从【kafka源码】kafka分区副本的分配规则 中我们已经知道了,如何分区副本是如何进行分配的 那么当我们想要批量进行副本扩缩的时候, 如果按照之前 --generate的重新计算分配方式来做的话, 那么这个数据迁移量是非常大的; 很有可能大部分的副本都有变动(牵一发而动全身) 那么我们有没有什么方式能够尽量减少这种变动吗, 根据这个目标，我们本篇文章就好好思考一下设计方案
从源码中得知, 会把我们指定的规则进行了包装,注意它并没有去检查你指定的Broker是否存在;
材质ID随机生成器（英文：MaterialIDs Random Generator 缩写：MIRG）使用教程
“Select next row”定义的是如何选择下一行数据。该处有三个选项"Sequential","Random","Unique":
常用操作方法：Index()、len()、append()、pop()、remove()
学术研究发展了这么多年，前人已经为我们积累了丰厚的科学经验，形成了多种常见的研究（学术文章）类型，并且形成了固定的写作套路，甚至产生了标准，譬如 Meta 分析要严格对照 PRISMA guidelines 进行写作。
随机对照试验可以得到较为可靠的证据，在预防医学研究和临床医学研究中扮演非常重要的角色。人体试验中，实验组和对照组受试对象的特征（如年龄、性别、是否服药、是否有运动习惯等等）常成为研究过程中的混杂因素，对研究结果产生重要影响。
vector与动态数组相同，能够在插入或删除元素时自动调整自身大小，其存储由容器自动处理，vector通常占用多于静态数组的空间，因为要分配更多的内存以管理将来的增长，在每次插入元素的时，仅当额外内存耗尽时触发重新分配。
Dubbo 是一款高性能、轻量级的开源 JavaRPC 框架，它提供了三大核心能力：面向接口的远程方法调用，智能容错和负载均衡，以及服务自动注册和发现。在分布式系统中，为了做到系统的高可用，即服务宕机时不影响对外正常提供服务，需要组建负载集群，当集群中某一节点没有及时返回数据时，需要有集群容错（重试）机制。Dubbo 提供了以下 5 种均衡策略，缺省为 random 随机调用。
分布式系统中，大部分系统调用都会涉及到负载均衡，例如：客户端发往服务端的请求首先到达反向代理，然后反向代理再通过负载均衡算法将请求转发到业务系统；或者后端业务系统各模块间的调用前，也需要通过负载均衡算法选择到一个目标节点。
Pezzella F, Morganti G, Ciaschetti G. A genetic algorithm for the flexible job-shop scheduling problem[J]. Computers & Operations Research, 2008, 35(10): 3202-3212.
随机数算法可谓是涵盖了多个领域，其中蕴含了提升安全性、增强性能，还有改进资源分配等关键方面。那么关于如何充分利用随机数算法优化局域网管理软件呢？下面，我为大家罗列了一些策略，或许能够为提供一些思路，更好地运用随机数算法来提升局域网管理软件的表现：
今天这篇文章,给大家分享一下最近看kafka源码时候,困扰我几天的疑惑,供大家一起思考讨论,确定一下它是不是一个 Bug 欢迎留言一起探讨！
蚂蚁几乎没有视力，但他们却能够在黑暗的世界中找到食物，而且能够找到一条从洞穴到食物的最短路径。它们是如何做到的呢？ 蚂蚁寻找食物的过程 单只蚂蚁的行为及其简单，行为数量在10种以内，但成千上万只蚂蚁组成的蚁群却能拥有巨大的智慧，这离不开它们信息传递的方式——信息素。 蚂蚁在行走过程中会释放一种称为“信息素”的物质，用来标识自己的行走路径。在寻找食物的过程中，根据信息素的浓度选择行走的方向，并最终到达食物所在的地方。 信息素会随着时间的推移而逐渐挥发。 在一开始的时候，由于地面上没有信息素，因此蚂蚁们的行走
C语言作为一种高效、灵活的编程语言，标准库的使用对于开发人员来说是不可或缺的。其中，stdlib.h是C语言中一个重要的标准库头文件，提供了许多常用的函数和工具，以便开发人员能够更加便捷地进行内存管理、字符串处理、随机数生成等操作。本文将对stdlib.h中的各个函数进行全面介绍，包括它们的功能和使用方法，以帮助开发者更好地理解和利用该标准库。
常见的几种负载均衡算法 📷 1、轮询法 将请求按顺序轮流地分配到后端服务器上，它均衡地对待后端的每一台服务器，而不关心服务器实际的连接数和当前的系统负载。 2、随机法 通过系统的随机算法，根据后端服务器的列表大小值来随机选取其中的一台服务器进行访问。由概率统计理论可以得知，随着客户端调用服务端的次数增多， 其实际效果越来越接近于平均分配调用量到后端的每一台服务器，也就是轮询的结果。 3、源地址哈希法 源地址哈希的思想是根据获取客户端的IP地址，通过哈希函数计算得到的一个数值，用该数值对服务器列表的大小进行取
📷 1. 前言 ---- 在公司的一个项目中有红包抽奖活动，其中有拼手气红包。 在网上找了别人封装的红包分配算法，但是都存在问题，索性就自己手写了一个 2. PHP 拼手气红包分配算法 ---- /** * 拼手气红包分配算法 * * @param $money 金额 * @param $count 数量 */ function redAlgorithm($money, $count) { // 参数校验 if ($count * 0.01 > $money) { throw new \Exception
