此外，为了更高效地提供图片，我们通过 CDN 服务缓存了用户访问频率较高的热门图片，以加速图片加载速度。...同时，考虑到地理位置的亲近性因素，这个服务时常会与算法团队密切合作，确保推荐的对象在地理上也方便用户进行真实的社交互动。...4.2 空间邻近算法 如何根据用户的地理位置寻找距其一定范围内的其他用户，也是交友系统中必不可少的一个考虑点。 空间邻近算法是为了解决 给定一个点，找出距离其最近的点 这一问题的算法。...为了进一步查找邻近网格用户，可通过将所有叶子节点连成一个双向链表来实现（类型 B+ 树的网状结构）。...3）Geohash 算法 Geohash 算法是一种将二维空间坐标编码为一维字符串的方法，它可以有效地表示地理位置信息。 在交友系统中，Geohash 可以用来索引用户的位置，以便快速查询附近的用户。
Liao 面临的技术挑战包括：面对海量的用户，如何为其快速找到邻近的人，可以选择的地理空间邻近算法有哪些？Liao 如何在这些算法中选择出最合适的那个？...通常的空间邻近算法有以下 4 种，我们一一进行分析，最终选择出最合适的方案。...2、地理网格邻近算法 为了减少上述交集计算使用的中间数据量，我们将整个地球用网格进行划分，如下图： 事实上，我们划分的网格远比图中示意的要密集得多，赤道附近，经、纬度方向每 10 公里一个网格。...动态网格也叫 4 叉树网格，在空间邻近算法中较为常用，也能满足 Liao 的需求。但是编程实现稍稍有点麻烦，而且如果网格大小设计不合适，导致树的高度太高，每次查找需要遍历的路径太长，性能结果也比较差。...查找邻近好友的时候，Liao 将先计算用户当前位置的 GeoHash 值（5 个字符），然后从Hash 表中读取该 Hash 值对应的所有用户，即在同一个网格内的用户，进行匹配，将满足匹配条件的对象返回给用户
和地理空间索引（Geospatial）。...同时，为了保证查询操作的正确性，Redis 在查询时会同时查找新旧两个哈希表。...3.3、Geospatial地理位置 Geospatial（地理空间索引）是 Redis 提供的一种特殊类型的 Sorted Set，用于存储地理位置信息（如经纬度），并能够快速计算出两个地点之间的距离...应用场景： 地理位置相关的功能：例如查找附近的人、查找附近的商家等。 计算两个地点之间的距离。...常用命令： GEOADD key longitude latitude member [longitude latitude member …]：添加一个或多个地理空间位置到指定的 key 中。
还是得好用才行 一直听说MongoDB才是【专业】搞地理空间查询的，人家才是【专业】的！相当长一段时间来，一说搞【附近】就会相当一批人的脑海里就不自主浮想到MongoDB... ......上面划横线的才是榜样模板式的回答，然而实际上对于我们这个庞大的泥腿子群体而言，MongoDB最大的优势是： 复制粘贴一下demo代码，CURD就能用 MongoDB的地理空间索引分为两种类型： 2d索引...如果有曾经深入研究过MongoDB这两种地理空间索引实现的老哥们，可以公众号发消息帮我double check一下是否正确。...后面我会抽空专门整理一篇关于标题类似于《人类关于N种地理空间索引实现方案横向大评测》之类的文章，毕竟，当年为了搞【附近】我是曾经下过真功夫的。...第三步：开始搞【附近】 我们将围绕经纬度（116.2092590332,40.0444375846）进行查找，为了对演示结果心里有谱，请你将（116.2092590332,40.0444375846）也插入到
