Bulut0907
Bulut0907

Redis的哈希槽分区

目录

  • 1. 一致性算法分区的缺点
  • 2. 哈希槽分区
  • 3. Redis为什么是16384个槽

1. 一致性算法分区的缺点

可以参考一致性哈希算法分区这篇文章

2. 哈希槽分区

Redis集群中内置了16384个哈希槽。redis会根据服务器节点数量大致均等的将哈希槽映射到不同的节点

Redis的哈希槽分区_第1张图片

当写入一条数据，redis先对key使用crc16算法算出一个结果，然后把结果对 16384求余数，这样每个key都会对应一个编号在0~16383之间的哈希槽，也就是映射到某个节点上

如果新增服务器节点，以槽为单位进行移动数据，会方便很多

3. Redis为什么是16384个槽

Redis通过crc16算法计算出来的是一个16bit的值，会产生 2 16 = 65536 2^{16} = 65536 216=65536个值

Redis各节点之间会发生心跳数据，如果槽越多，发送的心跳包越大。而Redis集群一般不会超过1000个节点。设置成16384个槽完全够用，而且还能减少发送的心跳包的大小

你可能感兴趣的:(其它,redis,哈希槽分区,一致性算法分区,redis分区,redis分区槽个数)

  • LeetCode 393. UTF-8 编码验证 Sasakihaise_ LeetCodeleetcode模拟
    题目链接：力扣https://leetcode-cn.com/problems/utf-8-validation/【模拟】先转为二进制，直接用Integer.toString(int,2)即可，然后不足八位的前面补0；接下来遍历，如果以‘0’开头直接不用管，如果以‘1’开头，则遍历这个字符串记录1的个数，如果是1或者>4则直接false，否则将t--（除去自身），然后继续遍历剩下的字符串，每当出现
  • [3-02-01].第14节：三方整合 - SpringData整合Redis集群 1.01^1000 阶段03：企业框架springboot
    Redis大纲一、SpringBoot整合主从架构的Redis：1.1.问题说明：1.在Sentinel集群监管下的Redis哨兵架构中，其节点会因为自动故障转移而发生变化，Redis的客户端必须感知这种变化，及时更新连接信息2.SpringBoot中的RedisTemplate底层利用lettuce实现了节点的感知和自动切换，我们需要进行配置才可以实现这种动态上下线的情况。下面，我们通过一个测试
  • 数据结构：位图 顾小玙 数据结构算法
    目录问题引入位图定义相关整型位操作疑点位运算C++库里的bitset实现应用优缺点问题引入有一道经典的面试题：有40亿个无序无符号整数，要求你高效判断一个数是否在这堆数中。想法一：暴力查找似乎能够解决问题，但显然找一次就要消耗O(N)的时间，这是不能接受的；想法二：问题的本质是查找，因此想到使用高效的二分查找：先进行一次O(NlogN)的排序，之后的每次查找都只要O(logN)。想法二的改进很不错
  • 为什么HashMap选择红黑树而非AVL树？揭秘JDK的深度权衡 今天你慧了码码码码码码码码码码 JavaSE基础java开发语言
    当你为HashMap的链表转红黑树机制赞叹时，是否曾疑惑：为什么是红黑树而不是更“平衡”的AVL树？这个看似简单的选择背后，是JDK开发团队在数据结构领域数十年的经验结晶。本文将用真实场景数据，彻底解析这个高频面试题的底层逻辑。一、痛点直击：链表性能崩溃的噩梦想象一个极端场景：恶意攻击者精心构造大量哈希冲突的key，使HashMap退化成超长链表。此时查询效率从O(1)暴跌至O(n)！JDK8的解
  • 百万并发稳如磐石：Redis穿透/雪崩避坑实战与架构精要 今天你慧了码码码码码码码码码码 Redisredis架构数据库
    某社交平台在明星官宣离婚时突发崩溃：每秒50万查询涌向数据库，导致核心服务不可用30分钟。事后分析发现，恶意用户伪造海量不存在的用户ID发起请求，同时大量热点Key集中失效，引发缓存穿透与雪崩的双重风暴。这个千万级损失的案例，揭示了缓存异常处理的生死攸关。一、缓存穿透：恶意请求的隐形杀手1.穿透原理与危害分析恶意用户缓存数据库循环其他恶意用户系统告警查询不存在的数据(user_9999999)缓存
  • Java HashMap扩容=灾难？看Redis如何用渐进式方案征服亿级Key 今天你慧了码码码码码码码码码码 Redis数据库redisjava
    某电商平台在进行大促压测时，一个存储3000万用户资料的Hash表触发扩容，导致Redis实例完全阻塞12秒，所有请求超时。切换到渐进式扩容方案后，同样规模扩容仅造成0.3毫秒的请求延迟波动。这个案例揭示了哈希表扩容机制对高并发系统的致命影响。一、Redis哈希表vsJavaHashMap：架构本质差异1.底层结构对比特性Redis哈希表JavaHashMap存储结构拉链法（链表解决冲突）链表+红
