EMR产品文档中说明，当集群的存储资源不足时，可通过控制台对Core节点（Core为存储数据及计算的节点，Task为纯计算节点，不存储数据）进行扩容。当集群的计算资源充足仅需要扩容存储资源时就是本文的场景。
建立完善的cephfs的扩容方案，满足cephfs用户数据存储空间在各种场景下的扩容需求。目前扩容只涉及到用户的数据存储，元数据部分因为空间使用率较低所以不需要考虑扩容。
一位2年工作经验的小伙伴面试时被问到，说，HashMap什么时候扩容，为什么要扩容？这个问题本身不是很难，但是这位小伙伴对底层实现原理没有太多关注，所以，被这个问题难住了。
SDS（Simple Dynamic Strings）是Redis中用于表示字符串的数据结构。
在家里呆了有15天了，空闲时间只有看书，不断充实自己。细致研究，发现简单的事，细细品味，也有新的体会，就像喝葡萄酒细细品尝的感觉相同。
假设加载因子是0.5，HashMap初始化容量是16，当HashMap中有16 * 0.5=8个元素时，HashMap就会进行扩容操作。
当使用 TKE 中的 cbs 这个默认 StorageClass 创建的 PVC（CBS 块存储），如果想要扩容量，该怎样操作呢？比如一开始创建 50 G，但后面需要扩容至100G。
（3）扩容门槛写死的是桶数组大小的0.75倍，桶数组大小即map的容量，也就是最多存储多少个元素。
团队，总会有人离开，总会有人加入。。。总会有一个leader，当服务器的数量增加的时候，业务增加的时候，总会进行相关的扩容或者缩容，那么这个团队的扩展性如何？
redis之所以快，除了他是基于内存存储的，还有优秀的IO框架外更离不了其底层高性能数据结构的设计。现在我们来细细品一下redis的高新能数据结构是如何设计的。
通过查看Java JDK1.8putVal()源码可看到，有两种情况可能会触发扩容。
一、概要 腾讯分布式文件存储（TFS）的数据量在短短数年时间里从0增加至EB级别，使用了几十万块磁盘，增长速度非常迅猛。另外，TFS承载的几乎都是互联网在线存储业务，需要在保证业务正常访问的情况下经常性快速扩容。在这种情况下，存储系统的伸缩性显得尤为重要，扩容过程的高效、稳定就成为必须要解决的问题。 下面介绍TFS平台实现EB级存储伸缩的几个关键技术。 二、存储Set模型 在系统快速扩容的过程中，必须要解决的问题是：系统以何种方式进行扩容，扩容的时候如何保证扩容操作和流程简单、快速、可靠。TFS的数据层使
整体流程跟HashMap比较类似，大致是以下几步： （1）如果桶数组未初始化，则初始化； （2）如果待插入元素所在的桶为空，则尝试把此元素直接插入到桶的第一个位置； （3）如果正在扩容，则当前线程一起加入到扩容的过程中； （4）如果待插入的元素所在的桶不为空且不在迁移元素，则锁住这个桶（分段锁）； （5）如果当前桶中元素以链表方式存储，则在链表中寻找该元素或者插入元素； （6）如果当前桶中元素以红黑树方式存储，则在红黑树中寻找该元素或者插入元素； （7）如果元素存在，则返回旧值； （8）如果元素不存在，整个Map的元素个数加1，并检查是否需要扩容； 添加元素操作中使用的锁主要有（自旋锁 + CAS + synchronized + 分段锁）。 为什么使用synchronized而不是ReentrantLock？ 因为synchronized已经得到了极大地优化，在特定情况下并不比ReentrantLock差。
不少客户都在使用K8S来管理容器，并且通过Portworx来管理容器存储。虽然云原生的方式让我们获得了更大的自动化和灵活度，许多客户在容器下层的基础架构层的扩展性方面，仍然有一定的局限。K8S和Portworx能够自动化部署容器应用，但是这些应用所基于的基础架构还无法通过自动化的方式进行扩展。DevOps团队还经常被要求去做基础架构投资成本收益的财务分析，并增加财务管理手段来降低成本和让成本更具备可预测性。当基础架构被转移到公有云后，成本管理就成为更加重要的方面，不少用户在公有云上的成本甚至高于他们原有的本地部署架构的成本。Portworx新发布的PX-Autopilot能够对存储基础架构进行更加有效的运营管理，并且降低一半的存储成本。
前言：上一篇我们了解了EMR集群的搭建，也了解到了集群节点的基本规格和硬件配置，那么本篇我们将学习一些集群的一些常用操作，比如集群的扩容、缩容以及COS对象存储的开启等一些注意事项。
在Go语言中，map是由哈希表实现的。哈希表是一种使用哈希函数将键映射到存储桶的数据结构。每个桶中都可以存储一个或多个键值对。
