是它们的散列取模（即节点数量）必需是一致的。...,即：将业务上相近，并且具有相近数据增长速率（主表数据量在同一数量级上）的两个或多个shard放到同一个数据库上，在逻辑上它们依然是独立的shard，有各自的主表，并依据各自主表的ID进行散列，不同的只是它们的散列取模...3.实施阶段 如果项目在开发伊始就决定进行分库分表，则严格按照分析设计方案推进即可。
如果表并不多，但每张表的数据非常多，这时候适合水平切分，即把表的数据按某种规则（比如按ID散列）切分到多个数据库(server)上。...比如：在只考虑垂直切分的时候，被划分到一起的表之间可以保持任意的关联关系，因此你可以按“功能模块”划分表格，但是一旦引入水平切分之后，表间关联关系就会受到很大的制约，通常只能允许一个主表（以该表ID进行散列的表...（主表数据量在同一数量级上）的两个或多个shard放到同一个数据源里，每个shard依然是独立的，它们有各自的主表，并使用各自主表ID进行散列，不同的只是它们的散列取模（即节点数量）必需是一致的. 1、...由于多数应用服务器以及一些独立的分布式事务协调器做了大量的封装工作，使得项目中引入分布式事务的难度和工作量基本上可以忽略不计。 缺点 系统“水平”伸缩的死敌。...有以下几种办法： 如果是在前台应用提供分页，则限定用户只能看前面n页，这个限制在业务上也是合理的，一般看后面的分页意义不大（如果一定要看，可以要求用户缩小范围重新查询）。
如果表并不多，但每张表的数据非常多，这时候适合水平切分，即把表的数据按某种规则（比如按ID散列）切分到多个数据库(server)上。...比如：在只考虑垂直切分的时候，被划分到一起的表之间可以保持任意的关联关系，因此你可以按“功能模块”划分表格，但是一旦引入水平切分之后，表间关联关系就会受到很大的制约，通常只能允许一个主表（以该表ID进行散列的表...这样切分下来你会发现数据库分被切分地过于分散了（shard的数量会比较多，但是shard里的表却不多），为了避免管理过多的数据源，充分利用每一个数据库服务器的资源，可以考虑将业务上相近，并且具有相近数据增长速率...（主表数据量在同一数量级上）的两个或多个shard放到同一个数据源里，每个shard依然是独立的，它们有各自的主表，并使用各自主表ID进行散列，不同的只是它们的散列取模（即节点数量）必需是一致的。...优点：性能上有优势 缺点：需要应用程序在事务控制上做灵活设计。如果使用 了spring的事务管理，改动起来会面临一定的困难。
如果表并不多，但每 张表的数据非常多，这时候适合水平切分，即把表的数据按某种规则（比如按ID散列）切分到多个数据库(server)上。...比如：在只考虑垂直切分的时候，被划分到一起的表之间可以保持任意的关联关系，因此你可以按“功能模块”划分表格，但是一旦引入水平切 分之后，表间关联关系就会受到很大的制约，通常只能允许一个主表（以该表ID进行散列的表...这样切分下来你会发现数据库分被切分地过于分散了（shard的数量会比较多，但是 shard里的表却不多），为了避免管理过多的数据源，充分利用每一个数据库服务器的资源，可以考虑将业务上相近，并且具有相近数据增长速率...（主表数据量在同一数量级上）的两个或多个shard放到同一个数据源里，每个shard依然是独立的，它们有各自的主表，并使用各自主表ID进行散列，不同的只是它们的散列取模（即节点数量）必需是一致的。...（本文着重介绍sharding的基本思想和理论上的切分策略，关于更加细致的实施策略和参考事例请参考我的另一篇博文：数据库分库分表(sharding)系列(一) 拆分实施策略和示例演示） 1.事务问题：
矿工负责创建新的交易块。矿工必须使用发送者的公钥验证每笔交易，确认发送者有足够的余额用于此次交易请求，确认通过后交易将添加到区块中。...密码哈希函数可以验证某些输入数据和给定的散列值之间的映射关系，但如果输入数据是未知的，则要想通过散列值反推出输入数据是非常困难的。...我们可以通过使条件更复杂来增加"挖矿”的复杂性，例如我们可以增加散列值开始所需的0的数量。 矿工需要找到一个随机数值，使得散列值满足“开采”条件。...我对原代码进行了一些修改，目的是为事务添加RSA加密。钱包生成和交易加密基于Jupyter编辑器，2个仪表板使用HTML / CSS / JS实现。...如果未指定端口号，则它将默认为端口5000.在浏览器中，转至http：// localhost：以查看区块链前端仪表板。 仪表板在导航栏中有2个选项卡： 1.