  • 为什么MySQL怕排序，Redis ZSet却秒杀？跳表+亿级数据的架构暴力美学
    某证券交易所实时股价排序系统突发故障：处理10万支股票的排序请求从毫秒级飙升到12秒。事后发现ZSet元素数量突破阈值后，底层结构未能从listpack切换到跳表，导致性能断崖式下跌。这个千万级损失的案例揭示了ZSet底层实现的关键性。一、ZSet双引擎架构：自适应存储的艺术1.小数据高效存储：listpack（Redis7.0+）//listpack内存结构示例[总字节数][元素数量][元素1]
  • 4. 接收输入的一行字符串，统计字符串中包含数字的个数 `whyYa python字符串
    a=input("请输入字符串")print("输入的字符串是",a)count=0foriina:if'0'<=i<='9':count+=1print("字符串中出现数字的个数有：{}个".format(count))
  • 判断字符串中出现数字的个数 `whyYa python算法字符串
    判断字符串中出现数字的个数a=input("请输入字符串")print("输入的字符串是",a)count=0foriina:if'0'<=i<='9':count+=1print("字符串中出现数字的个数有：{}个".format(count))
  • 【FFT】基于FPGA的FFT傅里叶变换和相位计算系统设计 fpga和matlab ★FPGA项目经验板块19:信号发生器fpga开发FFT相位计算
    1.软件版本ISE14.7，modeslimSE，10.1c2.系统仿真与分析第1步：信号源的产生主要通过rom将产生的数据保存到rom中，然后，我们再仿真的时候调用即可。这个部分仿真效果如下所示，你给的程序中，这个部分主要有两个数据源，一个是1025，一个是N为1024，我们这里分别将这两个数据量化之后保存到rom中，仿真如下所示：
  • 初学者之Redis 美好的事情能不能发生在我身上 redis数据库缓存java后端springspringboot
    文章目录前言一、什么是Redis二、Redis基本类型三、通用命令四、基础命令1.String类型2.List类型3.Set类型4.Hash类型5.Zset有序集合类型五、在Java中的运用1.配置信息2.配置类3.操作String类型4.操作Hash类型5.操作List类型6.操作Set类型7.操作ZSet类型六、修改营业状态的实例总结前言第一次学习Redis，最后的目标是在idea中连接red
  • kafka 每条消息只会保存到某一个分区 scan724 kafka
    也就是说Kafka的消息组织方式实际上是三级结构：主题-分区-消息。主题下的每条消息只会保存在某一个分区中，而不会在多个分区中被保存多份。官网上的这张图非常清晰地展示了Kafka的三级结构，如下所示其实分区的作用就是提供负载均衡的能力，或者说对数据进行分区的主要原因，就是为了实现系统的高伸缩性（Scalability）。不同的分区能够被放置到不同节点的机器上，而数据的读写操作也都是针对分区这个粒度
  • Kafka最新版本（3.x/4.x）性能优化
    在Kafka的最新版本（截至2025年，主流为3.x/4.x）中，性能优化需要从集群架构、Broker配置、Topic设计、生产者/消费者调优、存储层优化等多个维度综合考虑。以下是基于最新特性的核心优化措施：一、集群架构优化合理规划Broker数量与分布每个Broker承载的分区数：推荐每个Broker管理100-500个分区（超大规模集群可放宽至1000个），避免单Broker分区过多导致负载不
  • kafka单个生产者向具有多个partition的topic写数据（写入分区策略）
    最近碰到生产环境现象一个flink程序单并行度（一个生产者），对应topic为8分区。每个分区都能消费到生产出的数据。整理知识点如下生产者写入消息到topic，kafka将依据不同的策略将数据分配到不同的分区中1.轮询分区策略2.随机分区策略3.按key分区分配策略4.自定义分区策略1.1轮询分区策略默认的策略，也是使用最多的策略，可以最大限度的保证所有消息平均分配到分区里面如果在生产消息时，ke
  • Kafka 数据倾斜原因、影响与权威解决方案
    一、数据倾斜的概念在Kafka环境中，数据倾斜是指数据在主题（Topic）的各个分区（Partition）之间分布不均匀的状况。理想情况下，分区设计期望数据能在各个分区均衡分布，如此一来，消费者组内的消费者便可均衡地从不同分区消费数据，从而充分利用系统资源实现高效并行处理。但当数据倾斜发生时，部分分区会承载大量数据，而其他分区的数据量则相对较少。二、数据倾斜产生的原因（一）生产者端原因分区键（Pa