负载均衡是什么鬼？从字面意思来看，它应该有两层意思分别是负载和均衡。而对于系统负载均衡它同样具有两层意思，其中系统负载指的系统能够承载的最大访问流量，系统均衡指的是前端请求要均匀地分配给后端机器，同时，同一用户要尽可能分配给同一机器。系统通过负载均衡以后具有如下好处：
顾名思义将请求按顺序轮流地分配到后端服务器上，它均衡地对待后端的每一台服务器，而不关心服务器实际的连接数和当前的系统负载。
list详解 vector详解 1、概念： 1. Vector 连续存储的容器，动态数组，在堆上分配空间 底层实现：数组 1.5/2倍容量增长(随着编译器的不同，容量增长倍数也不同)：vector 增加（插入）新元素时，如果未超过当时的容量，则还有剩余空间，那么直接添加到最后（插入指定位置），然后调整迭代器。 如果没有剩余空间了，则会重新配置原有元素个数的两倍空间，然后将原空间元素通过复制的方式初始化新空间，再向新空间增加元素，最后析构并释放原空间，之前的迭代器会失效。 性能： 访问时间复杂度：O(1)
4 层的负载均衡更偏向底层能力的转发，相对于 7 层负载均衡，负载性能更好。7 层负载均衡能做更细微粒度的负载决策。
这种算法是普通的红包算法，每个人的红包金额是随机分配的。分配过程中，每个人的红包金额的上限是当前红包总金额除以当前剩余人数，这样能够保证每个人最终都能获得一定的红包金额。 2. 普通红包平均算法
公司老板做了一笔大生意，想要给每位员工分配一些奖金，想通过游戏的方式来决定每个人分多少钱。 按照员工的工号顺序，每个人随机抽取一个数字。按照工号的顺序往后排列，遇到第一个数字比自己数字大的，那么，前面的员工就可以获得 距离 * 数字差值 的奖金。 如果遇不到比自己数字大的，就给自己分配随机数数量的奖金。 例如: 按照工号顺序的随机数字是：2,10,3。那么第 2 个员工的数字 10 比第 1 个员工的数字 2 大， 所以，第 1 个员工可以获得 1 * (10 - 2) = 8。 第 2 个员工后面没有比他数字更大的员工，所以，他获得他分配的随机数数量的奖金，就是 10。 第 3 个员工是最后一个员工，后面也没有比他更大数字的员工，所以他得到的奖金是 3。 请帮老板计算一下每位员工最终分到的奖金都是多少钱。
随着数字化时代的到来，人们在各个方面需要使用密码来保护个人隐私和敏感信息的安全。为了确保密码的安全性，密码应该是足够强大和难以猜测的，这就需要密码生成器来帮助用户生成高强度的随机密码。
在C++的世界里，STL（Standard Template Library，标准模板库）为我们提供了丰富而强大的数据结构和算法，其中容器部分是开发中不可或缺的一部分。今天，我们将快速浏览三种常用且功能各异的序列容器：vector、list和deque，探讨它们的特点、适用场景以及常见的使用误区与避免策略。
常见的几种负载均衡算法 1、轮询法 将请求按顺序轮流地分配到后端服务器上，它均衡地对待后端的每一台服务器，而不关心服务器实际的连接数和当前的系统负载。 2、随机法 通过系统的随机算法，根据后端服务器的
在现代商业环境中，数据分析已成为企业决策的重要工具。通过分析大量数据，企业能够发现潜在的商业机会、优化运营流程、提升客户满意度等。然而，随着数据量的增加和分析方法的多样化，仅依靠简单的相关性分析已不足以解决复杂的商业问题。这时，因果推断模型的重要性便凸显出来。
本文介绍了C语言标准库中的stdlib.h函数库，包括abort()函数、转换字符串函数、整数相除函数、退出程序函数、释放已分配块函数、内存分配函数、随机数发生器函数和发出DOS命令函数。这些函数在程序开发中非常有用，可以帮助程序员更高效地处理各种任务，提高程序的性能和稳定性。
传统拣选系统采用传送带运输货物，将货物通过连接在传送带上的分拣口分流至各目的地。该类系统占用面积较大且吞吐能力柔性较低，随着当代物流系统对分拣中心运行能力的要求不断提升，企业对智能分拣系统的需求越发明显。
负载均衡是一种能够提高服务器运行效率的新型网络概念，主要是通过平衡客户端流量实现的，但是很多人依然对这个概念比较好奇，想知道负载均衡的算法有哪些，所以下面来为大家简单介绍负载均衡算法有哪些？以及负载均衡的算法优缺点分别是什么？
缺点：没有考虑机器的性能问题，根据木桶最短木板理论，集群性能瓶颈更多的会受性能差的服务器影响。
许多dba都知道，按照“随机”顺序(或者实际上与按键排序有很大区别的任何顺序)构建索引的效率会低得多。然而，通常很难真正理解为什么会这样。通过innodb_ruby中的“- examples”可视化模式，可以很容易地可视化索引的结构。innodb_space的space-lsn-age-illustrate模式允许通过“LSN age”可视化空间文件中的所有页面，根据每个页面最近修改的情况生成类似空间文件的热图。 注意一个小的Ruby脚本generate_data_simple。rb用于生成下面使用的测试表。您还需要一个合理的monospace字体来正确地支持Unicode块字符，为此我衷心推荐Adobe的源代码专业版.
