背景 在软件系统演进过程中,随着业务规模的增长 (TPS/存储容量),我们需要通过集群化部署来分摊计算.存储压力. 应用服务的无状态设计使其具备了伸缩性.在使用 Kubernetes 部署时我们只需要一行命令即可完成服务伸缩 (kubectl scale --replicas=5 deployment/order-service). 但对于有状态的数据库就不那么容易了,此时数据库变成系统的性能瓶颈是显而易见的. 分库分表 从微服务的角度来理解垂直拆分其实就是微服务拆分.以限界上下文来定义服务边界

实现方式:该算法先进行范围分片,计算出分片组,组内在取模 优点:综合了范围分片和取模分片的优点,分片组内使用取模可以保证组内的数据分布比较均匀,分片组之间采用范围分片可以兼顾范围分片的特点,事先规划好分片的数量,数据扩容时按照分片组扩容,则原有分片组的数据不需要迁移,分片组内还可以避免热点数据问题. 缺点:在数据范围时固定值(非递增值)时,存在不方便扩展的情况,例如将 dataNode Group size 从 2 扩展为 4 时,需要进行数据迁移才能完成 配置示例: <tableRule na

一.说明 主要是对字符串的字段进行hash取模 二.修改配置文件config-sharding.yaml,并重启服务 # # Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more # contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with # this work for additional information regarding

实现方式:切分规则根据配置中输入的数值n.此种分片规则将数据分成n份(通常dn节点也为n),从而将数据均匀的分布于各节点上. 优点:这种策略可以很好的分散数据库写的压力.比较适合于单点查询的情景 缺点:不方便扩展:出现了范围查询,就需要MyCAT去合并结果,当数据量偏高的时候,这种跨库查询+合并结果消耗的时间有可能会增加很多,尤其是还出现了order by的时候 配置示例: <tableRule name="mod-long"> <rule> <colum

Sharding-JDBC中的分片策略有两个维度,分别是: 数据源分片策略(DatabaseShardingStrategy) 表分片策略(TableShardingStrategy) 其中,数据源分片策略表示:数据路由到的物理目标数据源,表分片策略表示数据被路由到的目标表. 特别的,表分片策略是依赖于数据源分片策略的,也就是说要先分库再分表,当然也可以只分表. Sharding-JDBC的数据分片策略 Sharding-JDBC的分片策略包含了分片键和分片算法.由于分片算法与业务实现紧密相关,

小明系列故事——师兄帮帮忙 Time Limit: 3000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65535/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 3502    Accepted Submission(s): 894 Problem Description 小明自从告别了ACM/ICPC之后,就开始潜心研究数学问题了,一则可以为接下来的考研做准备,再者可以借此机会帮助一些同学,尤其是漂亮的师妹.这不,班里

给你两个数字p,a.如果p是素数,并且ap mod p = a,输出“yes”,否则输出“no”. 很简单的板子题.核心算法是幂取模(算法详见<算法竞赛入门经典>315页). 幂取模板子: int pow_mod(int a,int n,int m) { ) ; , m); long long ans = (long long)x * x % m; ) ans = ans * a % m; return (int)ans; } 题目代码也比较简单,有一个坑点是如果用筛素数打表,数组开不了这么大

一.简要说明 以下配置实现了: 1.分库分表 2.每一个分库的读写分离 3.读库负载均衡算法 4.雪花算法,生成唯一id 5.字段取模 二.配置项 # # Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more # contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with # this work for additional informa

(转自:http://www.jb51.net/article/54947.htm) 本文实例汇总了C语言实现的快速幂取模算法,是比较常见的算法.分享给大家供大家参考之用.具体如下: 首先,所谓的快速幂,实际上是快速幂取模的缩写,简单的说,就是快速的求一个幂式的模(余).在程序设计过程中,经常要去求一些大数对于某个数的余数,为了得到更快.计算范围更大的算法,产生了快速幂取模算法.我们先从简单的例子入手:求abmodc 算法1.直接设计这个算法: ; ;i<=b;i++) { ans = ans

Description People are different. Some secretly read magazines full of interesting girls' pictures, others create an A-bomb in their cellar, others like using Windows, and some like difficult mathematical games. Latest marketing research shows, that

学习redis 字典结构,hash找槽位 求槽位的索引值时,用到了 hash值 & sizemask操作, 其后的scan操作涉及扫描顺序逻辑,对同模的槽位 按一定规则扫描! 其中涉及位运算 & 和 %操作之间的关系!故整理学习资料如下: 原文引自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_7b7cad23010163vy.html 由于位运算直接对内存数据进行操作,不需要转成十进制,因此处理速度非常快. 按位与(Bitwise AND),运算符号为& a&am