  • 大唐杯题库之二 LUO-CHEn 大唐杯第十届5G
    [单选题]1、对于大唐5G基站设备，当时钟同步时，至少需要锁定几颗卫星（）A、3B、6C、4D、5答案：A[单选题]2、在5G网络架构中，以下选项哪一项是AMF的功能？（）A、下行数据的通知B、注册管理C、会话的建立修改删除D、漫游功能答案：B[单选题]3、对于大唐5G基站设备，HSCTD板卡插在0槽位，则其登录的物理IP地址为（）A、172.27.245.91B、172.27.245.100C、
  • kafka如何让消息均匀的写入到每个partition 野老杂谈 全网最全IT公司面试宝典kafka分布式
    在Kafka中，要实现消息均匀写入每个partition，核心是通过合理的分区分配策略让消息在partition间均衡分布。具体机制和实践方式如下：一、Kafka默认的分区分配逻辑（核心机制）Kafka生产者发送消息时，通过Partitioner接口（默认实现为DefaultPartitioner）决定消息写入哪个partition，核心逻辑如下：指定partition时若发送消息时显式指定了pa
  • Z-score异常值检测法 吴闹闹(●'◡'●) 人工智能算法
    Z-score异常值检测法是一种基于统计学原理的异常值检测技术。它通过计算数据点与数据集平均值的标准化距离来判断该数据点是否为异常值。一、原理Z-score异常值检测法的原理是基于标准正态分布。它通过计算每个数据点与数据集平均值的差距，并将其转换为标准差的倍数，以此来评估数据点的异常程度。在标准正态分布中，大约68%的数据点位于平均值的一个标准差之内，95%的数据点位于两个标准差之内，而99.7%
  • NodeJS全栈WEB3面试题——P1基础知识：区块链与Web3原理 穗余 Web3web3区块链
    1.1区块链的基本组成有哪些部分？它们的作用是什么？区块链主要由以下几个部分组成：区块（Block）：区块是数据的基本存储单元，每个区块包含一批交易记录和一些元数据（如时间戳、前一个区块的哈希等）。链（Chain）：区块通过哈希指针连接形成链条，保证数据的不可篡改性。节点（Node）：参与网络的计算机，每个节点维护区块链的完整或部分副本。共识机制（ConsensusMechanism）：用于节点间
  • 小架构step系列09：日志量控制 秋千码途 javalogback架构后端
    1概述当业务运行出问题的时候，需要借助日志来定位问题，下面的情况可能会导致日志量比较大：很多开发人员对日志的作用并不是很理解，大概是把日志当单步调试用，想看看程序是否运行到哪一步就打印个日志，确定程序到哪一步远远不够的，还需要其它信息，这样日志就会越打越多。业务软件运行的时间越长，积攒的日志就越多。日志的存储是要消耗存储空间的，如果不加以控制，量积累到一定程度就有可能会耗光有限的磁盘空间，甚至无法
  • redis-cluster集群动态扩容
    上一篇文章一步一步的教大家搭建了Redis的Cluster集群环境，形成了3个主节点和3个从节点的Cluster的环境。1、cluster集群增加操作主节点的操作和从节点的操作，因为主、从节点在操作上会有差异，所以分来说。增加节点的顺序是先增加master主节点，然后在增加slave从节点。1.1、增加主节点master1.1.1、正常配置完redis.confdaemonizeyes#后台启动p
  • 基于 Java 的电商业务秒杀商品高并发、数据一致性、系统性能等多个方面设计方案 一杯冰美式_丶 java开发语言
    1.需求分析高并发：大量用户同时抢购，系统需要支持高并发请求。库存一致性：避免超卖（库存减为负数）或数据不一致。高性能：响应时间要短，用户体验要好。公平性：先到先得，避免作弊。2.技术选型缓存：使用Redis缓存商品库存和秒杀结果，减少数据库压力。消息队列：使用RabbitMQ或Kafka异步处理订单，削峰填谷。数据库：MySQL存储订单和商品信息，使用事务保证数据一致性。分布式锁：使用Redis
  • Redis-哨兵选取主节点流程
    1.主观下线:哨兵节点通过心跳包,判定redis服务器是否正常工作,若心跳包没有按时到达,说明redis服务器出现故障了.此时还需要再进行判定,不能排除是网络波动的影响,认为redis节点的出现故障.2.客观下线:当多个哨兵节点都认为主节点出现故障了(认为主节点出现故障的哨兵节点数目达到法定票数),就认为该主节点确实是下线了.3.选取leader哨兵节点:当主节点出现故障后,哨兵节点就要采取措施补
  • IDEA性能优化方法解决卡顿 小呆呆^ 杂七杂八Javaintellij-idea性能优化java
