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xuhang1128:
谢谢 讲的很清楚
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kennyhou:
好东西,谢谢分享
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《MySQL技术内幕 InnoDB存储引擎》读书笔记(一)
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对于作Java桌面应用来说,比较烦人的就是安装部署问题,客户端是否安装有jre、jre版本问题、jre去哪下载、如何用jre启动你的Java应
用?不要说刚接触电脑的人,就算是比较熟悉电脑,如果没有接触过Java,面对一个Java应用,如何 ...
流是一个很形象的概念,当程序需要读取数据的时候,就会开启一个通向数据源的流,这个数据源可以是文件,内存,或是网络连接。类似的,当程序需要写入数据的时候,就会开启一个通向目的地的流。这时候你就可以想象数 ...
heap
和
stack
有什么区别。栈是一种线形集合,其添加和删除元素的操作应在同一段完成。栈按照后进先出的方式进行处理。堆是栈的一个组成元素
.
堆存储
:heapstorage
堆存储分配:
heapstorage allocation
堆存储管理:
heap
storage management
栈编址:
stack
addressing
栈变换:
stack
transformation
栈存储器:
stack
memory
栈单元:
stack cel
在
JVM
中,内存分为两个部分,
Sta ...
著名的看毛片算法。
KMP算法是拿来处理字符串匹配的。换句话说,给你两个字符串,你需要回答,B串是否是A串的子串(A串是否包含B串)。比如,字符串A="I'm matrix67",字符串B="matrix",我们就说B是A的子串。
解决这类问题,通常我们的方法是枚举从A串的什么位置起开始与B匹配,然后验证是否匹配。假如A串长度为n,B串长度为m,那么这种方法的复杂度是O (mn)的。虽然很多时候复杂度达不到mn(验证时只看头一两个字母就发现不匹配了),但我们有许多“最坏情况”,比如,A= "aaaaaaaaaaaaaa ...
在做服务器负载均衡时候可供选择的负载均衡的算法有很多,包括: 轮循算法(Round Robin)、哈希算法(HASH)、最少连接算法(Least Connection)、响应速度算法(Response Time)、加权法(Weighted )等。其中哈希算法是最为常用的算法.
典型的应用场景是: 有N台服务器提供缓存服务,需要对服务器进行负载均衡,将请求平均分发到每台服务器上,
每台机器负责1/N的服务。
常用的算法是对hash结果取余数 (hash() mod N):对机器编号从0到N-1,按照自定义的hash()算法,对每个请求的hash()值按N取模,得到余 ...
随着信息的飞速增长,对信息的存储会越来越重要,目前许多公司都在做将存储去O,为了节约存储使用Oracle产品的成本。取而代之比较理想的产品是MySQL,而MySQL里比较核心的东西就是它的存储引擎,它有好几种存储引擎,包括InnoDB,MyISAM,NDB,Menory等,本人将从MySQL的第一存储引擎——InnoDB学起,以下几篇文章将是的在看这本书的学习笔记。
前言
“MySQL数据库独有的插件是存储引擎架构使得它与其他任何数据库都不同,不同的存储引擎有着完全不同的功能,而InnoDB存储引擎的存在使得MySQL跃入了企业级数据存储领域”。笔者认为MySQL的这 ...
0.mina比netty出现的早,都是Trustin Lee的作品;
1.mina将内核和一些特性的联系过于紧密,使得用户在不需要这些特性的时候无法脱离,相比下性能会有所下降;netty解决了这个设计问题;
2.netty的文档更清晰,很多mina的特性在netty里都有;
3.netty更新周期更短,新版本的发布比较快;
4.它们的架构差别不大,mina靠apache生存,而netty靠jboss,和jboss的结合度非常高,netty有对google protocal buf的支持,有更完整的ioc容器支持(spring,guice,jbossmc和osgi);
...
下一代Apache Hadoop MapReduce
回顾
海量数据业务中,使用数量少规模大的集群比使用数量多规模小集群的成本低。规模大的集群能处理大数据集,同时也能支持更多的任务和用户。
Apache Hadoop MapReduce框架大约能够支持4000台机器。下一代的Apache Hadoop MapReduce框架会纳入一个通用的资源调度器,用户可以自定义每一个应用程序的执行。相比早期,故障时间在大规模高可靠性的集群中代价更高,更大规模的集群上保证安全性和多重用户才能支持大规模的用户。新的架构要加强它的创新性,灵活性和硬件使用。
背景
当前 ...