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redis数据冗余与分片

redis数据冗余与分片数据冗余-主从复制 Redis 提供了主从库模式，以保证数据副本的一致，主从库之间采用的是读写分离的方式。 ?...主从全量同步使用RDB而不使用AOF的原因 RDB文件内容是经过压缩的二进制数据（不同数据类型数据做了针对性优化），文件很小。...而AOF文件记录的是每一次写操作的命令，写操作越多文件会变得很大，其中还包括很多对同一个key的多次冗余操作。...哨兵机制 Redis-Sentinel是Redis官方推荐的高可用性(HA)解决方案，当用Redis做Master-slave的高可用方案时，假如master宕机了，Redis本身(包括它的很多客户端)...优先级最高的从库得分高。和旧主库同步程度最接近的从库得分高。 ID 号小的从库得分高。

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循环码的编码、译码与循环冗余校验

这里设信息码元为110，编出的监督码元为0101，循环码组为1100101。循环码的伴随多项式译码循环码的译码电路如图所示。...收、发码字与错误图样多项式关系: 错误图样: \overrightarrow{\boldsymbol{e}}=\left[e_{0} e_{1} \cdots e_{n-1}\right] \Rightarrow...{\mathbf{e}}=\overrightarrow{\mathbf{y}} \oplus \overrightarrow{\mathbf{e}} (5)循环码可以用移位寄存器实现伴随式译码循环冗余校验...{1} 的错误可以检测出, 其中不可检出的错误占 2^{-(n-k)} ; 可以检测出所有与许用码字码距 \leq d_{\min }-1 的错误; 可以检测出所有奇数个错误。...常用的CRC冗余校验码生成方程 CRC-16 g(x)=X^{16}+X^{15}+X^{2}+1 (USB) CRC-ITU g(x)=X^{16}+X^{12}+X^{5}+1 (HDLC,

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细聊冗余表数据一致性（架构师之路）

本文主要讨论四个问题：（1）为什么会有冗余表的需求（2）如何实现冗余表（3）正反冗余表谁先执行（4）冗余表如何保证数据的一致性一、需求缘起互联网很多业务场景的数据量很大，此时数据库架构要进行水平切分...，冗余表数据会不一致如果想解除“数据冗余”对系统的耦合，引出常用的第三种方案【方法三：线下异步写】 ?...log中（5）线下服务或者任务读取数据库的log （6）线下服务或者任务插入T2数据优点：（1）数据双写与业务完全解耦（2）请求处理时间短（只插入1次）缺点：（1）返回业务线数据插入成功时，...四、如何保证数据的一致性从二节和第三节的讨论可以看到，不管哪种方案，因为两步操作不能保证原子性，总有出现数据不一致的可能，那如何解决呢？【方法一：线下扫面正反冗余表全部数据】 ?...优点：（1）比较简单，开发代价小（2）线上服务无需修改，修复工具与线上服务解耦缺点：（1）扫描效率低，会扫描大量的“已经能够保证一致”的数据（2）由于扫描的数据量大，扫描一轮的时间比较长，即数据如果不一致

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数据库性能优化冗余字段的作用数据库冗余

V站笔记什么是冗余字段？在设计数据库时，某一字段属于一个表，但它又同时出现在另一个或多个表，且完全等同于它在其本来所属表的意义表示，那么这个字段就是一个冗余字段。...――以上是我自己给出的定义冗余字段的存在到底是好还是坏呢？这是一个不好说的问题。可能在有人看来，这是一个很蹩脚的数据库设计。...当然，有利就有弊，这样做的弊端就是，当你尝试更新用户信息时，你必须记得用户信息表里当前被更新的字段中，有哪些是冗余字段，分别属于哪些表，找到他们，然后加入到你的更新程序段中来。...所以，目前要创建一个关系型数据库设计，我们有两种选择：尽量遵循范式理论的规约，尽可能少的冗余字段，让数据库设计看起来精致、优雅、让人心醉。...合理的加入冗余字段这个润滑剂，减少join，让数据库执行性能更高更快。选择哪一种呢？如果你是一个美学狂人，并且财大气粗，非要使用第一种方案，也没关系，这种方案的短板并非不可救药的。