    文章目录前言一、可以采取以下措施：二、VMOptions的参数解释1.内存设置2.性能调优3.GC（垃圾回收）调优4.调试和诊断5.其它设置6.设置VMOptions的步骤：总结前言  我们在使用IntelliJIDEA的时候有时候会觉得卡顿，那么如何在不升级电脑配置的情况下让IntelliJIDEA的性能更好呢？我们可以通过去修改IntelliJIDEA的一些设置来优化IntelliJIDEA，
  • 250706-在局域网中搭建 SvelteKit 项目并允许其他设备访问 GuokLiu WebLinuxNPMSvelte
    本文记录了如何从零开始创建一个SvelteKit项目，并配置使得局域网内的其它设备可以访问开发服务器（如用于移动设备调试）。一、准备开发环境1.安装Node.js和npmSvelte项目依赖Node.js（建议版本≥16）。#macOS安装方式brewinstallnode#或者官网下载：https://nodejs.org/验证是否安装成功：node-vnpm-v二、创建SvelteKit项目S
  • 如何确保Kafka集群的高可用？ java1234_小锋 javakafka分布式
    大家好，我是锋哥。今天分享关于【如何确保Kafka集群的高可用？】面试题。希望对大家有帮助；如何确保Kafka集群的高可用？超硬核AI学习资料，现在永久免费了！要确保Kafka集群的高可用性，可以采取以下几种策略：1.副本机制（Replication）Kafka通过副本机制来提高消息的可靠性和集群的容错性。每个Kafka主题的分区都有多个副本（Replica），这些副本分布在不同的Broker上。
  • Redis有哪些常用应用场景?
    大家好，我是锋哥。今天分享关于【Redis有哪些常用应用场景?】面试题。希望对大家有帮助；Redis有哪些常用应用场景?超硬核AI学习资料，现在永久免费了！Redis是一种高性能的内存数据库，常用于以下应用场景：缓存Redis常作为缓存解决方案，提高数据读取效率，减轻数据库负担。常用于存储热点数据、频繁访问的资源。会话存储Redis可以高效存储用户会话信息（Session），支持大规模高并发的读写
  • 3-Kafka常用指令 sql2008help kafka分布式
    Kafka常用指令大全一、Topic管理命令功能示例创建Topic指定分区和副本数kafka-topics.sh--create--bootstrap-serverlocalhost:9092--topictest--partitions3--replication-factor2查看Topic列表列出所有Topickafka-topics.sh--bootstrap-serverlocalhos
  • 【C语言入门】函数返回局部变量指针的底层原理与实践陷阱
    第一章内存管理基础：C语言的内存布局与生命周期1.1C程序的内存分区C程序运行时，内存通常分为五个区域（以典型的32位系统为例）：栈（Stack）：自动分配和释放，用于存储函数参数、局部变量等临时数据由编译器管理，遵循“后进先出”原则，空间大小有限（通常几MB）变量生命周期：从声明处开始，到函数/代码块结束时自动销毁堆（Heap）：手动分配（malloc/calloc/realloc）和释放（fr
  • Kafka生产者的初始化 夏日彩虹 kafkakafka分布式
    创作内容丰富的干货文章很费心力，感谢点过此文章的读者，点一个关注鼓励一下作者，激励他分享更多的精彩好文，谢谢大家！把用户配置的KafkaProducer参数，赋值给KafkaProducer构造函数中userProvidedConfigs变量。获取clientId。获取用户配置的分区器。获取用户配置的retry.backoff.ms，默认值100毫秒，该参数的意思是设置在重试发送消息之前等待的时间
  • Java序列化进阶篇 g21121 java序列化
            1.transient         类一旦实现了Serializable 接口即被声明为可序列化，然而某些情况下并不是所有的属性都需要序列化，想要人为的去阻止这些属性被序列化，就需要用到transient 关键字。
  • escape()、encodeURI()、encodeURIComponent()区别详解 aigo JavaScriptWeb
    原文：http://blog.sina.com.cn/s/blog_4586764e0101khi0.html   JavaScript中有三个可以对字符串编码的函数，分别是： escape,encodeURI,encodeURIComponent，相应3个解码函数：,decodeURI,decodeURIComponent 。 下面简单介绍一下它们的区别 1 escape()函
  • ArcgisEngine实现对地图的放大、缩小和平移 Cb123456 添加矢量数据对地图的放大、缩小和平移Engine
