一、Ubuntu下安装apache、php、mysql环境： 运行如下命令，最小化组建安装，按照自己的需求一步一步装其他扩展。命令提示符输入如下命令：
Tip: 可以对卷进行快照，以方便恢复，但是要注意的是: 快照大小一定要大于变化数据的总量，否则会被撑爆， 一般根据需求创建，在自己觉得有危险的操作之前(有可能对数据造成不可逆改变的地方)进行创建 快照得在同一个卷组中，跨卷组无法创建，所以也要保证当前卷组中有足够空余空间 快照使用完一般都是立即删除，因为cow的机制会给io带来额外开销，删除快照使用 lvremove 创建快照的方法如下 [root@upgrade-slave ~]# lvs LV VG Attr
说到FNV哈希算法不得不提Memcached，我们先简单介绍一下Memcached。
# FNV哈希算法 参考文档 # FNV版本 FNV哈希分为3个版本：fnv-0（已废弃）,FNV-1,FNV-1a # 算法实现 # FNV-0算法公式 hash = 0 for each byte_of_data to be hashed hash = hash * FNV_prime hash = hash ^ octet_of_data return hash # FNV-1算法公式 hash = FNV_offset_basis for each byte_of_
FNV哈希算法有如下两种，FNV-1a相比FNV-1，散列分布更好。二者不同点为：for循环两行代码的顺序相反
1.写并发量大的时候，goroutine会阻塞，只允许一个写，此时可以通过使用shard技术。分片，减小锁力度，在使用shard时，经常配合fnv算法 hash获取某一个shard。
Twemproxy 又称nutcracker ，是一个memcache、Redis协议的轻量级代理，一个用于sharding 的中间件。有了Twemproxy，客户端不直接访问Redis服务器，而是通过twemproxy 代理中间件间接访问。 Twemproxy 为 Twitter 开源产品，简单来说，Twemproxy是Twitter开发的一个redis代理proxy，类似于nginx的反向代理或者mysql的代理工具，如amoeba。Twemproxy通过引入一个代理层，可以将其后端的多台Redis或M
原文地址: Allocation Efficiency in High-Performance Go Services, 没有原模原样的翻译, 但不影响理解。
假设我们有一个系统需要执行多种任务，如 "ROTATE"、"SYNC"、"SCAN"、"VERIFY" 等，我们打算为每种任务创建10个协程来并发处理。为了避免增加额外的数据结构，我们希望通过任务名称，始终选择使用固定数量且对应的协程。
1. 一致性 hash 算法应用领域 ---- 分布式数据存储场景：缓存、ES、Hadoop、分布式数据库 2. 一致性 hash 算法引出 ---- 单节点服务器，以缓存为例 使用缓存的目的：提升
我需要解析twemproxy的配置文件中的pool和后端的redis主机。采用shell解析yml文件太麻烦，正好python有正对于yaml文件解析的pyyaml模块
当遇到某个Hash值时，我们当然可以根据每种Hash值的不同特征来识别其可能的Hash类型，但是这一过程是十分耗时和繁琐的，而我们每个人都希望生活向更简单的方向前进。所以也就有了这篇文章。 Hash Algorithm Identifier 使用过Kali Linux或者Backtrack Linux的人，应该都知道一款名为Hash identifier的工具，这是一款十分优秀的工具，没有它，也不会有我这款工具的出现。 但是Hash identifier的代码并不是很有效率，有大量的if-else-if，
哈希（Hash）算法是一种将任意长度的数据映射为固定长度的数据的算法。常用的哈希算法有以下几种：
本地缓存的简单实现可以使用map[string]interface{} + sync.RWMutex的组合，使用sync.RWMutex对读进行了优化，但是当并发量上来以后，还是变成了串行读，等待锁的goroutine就会block住。为了解决这个问题我们可以进行分桶，每个桶使用一把锁，减少竞争。分桶也可以理解为分片，每一个缓存对象都根据他的key做hash(key)，然后在进行分片：hash(key)%N，N就是要分片的数量；理想情况下，每个请求都平均落在各自分片上，基本无锁竞争。
对于没有把数学学会的同学来说，如果希望从算法层了解以太坊的工作量证明是非常困难的。一本黄皮书会难倒一大批吃瓜群众。因此，本文将试图使用图文和尽量简单的数学来解释以太坊挖矿工作量证明，包括以太坊是如何对抗ASIC1、如何动态调整挖矿难度、如何校验挖矿正确性的。
对于整数类型（包括int，uint，int32，int64等），Go语言直接将其作为哈希值。也就是说，对于整数类型的键，其哈希值就是它自己。