如果LOCK_TYPE为RECORD，则该列值显示的值为锁定记录的主键值，否则为NULL。如果没有主键，则LOCK_DATA是具有唯一性的InnoDB内部行ID号值。...LOCK WAIT，则该列值展示事务当前等待的锁的ID;否则该列值为NULL。...可以使用该列与INNODB_LOCKS表的LOCK_ID列进行关联以查询INNODB_LOCKS表中更多的锁信息 TRX_WAIT_STARTED：如果TRX_STATE列值为LOCK WAIT，则该列值显示事务开始等待锁的时间...：自适应散列索引是否被当前事务锁定。...当自适应散列索引搜索系统被分区时，单个事务不会锁定整个自适应散列索引。
分类帐由订购服务构建（见第1.3.3节），作为（有效或无效）交易块的完全有序的散列。散列链将块的总顺序施加在分类帐中，每个块包含完全有序事务的数组。这对所有交易都施加了整个订单。...如果客户端在PROPOSE消息中指定了锚点，则客户端指定的锚点必须等于在模拟事务时由支持对等方产生的读取集。...如果blob.endorsement的认可策略验证失败，则该事务无效，并且对等体在PeerLedger的位掩码中将事务标记为0。重要的是要注意，无效的交易不会改变状态。...更具体地说，一个经过验证的分类帐的每个块都包含： 以前的vBlock的散列。 vBlock号码。 计算自上一个vBlock以来对方提交的所有有效事务的有序列表（即相应块中的有效事务列表）。...派生当前vBlock的相应块（在PeerLedger中）的散列。 所有这些信息被对等体连接和散列，产生验证分类帐中的vBlock的哈希值。 4.2。
“矿工”所做的就是把他们带进灯里，一次几个。 他们这样做是为了奖励创建经过验证的事务块，并将它们包括在区块链中。 节点 回溯一点，让我们讨论一下“节点”。...他们是怎么做到的?通过解决一个复杂的数学难题，这是比特币计划的一部分，并包含了答案。需要解决的难题是找到一个数字，当与块中的数据结合并通过一个散列函数时，产生一个在一定范围内的结果。...生成的散列必须以预先确定的0个数开始。没有办法知道哪个数字会起作用，因为两个连续整数的结果会相差很大。...挖掘节点的成本也相当大,不仅因为强大的硬件需要(如果你有一个比你的竞争对手更快的处理器,你有一个更好的机会找到正确的号码之前做的),但也因为这些处理器运行消耗大量的电力。...这就是比特币开发者认为，在达到2100万美元的最大数量(预计在2140年的某个时间)之前，比特币的流通速度将是稳定和不断减少的必要时间。 如果你做到了这一点，那么恭喜你!