    ArcgisEngine实现对地图的放大、缩小和平移:  个人觉得是平移，不过网上的都是漫游，通俗的说就是把一个地图对象从一边拉到另一边而已。就看人说话吧.  具体实现: 一、引入命名空间    using ESRI.ArcGIS.Geometry;    using ESRI.ArcGIS.Controls; 二、代码实现.
  • Java集合框架概述 天子之骄 Java集合框架概述
       集合框架 集合框架可以理解为一个容器，该容器主要指映射(map)、集合(set)、数组(array)和列表(list)等抽象数据结构。 从本质上来说，Java集合框架的主要组成是用来操作对象的接口。不同接口描述不同的数据类型。   简单介绍：   Collection接口是最基本的接口，它定义了List和Set，List又定义了LinkLi
  • 旗正4.0页面跳转传值问题 何必如此 javajsp
    跳转和成功提示 a)        成功字段非空forward 成功字段非空forward，不会弹出成功字段，为jsp转发，页面能超链接传值,传输变量时需要拼接。接拼接方式list.jsp?test="+strweightUnit+"或list.jsp?test="+weightUnit+&qu
  • 全网唯一:移动互联网服务器端开发课程 cocos2d-x小菜 web开发移动开发移动端开发移动互联程序员
        移动互联网时代来了！     App市场爆发式增长为Web开发程序员带来新一轮机遇，近两年新增创业者，几乎全部选择了移动互联网项目！传统互联网企业中超过98%的门户网站已经或者正在从单一的网站入口转向PC、手机、Pad、智能电视等多端全平台兼容体系。据统计，AppStore中超过85%的App项目都选择了PHP作为后端程
  • Log4J通用配置|注意问题 笔记 7454103 DAOapachetomcatlog4jWeb
    关于日志的等级 那些去 百度就知道了！ 这几天 要搭个新框架  配置了 日志 记下来 ！做个备忘！ #这里定义能显示到的最低级别,若定义到INFO级别,则看不到DEBUG级别的信息了~! log4j.rootLogger=INFO,allLog # DAO层 log记录到dao.log 控制台 和 总日志文件 log4j.logger.DAO=INFO,dao,C
  • SQLServer TCP/IP 连接失败问题 ---SQL Server Configuration Manager darkranger sqlcwindowsSQL ServerXP
    当你安装完之后,连接数据库的时候可能会发现你的TCP/IP 没有启动.. 发现需要启动客户端协议 : TCP/IP  需要打开 SQL Server Configuration Manager... 却发现无法打开 SQL Server Configuration Manager..?? 解决方法:  C:\WINDOWS\system32目录搜索framedyn.
  • [置顶] 做有中国特色的程序员 aijuans 程序员
    从出版业说起 网络作品排到靠前的，都不会太难看，一般人不爱看某部作品也是因为不喜欢这个类型，而此人也不会全不喜欢这些网络作品。究其原因，是因为网络作品都是让人先白看的，看的好了才出了头。而纸质作品就不一定了，排行榜靠前的，有好作品，也有垃圾。 许多大牛都是写了博客，后来出了书。这些书也都不次，可能有人让为不好，是因为技术书不像小说，小说在读故事，技术书是在学知识或温习知识，有些技术书读得可
  • document.domain 跨域问题 avords document
    document.domain用来得到当前网页的域名。比如在地址栏里输入：javascript:alert(document.domain); //www.315ta.com我们也可以给document.domain属性赋值，不过是有限制的，你只能赋成当前的域名或者基础域名。比如：javascript:alert(document.domain = "315ta.com");
  • 关于管理软件的一些思考 houxinyou 管理
    工作好多看年了,一直在做管理软件,不知道是我最开始做的时候产生了一些惯性的思维,还是现在接触的管理软件水平有所下降.换过好多年公司,越来越感觉现在的管理软件做的越来越乱. 在我看来,管理软件不论是以前的结构化编程,还是现在的面向对象编程,不管是CS模式,还是BS模式.模块的划分是很重要的.当然,模块的划分有很多种方式.我只是以我自己的划分方式来说一下. 做为管理软件,就像现在讲究MVC这
  • NoSQL数据库之Redis数据库管理(String类型和hash类型) bijian1013 redis数据库NoSQL