还是得好用才行 一直听说MongoDB才是【专业】搞地理空间查询的，人家才是【专业】的！相当长一段时间来，一说搞【附近的人】就会相当一批人的脑海里就不自主浮想到MongoDB... ... ?...MongoDB的地理空间索引分为两种类型： 2d索引，用于平面地图之流，反正也能用 2dsphere索引，用于地球儿表面的地理查询运算，推荐用法 先说2d索引，然而实际上MongoDB的2d索引的实现底层原理依然是...如果有曾经深入研究过MongoDB这两种地理空间索引实现的老哥们，可以公众号发消息帮我double check一下是否正确。...后面我会抽空专门整理一篇关于标题类似于《人类关于N种地理空间索引实现方案横向大评测》之类的文章，毕竟，当年为了搞【附近的人】我是曾经下过真功夫的。...---- 第三步：开始搞【附近的人】 我们将围绕经纬度（116.2092590332,40.0444375846）进行查找，为了对演示结果心里有谱，请你将（116.2092590332,40.0444375846
[gmbr24wzye.png] 一、概述 1.1 项目意义 打造地理位置信息与区块链的关系对象模型，建立一套 人->位置->真实世界->传递信任->价值转移->位置->人 的生态模型，实现用区块链来索引真实世界的愿景...它是一种层次化的空间数据结构，将空间细分为网格形状的桶，是一种被称为z -阶空间填充曲线的应用，下图中就是GeoHash算法中常用的Peano曲线，一种四叉树线性编码方式。...我们已经知道现有的GeoHash算法使用的是Peano空间填充曲线，这种曲线会产生突变，造成了编码虽然相似但距离可能相差很大的问题，因此在基于个人位置查询附近Poi信息时，首先筛选GeoHash编码相似的...mixIpfsHashByParam() FUNCTION 关联Ipfs数据方法 2.3 数据库对象映射 2.3.1 数据库选型 这是网友以 100万 poi 数据查询范围 3km 内的点（最多取100...IPFS-Geo 意义：是一个具有地理位置特征的IPFS智能对象，其元数据具备Geo相关特性，支持千万级别空间数据的快速索引，对象内还提供LBS相关功能的接口服务。
桶中链表的长度越短，所消耗的查找时间就越低，最好就是一个桶中就一个Entry对象节点就好了！ ...我们知道，HashMap的桶数目，即Entry[] table数组的长度，由于数组是内存中连续的存储单元，它的空间代价是很大的，但是它的随机存取的速度是Java集合中最快的。...我们增大桶的数量，而减少Entry链表的长度，来提高从HashMap中读取数据的速度。这是典型的拿空间换时间的策略。 ...这不是浪费了宝贵的空间了吗？！ 确实如此，但是为了尽可能第减少桶中的Entry链表的长度，以提高HashMap的存取性能，确定的这个经验值。...加载因子过小，会提高HashMap的查找效率，但同时也消耗了大量的内存空间，加载因子过大，节省了空间，但是会导致HashMap的查找效率降低。
空间索引 在谈论空间索引之前，我们必须了解数据索引的概念：索引是为了提高数据集的检索效率。...打个比喻，一本书的目录就是这本书的内容的“索引”，我们查看感兴趣的内容前，通过查看书的目录去快速查找对应的内容，而不是一字一句地找我们感兴趣的内容；就像这样，事先构建的索引可以有效地加速查询的速度。...空间索引的定义： 依据空间实体的位置和形状或空间实体之间的某种空间关系，按一定顺序排列的一种数据结构，其中包含空间实体的概要信息，如对象的标识，最小边界矩形及指向空间实体数据的指针 常见的空间索引技术有网格索引...，为了实现要素真正被网格分割，同时保证桶内要素不超过一个量而提出的一种空间索引方法。...构造方法： 首先将整个数据空间分割成为四个相等的矩阵，分别对应西北(NW)，东北(NE)，西南(SW)，东南(SE)四个象限； 若每个象限内包含的要素不超过给定的桶量则停止，否则对超过桶量的矩形再按照同样的方法进行划分