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【数字视频技术介绍】| 编码中的时间冗余和空间冗余

时间冗余（帧间预测）让我们探究去除时间上的重复，去除这一类冗余的技术就是帧间预测。我们将尝试花费较少的数据量去编码在时间上连续的 0 号帧和 1 号帧。 ?...实际情况下，这个球会被切成 n 个分区，但处理过程是相同的。帧上的物体以三维方式移动，当球移动到背景时会变小。当我们尝试寻找匹配的块，找不到完美匹配的块是正常的。...这是一张运动预测与实际值相叠加的图片。 ? 运动预测但我们能看到当我们使用运动预测时，编码的数据量少于使用简单的残差帧技术。 ?...Intel® Video Pro Analyzer 使用帧间预测空间冗余（帧内预测）如果我们分析一个视频里的每一帧，我们会看到有许多区域是相互关联的。 ? 空间内重复让我们举一个例子。...我们将编码我们选择的那块红色区域。如果我们看看它的周围，我们可以估计它周围颜色的变化。 ? smw 背景块我们预测:帧中的颜色在垂直方向上保持一致，这意味着未知像素的颜色与临近的像素相同。 ?

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DMA与cache一致性的问题

但是,如果DMA的目的地址与 Cache所缓存的内存地址访问有重叠(如图11.13所示),经过DMA操作,与 Cache缓存对应的内存中的数据已经被修改,而CPU本身并不知道,它仍然认为 Cache中的数据就是内存中的数据...这样就会发生 Cache与内存之间数据“不一致性”的错误。 ?...所谓 Cache数据与内存数据的不一致性,是指在采用 Cache的系统中,同样一个数据可能既存在于 Cache中,也存在于主存中, Cache与主存中的数据一样则具有一致性,数据若不一样则具有不一致性。...需要特别注意的是, Cache与内存的一致性问题经常被初学者遗忘。在发生 Cache与内存不一致性错误后,驱动将无法正常运行。...如果没有相关的背景知识,工程师几乎无法定位错误的原因,因为这时所有的程序看起来都是完全正确的。 Cache的不一致性问题并不是只发生在DMA的情况下,实际上,它还存在于 Cache使能和关闭的时刻。

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一致性哈希算法的原理(一致性哈希与哈希的异同)

，假设我们增加了一台缓存服务器，此时如果仍然使用上述方法对同一张图片进行缓存，那么这张图片所在的服务器编号必定与原来3台服务器时所在的服务器编号不同，因为除数由3变为了4，最终导致所有缓存的位置都要发生改变...二、一致性哈希算法： 1、什么是一致性 hash 算法：一致性哈希算法也是使用取模的方法，但是取模算法是对服务器的数量进行取模，而一致性哈希算法是对 2^32 取模，具体步骤如下：...（2）步骤二：确定服务器在哈希环的位置：哈希算法：hash（服务器的IP） % 2^32 上述公式的计算结果一定是 0 到 2^32-1 之间的整数，那么上图中的 hash 环上必定有一个点与这个整数对应...C中，图片1与图片2仍然会被缓存到服务器A中，这与服务器B移除之前并没有任何区别，这就是一致性哈希算法的优点。...3、hash 环的倾斜与虚拟节点：一致性哈希算法在服务节点太少的情况下，容易因为节点分部不均匀而造成数据倾斜问题，也就是被缓存的对象大部分集中缓存在某一台服务器上，从而出现数据分布不均匀的情况