本文讨论了分布式数据库在在线扩容方面的挑战， 详细解释了一般分布式数据库和 TiDB 在扩容机制上的不同。 一般分布式数据库在进行在线扩容时，需要重新平衡数据分布，可能会影响系统的可用性和 IO 消耗。 相比之下，TiDB 的存算分离架构使得扩容对业务影响较小。
ArrayList是Java中常用的动态数组实现类，它可以根据需要自动调整大小。当我们向ArrayList添加元素时，如果当前容量不足以容纳新元素，ArrayList会自动进行扩容操作，即增加底层数组的长度。
其实知道答案之前，也大概猜到了吧，没错，数据的载体，是数组，并且数组的类型是Node，节点的意思
抽象一点说，假设开始槽位的二进制数是 xxx，那么该槽位中的元素将被 rehash 到 0xxx 和 1xxx(xxx+8) 中。 如果字典长度由 16 位扩容到 32 位，那么对于二进制槽位 xxxx 中的元素将被 rehash 到 0xxxx 和 1xxxx(xxxx+16) 中。*
LVM是 Logical Volume Manager(逻辑卷管理)的简写，它由Heinz Mauelshagen在Linux 2.4内核上实现。LVM将一个或多个硬盘的分区在逻辑上集合，相当于一个大硬盘来使用，当硬盘的空间不够使用的时候，可以继续将其它的硬盘的分区加入其中，这样可以实现磁盘空间的动态管理，相对于普通的磁盘分区有很大的灵活性。与传统的磁盘与分区相比，LVM为计算机提供了更高层次的磁盘存储。它使系统管理员可以更方便的为应用与用户分配存储空间。在LVM管理下的存储卷可以按需要随时改变大小与移除(可能需对文件系统工具进行升级)。LVM也允许按用户组对存储卷进行管理，允许管理员用更直观的名称(如"sales'、 'development')代替物理磁盘名(如'sda'、'sdb')来标识存储卷。
2013年是英雄联盟在线爆发式的增长的一年，年初的运营数据已经让全体英雄联盟运营团队感受到了巨大的压力。去年，扩容相关工作占到占据了英雄联盟运维较多的工作时长，这使得致力于提升用户体验的英雄联盟运维团队在年初就已经着手研究如何实现自动化扩缩容。 自动化扩缩容的目的主要有三个部分，首先是用户体验的保障，我们必须以最快的响应速度去应对用户增长的需求，否则必然会出现大规模的掉线或者拥挤排队，影响游戏基本体验；其次是资源的最有效利用，英雄联盟业务的单位运营成本，已经超过了其他同类型业务的平均线，我们需要考虑除了快速
Map接口大家应该都听说过吧？它是在Java中对键值对进行存储的一种常用方式，同样其中的HashMap我相信大家应该也不会陌生，一说到HashMap，我想稍微知道点的小伙伴应该都说是：这是存储键值对的，存储方式是数组加链表的形式。但是其中真正是如何进行存储以及它的底层架构是如何实现的，这些你有了解吗？
number（数字）、string（字符串）、Boolean（布尔值）、None（空值）
HashMap是Java中常用的一种数据结构，它以键值对的形式存储数据，具有高效的查找、插入和删除操作。本文将详细介绍HashMap的底层实现原理，包括哈希技术、底层数据结构和扩容机制，帮助读者深入理解HashMap的工作原理。
12 月 3 日、4日，2022 Apache IoTDB 物联网生态大会在线上圆满落幕。大会上发布 Apache IoTDB 的分布式 1.0 版本，并分享 Apache IoTDB 实现的数据管理技术与物联网场景实践案例，深入探讨了 Apache IoTDB 与物联网企业如何共建活跃生态，企业如何与开源社区紧密配合，实现共赢。
删除元素跟添加元素一样，都是先找到元素所在的桶，然后采用分段锁的思想锁住整个桶，再进行操作。
数组：其实所谓的数组指的就是一组相关类型的变量集合，并且这些变量彼此之间没有任何的关联。存储区间连续，占用内存严重，数组有下标，查询数据快，但是增删比较慢；
对于EasyDSS录像存储的问题是大家咨询比较多的内容，EasyDSS平台内有默认的存储磁盘，当默认存储磁盘空间不足时就需要更改存储磁盘的地址或者对磁盘进行扩容，前文中我们分享过如何将RTMP协议视频直播点播平台EasyDSS录像文件存储在其他的空闲磁盘内，本文我们讲一下如何在不更换地址的情况下扩容磁盘的大小。
在当前大数据及区块链技术发展的趋势背景下，目前凡是提到数据方向的应用，都会提及区块链技术，仿佛区块链已成为数据领域的万金油技术，能够适应所有的数据应用场景。
在工作中有相当一部分人会接触到云服务器，身在一个不断发展和与时俱进的企业，有时候需要根据自身的业务来挑选，在此过程中也需要关注到硬盘的类型和容量。云服务器硬盘怎么扩容是一个经常被提及的问题，万一硬盘空间不足，还是会给工作带来一些阻力的，不过好在现在有加载扩容的方法，是可以及时处理的。
