最近网上冲浪的时候看到有人分享了自己最近一次性能优化的经验。我向来对性能是比较敏感的，所以就点进去看了。 然而我越看越觉得蹊跷，但本着“性能问题和性能优化要靠性能测试做依据”，我不能凭空怀疑别人吧，所以我做了完整的测试并写下了这篇文章。 可疑的优化方案 分享者遇到的问题很简单：他发现程序中超过一半的
这篇文章，我们聊聊线程安全使用 HashMap 的四种技巧。 1方法内部：每个线程使用单独的 HashMap 如下图，tomcat 接收到到请求后，依次调用控制器 Controller、服务层 Service 、数据库访问层的相关方法。 每次访问服务层方法 serviceMethod 时，都会在方法
本文已收录到 AndroidFamily，技术和职场问题，请关注公众号 [彭旭锐] 提问。 前言 大家好，我是小彭。 在上一篇文章里，我们聊到了散列表的整体设计思想，在后续几篇文章里，我们将以 Java 语言为例，分析标准库中实现的散列表实现，包括 HashMap、ThreadLocalMap、Li
我记得大约在半年前，有个朋友问我一个问题，现在有一个选型： 一个性能敏感场景，有一个集合，需要确定某一个元素在不在这个集合中，我是用数组直接Contains还是使用HashSet.Contains？ 大家肯定想都不用想，都选使用HashSet，毕竟HashSet的时间复杂度是O(1
我并不这么看。 友情提醒：本文建议在PC端阅读。 徐春阳老师发文爆MySQL 8.0 hash join有重大缺陷。 文章核心观点如下：多表（比如3个个表）join时，只会简单的把表数据量小的放在前面作为驱动表，大表放在最后面，从而导致可能产生极大结果集的笛卡尔积，甚至耗尽CPU和磁盘空间。 就此现
https://www.cnblogs.com/heenhui2016/p/de.html 使用CertUtil验证Python安装文件的时候出现了这个错误。 CertUtil: -hashfile 失败: 0xd00000bb (-805306181) 代码是这样 1 certutil -hash
> 大家好，我是蓝胖子，想起之前学算法的时候，常常只知表面，不得精髓，这个算法到底有哪些应用场景，如何应用在工作中，后来随着工作的深入，一些不懂的问题才慢慢被抽丝剥茧分解出来。 今天我们就来看看工作和面试中经常被点名的算法，一致性hash算法，并且我会介绍它在实际的应用场景并用代码实现出来。 本节的
# 字符串Hash > 哈希是一个玄学的方法……最适骗分法 哈希，指将信息通过某种方式的缩减，映射到某一个值域上，从而表示这个信息。 如果有两个信息同时映射到了同一个位置，那么就会产生**哈希冲突**。 **哈希冲突**在哈希表中有两种处理方式： - 链表 - 质数后移（向后移动质数位，知道找到一个
哈希集A 是存储唯一元素的集合。它通过在内部使用哈希表来实现这一点，该哈希表为基本操作（如添加、删除和包含）提供恒定时间平均复杂度 （O（1））。此外，不允许重复元素，使其成为唯一性至关重要的场景的理想选择。另一方面，表示按顺序存储元素的动态数组。它允许重复元素并提供对元素的索引访问，使其适用于需要
1.底层结构 Java 7及之前版本 在Java 7及之前的版本中，HashMap的底层数据结构主要是数组加链表。具体实现如下： 数组：HashMap的核心是一个Entry数组（Entry[] table），这个数组的大小总是2的幂。每个数组元素是一个单一的Entry节点，或者是一个链表的
网络上解释的很全面但是很枯涩，也有些难懂，其实就是为了保证当该对象作为key时哈希表的检索效率。如HashMap的get方法是分两步获取的 第一步通过key的哈希值找到对应的哈希桶 第二步通过equals方法来判断是否为同一个key（因为可能出现哈希冲突） 假设一个Student类有三个属性：学号、
本文已收录到 AndroidFamily，技术和职场问题，请关注公众号 [彭旭锐] 提问。 前言 大家好，我是小彭。 在之前的文章里，我们聊到了 Java 标准库中 HashMap 与 LinkedHashMap 的实现原理。HashMap 是一个标准的散列表数据结构，而 LinkedHashMap
摘要：本文结合图解和问题，教你一次性搞定HashMap 本文分享自华为云社区《java中HashMap的设计精妙在哪？用图解和几个问题教你一次性搞定HashMap》，作者：breakDawn。 HashMap核心原理 HashMap完整的put过程 以下是对上图的详细解释： 首先，要获取key的哈希
## 使用hashicorp Raft开发高可用服务 [TOC] 开发raft时用到的比较主流的两个库是Etcd [Raft](https://github.com/etcd-io/raft) 和hashicorp [Raft](https://github.com/hashicorp/raft)，
## Rendezvous hashing Rendezvous hashing用于解决分布式系统中的分布式哈希问题，该问题包括三部分： 1. **Keys**：数据或负载的唯一标识 2. **Values**：消耗资源的数据或负载 3. **Servers**：管理数据或负载的实体 例如，在一个分
数据类型要求 BatchPhysicalHashAggRule match 条件会判断 isAggBufferFixedLength(agg) 为什么要求 aggCall 的类型是 Fixed Length 的才可以使用 HashAggregate ? 因为在 HashAggregate 中, 依赖
概念 根据用户请求的ip，利用算法映射成hash值，分配到特定的tomcat服务器中。主要是为了实现负载均衡，只要用户ip固定，则hash值固定，特定用户只能访问特定服务器，解决了session的问题。 源码分析 ip_hash算法的处理代码位于src\http\modules\ngx_http_u
原理： 通过哈希值和ip进行运算，得出一个哈希字符串，一个值。分发的时候进行判断请求之前是否和哈希绑定过。有的话则优先分配 匹配到对应哈希值的服务器上。 什么是ip_hash? ip_hash是根据用户请求过来的ip，然后映射成hash值，然后分配到一个特定的服务器里面；使用ip_hash这种负载均
https://www.cnblogs.com/Alex80/p/5320091.html 序言 Hash数据结构累似c#中的dictionary，大家对数组应该比较了解，数组是通过索引快速定位到指定元素的，无论是访问数组的第一个元素还是最后一个元素，所耗费的时间都是一样的，但是数组中的索引却没有实
摘要：用户创建hash分布表，使用pbe方式执行使用分布列作为查询条件的语句时报错 本文分享自华为云社区《GaussDB(DWS)现网案例之collation报错》，作者： 你是猴子请来的救兵吗 。 用户创建hash分布表，使用pbe方式执行使用分布列作为查询条件的语句时报错，ERROR: coul