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一致性哈希的分析与实现

例如，在HashMap中则是通过哈希函数使得每个桶中的数据尽量均匀。那一致性哈希又是什么？它是用于解决什么问题？...本文将从普通的哈希函数说起，看看普通哈希函数存在的问题，然后再看一致性哈希是如何解决，一步步进行分析，并结合代码实现来讲解。...普通哈希的问题暴露出来了，当将节点由100扩展为110时，会存在大量的迁移工作。在1997年MIT提出了一致性哈希算法，用于解决普通哈希的这一问题。...一致性哈希环 10000落到环上后，如果没有对应的节点，则按顺时针方向找到下一个节点，便为hash值对应的节点。...可见虚拟节点能达到均匀分布数据的效果。一句话总结下：一致性哈希可用于解决哈希函数在扩容时的数据迁移的问题，而一致性哈希的实现中需要借助虚拟节点来均匀分布数据。

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python 的 tuple 是不是冗余设计？

Tuple类型对于Python自身来说是非常重要的数据类型，比如说函数调用，实际上会将顺序传入的参数先组成一个tuple；多返回值也是靠返回一个tuple来实现的。...所以即使是从解释器自身实现的角度上来说引入这样一个不可变的序列类型也是很重要的。...对程序员来说如果没有什么美学上的追求的话，tuple最大的便利在于它是一个hashable的类型，而且hash算法与值直接对应，这样在Python里很容易用多个值的组合来做key生成一个dict，比如说我们网络里有...Immutable 首先说说Immutable的优势：为什么FP在多核时代重获重视？一个很重要的原因就是FP的Immutable特性。...其存储的应该是像数据库记录这样的结构化数据——这个区别是List和Tuple使用上最直白的区别。

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VPN部署（包括对接、双链路冗余、优化与分析、策略路由与NAT的影响）

10.3 OSPF路由查看可以看到双方都学到了需要的流量，USG端只需要知道怎么去对方的财务部，并且与AP的管理流量。而分支这边学到了总部这边的财务与AC的地址。...的继续使用，而之前的部署中，只部署了与电信建立VPN，而联通的链路是空闲的，所以这里我们还需要部署与联通建立另外一条链路。...1、与主线链路建立VPN【已经建立成功】 2、与联通建立另外一条 VPN链路说明：与总部联通链路建立VPN，必须跟电信的链路一样，在各自创建一个Tunnel接口，来保证双方可以正常建立VPN，与OSPF...，放行了UDP ESP L2TP与GRE，这些都是需要明确放行的，因为默认情况下USG是拒绝的，不处理这些数据包，不放行的话，导致VPN的建立与数据传输有问题，而目的地址指定是因为GRE的建立需要放行这个流量通过...而Trust与GRE没任何配置，所以VPN流量不受到影响。（2）分支的NAT与VPN影响说明：如果分部部署了NAT的话，看是否有问题。

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VPN部署（包括对接、双链路冗余、优化与分析、策略路由与NAT的影响）

10.3 OSPF路由查看可以看到双方都学到了需要的流量，USG端只需要知道怎么去对方的财务部，并且与AP的管理流量。而分支这边学到了总部这边的财务与AC的地址。...的继续使用，而之前的部署中，只部署了与电信建立VPN，而联通的链路是空闲的，所以这里我们还需要部署与联通建立另外一条链路。...1、与主线链路建立VPN【已经建立成功】 2、与联通建立另外一条 VPN链路说明：与总部联通链路建立VPN，必须跟电信的链路一样，在各自创建一个Tunnel接口，来保证双方可以正常建立VPN，与OSPF...，放行了UDP ESP L2TP与GRE，这些都是需要明确放行的，因为默认情况下USG是拒绝的，不处理这些数据包，不放行的话，导致VPN的建立与数据传输有问题，而目的地址指定是因为GRE的建立需要放行这个流量通过...而Trust与GRE没任何配置，所以VPN流量不受到影响。（2）分支的NAT与VPN影响说明：如果分部部署了NAT的话，看是否有问题。

