1:Aerospike数据库是Shared-Nothing架构,集群中的每个节点都是相同的,不会出现单点故障. Aerospike有智能分区算法,即把用户输入的key在内部根据RIPEMD-160算法,重新hash出一个key并取前20位,然后相对均衡的把数据分布到各个节点之上.并且满足namespace配置文件的配置(例如保存多少个备份.是存在磁盘还是存在内存中).官方说:随机分布函数可以保证数据分布误差在1-2%之间.(这里有个坑,后续再讨论) 如上,一个4个节点的集群,每个节点存储1/4数

#include <iostream> #include <vector> using namespace std; int n; const int MaxN = 1e5; long long w[MaxN + 1]; long long ans; vector<int> g[MaxN + 1]; void dfs(int root, int fa) {     for (int i = 0; i < g[root].size(); ++i) {        

又开了一个新的坑,笔者工作之后维护着一个 NoSQL 数据库.而笔者维护的数据库正是基于社区版本的 Aerospike打造而来.所以这个踩坑系列的文章属于工作总结型的内容,会将使用开发 Aerospike 的各种问题进行总结梳理,希望能够给予大家启发和帮助.第一篇开山之文,就先从Aerospike 公司在16年数据库顶会 VLDB的一篇论文 <Aerospike: Architecture of a Real Time Operational DBMS>展开,来高屋建瓴的审视一下 Aeropi

一.概述 平时,经常会遇到权重随机算法,从不同权重的N个元素中随机选择一个,并使得总体选择结果是按照权重分布的.如广告投放.负载均衡等. 如有4个元素A.B.C.D,权重分别为1.2.3.4,随机结果中A:B:C:D的比例要为1:2:3:4. 总体思路:累加每个元素的权重A(1)-B(3)-C(6)-D(10),则4个元素的的权重管辖区间分别为[0,1).[1,3).[3,6).[6,10).然后随机出一个[0,10)之间的随机数.落在哪个区间,则该区间之后的元素即为按权重命中的元素. 实现方法

一.测试环境描述 之前我们已快速部署好一套Ceph集群(3节点),现要测试在现有集群中在线方式增加节点 如下表中可以看到增加节点node004具体配置 主机名 Public网络 管理网络 集群网络 说明 admin 192.168.2.39 172.200.50.39 --- 管理节点 node001 192.168.2.40 172.200.50.40 192.168.3.40 MON,OSD node002 192.168.2.41 172.200.50.41 192.168.3.41 MO

MemCache是什么 MemCache是一个自由.源码开放.高性能.分布式的分布式内存对象缓存系统,用于动态Web应用以减轻数据库的负载.它通过在内存中缓存数据和对象来减少读取数据库的次数,从而提高了网站访问的速度.MemCaChe是一个存储键值对的HashMap,在内存中对任意的数据(比如字符串.对象等)所使用的key-value存储,数据可以来自数据库调用.API调用,或者页面渲染的结果.MemCache设计理念就是小而强大,它简单的设计促进了快速部署.易于开发并解决面对大规模的数据缓存的

DBoW2库是University of Zaragoza里的Lopez等人开发的开源软件库. 由于在SLAM回环检测上的优异表现(特别是ORB-SLAM2),DBoW2库受到了广大SLAM爱好者的关注.本文希望通过深入解析DBoW2库及相关的DLoopDetector库,为读者后续使用这两个库提供参考. git地址: DBoW2 DLoopDetector 论文:Bags of Binary Words for Fast Place Recognition in Image Sequences

存在的问题 客户端硬编码服务端的地址 引入注册中心,方便服务的注册与发现 注册中心记录的信息:服务地址列表&服务节点权重 Zookeeper节点类型 临时节点:客户端.. 服务注销: tomcat关闭:设置服务器的权重为0,隔绝后续请求 等待30S,处理完请求... 服务提供者只有一个 使用了Java序列化 使用了基于Socket的阻塞IO

转载 http://www.voidcn.com/blog/u010408365/article/p-4972896.html xmemcached主要特性 高性能 XMemcached同样是基于java nio的客户端,java nio相比于传统阻塞io模型来说,有效率高(特别在高并发下)和资源耗费相对较少的优点.传统阻塞IO为了提高效率,需要创建一定数量的连接形成连接池,而nio仅需要一个连接即可(当然,nio也是可以做池化处理),相对来说减少了线程创建和切换的开销,这一点在高并发下特别明显

重点概念vrrp_script中节点权重改变算法vrrp_script 里的script返回值为0时认为检测成功,其它值都会当成检测失败:weight 为正时,脚本检测成功时此weight会加到priority上,检测失败时不加:主失败:主 priority < 从 priority + weight 时会切换.主成功:主 priority + weight > 从 priority + weight 时,主依然为主weight 为负时,脚本检测成功时此weight不影响priority,检测

以下内容大部分来自网络,小部分是本人遇到的问题融合后的记录. 先贴一段涨姿势~ Memcache是什么 Memcache是danga.com的一个项目,最早是为 LiveJournal 服务的,目前全世界不少人使用这个缓存项目来构建自己大负载的网站,来分担数据库的压力.它可以应对任意多个连接,使用非阻塞的网络IO.由于它的工作机制是在内存中开辟一块空间,然后建立一个HashTable,Memcached自管理这些HashTable.Memcache官方网站:http://www.danga.co