因疫情影响，部门 2021 年会以线上直播的形式进行，通过微信小程序展开。为活跃年会氛围，年会直播间会有抢红包环节。因产品要求，红包金额要随机生成，所以这里涉及到指定红包总额、数量和最大最小值情况下如何生成红包金额。
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
有一个问题不知道有没有缠绕你很久，就是“为什么我们这么穷？”。原因是我们不够努力，还是我们的爹不够努力，是运气不好，还是时代的问题。行哥今天就用Python来从另一个角度深入分析一下这个问题
分摊到多个操作单元上进行执行，和它的英文名称很匹配。就是我们需要一个调度者，保证所有后端服务器都将性能充分发挥，从而保持服务器集群的整体性能最优，这就是负载均衡。 负载均衡这里面涉及的东西相对也是比较多的，理论就不说太多了，网上，书上很多，今天我们就利用Nginx服务器来实现一个简单的负载均衡
文章主要介绍了如何利用Python实现K-Means聚类算法。首先介绍了K-Means算法的基本概念和原理，然后通过实例详细讲解了K-Means算法的实现过程。最后，总结了K-Means算法在机器学习中的应用场景和优势。
负载均衡 建立在现有网络结构之上，它提供了一种廉价有效透明的方法扩展 网络设备和 服务器的带宽、增加 吞吐量、加强网络数据处理能力、提高网络的灵活性和可用性。
应为原文：http://www.ilsistemista.net/index.php/linux-a-unix/6-linux-filesystems-benchmarked-ext3-vs-ext4
作者：张先生 原文：https://segmentfault.com/a/1190000011014127 在做小程序后端支持的过程中遇到不少有意思的功能，有些比较考你的思维散发及解决问题的实际能力，
· 内部结构是 多个块，前后插入，是插入在头尾的块，满了一部分，又增加多一个块，所以不需要像vector那样，重新分配，复制。
导读：对照实验有时也称为A/B测试、A/B/n 测试（强调多变体测试）、实地实验、随机对照实验、分拆测试、分桶测试和平行飞行测试。本文带你了解一些相关术语及应用案例。
数组是一种基本的数据结构，它用于存储相同数据类型的元素，并且这些元素在内存中是连续存储的。数组是计算机科学中最常用的数据结构之一，具有许多重要的特性和用途。
还是如何将N个keys写到N个文件的需求。 这次的问题是单个key太大，引起的单个reduce任务执行时间过长，导致整个MR运行时间过长。数据大部分的key在千，万级别，而有几个key在亿，10亿级别。 解决数据倾斜问题的核心是将数据量很大的key，打散变小分配给多个reduce，最好能均匀分布，这样所有的reduce接收相同的数据量，大家执行时间相差不多，就解决了数据倾斜问题。
在本期中，我将说明孟德尔随机化的基础概念与研究框架，并解释如何使用孟德尔随机化去解决常规流行病学问题。
向量 相当于一个数组 在内存中分配一块连续的内存空间进行存储。支持不指定vector大小的存储。STL内部实现时，首先分配一个非常大的内存空间预备进行存储，即capacituy（）函数返回的大小，当超过此分配的空间时再整体重新放分配一块内存存储，这给人以vector可以不指定vector即一个连续内存的大小的感觉。通常此默认的内存分配能完成大部分情况下的存储。 优点：(1) 不指定一块内存大小的数组的连续存储，即可以像数组一样操作，但可以对此数组 进行动态操作。通常体现在push_back() pop_back() (2) 随机访问方便，即支持[ ]操作符和vector.at() (3) 节省空间。 缺点：(1) 在内部进行插入删除操作效率低。 (2) 只能在vector的最后进行push和pop，不能在vector的头进行push和pop。 (3) 当动态添加的数据超过vector默认分配的大小时要进行整体的重新分配、拷贝与释放
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