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docker容器commit的镜像减少冗余层

docker容器commit的镜像减少冗余层使用docker经常会遇到这样的问题，基础镜像几百兆，在容器中安装了几个软件，然后commit到镜像。后来删除了一些内容，再次commit成镜像。发现。...其实，commit，顾名思义，就是把当次的修改提交。体现在docker镜像中，就是新的一层。...手里的这个环境并没有原始的Dockerfile，并不知道从第一版到现在做了什么。所以干脆从零开始，把当前的容器直接做成基础镜像。

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(1424) css进阶：（入门）去除冗余的css

在平时的项目开发中，我们会引入一些框架，比如：Bootstrap，但是在项目中通常我们只使用它的一小部分，还有部分是冗余的。...更有甚有时候需求更改，带来DOM结构的更改，这时候我们可能无暇关注CSS样式，会造成很多冗余的CSS。...我们得想办法消除冗余的CSS,如果靠人工去剔除，吃力又容易出错,因此，此节我们来学习一下用webpack如何消除未使用的CSS。...PurifyCSS 使用PurifyCSS可以大大减少CSS冗余,消除框架中未使用的CSS,初步达到按需引入的效果。 1.如何在webpack中使用？ ?...（删除或注释plugins中的PurifyCSSPlugin配置）,主要是对比有无插件的打包情况。

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redis与mysql的数据一致性问题（事务一致性）

redis与mysql的数据一致性问题（事务一致性）案例：考虑一个在线购物应用，其中有一个购物车服务，购物车信息存储在MySQL中，同时为了提高性能，购物车中的商品数量也被缓存到了Redis。...用户在购物车中添加商品时，需要保证购物车数量在MySQL和Redis中的更新是原子性的，以避免不一致的情况。...如果任何一个操作失败，整个事务将被回滚，防止不一致的数据状态。...使用Redis的WATCH和MULTI命令实现乐观锁：使用Redis的WATCH和MULTI命令，通过乐观锁的方式确保Redis中购物车缓存的原子性更新。...如果在执行事务前发现被监视的键（购物车缓存键）被其他客户端修改，则事务会被取消。

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一致性哈希算法实现(一致性哈希与哈希的异同)

数据的迁移成本是非常高的 2、如何使用一致性哈希实现哈希寻址？ 1）、一致性哈希算法是什么哈希算法是对节点的数量进行取模运算，而一致性哈希是对 2 32 2^{32} 232进行取模运算。...一致性哈希将整个哈希值空间组成一个虚拟的圆环，也就是哈希环：哈希环的空间按照顺时针方向组织，圆环的正上方的点代表0，0点右侧的第一个点代表1，以此类推直到 2 32 − 1 2^{32}-1 232...()计算后，在哈希环上的位置如下图：根据一致性哈希算法，key-01将寻址到节点A，key-02将寻址到节点B，key-03将寻址到节点C 2）、一致性哈希算法如何避免哈希算法的问题 1）假设，现在节点...在一致性哈希算法中，如果某个节点宕机不可用了，那么受影响的数据仅仅是会寻址到此节点和前一节点之间的数据。...在一致性哈希算法中，如果增加一个节点，受影响的数据仅仅是会寻址到新节点和前一节点之间的数据使用了一致哈希算法后，扩容或缩容的时候，都只需要重定位环空间中的一小部分数据。

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数据迁移与一致性思考与实践

前言在上一篇中我们讲了通用优惠券系统的设计，这篇主要是以优惠券重构后，我们现有系统接入到该通用优惠券系统过程中遇到的数据迁移与一致性问题相关的思考与实践。...，抛出一条消息出来，异步写存储C 双写的策略是加上了，但是怎么保证数据的一致性呢？...这样做的目的是优先保证数据的强一致性，如果保证不了强一致性(同步写存储C失败)再以最终一致性兜底。...2）即使从存储C读到了数据，如果是最终一致性兜底，可能存储B的数据和存储C的数据是不一致的。...后记本篇主要探讨了下数据迁移的一般方法，以及数据迁移过程中，对于可能存在的数据不一致问题与相应的解决方案。以及我们服务采用的数据迁移与一致性策略。

