上一篇我们阐述了Driver，Application，Worker的注册实现原理，本篇我们来接着聊聊Driver，Application在注册之后是如何实现调度的。废话不多说，直接上源码进行分析（本篇所述内容比较重要，请耐心看完）。
按照当前的topic分区数量平均分配, 负载均衡, 所以每个Broker都可以分配到 10个分区。
本期题目：分糖果 🍬👦🏻🤝👧🏻🍬 题目 小明从糖果盒中随意抓一把糖果 🍬 每次小明会取出一半的糖果分给同学们 👦🏻🤝👧🏻🍬🍬🍬 当糖果不能平均分配时 小明可以从糖果盒中(假设盒中糖果足够)取出一个或放回一个糖果 📦🍬 小明至少需要多少次(取出放回和平均分配均记一次)能将手中糖果分至只剩一颗 🤏🏻🍬 输入 抓取糖果数(小于1000000)，例如15 🔢 输出描述 最少分至一颗糖果的次数，例如5 🔢 题解地址 📤 ⭐️ 华为 OD 机考 Python https://blog.csdn.net/hihell/a
大家好,本文给大家介绍一下Elastic-Job 中作业分片算法和分片之后使用Zookeeper事务来提交分片节点
Fireworks8制作中要把一个圆平均分配有一定难度，我们想要使用文本附加到圆上的方法来平均分配，具体该怎么操作呢？下面我们就来看看详细的教程。
基尼系数是指国际上通用的、用以衡量一个国家或地区居民收入差距的常用指标。是20世纪初意大利经济学家基尼，于1922年提出的定量测定收入分配差异程度的指标。它是根据洛伦兹曲线找出了判断分配平等程度的指标（如下图）。
弹性布局是一种当页面需要适应不同的屏幕大小以及设备类型时确保元素拥有恰当的行为的布局方式。 使用方法：父元素设置display:flex
2、根据样本数据，估计出某个key的所有的记录数以及所占的总内存，pig.skewedjoin.reduce.memusage 控制reduce消耗内存比例，再计算出某个key所需要的reduce个数，以及reduce的总数。
有三种葡萄，每种分别有a, b, c颗，现在有三个人，第一个人只吃第一种和第二种葡萄，第二个人只吃第二种和第三种葡萄，第三个人只吃第一种和第三种葡萄。
我们都知道,当数据量大了的时候,我们都会选择使用多台服务器共存数据,通过 取模方式进行随机分配服务器存储.
2021-08-19：超级洗衣机。假设有 n 台超级洗衣机放在同一排上。开始的时候，每台洗衣机内可能有一定量的衣服，也可能是空的。在每一步操作中，你可以选择任意 m （1 ≤ m ≤ n） 台洗衣机，与此同时将每台洗衣机的一件衣服送到相邻的一台洗衣机。给定一个非负整数数组代表从左至右每台洗衣机中的衣物数量，请给出能让所有洗衣机中剩下的衣物的数量相等的最少的操作步数。如果不能使每台洗衣机中衣物的数量相等，则返回 -1。
在RocketMQ架构中，我们都知道一个topic下可以创建多个queue，生产者通过负载均衡策略可以将消息均匀的分发在各个queue中，而这些queue 可以通过负载均衡给多个消费者订阅从而提升消费效率，本文将从以下两个方面从源码角度分析producer和consumer的负载均衡原理：
给任何一个元素添加 display: flex; 就可以创建一个 flex 块级容器
给你一个字符串 text ，该字符串由若干被空格包围的单词组成。每个单词由一个或者多个小写英文字母组成，并且两个单词之间至少存在一个空格。题目测试用例保证 text 至少包含一个单词 。
1. pom.xml 文件引入依赖 <dependency> <groupId>com.google.guava</groupId> <artifactId>guava</artifactId> <version>29.0-jre</version> </dependency> 2. java 代码 HashFunction hashFunction = Hashing.sha512(); int buckets = 2; // 要平均分为几份 int hashCode = Hashing.con
典型树形结构首页链接到一级分类，一级分类页面再列出二级分类，这样，只要二级分类数目相差不太悬殊，权重值在二级分类页面上是大致平均分配的。
