今天小普和大家分享下，在最近的学习过程中，关于几个负载均衡技术的理解，以及几个实现的原理和关键点，希望对各位读者朋友有收获。 1 http重定向协议实现负载均衡...
经常有朋友问，MySQL的InnoDB到底支不支持哈希索引？...对于InnoDB的哈希索引，确切的应该这么说： （1）InnoDB用户无法手动创建哈希索引，这一层上说，InnoDB确实不支持哈希索引； （2）InnoDB会自调优(self-tuning)，如果判定建立自适应哈希索引...(Adaptive Hash Index, AHI)，能够提升查询效率，InnoDB自己会建立相关哈希索引，这一层上说，InnoDB又是支持哈希索引的； 那什么是自适应哈希索引(Adaptive Hash...从这个层面上来说，InnoDB的自适应哈希索引，更像“索引的索引”，毕竟其目的是为了加速索引寻路。 既然是哈希，key是什么，value是什么？ key是索引键值（或者键值前缀）。...为啥叫“自适应(adaptive)”哈希索引？ 系统自己判断“应该可以加速查询”而建立的，不需要用户手动建立，故称“自适应”。 系统会不会判断失误，是不是一定能加速？ 不是一定能加速，有时候会误判。
SLB和django runserver结合报错问题 Posted April 24, 2018 SLB 检测流量会使服务器报[Errno 104] Connection reset by peer Raw
这次的SLB出问题，更多应该是新增根据权重做Load Balance的功能没有经过充分的测试，尤其是precheck。...0和“0”这种情况，我觉得作为典型的边际条件，不应该测试不到啊… 所以，加强研发流程的管理，加强日常的Code Review，加强关键基础设施上线前的测试，可以极大降低SLB（以及其它关键基础设施）出这种问题的概率
参考文章:http://www.2cto.com/os/201109/102368.html
工作层次分类: (1) 四层负载均衡(常用-TCP): 工作在OSI模型的传输层，即支持TCP/UDP协议的应用，协议中包含源和目标IP以及源和目标端口; 原理: 四层负载均衡服务器在接受到客户端请求后...基础上实现七层负载均衡所以它也支持四层负载均衡中的一些协议； 2) 适用的协议区别 四层SLB: TCP/UDP/IP 适用于任何基于tcp/ip协议的软件的负载均衡，较为灵活可以作为多种软件的负载均衡器...haproxy：天生负载均衡技能，全面支持七层代理，会话保持，标记，路径转移； nginx：只在http协议和mail协议上功能比较好，性能与haproxy差不多； apache：功能较差 Mysql...* 四层模型仅支持基于网络层的需求转发，不能修改用户请求的内容。...#七层负载均衡缺点表现在如下几个方面： 1）七层负载均衡受到其所支持的协议限制（一般只有HTTP），这样就限制了它应用的广泛性。
前言： 哈希表（Hash Table）也叫散列表,是一种用于快速存取的数据结构。...其内部实现是通过把键（key）码映射到表中的一个位置来访问记录，其中的“映射”也就是哈希函数，而“表”即哈希表。本文将重点介绍实现哈希表的2种方法：拉链法和线性探测法。...2.HashMap实现 实现哈希表主要分以下两步： step1:定义哈希函数 哈希函数的实现不唯一，在此我们以java自带的hashCode()为基础进行修改。...结语： 同之前介绍的红黑树一样，哈希表也是一种高效的存储于查找的数据结构，特别适用于大数据的场合。至于在何时使用哈希表何时使用红黑树这个不一而论。因为，存储的效率还更数据本身相关。...不过，由于哈希一向擅长处理跟字符串相关的存储，所以对于大量的字符串存储与查找可以优先考虑哈希表。
哈希表 1.哈希表是一种以键值key存储数据value的结构，以key作为标识值存储value值；只要输入待查找的key，即可获取其对应的value值。...2.哈希表的设计 哈希函数的设计首先不能过于复杂，复杂的哈希函数会间接的影响hash表的性能；其次要求哈希值应该尽可能随机且均匀分布，避免或者减少哈希冲突的数量，使每个桶中存储的数据比较平均。...常规的设计方法有数据分析法，选择数据的业务特征提取部分数据进行计算，然后得到结果再与哈希表数组的长度求余后最为哈希值。另外还有直接寻址法、平方取中法、折叠法和随机数法等。...哈希函数 1.哈希函数计算达到的哈希值应该是一个非负整数 2.如果key1==key2，那么hash(key1)==hash(key2) 3.即使两个key的hash值相等，但是有可能key值不相等...对于线性探测法当哈希表中存储的元素越多时，哈希冲突的概率越高，极端情况下需要探测整个哈希表，时间复杂度为O(n)。