    一.Redis的数据类型 1.String类型及操作         String是最简单的类型，一个key对应一个value，string类型是二进制安全的。Redis的string可以包含任何数据，比如jpg图片或者序列化的对象。         Set方法：设置key对应的值为string类型的value
  • Tomcat 一些技巧 征客丶 javatomcatdos
    以下操作都是在windows 环境下 一、Tomcat 启动时配置 JAVA_HOME 在 tomcat 安装目录，bin 文件夹下的 catalina.bat 或 setclasspath.bat 中添加 set JAVA_HOME=JAVA 安装目录 set JRE_HOME=JAVA 安装目录/jre 即可； 二、查看Tomcat 版本 在 tomcat 安装目
  • 【Spark七十二】Spark的日志配置 bit1129 spark
    在测试Spark Streaming时，大量的日志显示到控制台，影响了Spark Streaming程序代码的输出结果的查看(代码中通过println将输出打印到控制台上)，可以通过修改Spark的日志配置的方式，不让Spark Streaming把它的日志显示在console   在Spark的conf目录下，把log4j.properties.template修改为log4j.p
  • Haskell版冒泡排序 bookjovi 冒泡排序haskell
    面试的时候问的比较多的算法题要么是binary search，要么是冒泡排序，真的不想用写C写冒泡排序了，贴上个Haskell版的，思维简单，代码简单，下次谁要是再要我用C写冒泡排序，直接上个haskell版的，让他自己去理解吧。     sort [] = [] sort [x] = [x] sort (x:x1:xs) | x>x1 = x1:so
  • java 路径 配置文件读取 bro_feng java
    这几天做一个项目，关于路径做如下笔记，有需要供参考。 取工程内的文件，一般都要用相对路径，这个自然不用多说。 在src统计目录建配置文件目录res,在res中放入配置文件。 读取文件使用方式： 1. MyTest.class.getResourceAsStream("/res/xx.properties") 2. properties.load(MyTest.
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-简单工厂模式 bylijinnan java设计模式
    声明： 本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/ package design.pattern; /* * 个人理解：简单工厂模式就是IOC; * 客户端要用到某一对象，本来是由客户创建的，现在改成由工厂创建，客户直接取就好了 */ interface IProduct {
  • SVN与JIRA的关联 chenyu19891124 SVN
    SVN与JIRA的关联一直都没能装成功，今天凝聚心思花了一天时间整合好了。下面是自己整理的步骤： 一、搭建好SVN环境，尤其是要把SVN的服务注册成系统服务 二、装好JIRA，自己用是jira-4.3.4破解版 三、下载SVN与JIRA的插件并解压，然后拷贝插件包下lib包里的三个jar，放到Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB-INF\lib下，再
  • JWFDv0.96 最新设计思路 comsci 数据结构算法工作企业应用公告
                       随着工作流技术的发展，工作流产品的应用范围也不断的在扩展，开始进入了像金融行业(我已经看到国有四大商业银行的工作流产品招标公告了)，实时生产控制和其它比较重要的工程领域，而
  • vi 保存复制内容格式粘贴 daizj vi粘贴复制保存原格式不变形
        vi是linux中非常好用的文本编辑工具，功能强大无比，但对于复制带有缩进格式的内容时，粘贴的时候内容错位很严重，不会按照复制时的格式排版，vi能不能在粘贴时，按复制进的格式进行粘贴呢？ 答案是肯定的，vi有一个很强大的命令可以实现此功能 。     在命令模式输入:set paste，则进入paste模式，这样再进行粘贴时
  • shell脚本运行时报错误：/bin/bash^M: bad interpreter 的解决办法 dongwei_6688 shell脚本
    出现原因：windows上写的脚本，直接拷贝到linux系统上运行由于格式不兼容导致 解决办法： 1. 比如文件名为myshell.sh，vim myshell.sh 2. 执行vim中的命令 : set ff?查看文件格式，如果显示fileformat=dos，证明文件格式有问题 3. 执行vim中的命令 :set fileformat=unix 将文件格式改过来就可以了，然后:w