这一篇我们要说的话题是消息的堆积处理，其实这个话题还是挺大的，因为消息堆积还是真的很令人头疼的，当堆积的量很大的时候，这真的是个很暴躁的问题，不过这时候真考验大家冷静的处理问题的能力了
今天分享一下kafka的主题(topic)，分区(partition)和副本(replication)，主题是Kafka中很重要的部分，消息的生产和消费都要以主题为基础，一个主题可以对应多个分区，一个分区属于某个主题，一个分区又可以对应多个副本，副本分为leader和follower。
昨晚和一位读者朋友讨论了一个问题：在一台多核 CPU 的 Web 服务器上，存在负载不均衡问题，其中 CPU0 的负载明显高于其它 CPUx，进一步调查表明 PHP-FPM 的嫌疑很大。话说以前我曾经记录过软中断导致过类似的问题，但是本例中可以排除嫌疑。
最近可能要批量处理一些数据，准备使用多线程来助力，回顾了下多线程的一些开发技巧，下面是多线程并行处理List的一个小例子
1.通过用户的成长轨迹，根据用户的生命周期做定义：导入期-成长期-成熟期-休眠期-流失期，每个阶段对用户的运营目标都不一样。
需求 查询前20%时间的订单信息 建表语句 create table business( name string, orderdate string, cost int ) row format delimited fields terminated by '\t' ; 数据 insert overwrite table business values ("jack","2017-01-01",10), ("tony","2017-01-02",15), ("jack","2017-
在Go的基准测试中，循环的次数(b.N)是由测试框架自动设置的，以尽可能多地运行测试，从而获取更准确的结果。我们不需要（也不能）手动设置这个数值。
分区器是生产者层面的负载均衡。Kafka 生产者生产消息时，根据分区器将消息投递到指定的分区中，所以 Kafka 的负载均衡很大程度上依赖于分区器。 Kafka 默认的分区器是 Kafka 提供的 DefaultPartitioner。它的分区策略是根据 Key 值进行分区分配的：
都知道，设置一个columnCount 配合上app:layout_columnWeight="1"即可
GroupName用于把多个Consumer组织到一起，相同GroupName的Consumer只消费所订阅消息的一部分。 目的:达到天然的负载均衡机制。发消息队列数要和consumer数量为倍数,才能平均负载均衡。 消费者采用负载均衡（集群模式）方式消费消息，一个分组(Group)下的多个消费者共同消费队列消息，每个消费者处理的消息不同。一个Consumer Group中的各个Consumer实例分摊去消费消息，即一条消息只会投递到一个Consumer Group下面的一个实例。例如某个Topic有3个队列，其中一个Consumer Group 有 3 个实例，那么每个实例只消费其中的1个队列。集群消费模式是消费者默认的消费方式。 集群模式： 使用相同 Group ID 的订阅者属于同一个集群。 同一个集群下的订阅者消费逻辑必须完全一致（包括 Tag 的使用） ， 这些订阅者在逻辑上可以认为是一个消费节点。
RocketMQ 支持两种消息模式：集群消费（ Clustering ）和广播消费（ Broadcasting ）。
马尔科夫性 如果一个过程的“将来”仅依赖“现在”而不依赖“过去”，则此过程具有马尔可夫性,或称此过程为马尔可夫过程。 函数形式：X(t+1) = f( X(t) ) HMM由来 物理信号是时变的，参数
MQ Push一条消息给消费者后，等待消费者的ACK响应，需要将消息标记为已消费。如果没有标记为消费，MQ会不断的尝试往消费者推送这条消息。
AI 科技评论按：在 Google I/O 2018 上，除了 Google 助手给餐馆打电话的场景赢得现场观众的喝彩外，在用户写邮件时可预测下一句的 Smart Compose 技术同样也引得众人欢呼。近期，谷歌大脑团队首席软件工程师 Yonghui Wu 在 Google AI Po 出了这篇详细介绍 Smart Compose 原理的博文， AI 科技评论将其内容编译如下。