该代码的目的是通过IP、端口和账号来生成一个独特的整数，用于队列处理。然而，如果uint64的值太大，在转换为int类型时就可能超出范围，从而产生负数。
此时已经可以通过 http://192.168.100.105/ 从外部进行访问了
在软件开发的世界里，数据类型转换是一项基础而重要的技能。尤其在Go语言这样类型严格的语言中，正确高效地进行类型转换对于性能优化和代码质量至关重要。字符串和数字之间的转换在很多情况下都有广泛的应用，例如解析配置文件、处理网络协议、生成唯一标识等。
在这个问题中，你想要使用除法散列法将一个长度为r的字符串散列到m个槽中，同时希望除了该串本身占用的空间外，只利用常数个机器字。在这种情况下，你可以考虑使用“除法散列”的一个变种，即“乘法散列”。乘法散列在处理字符串时可以只用常数个机器字。
这次我们要学习的又是一个 Hash 加密扩展。不过这个扩展 Mhash 已经集成在了 Hash 扩展中。同时也需要注意的是，这个扩展已经不推荐使用了，我们应该直接使用 Hash 扩展中的函数来进行 Hash 加密操作。所以，我们今天仍然是以学习为目的的进行了解。关于 Hash 扩展的内容，我们可以查看之前的文章：PHP的Hash信息摘要扩展框架 。
Uchihash是一款功能强大的实用工具，可以帮助广大研究人员处理和分析嵌入在恶意软件之中的各种哈希，以节省恶意软件分析所需的时间。
Percona XtraDB Cluster(简称PXC)是很多企业基于MySQL实现集群方案的不二选择。PXC它支持服务高可用,数据同步复制(并发复制)，几乎无延迟；多个可同时读写节点，可实现写扩展等等。之前整理过一篇PXC 5.6的文章，本文是基于CentOS 7 PXC 5.7版一个更为标准的安装，可供大家参考。
更新slave mysql版本 [root@slave02 src]# rpm -e Percona-Server-client-51-5.1.73-rel14.11.603.rhel6.x86_64 Percona-Server-server-51-5.1.73-rel14.11.603.rhel6.x86_64 Percona-Server-shared-51-5.1.73-rel14.11.603.rhel6.x86_64 error: Failed dependencies: mysql is
前面我们聊到redis根据AKF拆分理论根据Y、Z轴拆分的相关知识，相信大家对redis扩展有了一定认识。
本文具体分析以太坊的共识算法之一：实现了POW的以太坊共识引擎ethash。 关键字：ethash，共识算法，pow，Dagger Hashimoto，ASIC，struct{}，nonce，FNV hash，位运算，epoch Ethash 前面我们分析了以太坊挖矿的源码，挖了一个共识引擎的坑，研究了DAG有向无环图的算法，这些都是本文要研究的Ethash的基础。Ethash是目前以太坊基于POW工作量证明的一个共识引擎（也叫挖矿算法）。它的前身是Dagger Hashimoto算法。 Dag
安装mysql [root@slave-test src]# yum install Percona-Server-server-56 Loaded plugins: fastestmirror, refresh-packagekit, security Loading mirror speeds from cached hostfile * base: mirrors.pubyun.com * extras: mirrors.pubyun.com * updates: mirrors.pubyun.
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原因为某些参数在新的版本里已经不被支持，或者将要被废弃，或者已经改成了新的名字，解决方法是查阅文档，修改配置文件
首先声明一下，这里的GetHashCode是Object.GetHashCode，是需要在对象中定义的函数。这个函数在对象被插入到字典Dictionary<TKey, TValue>或者HashSet<T>之类的哈希表中的时候会被调用，用于生成hash键值。关于哈希表：
如何获取一个类型T的name或者唯一ID, 对于这个问题, 最常规的方式应该是借助C++的rtti了, 比如如ponder中所使用的方式:
Ethash是 Ethereum 1.0基于 POW（工作量证明）的共识引擎，也叫以太的挖矿算法。其前身是 Dagger 算法和 Hashimoto 算法。
一致性哈希算法在很多领域有应用，例如分布式缓存领域的 MemCache，Redis，负载均衡领域的 Nginx，各类 RPC 框架。不同领域场景不同，需要顾及的因素也有所差异，本文主要讨论在负载均衡中一致性哈希算法的设计。
前段 时间，因为一个 项目的关系，研究了php通过调用 memcache和 memcached PECL扩展库的接口存储到分布式缓存 服务器的机制，在此做我根据他们各自的 源码进行分析，希望能对这方面感兴趣的人有些帮助。 本篇文章我会针对php和memcache扩展库的交互根据源码展开分析。 PHP调用memcache的接口通常会是如下过程：
