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）。
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
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
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.
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：
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。
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。
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
RocketMQ 支持两种消息模式：集群消费（ Clustering ）和广播消费（ Broadcasting ）。
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）。
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。
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
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:
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。
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。
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。
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？
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。
昨天分享了分布式系统架构中的单体调度架构，并且详细的学习了相关调度算法（【分布式技术】分布式系统调度架构之单体调度，非掌握不可），虽然单体调度架构简单易用，但是它是落在中央处理器中的，所以也就有了单机瓶颈问题，这样对于一些多类型的服务就会受限。
载均衡算法数量较多，而且可以根据一些业务特性进行定制开发，抛开细节上的差异，根据算法期望达到的目的，大体上可以分为下面几类。
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。
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。
给任何一个元素添加 display: flex; 就可以创建一个 flex 块级容器
没有大量的数据，没有大量的人力就不能做好推荐么？当然不是，热传导/物质扩散推荐算法就是作为冷启动及小规模团队非常实用的推荐召回部分的算法。
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 。
假设我们在一台主从机器上配置了200G内存，但是业务需求是需要500G的时候，主从结构+哨兵可以实现高可用故障切换+冗余备份，但是并不能解决数据容量的问题，用哨兵，redis每个实例也是全量存储，每个redis存储的内容都是完整的数据，浪费内存且有木桶效应。
在分布式集群中，对机器的添加、删除或者是机器故障后自动脱离集群等操作是分布式集群管理最基本的功能。如果采用的是常见的取模哈希算法，当有机器添加、删除之后，需要对数据做迁移，非常麻烦。
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。
要随机取出其中一条，并且不是完全随机，而是根据其中weight的数值，按照数值越大，几率越高的规律取出。
Web归因就是指网站归因、或网页归因，终端主要是PC，但由于Wap跟Web类似，所以也涵盖了Wap，通常是如果没有特指就是指Web归因
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
| 导语 ES集群的分片均衡一直以来都显得比较神秘，他好像很有规律，但好像又很随机
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。
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：
当面试公司问起 Hadoop 经验时，我们当然不能只停留在 Mapper 干了什么、Reducer 干了什么。没有 Performance Tuning 怎么能显示出我们的高大上呢? 下面几篇文章，包
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异常检测的应用 欺诈检测 工业质量监测 计算机集群监测 等等 image.png 建立一个异常检测系统的一般步骤 将带有label的数据集划分为训练集、验证集和测试集 注意将异常数据大致平均分配到每个集合中 通常情况下，验证集和测试集的数据都应该是互不相同的，即两个集合没有交集 使用训练集训练算法P(x) 为了避免正负样本分布不均，使用F1-score来评价算法性能 使用验证集来选择阈值ϵ 异常检测和监督学习的区别 异常检测 正例（异常样本）通常都非常少，通常是10这个数量级。 反例（正
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
最近有一位读者跟我交流，说除了算法题之外，系统设计题是一大痛点。算法题起码有很多刷题平台可以动手实践，但系统设计类的题目一般很难实践，所以看一些教程总结也只是一知半解，遇到让写代码实现系统的就懵了。
今天向大家推荐并介绍一篇文章，这篇文章解决的是禁忌搜索算法应用在仿真优化问题时所面临的预算分配问题。文章的作者为同济大学机械与能源工程学院的余春龙助理教授，蒙特利尔大学数学与工业工程学院的Nadia Lahrichi教授，以及米兰理工大学机械工程学院的Andrea Matta教授。
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。
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