学习redis 字典结构,hash找槽位 求槽位的索引值时,用到了 hash值 & sizemask操作, 其后的scan操作涉及扫描顺序逻辑,对同模的槽位 按一定规则扫描! 其中涉及位运算 & 和 %操作之间的关系!故整理学习资料如下: 原文引自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_7b7cad23010163vy.html 由于位运算直接对内存数据进行操作,不需要转成十进制,因此处理速度非常快. 按位与(Bitwise AND),运算符号为& a&am

一: Memcached 分布式之取模算法的缺陷(1)假设你有8台服务器,运行中突然down一台,则求余数的底数就7. 后果: key_0%8==0 ,key_0%7==0 =>hist(命中) .... .... key_6%8==6 ,key_6%7==6 =>hist(命中) key_9%8==1 ,key_9%7==2 =>miss(未命中) ... key_55%8==7 ,key_55%7==6 =>miss(未命中) 归纳: 有N台服务器,变成了N-1台. 每N*N-

当5台memcache服务器中有一台宕机时的命中率实验. 一.php实现代码 1. config.php $server = array( "A" => array("host" => "127.0.0.1", "port" => 11211), "B" => array("host" => "127.0.0.1", "port

题目链接:https://cn.vjudge.net/problem/HDU-2303 题意 给一个大数K,和一个整数L,其中K是两个素数的乘积 问K的是否存在小于L的素数因子 思路 枚举素数,大数取模即可 注意大数取模代码,一开始没想到,看了别人的代码才感觉厉害 代码 #include <cstring> #include <cstdio> const int MAX=int(1e6); char a[100+5]; int b, psize=0, primes[MAX+5];

RSA最终加密.解密都要用到模乘的幂运算,简称模幂运算. 回忆一下RSA,从明文A到B B=Ae1%N 对B解密,就是 A=Be2%N 其中,一般来说,加密公钥中的e1一般会比较小,取65537居多,但解密的时候,这个e2是一个非常非常大的数,显然,直接通过e2次模乘来解密是不现实的. 为了让RSA的加密.解密成为现实,我们必须要找一个好的算法来做模幂运算. 借上一节我设定的符号,以区别于传统上的幂的数学表示, 定义a#b为a和b的模乘, 定义a##n为n个a的模乘,或称a的n阶模乘. a =

基于Matlab的标记分水岭分割算法 http://blog.sina.com.cn/s/blog_725866260100rz7x.html 1 综述 Separating touching objects in an image is one of the more difficult image processing operations. The watershed transform is often applied to this problem. The watershed tra

转自:http://blog.sina.com.cn/lyqmath 1 综述 Separating touching objects in an image is one of the more difficult image processing operations. The watershed transform is often applied to this problem. The watershed transform finds "catchment basins"(

前言 又是一个夜黑风高的晚上,带上无线耳机听一曲.突然很感慨一句话:生活就像心电图,一帆风顺就证明你挂了. 就如同我们干运维的,觉得很简单的事情,有时候能干出无限可能.还是言归正传吧,这一次我们来说说stringhash分区算法. 1.hash分区算法 2.stringhash分区算法 3.enum分区算法 4.numberrange分区算法 5.patternrange分区算法 6.date分区算法 7.jumpstringhash算法 StringHash分区算法的配置 <tableRule

Sharding-JDBC自定义复合分片算法 一.背景 二.需求 1.对于客户端操作而言 2.对于运营端操作而言 三.分片算法 1.客户id和订单id的生成规则 2. 确定数据落在那个表中 3.举例说明 1.客户id确定数据表 2.订单id确定数据表 四.实现步骤 1.建表语句 2.引入Sharding-JDBC的jar包 3.编写分片算法 4.分表配置 5.mapper文件写法 五.完整代码 六.参考文档 一.背景 最近在看 Sharding-JDBC方面的内容,此处简单记录一下使用Shard

原始论文下载: 一种基于δ函数的图象边缘检测算法. 这篇论文读起来感觉不像现在的很多论文,废话一大堆,而是直入主题,反倒使人觉得文章的前后跳跃有点大,不过算法的原理已经讲的清晰了.     一.原理 文中提出的边缘检测算法原理也不是特别复杂,使用了一个低通滤波函数以及一个高通滤波函数,其形式分别为:                                             (1)                   (2) 当图像中的噪音比较少时,可以直接使用高通滤波器对图像进行滤