其核心就是哈希函数和哈希表的应用！ 哈希函数 哈希函数又称为散列函数，就是把任意长度的输入（又叫做预映射， pre-image），通过散列算法，变换成固定长度的输出，该输出就是散列值。...假设输出值域为S，哈希函数的性质如下： 典型的哈希函数都有无限的输入值域 当哈希函数输入一致时，输出必相同 当哈希函数传入不同的输入值时，返回值可能一样，也可能不一样，由于输入域远大于值域 （重要）很多的不同输入所得的输出值会均匀的分布在...哈希表就是这么做的，一会再说！...哈希函数映射 哈希表 哈希表就是利用哈希函数，可以根据关键码而直接进行访问的数据结构，也就是将关键码（Key value）通过哈希函数映射到表中的一个位置来进行访问。...哈希冲突 由于我们的输入长度和范围是任意的，但是经过哈希函数后的输出值域是固定的，所以必然会产生冲突。如上图的buckets152（红色区域）就相当于发生冲突！
= k_j，但有：Hash(k_i) ==Hash(k_j)，即：不同关键字通过相同哈希哈数计算出相同的哈希地址，该种现象称为哈希冲突或哈希碰撞。...把具有不同关键码而具有相同哈希地址的数据元素称为“同义词”。 发生哈希冲突该如何处理呢？ 2.3 哈希函数 引起哈希冲突的一个原因可能是：哈希函数设计不够合理。...HashFunc3()(key) % len; if (_bs.test(index3) == false) return false; return true; // 存在误判的 } // 不支持删除...4.2.5 布隆过滤器删除 布隆过滤器不能直接支持删除工作，因为在删除一个元素时，可能会影响其他元素 比如：删除上图中"tencent"元素，如果直接将该元素所对应的二进制比特位置0，“baidu”元素也被删除了...，因为这两个元素在多个哈希函数计算出的比特位上刚好有重叠 一种支持删除的方法：将布隆过滤器中的每个比特位扩展成一个小的计数器，插入元素时给k个计数器(k个哈希函数计算出的哈希地址)加一，删除元素时，给k
哈希也叫做散列，是一种映射，把值和值进行一对一或者一对多关联。 哈希表：使用哈希思想实现的数据结构。一般都是将值和存储位置建立映射关系。...= k_j ，但有：Hash( k_i ) ==Hash( k_j )，即：不同关键字通过相同哈希哈数计算出相同的哈希地址，该种现象称为哈希冲突或哈希碰撞。...解决哈希冲 闭散列 闭散列：也叫开放定址法，当发生哈希冲突时，如果哈希表未被装满，说明在哈希表中必然还有空位置，那么可以把key存放到冲突位置中的“下一个” 空位置中去。...插入： 通过哈希函数获取待插入元素在哈希表中的位置 如果该位置中没有元素则直接插入新元素，如果该位置中有元素发生哈希冲突，使用线性探测找到下一个空位置，插入新元素。...key不支持强转整型取模，需要自己提供转换成整型的仿函数。
哈希函数的性质 哈希函数又名散列函数，对于经典哈希函数来说，它具有以下5点性质： 1、输入域无穷大 2、输出域有穷尽 3、输入一样输出肯定一样 4、当输入不一样输出也可能一样（哈希碰撞） 5、不同输入会均匀分布在输出域上...（哈希函数的散列性） 如何生成多个哈希函数 这里我们介绍一种快速生成多个哈希函数的方法。...假如你急需要1000个哈希函数，并且这1000个哈希函数都要求相互独立，不能有相关性。这时，错误的方法是去在网上寻找1000个哈希函数。我们可以通过一个哈希函数来生成这样的1000个独立的哈希函数。...这样，我们将高八位作为新的哈希函数f1的输出域，低八位作为新的哈希函数f2的输出域，得到两个新的哈希函数，它们之间相互独立。...当我们需要向哈希表中put（插入记录）时，我们将key拿出，通过哈希函数计算hashcode。
目录 一、哈希表是什么 二、哈希表存储结构 三、哈希冲突 ?线性探测法 ?二次探测法 编辑 ?...哈希桶（开散列法） 四、哈希桶的手动代码实现 五、哈希查找算法（基于线性探测法的实现） ---- 一、哈希表是什么 哈希表（Hash table）又称散列表，是一种存储结构，通常用来存储多个元素。...借助哈希函数，我们提高了数组中数据的查找效率，这就是哈希表存储结构。 构建哈希表时，哈希函数的设计至关重要。...设计一个好的哈希函数，可以降低哈希冲突的出现次数。哈希表提供了很多解决哈希冲突的方案，比如线性探测法、再哈希法、链地址法 ?...，这个时候我们就可以将这个所谓的小集合搜索问题继续进行转化，例如： 每个桶的背后是另一个哈希表 每个桶的背后是一棵搜索树 四、哈希桶的手动代码实现 /** * 哈希桶解决hash冲突(哈希桶的模拟实现