例如，您可能会写一个查询来查找餐馆距离酒店的特定距离，或查找某个特定邻域内的博物馆。 本文档介绍了如何在文档中存储位置数据以及如何创建地理空间索引。...要创建地理空间索引，请使用值为2d的ensureIndex方法作为集合的位置字段。...为了建立一个干草堆索引，使用bucketSize参数在 ensureIndex（）方法，如在以下原型： db.collection.ensureIndex({ : "geoHaystack...Geohash值 要创建地理空间索引，MongoDB会计算 指定范围内坐标对的geohash值，并为该点的地理散列编制索引。 要计算geohash值，请连续将2D地图划分为象限。...对于具有两位分辨率的地理散列，左下象限中的所有点将具有00的地理散列。左上象限将具有01的geohash 。右下角和右上角的分别为10 和11。 为了提供更高的精度，继续将每个象限划分为子象限。
Criteria 类还为地理空间查询提供了以下方法（请参阅GeoSpatial Queries部分以查看它们的实际效果）： Criteria 内 (Circle circle)创建使用地理空间标准$geoWithin...以下查询方法可让您查找一个或多个文档： findAll：T从集合中查询类型对象的列表。 findOne：将集合上的即席查询的结果映射到指定类型的对象的单个实例。...如果类型无法转换为所需的目标类型，则此方法将抛出DataAccessException. 11.6.4.地理空间查询 MongoDB的支持通过使用等运营商的地理空间查询$near，$within，geoWithin...Criteria类中提供了特定于地理空间查询的方法。还有一些形状类（Box、Circle和Point）与地理空间相关Criteria方法结合使用。...Criteria.where("location").near(point).minDistance(0.01).maxDistance(100)), Venue.class); 要Point使用球坐标查找附近的场地
本文引用了饿了么资深开发工程师万汨“Redis 到底是怎么实现“附近的人”这个功能的呢？”一文的内容，感谢原作者的分享，为了提升文章品质，即时通讯收录时有内容补充和修订。...1、引言 基本上以陌生人社交为主的IM产品里，都会增加“附近的人”、“附近的xxx”这种以LBS（地理位置）为导向的产品特色（微信这个熟人社交产品里为啥也有“附近的人”？...5、Redis里的GEO地理位置相关指令，就能很好的上述问题 针对“附近的人”这一位置服务领域的应用场景，服务端高性能场景下，常见的可使用PG、MySQL和MongoDB等多种DB的空间索引进行实现。...而Redis另辟蹊径，结合其有序队列zset以及geohash编码，实现了空间搜索功能，且拥有极高的运行效率。 要提供完整的“附近的人”这样的功能或服务，最基本的是要实现“增”、“删”、“查”的功能。...不过本质上，GEORADIUSBYMEMBER = GEOPOS + GEORADIUS，即先查找用户位置再通过该位置搜索附近满足位置相互距离条件的其他用户对象。
，映射 至表中对应的位置，实现存储，利用空间换时间，哈希表的查找效率非常高，可以达到 O(1)，哈希表的实现主要分为两种：闭散列 与 开散列，本文中将利用这两种方案实现哈希表 ---- ️正文 1、模拟实现哈希表...EXIST 插入数据后的状态 删除 DELETE 删除数据后的状态 其实简单分为 [可用 / 不可用] 两种状态也行，细分出 EMPTY 与 DELETE 是为了在进行 探测 时，提高效率 探测...新表，将 原表 中的数据映射至 新表 中，映射完成后，交换 新表 和 原表，目的是为了更新当前哈希表对象中的 表 关于 平衡因子 的控制 根据别人的试验结果，哈希表中的存储的有效数据量超过哈希表容器的...因为在闭散列中，表中存储的数据不涉及自定义类型的动态内存管理，并且 vector 在对象调用默认析构时，会被调用其析构，释放其中的内存 2.3、查找 哈希桶 在查找时，只需要先定位至具体的位置，然后遍历其中的...cout << ht.MaxBucketSize() << endl; } 插入约 100w 数据，哈希桶 的最大高度不过为 2 因此，哈希桶可以做到常数级别的查找速度，并且不存在 踩踏 问题 其实库中的
