列表(list)、 元组(tuple) 和字典(dict)是Python中非常常用的三种集合类型数据结构,这三种数据结构都可用于保存多个数据项,这对于编程而言是非常重要的。这是因为程序不仅需要使用单个变量来保存数据,还需要使用多种数据结构来保存大量数据,而列表、元组和字典就可满足保存大量数据的需求。
一台服务器内存正常是16~256G,假如你的业务需要500G内存,你怎么办?解决方案如下
《Effictive Ruby》就是一本致力于让你在第二阶段更加深入和全面的了解 Ruby,编写出更具可读性、可维护性代码的书,下面我就着一些我认为的重点和自己的思考来进行一些精简和说明
symbol是啥就不深入的讨论了,只简单说说symbol的好处 ruby内部对于每个对象,都会有一个数字id用来标识并区分,可以用xxx.object_id来查看 puts "0001".object_id puts "0001".object_id puts "0001".object_id puts "0001".object_id 输出结果类似如下: 32088750 32088730 32088710 32088690 可以发现即使是同样内容的字符串"0001",在ruby解释器内部每次也
在上一篇博客我们介绍了------Redis哨兵(Sentinel)模式,哨兵模式主要是解决高可用问题,在master节点宕机时,slave节点能够自动切换成为master节点
关于sha256相信很多人都不陌生,尤其是经常会写接口啥的,在加密中这个哈希使用很频繁。但是这个值到底是怎么生成的,有人好奇么?
https://www.zybuluo.com/phper/note/195558
image.png Redis3 已经正式支持集群了,之前需要使用第三方的代理来实现多个redis的集群 Redis 集群可以在多个 Redis 节点之间进行数据共享 将数据自动切分到多个节点,即使集群中有一部分节点失效或者无法进行通讯,集群也可以继续处理命令请求 原理 Redis3 cluster使用了 hash slot(哈希槽)的概念,一个redis节点上分配多个slot,一个slot中存放多个key 一个cluster包含16384个slot,集群中的每个节点负责处理一部分哈希槽,也很容易向集群中添
硬件环境 本文适用的硬件环境如下 Linux版本:CentOS release 6.7 (Final) Redis版本:3.2.1 Redis已经成功安装,安装路径为/home/idata/yangfan/local/redis-3.2.1。 我们要在单台机器上搭建Redis集群,方式是通过不同的TCP端口启动多个实例,然后组成集群。 1、启动Redis多个实例 我们在Redis安装目录下创建目录cluster,并编写7000.conf~7005.conf 6个配置文件,这6个配置文件用来启动6个实例,后面
some_dict[5.0] = “JavaScript”some_dict[5] = “Python”
~用处是为了命名标题, 定义最大的标题。用来定义最小的标题;标题标签主要目的不是为了设置字体大小,主要作用是对浏览器索引进行优化。 例子:
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redis集群的搭建 一: redis集群中:存在通过投票删除错误的节点(有半数以上投票通过,可确定被投票的节点已经错误fail) 架构细节: (1)所有的redis节点彼此互联(PING-PONG机
对于准备迈入 Ruby 的 Java 程序员来说,有几个地方需要特别的去了解一下。
简而言之,数据结构是一个以特定形式存储数据的容器。这种“形式”允许数据结构在某些操作中更加高效。
前言:我们经常会听见很多的概念,哈希值,哈希表,可哈希对象,不可哈希对象,散列表,字典,映射,等等,那么这么多的概念后面到底又有什么区别和联系,它们的本质又是怎么样的,本此系列文章将针对这些概念进行说明,鉴于篇幅较多,本次系列文章将分为两篇来说明,此为第二篇,会涉及到以下概念,可变对象mutable与不可变对象inmutable,可哈希hashable与不可哈希unhashable,为什么字典dict的键Key一定要是可哈希的?
目的:手写实现一个哈希表,采用拉链法构建,每个hash(key)对应的是一个红黑树。
为何要搭建Redis集群。Redis是在内存中保存数据的,而我们的电脑一般内存都不大,这也就意味着Redis不适合存储大数据,适合存储大数据的是Hadoop生态系统的Hbase或者是MogoDB。Redis更适合处理高并发,一台设备的存储能力是很有限的,但是多台设备协同合作,就可以让内存增大很多倍,这就需要用到集群。
在前面的文章中,已经介绍了Redis的几种高可用技术:持久化、主从复制和哨兵,但这些方案仍有不足,其中最主要的问题是存储能力受单机限制,以及无法实现写操作的负载均衡。
遍历文件a,对每个url求取hash(url)%1000,然后根据所取得的值将url分别存储到1000个小文件(记为a0,a1,…,a999,每个小文件约300M),为什么是1000?主要根据内存大小和要分治的文件大小来计算,我们就大致可以把320G大小分为1000份,每份大约300M。
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