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

我有一个图片存取服务，为了快速获取图片，我架起了3台缓存服务器，用简单的Hash映射决定图片存储在哪台缓存上。回到顶部介绍 一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院提出，是一种特殊的哈希算法，目的是解决分布式缓存的问题，解决了简单哈希算法在分布式哈希表中存

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

数据总和才是数据库的数据。每台 Memcached 都是部分数据。程序加载所有 mc 的 ip 列表，通过对 key 做 hash 例如：web1 ===>对应 A,B,C,D,E,F,G…（通过哈希算法实。宕机，缓存服务器的更新重新分配比例降到最低

在 memcached 节点失效的情况下，集群没有必要做任何容错处理。果发生了节点失效，应对的措施完全取决于用户。节点失效时，下面列出几种方。在失效节点被恢复或替换之前，还有很多其他节点可以应对节。点失效带来的影响。，客户端添加或移除节点，会导致所有的缓存

第一步首先将k,v封装到Node对象当中（节点）。第二步它的底层会调用K的hashCode()方法得出hash值。第三步通过哈希表函数/哈希算法，将hash值转换成数组的下标，下标位置上如果没有任何元素，就把Node添加到这个位置上。此时，就会拿着k和链表

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

一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院的Karger等人在解决分布式Cache中提出的，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DHT可以在P2P环境中真正得到应用。首先求出

memset是按字节来初始化的，int中有四个字节，初始化成0x3f就是将每个字节都初始化成0x3f，所以每个int就是 0x3f3f3f3f. 离散化是极其特殊的哈希方式。拉链的长度都比较短。= -1; i = ne[i]) // 空指针用-1来表示。上

如果Redis只用复制功能做主从，那么当数据量巨大的情况下，单机情况下可能已经承受不下一份数据，更不用说是主从都要各自保存一份完整的数据。在这种情况下，数据分片是一个非常好的解决办法。Redis的Cluster正是用于解决该问题。对于第二点，它的功能有点类

Java中的HashMap相信大家都不陌生，也是大家编程时最常用的数据结构之一，各种面试题更是恨不得掘地三尺的去问HashMap、HashTable、ConcurrentHashMap，无论面试题多么刁钻的问，只要我们真正的掌握了它的设计思想，便可以不变应

在后端服务开发的过程中, 遇到了这样一个问题: 需要在 mysql 前面部署 redis 做一层缓存, 要求 redis 是集群部署, 并且每台 redis 节点只缓存总数据量的 1/N, N 为 redis 的个数.所以必须想一种办法来应对上述的情况,

搞IT的，常常面临两个重要问题：存储和查找，包括现在常说的的AI，简单说就是算法和大数据的结合，数据的存储和查找就显得尤为重要，对数据的存储和查找的效率往往决定了整个工程的效率。这种存储和查找的方式就称为“哈希”，如何对箱子编号，就称为“哈希算法”。本人将

哈希表是由数组+链表组成的，首先有一个数组，数组的每一个位置都用来存储一个链表，链表的基本节点为：，当存入一个键值对时，首先调用hashcode()方法获得key的hashcode，然后通过算法计算出hash值，当不同的key取到相同的hash值时，后面的

也许你经常用MySQL，也会经常用索引，但是对索引的原理和高级功能却并不知道，我们在这里一起学习下。所以，我们要追求两者的一个平衡点，足够多的索引带来查询性能提高，又不因为索引过多导致修改数据等操作时负载过高。最好能够避免碰撞或者达到最小碰撞。InnoDB

近年来，由于互联网的兴起，B2C、O2O等商业概念的提出和移动端的发展，使得分布式系统流行起来。分布式系统相对于单一系统而言，带来了流量大、系统高可用和高容错的便利。功能强大的同时，也意味着实现起来需要更多的技术支持。例如系统访问层的负债均衡、缓存层的多实

前文提到为了更好的识别出这些异常用户，我们利用用户的师徒关系构建连通图，把同一个连通图上的用户视为一个社群，利用Spark Grahpx实现了一个简单高效的社群发现功能。具体内容可以查看上一篇文章基于Spark Grahpx+Neo4j 实现用户社群发现，

一致性Hash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十分相似。一致性Hash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

只要你是人类，肯定不可避免反复用过某一两个密码。实际上，大部分年龄介于 18-65 岁之间的网民都这样做过，并且越是年轻的网民，越有可能为自己的所有帐户使用同一个密码。不幸的是，虽然 NIST 的新版标识管理指南对于密码安全机制的矫正提供了看似非常卓越