HashMap 的插入、查找、删除操作HashMap 的插入操作分为两个步骤：计算哈希值和插入键值对。计算哈希值的目的是确定键值对在哈希表中的存储位置，这一步可以通过哈希函数来完成。...插入键值对的过程分为两种情况： 当哈希值对应的位置为空时，直接将键值对插入到该位置。 当哈希值对应的位置不为空时，需要遍历链表或红黑树，查找是否存在相同的键值对。...空间需求：HashMap 的空间需求与键值对的数量有关，而 TreeMap 的空间需求与二叉树的高度有关。...当两个对象的hashCode相同会发生什么？ 当两个不同的对象的hashCode相同时，会产生哈希冲突。这意味着这两个对象在HashMap中可能会被分配到相同的索引位置上。...为了解决在哈希冲突严重时，链表长度过长导致性能下降的问题，将链表转换为红黑树，提高了查找的效率。 对哈希算法的优化。
这并不是因为HashTable有什么特殊的实现层面的原因导致不能支持null键和null值，这仅仅是因为HashMap在实现时对null做了特殊处理，将null的hashCode值定为了0，从而将其存放在哈希表的第...，表示当前Entry对象在链表尾部 可以说，有多少个键值对，就有多少个Entry对象，那么在HashMap和HashTable中是怎么存储这些Entry对象，以方便我们快速查找和修改的呢？...所以，事实就是HashMap为了加快hash的速度，将哈希表的大小固定为了2的幂。当然这引入了哈希分布不均匀的问题，所以HashMap为解决这问题，又对hash算法做了一些改动。...具体我们来看看，在获取了key对象的hashCode之后，HashTable和HashMap分别是怎样将他们hash到确定的哈希桶（Entry数组位置）中的。 ? ?...因为这是两个类相同的一点。事实上，这个优化在JDK 1.8中已经去掉了，因为JDK 1.8中，映射到同一个哈希桶（数组位置）的Entry对象，使用了红黑树来存储，从而大大加速了其查找效率。 5.
商圈是一个地理范围，但并不是官方的划分，而是民间大致的划分，它通常提供了民众消费、娱乐的功能，产生了一个相对集中的活动区域，比如王府井、五棵松。...比如我打算去王府井溜达，提前订好吃饭的地方，就可以搜王府井附近有什么饭店，再比如我晚上去工人体育场看演唱会，提前订好住的地方，就可以搜索工人体育场附近有什么酒店。极大丰富了应用中的搜索场景。...商圈如何划定 地标不存在划定的问题，商圈的划定方式大体可以分为三类，多边形、矩形、圆形。 多边形 根据实际的商圈范围，划定边界，形成一个不规则形状。它的边界是由多个坐标点连线组成。 ?...这样划分商圈会非常精确，就像官方的地理区域划分一样。...地标搜索POI 地标本身也是POI，它有一个坐标，这个问题就变成了“给定一个坐标，如何搜索附近POI”，也参照“如何实现按距离排序、范围查找”这篇文章。
为了解决Prometheus缺少多集群监控的全局视图，以及对历史数据的存储问题，Improbable开源了他们的Prometheus高可用解决方法Thanos，Thanos与Prometheus无缝集成...通常，对象存储桶中存储的每个TSDB块平均需要6MB的本地磁盘空间，但是对于带有大标签集的高基数块，它甚至可以增加到30MB甚至更多。...Thanos Store Gateway支持索引缓存，以加快从TSDB块索引进行发布和系列查找的速度。支持两种类型的缓存：in-memory（默认）和memcached。...网络：Compator是对对象存储使用网络最多的组件，因此最好将其放在存储桶的区域附近。他必须要下载压缩/降准采样所需要的每个块，并在每次执行上传压缩/降准采样完成的块。还会经常刷新存储桶的状态。...磁盘：Compator需要本地磁盘空间来存储中间数据以进行处理，以及对存储桶状态缓存。通常，对于中型存储桶，随着压缩时间范围随着时间的增长，大约100GB应该足以继续工作。