时间戳：单元中的值会进行版本化控制。版本由版本号进行标识，默认情况下，版本号是写入单元的时间戳。如果在写入时未指定时间戳，则使用当前时间戳。如果读取时未指定时间戳，则返回最新时间戳的单元值。...如果 HBase 表作为键值存储来看，主键可以只是行键，或者是行键，列族，列限定符，时间戳的组合，具体取决于我们要寻址的单元。如果我们对一行中的所有单元都感兴趣，则主键是行键。...一种可能的解决方案是保留一个计数器，记录当前列序号，如下图所示： ? 表中的数据跟之前一样，只是添加了一个计数器，用于记录用户所关注的用户数量。...2.2 方案二 上面的设计在使用计数器后有所改进，但还是不能解决所有问题。取消关注用户仍然很棘手，我们必须遍历所有列以找出我们需要删除的列。...最大的问题是，因为 HBase 不会对跨行或跨RPC调用进行事务保证，在添加关注用户时我们必须在客户端代码中实现某种事务逻辑。 读取计数器以及更新计数器需要有事务的支持，这样会让客户端变的比较复杂。
如果我们留在比特币的世界，那么使用的密码哈希算法是SHA256。每次应用两次。 举个例子：我们有4个交易的块。...如果只更改一个叶子（一个事务），则散列值将发生变化，因此通过与另一个叶子配对构建的散列值会发生变化，因此merkle根也将会变化。 你可以通过创建认证路径或Merkle路径来证明任何交易包含在块中。...例如： - 对于我的4笔交易的merkle树： log base 2（4）= 2 =>如果我有一个4个交易树的2个散列路径，我可以设法证明一个交易是否属于这个merkle树。...对于一个16个事务的merkle树： log base 2（16）= 4 =>如果我有一个有16个交易树的4个散列路径，我可以设法证明一个交易是否属于这个merkle树。...Log base 2（1500）= 10.55 =>如果我有一个1500个事务树的11个散列的路径，我可以设法证明一个事务是否属于这个merkle树。 也许下面这张图对你有所帮助。
真正的挑战是找到一个好的哈希函数将创建包含非常少量元素的桶。在我的示例中，找到一个好的散列函数很容易。...哈希连接散列连接更复杂，但在许多情况下比嵌套循环连接成本更低。...outer table的元素是否匹配在时间复杂度方面，我需要做一些假设来简化问题：内部关系分为X个桶散列函数为这两种关系几乎均匀地分布散列值。...例如，如果您有一个非常小的表，嵌套循环连接将比散列连接快，因为散列连接创建散列的成本很高。如果您有 2 个非常大的表，则嵌套循环连接将占用大量 CPU。索引的存在 。...版本控制对索引有一个有趣的影响：有时唯一索引包含重复项，索引的条目可能比表的行多，等等。如果您阅读了有关不同隔离级别的部分，则当您增加隔离级别时，您会增加锁的数量，因此会浪费事务等待其锁的时间。
1、字符串可存为raw（一般字符串）、int（小数字） 2、列表可存为ziplist、linkedlist 3、集合可存为inset（数字小集合）、hashtable 4、散列可存为...zipmap（小散列）、hashtable 5、有序集合可存为ziplist（小有序集合）、skiplist（任何大小） 17、SORT source-key [BY pattern] [LIMIT... 8、HLEN key 返回散列包含键值对的数量 9、HEXISTS key-name filed 检查field是否存key-name中 10、HKEYS key/HVALUES key...1、WATCH key key2[key3…] 监视key，假若在事务执行之前key数据有更改，则事务将会失败 2、UNWATCH 取消watch监视的所有key。...假若有被监视的key有修改则，则事务将被打断 5、DISCARD 取消事务 12、快照持久化 Redis、系统、硬件三个中任意一个崩溃将会造成最近一次已成功创建快照的数据丢失 1、BGSAVE
这个映射函数叫做散列函数，存放记录的数组叫做散列表。 散列函数能使对一个数据序列的访问过程更加迅速有效，通过散列函数，数据元素将被更快地定位。...常见的散列函数有： 直接寻址法 取关键字或关键字的某个线性函数值为散列地址 平方取中法 当无法确定关键字中哪几位分布较均匀时，可以先求出关键字的平方值，然后按需要取平方值的中间几位作为哈希地址 随机数法...择一随机函数，取关键字的随机值作为散列地址，通常用于关键字长度不等的场合 除留余数法 取关键字被某个不大于散列表表长m的数p除后所得的余数为散列地址。...在查找时，对给定关键字通过散列函数计算出散列地址后，先与基本表的相应位置进行比对，如果相等，则查找成功；如果不相等，则到溢出表进行顺序查找。...一般认为MVCC有下面几个特点 每行数据都存在一个版本，每次数据更新时都更新该版本 修改时Copy出当前版本随意修改，个事务之间无干扰 保存时比较版本号，如果成功（commit），则覆盖原记录；失败则放弃
