在文件上传到服务器的时候，我们希望能够获得文件的指纹以确定文件没有被篡改过。常用的算法最开始使用的是 MD5，随后随着技术的发展，MD5 算法已经被确定是不安全的了。目前可能使用更多的是 HSA3_256 哈希算法。哈希算法主要有MD4、MD5、SHA。S

在文件上传到服务器的时候，我们希望能够获得文件的指纹以确定文件没有被篡改过。常用的算法最开始使用的是 MD5，随后随着技术的发展，MD5 算法已经被确定是不安全的了。目前可能使用更多的是 HSA3_256 哈希算法。哈希算法主要有MD4、MD5、SHA。S

本文主要介绍了详解python实现可视化的MD5、sha256哈希加密小工具，分享给大家，具体如下：。windowss.resizable#宽度可变，高度可变。label2=tk.Label.grid#生成结果固定label. T4 = tk.Label(

在并发式的项目当中，一定要考虑一个缓存穿透的情况。比如一个黑客故意制造我们缓存中不存在的key发送大量的请求，就会导致请求直接落到数据库上。2，存储层不命中，不将空的结果写回缓存。3，返回空结果给客户端。

周末就像太阳，总会到来，也总会离开。此刻，没错，是周六呀!昨晚在B站看了几个长视频，导致2点才睡觉，早上一觉醒来已经10点了。在这里温馨提示各位盆友们，虽然我们都是年轻人，但还是要规律作息，早睡早起。什么是一致性哈希算法。要理解一致性哈希算法就需要知道分布

本章学习了几种查找的方法，顺序查找、折半查找、二叉排序树查找、哈希表。对于几种查找的特点，顺序查找的算法简单但是查找效率低，折半查找对结构要求高，同时查找效率也高，二叉排序树查找的数据结构采用二叉链表，删除和插入操作只需要移动指针。折半查找的效率高，但是只

如果前人认为这个一种学习提高或者检验能力的成功实践。而自己目前又没有更好的方法，那就不妨试一试。而不管作为面试官还是被面试者，编码题最近越来越流行。先举个大家使用比较多的算法：LRU，在Java的实现中实现特别简单。实际上动手实现一遍，LRU就再也不会忘了

Hbase的数据是按照字典排序的，当大量连续的rowkey集中写到个别的region，各个region之间实际分布不均衡；创建表已经提前预分区，但是设计的rowkey没有规律可循。随机数+业务主键，如果更好的让最近的数据get到，可以加上时间戳；加盐之后的

Redis集群并不支持处理多个keys的命令,因为这需要在不同的节点间移动数据,从而达不到像Redis那样的性能,在高负载的情况下可能会导致不可预料的错误.Redis 集群通过分区来提供一定程度的可用性,在实际环境中当某个节点宕机或者不可达的情况下继续处理

本篇涉及到的知识面比较广，无论你是小白还是有经验人士，都可快速理解hashmap，目的是理解知识并能通过面试，一些过于深入和细节的东西不在这里讨论。这种转换是一种压缩映射，也就是，散列值的空间通常远小于输入的空间，不同的输入可能会散列成相同的输出，所以不可

本篇涉及到的知识面比较广，无论你是小白还是有经验人士，都可快速理解hashmap，目的是理解知识并能通过面试，一些过于深入和细节的东西不在这里讨论。这种转换是一种压缩映射，也就是，散列值的空间通常远小于输入的空间，不同的输入可能会散列成相同的输出，所以不可

在Spark中，RDD是其最基本的抽象数据集，其中每个RDD是由若干个Partition组成。在Job运行期间，参与运算的Partition数据分布在多台机器的内存当中。图一中，RDD1包含了5个Partition，RDD2包含了3个Partition，这

Webpack 有非常多的概念，很多名词长得都差不多。我把这些分散在文档和教程里的内容总结起来，写了一份 webpack 中的易混淆知识点，目前看是全网独一份，大家可以加个收藏，方便以后检索和学习。首先来个背景介绍，哈希一般是结合 CDN 缓存来使用的。如

MySQL官方对索引的定义为：索引是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。树，例如平衡二叉搜索树，查询/插入/修改/删除的平均时间复杂度都是O；可以看到，不管是读请求，还是写请求，哈希类型的索引，都要比树型的索引更快一些，那为什么，索引结构要设计成树型呢？

Redis 是我们目前大规模使用的缓存中间件，由于他强调高效而又便捷的功能，得到了广泛的使用。单节点的Redis已经达到了很高的性能，为了提高可用性我们可以使用Redis 集群。本文参考了Rdis的官方文档和使用Redis官方提供的Redis Cluste

Redis Cluster 是 Redis 的分布式解决方案，在 3.0 版本正式推出，有效地解决了 Redis 分布式方面的需求。Redis Cluster 一般由多个节点组成，节点数量至少为 6 个才能保证组成完整高可用的集群，其中三个为主节点，三个为

分片就是将数据存储在多个机器上。当数据集超过单台服务器的容量，服务器的内存，磁盘IO都会有问题，即超过单台服务器的性能瓶颈。此时有两种解决方案，垂直扩展和水平扩展（分片）。MongoDB的文档是无模式的，不固定结构，因此只能进行水平分片。当块超过指定大小或

一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院提出的一种分布式哈希实现算法，设计目标是为了解决因特网中的热点问题，初衷和CARP十分类似。一致性哈希修正了CARP使用的简单哈希算法带来的问题，使得分布式哈希可以在P2P环境中真正得到应用。很多哈希算法都能够满足这

索引在MySQL中也叫“键”，索引对性能影响非常关键，当数据量越来越大时，恰当的索引能大幅提高性能，反之，不恰当的索引会降低性能。索引是存储引擎层的而不是服务器层的，不同存储引擎下的索引有不同的工作方式。BTREE是主流使用的，一般没有特指，我们都认为是B

LRU全称Least Recently Used，也就是 最近最少使用的意思，是一种内存管理算法，该算法最早应用于 Linux操作系统。我们都知道，哈希表是由若干个Key-Value组成的。在“逻辑”上，这些 Key-Value是无所谓排列顺序的，谁先谁后