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一致性哈希算法的理解与实践

引出我们在上文中已经介绍了一致性Hash算法的基本优势，我们看到了该算法主要解决的问题是：当slot数发生变化时，能够尽量少的移动数据。那么，我们思考一下，普通的Hash算法是如何实现？...这显然是不能忍的，普通哈希算法的问题我们已经发现了，如何对其进行改进呢？没错，我们的一致性哈希算法闪亮登场。...： Change: 235603 (2.36%) 虽然一致性Hash算法解决了节点变化导致的数据迁移问题，但是，我们回过头来再看看数据项分布的均匀性。...进行了一致性Hash算法的实现 https://github.com/Yikun/hashes/blob/master/consisthash.py consisthash.py： Ave: 100000...我们思考一下，一致性哈希算法分布不均匀的原因是什么？从最初的1000w个数据项经过一般的哈希算法的模拟来看，这些数据项“打散”后，是可以比较均匀分布的。但是引入一致性哈希算法后，为什么就不均匀呢？

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HDFS冗余数据块的自动删除

在日常维护hadoop集群的过程中发现这样一种情况：某个节点由于网络故障或者DataNode进程死亡，被NameNode判定为死亡，HDFS马上自动开始数据块的容错拷贝；当该节点重新添加到集群中时，...由于该节点上的数据其实并没有损坏，所以造成了HDFS上某些block的备份数超过了设定的备份数。...通过观察发现，这些多余的数据块经过很长的一段时间才会被完全删除掉，那么这个时间取决于什么呢？该时间的长短跟数据块报告的间隔时间有关。... 其中3600000为默认设置，3600000毫秒，即1个小时，也就是说，块报告的时间间隔为1个小时，所以经过了很长时间这些多余的块才被删除掉。...通过实际测试发现，当把该参数调整的稍小一点的时候（60秒），多余的数据块确实很快就被删除了。

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一种消除冗余html的思路

复制粘贴会让代码散发出惹人讨厌的坏味道每个程序员都知道，但有时候除此之外别无解决方案，如项目中的html文件，除了头尾部份，明明有很多冗余的代码存在于项目的html文件当中，但对于提取它们却总是束手无策...这类代码即有html也有js html代码如，两张列表页面，除了表的列数和具体的内容以外， html结构的规格都是相同的，但是我们在新建页面时，这类重复的table、tr、td总是不可避免的需要将之填充在页面之中...甚至不同的添加和编辑数据的页面，展示数据的页面， html都会存在不同程度的重复 js代码如，不同页面表单数据的收集，利用ajax发送到服务端。...下面，我对这种做法的原理进行描述首先，问题的根本在于html语言不像编程语言那样具备灵活提取公共代码的能力，而冗余代码带来的问题会使用编码效率降低，因此，消除冗余代码就意味着解决了困扰我们的问题。...因为这种方式虽然很好的解决了冗余代码的问题，但却是以一部分的灵活性为代价的，因此不适合在html结构需要高度定制的场景。

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优化重复冗余代码的8种方式！

日常开发中，我们经常会遇到一些重复冗余的代码。大家都知道重复代码不好，它主要有这些缺点：可维护性差、可读性差、增加错误风险等等。最近呢，我优化了一些系统中的重复代码，用了好几种的方式，感觉挺有用的。...所以本文给大家讲讲优化重复冗余代码的几种方式~ 1....继承与多态假设你正在开发一个电子商务平台，需要处理不同类型的订单，例如普通订单和折扣订单。...业务场景：假设你正在开发一个Web应用程序，需要对不同的Controller方法进行权限检查。每个Controller方法都需要进行类似的权限验证，但是重复的代码会导致代码的冗余和维护困难。...权限检查的逻辑在切面中集中管理，避免了在每个Controller方法中重复编写相同的权限验证代码。这大大提高了代码的可读性、可维护性，并避免了代码冗余。

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