String HashMap Object可用类型 String Number bit 操作 SET 存入字符串键 SETNX 存入字符串键，如果已存在则失败...HASH散列KEY HashMap> HSET HSETNX HGET HMSET HMGET HDEL HINCRBY 缓存设计 相比使用STRING...:name 1:age 1:email 凝聚信息，便于管理 避免误操作，减少key冲突 减少内存/IO/CPU消耗 不能用散列KEY替代String的场景 bit类型数据使用散列key无法直接操作 对数据物理分布有要求的场景...， 在redis3.0 的cluster中，使用散列槽，使用crc16对key进行计算以分配到不同的实例，散列KEY会导致一个表的数据全部被分配在一个实例上 应用场景 购物车 加购物车 HINCRBY...value LPOP key 弹出元素 RPOP key LRANGE key start top (0~-1表示所有元素)获取下表范围元素 BLPOP key [key…] timeout 阻塞式弹出元素，如果不存在则等待
相比之下，基于散列的分布指定了一定数量的“桶”，分布键被传递给一个散列函数，该函数产生该行分配给的桶的值。...如果仔细选择分布键（没有商业意义的唯一键是理想的）散列分布将导致集群中的每个服务器具有统一的行数。基于散列的分布可防止数据倾斜和工作负载倾斜。...如果托管该TableT的领导副本的服务器出现故障，则写入TableT将被延迟，直到法定人数的服务器能够选举新领导并确认给定的写入请求。...如果进行一系列同步操作，Kudu 保证按相应顺序分配时间戳。 我应该将 Kudu 用于 OLTP 类型的工作负载吗？从 OLTP 的角度来看，Kudu 与 Spanner 有何关联？...在任何TableT中，行都按主键的排序顺序写入。在复合键的情况下，排序由键中列的声明顺序决定。对于基于散列的分布，整个键的散列用于确定值将放入的“桶”。
因此，要控制网络，您只需要创建许多全部受您控制并且彼此都同意的别名。这种数字统治被称为“Sybil攻击”。 第2法 产生所有人都认同的验证器是便宜和容易的。 因此欺负网络非常便宜。...你会在小框中看到散列。我输入“这个样子的散列是什么？”： 从一些文本生成散列很容易，但不可能从散列重新生成文本。 如果只更改一部分数据，则哈希看起来完全不同。...我添加了一个问号： 添加或更改一个字符会导致看起来完全不同的散列。 通过稍微改变数据，尝试找到一个从0000000开始的散列。Tricky呃？...通过在句子中加入“-17”，我发现了一个以零开头的散列值： 这个样子的哈希值是什么？...*更准确地说（对于书呆子），使用SHA-256哈希算法对包含随机数的块头进行两次散列，并且必须满足小于网络难度54,256,630,327.89（块＃372910）所确定的目标数量的数字。 更有趣。
Memory 同时支持散列索引和 B 树索 引，B树索引可以使用部分查询和通配查询，也可以使用和>=等操作符方便数据挖掘，散列索 引相等的比较快但是对于范围的比较慢很多。 19.1.2....第一范式(1st NF －列都是不可再分) 第一范式的目标是确保每列的原子性:如果每列都是不可再分的最小数据单元（也称为最小的原子 单元），则满足第一范式（1NF） 19.1.3.2....并使用 expire 命令为锁添 加一个超时时间，超过该时间则自动释放锁。 2. 获取锁的时候调用 setnx，如果返回 0，则该锁正在被别人使用，返回 1 则成功获取 锁。...准备阶段 事务协调者(事务管理器)给每个参与者(资源管理器)发送 Prepare 消息，每个参与者要么直接返回 失败(如权限验证失败)，要么在本地执行事务，写本地的 redo 和 undo 日志，但不提交...服务器 A 发起事务， 服务器 B 参与事务，服务器 A 的事务如果执行顺利，那么事务 A 就先行提交，如果事务 B 也执行 顺利，则事务 B 也提交，整个事务就算完成。
优点是考虑了服务器处理能力的不同。 sh 原地址散列 提取用户 IP，根据散列函数得出一个 key，再根据静态映射表，查出对应的 value，即目标服务器 IP。...一单目标机器超负荷，则返回空。 dh 目标地址散列 同上，只是现在提取的是目标地址的 IP 来做哈希。优点是以上两种算法都能实现同一个用户访问同一个服务器。...LBLC 基于局部性的最少连接 均衡器根据请求的目的 IP 地址，找出该 IP 地址最近被使用的服务器，把请求转发之，若该服务器超载，则采用最少连接数算法。...若该服务器超载，那么根据最少连接数算法，从在集群的非本服务器组的服务器中，找出一台服务器出来，加入本服务器组，然后把请求转发之。...消息队列 异步通知：比如短信验证，邮件验证这些非实时反馈性的逻辑操作。 流量削锋：应该是消息队列中的常用场景，一般在秒杀或团抢活动中使用广泛。
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