前不久做了有关自动文摘的学习,采用方法是TextRank算法,整理和大家分享. 一. 关于自动文摘 利用计算机将大量的文本进行处理,产生简洁.精炼内容的过程就是文本摘要,人们可通过阅读摘要来把握文本主要内容,这不仅大大节省时间,更提高阅读效率.但人工摘要耗时又耗力,已不能满足日益增长的信息需求,因此借助计算机进行文本处理的自动文摘应运而生.近年来,自动文摘.信息检索.信息过滤.机器识别.等研究已成为了人们关注的热点. 自动文摘(Automatic Summarization)的方法主要有两种:E

   陆陆续续做了有一个月,期间因为各种技术问题被多次暂停,最关键的一次主要是因为存储容器使用的普通二叉树,在节点权重相同的情况下导致树高增高,在进行遍历的时候效率大大降低,甚至在使用递归的时候导致栈内存溢出.后来取消递归遍历算法,把普通的二叉排序树升级为平衡二叉树这才解决这些问题.着这个过程中把栈.队列.链表.HashMap.HashTable各种数据结构都重新学习了一遍,使用红黑二叉树实现的TreeMap暂时还没有看,后期需要把TreeMap的实现源码学习一下. 为了把项目做成可扩展性的,方

先说一下自动文摘的方法.自动文摘(Automatic Summarization)的方法主要有两种:Extraction和Abstraction.其中Extraction是抽取式自动文摘方法,通过提取文档中已存在的关键词,句子形成摘要:Abstraction是生成式自动文摘方法,通过建立抽象的语意表示,使用自然语言生成技术,形成摘要.由于生成式自动摘要方法需要复杂的自然语言理解和生成技术支持,应用领域受限.所以本人学习的也是抽取式的自动文摘方法. 目前主要方法有: 基于统计:统计词频,位置等信息

对于现在流行的深度学习,保持学习精神是必要的——程序员尤其是架构师永远都要对核心技术和关键算法保持关注和敏感,必要时要动手写一写掌握下来,先不用关心什么时候用到——用不用是政治问题,会不会写是技术问题,就像军人不关心打不打的问题,而要关心如何打赢的问题. 程序员如何学习机器学习 对程序员来说,机器学习是有一定门槛的(这个门槛也是其核心竞争力),相信很多人在学习机器学习时都会为满是数学公式的英文论文而头疼,甚至可能 知难而退.但实际上机器学习算法落地程序并不难写,下面是70行代码实现的反向多层(B

有感于最近接触到的一些关于深度学习的知识,遂打算找个东西来加深理解.首选的就是以前有过接触,且火爆程度非同一般的word2vec.严格来说,word2vec的三层模型还不能算是完整意义上的深度学习,本人确实也是学术能力有限,就以此为例子,打算更全面的了解一下这个工具.在此期间,参考了[1][2][3]的博文,尤其以[1]的注释较为精彩.本文不涉及太多原理,想要对word2vec有更深入的了解,可以阅读Mikolov在2013年的两篇文章[4][5].同时文献[6]对word2vec中的模型和一些

1.概述 上篇文章<架构设计:负载均衡层设计方案(6)——Nginx + Keepalived构建高可用的负载层>(http://blog.csdn.net/yinwenjie/article/details/47130609) 我们讲解了Nginx的故障切换,并且承诺各位读者会尽快讲解 LVS + Keepalived + Nginx的安装和配置.在中间由于工作的原因,我又插写了三篇关于zookeeper的原理使用的文章.今天这边文章我们回归主题,为各位读者讲解 LVS + Keepaliv

http://poj.org/problem?id=1789 这是一道图论的题,个人觉得和那个POJ1258是差不多的,就是多了一步,题目难以读懂 题目的意思:就是给你一群字符串要你找字符串对应的字符不同,使得这个字符串与其他字符串不同 举个例子,不然题目也确实看不懂, 4 a b a a a b a b a a a a b a b a a b b a b a b a a a a a 以第一个为主的与其他行不同的字母数分别为:0 2 6 1 以第二个为主的与其他行不同的字母数分别为:2 0 4

keepalived工作原理和配置说明 腾讯云VPC内通过keepalived搭建高可用主备集群 内网路由都用mac地址 一个mac地址绑定多个ip一个网卡只能一个mac地址,而且mac地址无法改,但是一个网卡可以绑定多个ip地址 keepalived是集群管理中保证集群高可用的一个服务软件,其功能类似于heartbeat,用来防止单点故障. keepalived工作原理 keepalived是以VRRP协议为实现基础的,VRRP全称Virtual Router Redundancy Proto

MemCache是一个自由.源码开放.高性能.分布式的分布式内存对象缓存系统,用于动态Web应用以减轻数据库的负载.它通过在内存中缓存数据和对象来减少读取数据库的次数,从而提高了网站访问的速度. MemCache是什么? MemCache是一个自由.源码开放.高性能.分布式的分布式内存对象缓存系统,用于动态Web应用以减轻数据库的负载.它通过在内存中缓存数据和对象来减少读取数据库的次数,从而提高了网站访问的速度. MemCaChe是一个存储键值对的HashMap,在内存中对任意的数据(比如字符串

概述 SOM是芬兰教授Teuvo Kohonen提出的一种神经网络算法,它提供一种将高维数据在低维空间进行表示的方法(通常是一维或二维).缩减向量维度的过程,叫做向量量化(vector quantisation).此外,SOM网络能保留原有数据的拓扑关系. 一个用来直观感受SOM网络规则的例子,是将3维颜色映射到二维空间,如图所示. 图1 左图的颜色是按(r,g,b)组合形式表示的,SOM网络经过学习后能他这些颜色在二维空间进行表示.如右图所示:为了让颜色聚类,相似的属性通常被发现是相邻的.这种