  • 高一上学期难记忆单词 dcj3sjt126com wordenglish
    honest 诚实的；正直的 argue 争论 classical 古典的 hammer 锤子 share  分享；共有 sorrow 悲哀；悲痛 adventure 冒险 error 错误；差错 closet 壁橱；储藏室 pronounce 发音；宣告 repeat 重做；重复 majority 大多数；大半   native 本国的，本地的，本国
  • hibernate查询返回DTO对象，DTO封装了多个pojo对象的属性 frankco POJOhibernate查询DTO
          DTO-数据传输对象；pojo-最纯粹的java对象与数据库中的表一一对应。       简单讲：DTO起到业务数据的传递作用，pojo则与持久层数据库打交道。         有时候我们需要查询返回DTO对象，因为DTO
  • Partition List hcx2013 partition
    Given a linked list and a value x, partition it such that all nodes less than x come before nodes greater than or equal to x. You should preserve the original relative order of th
  • Spring MVC测试框架详解——客户端测试 jinnianshilongnian
    上一篇《Spring MVC测试框架详解——服务端测试》已经介绍了服务端测试，接下来再看看如果测试Rest客户端，对于客户端测试以前经常使用的方法是启动一个内嵌的jetty/tomcat容器，然后发送真实的请求到相应的控制器；这种方式的缺点就是速度慢；自Spring 3.2开始提供了对RestTemplate的模拟服务器测试方式，也就是说使用RestTemplate测试时无须启动服务器，而是模拟一
  • 关于推荐个人观点 liyonghui160com 推荐系统关于推荐个人观点
        回想起来，我也做推荐了3年多了，最近公司做了调整招聘了很多算法工程师，以为需要多么高大上的算法才能搭建起来的，从实践中走过来，我只想说【不是这样的】     第一次接触推荐系统是在四年前入职的时候，那时候，机器学习和大数据都是没有的概念，什么大数据处理开源软件根本不存在，我们用多台计算机web程序记录用户行为，用.net的w
  • 不间断旋转的动画 pangyulei 动画
    CABasicAnimation* rotationAnimation; rotationAnimation = [CABasicAnimation animationWithKeyPath:@"transform.rotation.z"]; rotationAnimation.toValue = [NSNumber numberWithFloat: M
  • 自定义annotation sha1064616837 javaenumannotationreflect
    对象有的属性在页面上可编辑，有的属性在页面只可读，以前都是我们在页面上写死的，时间一久有时候会混乱，此处通过自定义annotation在类属性中定义。越来越发现Java的Annotation真心很强大，可以帮我们省去很多代码，让代码看上去简洁。 下面这个例子 主要用到了 1.自定义annotation：@interface，以及几个配合着自定义注解使用的几个注解 2.简单的反射 3.枚举
  • Spring 源码 up2pu spring
    1.Spring源代码 https://github.com/SpringSource/spring-framework/branches/3.2.x 注：兼容svn检出 2.运行脚本 import-into-eclipse.bat 注：需要设置JAVA_HOME为jdk 1.7 build.gradle compileJava { sourceCompatibilit
  • 利用word分词来计算文本相似度 yangshangchuan wordword分词文本相似度余弦相似度简单共有词
    word分词提供了多种文本相似度计算方式： 方式一：余弦相似度，通过计算两个向量的夹角余弦值来评估他们的相似度 实现类：org.apdplat.word.analysis.CosineTextSimilarity 用法如下： String text1 = "我爱购物"; String text2 = "我爱读书"; String text3 =
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他