LVM（Logical Volume Manager），即逻辑卷管理，它是Linux环境下对磁盘分区进行管理的一种机制
map 通过 hasTable 实现了我们最常见的 key-value 存储，能快速的对数据集增删查改。同时 Go 里的 map 也有很多特殊的地方，比如它的无序性、并发不安全等。今天，就让我们对 map 进行深入研究，看看它是怎么设计的。
在正式讨论HashMap之前，我们有必要把Map家族的继承实现关系展示出来，方便理解后续的内容。
自去年12月底发布后，腾讯会议40天更新14个版本，8天紧急扩容超过10万台云主机，投入的计算资源超100万核。疫情复工期间，每周都有数万家企业和政府相关机构使用腾讯会议复工复产，通过腾讯会议开拓了云签约、云招标、云面试、云培训等云上协同场景。
大神陈皓已经在疫苗：JAVA HASHMAP的死循环一文中详细描述了HashMap多线程下产生死循环的原因,我仔细研读了这篇大作,做了一些笔记,加上自己的一些理解 整理出一些信息,发出来与大家交流交流。
写在开头：我最近看到网上很多关于方法缓存这方面的文章或多或少都存在一些错误，或者说阐述的不是那么的完整。我写这篇文章的目的是为了看到这篇文章的各位iOS开发者能够对iOS中的方法缓存策略能有一个正确且全面的了解。下面是正文。
答：当我们往 HashMap 中 put 元素时，先根据 key 的 hash 值得到这个 Entry 元素在数组中的位置（即下标），然后把这个 Entry 元素放到对应的位置中，如果这个 Entry 元素所在的位子上已经存放有其他元素就在同一个位子上的 Entry 元素以链表的形式存放，新加入的放在链头，从 HashMap 中 get Entry 元素时先计算 key 的 hashcode，找到数组中对应位置的某一 Entry 元素，然后通过 key 的 equals 方法在对应位置的链表中找到需要的 Entry 元素，所以 HashMap 的数据结构是数组和链表的结合，此外 HashMap 中 key 和 value 都允许为 null，key 为 null 的键值对永远都放在以 table[0] 为头结点的链表中。
《王者荣耀》是全球首款5V5英雄公平对战手游, 腾讯游戏天美工作室开发的MOBA游手大作。作为全球用户数最多的手游，你有没有发现无论什么时候上线、玩多久，王者荣耀从来都如丝般顺滑，甚至连排队等待都不需要？ 其实，每一次响起那句经典冲锋号"稳住，我们能赢"的时候，后端数据库也在严阵以待。峡谷的战场，就是数据的战场，每一次团战都是在海量的数据中增删改查。接下来，就为大家解密在这款现象级手游背后的腾讯云自研游戏数据库TcaplusDB数据库技术。 PartⅠ 面临的问题 对于王者荣耀而言，数据库是灵魂，承载着所
Header HashMap 在平时 Java/Android 开发中，是绝大多数开发者都普遍使用的集合类。 它内部是基于哈希表实现的键值对存储，继承 AbstractMap 并且实现了 Map 接口。 而对于它的 get/put 使用方法相信大家都已经到了炉火纯青的地步。虽然都会用，却可能没有好好深入探讨过 HashMap 内部的实现原理。正好趁着有时间，今天就给大家一步步地解析 HashMap 的内部实现原理。 在这就基于了 Java 1.7 的源代码来讲解了，Java 1.8 的 HashMap 源码
腾讯云数据库国产数据库专题线上技术沙龙正在火热进行中，3月17日郑寒的分享已经结束，没来得及参与的小伙伴不用担心，以下就是直播的视频和文字回顾。
为帮助开发者更好地了解和学习分布式数据库技术，2020年3月，腾讯云数据库、云加社区联合腾讯TEG数据库工作组特推出为期3个月的国产数据库专题线上技术沙龙《你想了解的国产数据库秘密，都在这！》，邀请数十位鹅厂资深数据库专家每周二和周四晚上在线深入解读TDSQL、CynosDB/CDB、TBase三款鹅厂自研数据库的核心架构、技术实现原理和最佳实践等。本文将带来直播回顾第三篇《亿级流量场景下的平滑扩容：TDSQL的水平扩容方案实践》。
备注：本文 jdk版本为 1.7，主要是为了帮助小白入门的，大佬请绕道。入门后自己去推敲高版本的jdk源代码。
下图是工业级散列表设计需要考虑的到问题：我们也围绕下面几项来讲解讲解一下 vpp hash表的处理逻辑。可以帮助我们在业务开发中选择合适的存储结构。
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