下面这段code用于在Spark Streaming job中读取Kafka的message： ...... JavaPairInputDStream<String,String> messages =KafkaUtils.createDirectStream( jssc, String.class, String.class, StringDecoder.class, StringDecoder.class, kafkaParams, topicsSet ); JavaDStream<String>lin
常见的Redis集群架构是三主三从的结构，为了保证数据分片，redis采用了Hash槽的概念，即:
为什么要专门给友链一个区域呢？ 由此就可以想象到友情链接对一个网站有多重要 前期，网站没有权重的时候，跟别人换友链，人家基本是不会换的 因为你网站没权重，加了友链他也获取不到权重，对网站没有多少好处 一般我们的网站有权重1了，就会着手换友链了 说下换友链的标准 第一，权重相当 权重相当 第二，行业相当 比如你做的保洁的站，换的友链也要是跟保洁有关的 不能换啥旅游啊，烧烤啊，工业 百度蜘蛛来爬取你的页面的时候，当爬取到友情链接的时候，会跳转到对方网站，但是对方网站内容跟你的内容完全不相同，内容也不相关，百度
E:nth-child(n)：选中E的父亲的第n个孩子并且该孩子必须是E否则选不中
为了回答这问题，我又买了一套高中生物教材。在教材《分子与细胞》中《细胞的增殖》一节，讲过细胞有丝分裂的过程之后，编委总结道：
在刚刚结束的“2020虚拟开发人员和测试论坛”上，来自瞻博网络的工程师Kiran KN和同事，介绍了在Tungsten Fabric数据平面上完成的一组性能改进（由Intel DDP技术提供支持），以下为论坛技术分享的精华：
在布局 Widget 中 Row、Column、ListBody、ListView、Wrap、Flow 等都是用于整个页面布局的 Widget，因为这些都支持存在多个子元素，较 html 语言来说，它严格规定了哪些 Widget 是可以存在多个子元素哪些 Widget 是只支持单个子元素。
本文主要介绍使用VBA自定义函数（UDF）实现一个名叫MaxMinFair的有趣的算法。
最近在做spark的项目，虽然项目基本功能都实现了，但是在真正的成产环境中去运行，发现程序运行效率异常缓慢；迫于无奈（实际是自己都不忍直视了），所以决定对程序做一番优化操作。在网上查看了不上关于spark程序的优化方法，但是都比较分散不够全面，所以决定就自己编写的基于Java的spark程序，记录一下我所做过的一些优化操作，加深印象方面以后的项目调优使用。这是一个Spark系列的优化操作，包括了很多方面，欢迎大家一块讨论学习。好了，废话好像有点多，下面开始进入正题：
什么是负载均衡 负载均衡，英文名称为Load Balance，指由多台服务器以对称的方式组成一个服务器集合，每台服务器都具有等价的地位，都可以单独对外提供服务而无须其他服务器的辅助。通过某种负载分担技术，将外部发送来的请求均匀分配到对称结构中的某一台服务器上，而接收到请求的服务器独立地回应客户的请求。负载均衡能够平均分配客户请求到服务器阵列，借此提供快速获取重要数据，解决大量并发访问服务问题，这种集群技术可以用最少的投资获得接近于大型主机的性能。 负载均衡分为软件负载均衡和硬件负载均衡，前者的代表是
本文讲述的TCP服务器是模仿memcache中的TCP网络处理框架，其中是基于libevent网络库的。 主线程只处理监听客户端的连接请求，并将请求平均分配给子线程。 子线程处理与客户端的连接以及相关
JobShardingStrategy，作业分片策略接口。分片策略通过实现接口的 #sharding(...) 方法提供作业分片的计算。
假设你是项目 leader，手底下有两位测试同学，这里阿常暂给他们取名叫 酸菜 和 翠花 吧。
1.主题队列是如何分配的？ 2.什么时候会进行负载均衡？ 3.负载均衡后是否会导致消息重复消费？
接下去进入代码的模块,首先我们分析一下如何实现代码 我们拥有一张类别表，类别表中记录了 类别名称，编码，地址，该类别所拥有的页数等信息 类别表.png 抽象描述： 取
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