这些本地方法利用的就是本地方法栈 堆 线程共享的，需要考虑线程安全问题 new创建的对象都是存放在堆 有垃圾回收机制 堆内存溢出 不断生成新对象，并且所有对象一直在使用，就会导致堆内存溢出 修改堆空间大小...-verbose:gc : 若存在垃圾回收，则进行打印信息 -XX: StringTableSize=200000 : 因为串池的结构是数组加链表这种方式，数组中的一个关键字称为一个桶，这里就是设计桶的数量...，桶的数量越大性能越好，但相对的占用空间就可能过大，造成资源浪费 StringTable性能调优 可以适当调大STringTable的数组长度也就是桶的数量，可以减少冲突从而使得查找效率得到提升 使用串池可对系统性能进行调优...这里我个人的理解就是判断这些软引用有没有引用其他对象，如果没有，则将其在队列中删除，从而将队列对软引用对象的强引用解除掉，从而实现对象的回收 /** * 关联了软引用队列，软引用关联的对象回收时...，在新的对象分配地址时，会在队列中进行查找，判断有无空间，在进行分配 优点 清除速度快 缺点 会产生大量的碎片空间，导致总剩余空间虽然足够，但有些大空间对象仍无法分配到足够的内存，导致内存溢出 标记整理
空间索引方法有助于加速空间查询。大多数 GIS 软件和数据库都提供了一种机制来计算和使用数据图层的空间索引。...如果您使用 Python 进行地理处理，GeoPandas 库还提供了使用 .sidex 属性的基于 R-Tree 的空间索引的易于使用的实现。...这些单元格 id 具有独特的属性，例如附近的单元格具有相似的 id，您可以通过截断它们的长度来找到父单元格。这些属性使得诸如聚合数据、查找附近对象、测量距离之类的操作非常快速。...国家地理空间情报局的海事安全信息门户以反航运活动消息的形式提供所有海盗事件的形状文件。 数据以 zip 文件形式提供ASAM_shp.zip。...H3 特别适合这种空间聚合并且速度非常快。 这篇文章中使用的代码和数据集可以在我的Github 存储库中找到。您还可以在 Binder 中实时运行 Jupyter Notebook 。
Java中的散列表主要是用数组和链表实现的，每个列表都被称为桶。为了提高元素的检索速度，在散列表中要想查找元素在散列表中的位置，必须要先计算出当前对象的散列码才可以。...也就是说在散列表的底层是通过当前对象的散列码除以当前散列表的樋数，然后剩余的余数，就是当前对象在散列表中桶的位置。例如。...如果发生这种现象时，散列表就会用当前对象与桶中的对象进行比较（调用对象的equals方法比较），来检查当前对象是否已经在桶中存在了。如果当前对象没有在桶中存在，则会把当前对象直接存储在桶的起始位置。...我们知道如果要在HashMap中查找一个元素，那么首先就会计算这个key的hash code。然后我们就会得知，这个元素在数组中的一个桶的位置。...我们假设要检索的元素在这个桶的第5个链表的位置，这时，我们只要直接遍历这个桶的链表就可以了，而不是向LinkedList集合那样需要遍历整个链表，所以在HashMap中查找元素和删除的元素的性能要比ArrayList
空间换时间：如果希望加快Key查找的时间，还可以进一步降低加载因子，加大初始大小，以降低哈希冲突的概率。...当hash表中的负载因子达到指定的“负载极限”时，hash表会自动成倍地增加容量（桶的数量），并将原有的对象重新分配，放入新的桶内，这称为rehashing。...当我们将键值对传递给put()方法时，它调用键对象的hashCode()方法来计算hashcode，然后找到bucket位置来存储值对象。...当获取对象时，通过键对象的equals()方法找到正确的键值对，然后返回值对象。HashMap使用链表来解决碰撞问题，当发生碰撞时，对象将会储存在链表的下一个节点中。...ConcurrentHashMap默认将hash表分为16个桶，诸如get、put、remove等常用操作只锁住当前需要用到的桶。
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