背景 随着memcache和redis的出现，更多人认识到了一致性哈希。...哈希槽是在redis cluster集群方案中采用的，redis cluster集群没有采用一致性哈希方案，而是采用数据分片中的哈希槽来进行数据存储与读取的。...就是将真实节点计算多个哈希形成多个虚拟节点并放置到哈希环上，定位算法不变，只是多了一步虚拟节点到真实节点映射的过程 以雪崩现象来说明:如下图节点real1节点又俩个虚拟节点v100和v101,real2...说到这里你应该明白来吧 哈希槽 redis cluster采用数据分片的哈希槽来进行数据存储和数据的读取。...2.转移后 如果主节点有哈希槽，去调哈希槽，然后在删除master节点 注意：redis cluster的动态扩容和缩容并不会影响集群的使用。
哈希函数 哈希的过程中需要使用哈希函数进行计算。 哈希函数是一种映射关系，根据数据的关键词 key ，通过一定的函数关系，计算出该元素存储位置的函数。...哈希冲突的解决 选用哈希函数计算哈希值时，可能不同的 key 会得到相同的结果，一个地址怎么存放多个数据呢？这就是冲突。...哈希的应用 哈希表 分布式缓存 哈希表（散列表） 哈希表（hash table）是哈希函数最主要的应用。...用哈希函数计算关键字的哈希值（hash value）,通过哈希值这个索引就可以找到关键字的存储位置，即桶（bucket）。...影响产生冲突多少有以下三个因素： 哈希函数是否均匀； 处理冲突的方法； 哈希表的加载因子。 哈希表的加载因子和容量决定了在什么时候桶数（存储位置）不够，需要重新哈希。
）/双重哈希（Double Hashing） 哈希冲突解决策略：链接技术（chaining） 哈希函数的设计 除法哈希法（The Division Method） 乘法哈希法（The Multiplication...）/双重哈希（Double Hashing） 哈希冲突解决策略：链接技术（chaining） 哈希函数的设计 除法哈希法（The Division Method） 乘法哈希法（The Multiplication...因为二度哈希时，哈希表中的所有元素值将依赖于哈希表的位置空间值，所以表中所有值也需要重新二度哈希。 由此看出，对哈希表的扩充将是以性能损耗为代价。...除法哈希法和乘法哈希法属于启发式的方法，而全域哈希法则采用了随机化技术来获取良好的性能。...因为二度哈希时，哈希表中的所有元素值将依赖于哈希表的位置空间值，所以表中所有值也需要重新二度哈希。 由此看出，对哈希表的扩充将是以性能损耗为代价。
当我们对某个元素进行哈希运算，得到一个存储地址，然后要进行插入的时候，发现已经被其他元素占用了，其实这就是所谓的哈希冲突，也叫哈希碰撞。...哈希函数的设计至关重要，好的哈希函数会尽可能地保证 计算简单和散列地址分布均匀,但是，我们需要清楚的是，数组是一块连续的固定长度的内存空间，再好的哈希函数也不能保证得到的存储地址绝对不发生冲突。...那么哈希冲突如何解决呢？...哈希冲突的解决方案有多种:开放地址法（发生冲突，继续寻找下一块未被占用的存储地址），再散列函数法，链地址法，而HashMap即是采用了链地址法，也就是数组+链表的方式， 简单来说，HashMap由数组+...链表组成的，数组是HashMap的主体，链表则是主要为了解决哈希冲突而存在的，如果定位到的数组位置不含链表（当前entry的next指向null）,那么对于查找，添加等操作很快，仅需一次寻址即可；如果定位到的数组包含链表
CertUtil -hashfile C:\xxx.tar MD5此命令不仅可以做MD5哈希算法校验，还支持其他的哈希算法 具体如下： CertUtil -hashfile 文件路径 [算法] 支持的算法有
customer 表进行hash buckets 操作， 然后在对rental 表进行hash buckets 操作，最后进行了hash join 的表连接，hash buckets 主要的作用是存储具有相同哈希值的键值连接条件...hash 聚合，哈希聚合是种常用的数据处理算法，他会对如sum, avg max, min 等group by 操作进行数据的分组和聚合计算，在处理的过程中，会将数据分成多个组，每个组具有相同的分组键，
文件哈希码比较,用于更新文件 public static bool CompareFile(string str1, string str2) { string...p_1 = str1; string p_2 = str2; //计算第一个文件的哈希值 var hash = System.Security.Cryptography.HashAlgorithm.Create...byte[] hashByte_1 = hash.ComputeHash(stream_1); stream_1.Close(); //计算第二个文件的哈希值...byte[] hashByte_2 = hash.ComputeHash(stream_2); stream_2.Close(); //比较两个哈希值
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
腾讯会议