今天我们主要学习的是 PHP 中一些 Hash 散列加密相关的扩展函数的使用，而不是 Hash 算法，这种加密其实也只是一种更复杂一些的密钥算法，与 Hash 算法类似的是，我们输入的一串字符串，就像一个 Hash 表一样有其对应的 Hash 散列值，本质上和普通的数据结构中的 Hash 键值映射是一个道理，只是其算法更复杂一些。其实只要做过一段时间的 PHP 开发，一定会对两个函数很熟悉，它们就是 md5() 和 sha1() 。这两个函数就是分别生成 md5 和 sha1 算法的 Hash 加密。不过，今天我们学习的相比这两个函数更加的复杂一些，算法形式也更丰富一些。
MurmurHash 是一种非 加密型 哈希函数，适用于一般的哈希检索操作。 由Austin Appleby在2008年发明， 并出现了多个变种，都已经发布到了 公有领域(public domain)。与其它流行的哈希函数相比，对于规律性较强的key，MurmurHash的随机分布特征表现更良好。—摘自wiki
在Go语言中，你可以通过使用一个哈希表来存储关键字的散列值，并在查找具有给定关键字的元素时使用这些散列值。这样可以在O(1)的时间复杂度内完成查找。以下是一个可能的实现方式：
项目和第三方对接，有接口一直调不通，直到我拿到合作方的入参后，问题来了，有了接下来的一系列故事。
作为一个后知后觉的人，我也是昨天看到有人在光天化日之下公开批判我【尥蹶子】【不写公众号】，你们先感受下：
接之前一篇<手写zookeeper来模拟dubbo的注册/发现>,使用一致性Hash来进行查找需要寻找的服务.
一致性哈希算法在分布式缓存领域的 MemCached，负载均衡领域的 Nginx 以及各类 RPC 框架中都有广泛的应用，它主要是为了解决传统哈希函数添加哈希表槽位数后要将关键字重新映射的问题。
本文主要介绍下在Python语言环境下，几种常见的方式。对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友可以参考下。
Hash ，一般叫做散列算法，就是把任意长度的输入通过散列算法，变换成固定长度的输入，相当于一种压缩映射，将任意长度的消息压缩到某一固定长度的消息摘要的函数。
1、twemproxy explore 当我们有大量 Redis 或 Memcached 的时候，通常只能通过客户端的一些数据分配算法（比如一致性哈希），来实现集群存储的特性。虽然Redis 2.6版本已经发布Redis Cluster，但还不是很成熟适用正式生产环境。 Redis 的 Cluster 方案还没有正式推出之前，我们通过 Proxy 的方式来实现集群存储。 Twitter，世界最大的Redis集群之一部署在Twitter用于为用户提供时间轴数据。Twitter Open Sou
当我们有大量 Redis 或 Memcached 的时候，通常只能通过客户端的一些数据分配算法（比如一致性哈希），来实现集群存储的特性。虽然Redis 2.6版本已经发布Redis Cluster，但还不是很成熟适用正式生产环境。 Redis 的 Cluster 方案还没有正式推出之前，我们通过 Proxy 的方式来实现集群存储。
在日常开发中， 上述这种数据结构肯定不少见，因为golang的原生map是非并发安全的，所以为了保证map的并发安全，最简单的方式就是给map加锁。 之前使用过两个本地内存缓存的开源库， gcache, cache2go，其中存储缓存对象的结构都是这样，对于轻量级的缓存库，为了设计简洁（包含清理过期对象等 ) 再加上当需要缓存大量数据时有redis,memcache等明星项目解决。但是如果抛开这些因素遇到真正数量巨大的数据量时，直接对一个map加锁，当map中的值越来越多，访问map的请求越来越多，大家都竞争这一把锁显得并发访问控制变重。在go1.9引入sync.Map 之前，比较流行的做法就是使用分段锁，顾名思义就是将锁分段，将锁的粒度变小，将存储的对象分散到各个分片中，每个分片由一把锁控制，这样使得当需要对在A分片上的数据进行读写时不会影响B分片的读写。
前文回顾 上一篇文章基于redis的分布式锁实现写了基于redis实现的分布式锁。分布式环境下，不会还使用单点的redis，做到高可用和容灾，起码也是redis主从。redis的单线程工作，一台物理机只运行一个redis实例太过浪费，redis单机显然是存在单点故障的隐患。内存资源往往受限，纵向不停扩展内存并不是很实际，因此横向可伸缩扩展，需要多台主机协同提供服务，即分布式下多个Redis实例协同运行。 在之前的文章Redis Cluster深入与实践介绍过Redis Cluster的相关内容，之前特地花
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