在多线程并发中，HashMap会造成线程不安全的问题，ConcurrentHashMap可以用于解决此类问题，接下来记录一下HashMap和ConcurrentHashMap的不同，加深一下印象 在jdk1.8之前，HashMap是由数据加链表的形式实现的，从整体来看，HashMap是一个数组，但是每个数据元素又是一张链表，如下图： 当向Has
目录 Kafka的基本介绍 Kafka的设计原理分析 Kafka数据传输的事务特点 Kafka消息存储格式 副本（replication）策略 Kafka消息分组，消息消费原理 Kafak顺序写入与数据读取 消费者（读取数据） Kafka的基本介绍 Kafka是最初由Linkedin公司开发，是一个分布式、分区的、多副本的、多订阅者，基
JDK1.7 中的 ConcurrentHashMap 是由 Segment 数组结构和 HashEntry 数组结构组成，即 ConcurrentHashMap 把哈希桶数组切分成小数组（Segment ），每个小数组有 n 个 HashEntry 组成。操作时是通过ReentrantLock对Segment进行加锁，也就是分段锁的概念。 static class Segment<K,V> extend
1. ConcurrentHashMap原理，jdk7和jdk8版本的区别 jdk7： 数据结构：ReentrantLock+HashEntry，一个Segment中包含一个HashEntry数组，每个HashEntry又是一个链表结构。 元素查询：二次Hash，第一次Hash定位到Segment，第二次Hash定位到元素所在的链表的头部。 锁：Segment分段锁 Segment继承了Ree
boost::geometry::segment_view用法的测试程序 实现功能 C++实现代码 实现功能 boost::geometry::segment_view用法的测试程序 C++实现代码 #include <algorithm> #include <iterator> #include <sstream> #
一. 概述 传统方案在复杂分布式系统中，往往需要对大量的数据和消息进行唯一标识。如在点评的金融，支付，餐饮，酒店，猫眼电影等产品。对数据分库分表后需要一个唯一ID来标识一条数据或消息 思维导图 二. 开源组件 百度（uid-generator) 只支持雪花算法，组件无人维护 滴滴（Tinyid) 只支
1. Kafaka简介 Apache Kafka是分布式发布-订阅消息系统，在 kafka官网上对 kafka 的定义：一个分布式发布-订阅消息传递系统。 它最初由LinkedIn公司开发，Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目。Kafka是一种快速、可扩展的、设计内在就是分布式的，分区的和可复制的
题目 source 题解 将区间[L,R]视作坐标系中的点(L,R)，那么添加线段[L,R]就是在坐标系上添加点(L,R)；查询[L,R]就是查询范围{(l,r)|l <= L and r <= R}对应的矩形范围内的最大值和最小值的差值。由于只有添加没有删除，可以使用二维树状数组；或者使用树套树，支持单点修改区间查询。 #incl
Content Attention Mechanism--->聚焦关键点1 History2 Introduction3 structure4 application situation5 results6 Ref Attention is all you need --- Transformer1 摘要2 模型框架： Character-Level Language Modeling with Deeper Self-Attention1 模型解释2 训练小tri
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令$tot_{i}$为区间$[l,r]$中满足$a_{j}=i$的$j$的个数，将所有非0的$tot_{i}$取出，得到可重集$S$ 显然，有以下贪心：不断取出$S$中最小的两个元素，删除这两个元素并加入这两个元素的和，直至$|S|=1$，每一次两个元素的和的和即为答案 使用莫队可以在$o(n\log n)$的时间内得到$S$，但上述过程暴
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## 前提概要 - **ConcurrentHashMap是Java并发包中提供的一个线程安全且高效的HashMap实现，以及被广泛使用，经典的开源框架Spring的底层数据结构就是使用ConcurrentHashMap实现的**。 - **ConcurrentHashMap在并发编程的场景中使用频率非常之高，本文就来分析下ConcurrentHashMap的实
前言 今天我们来说说Redis为什么高性能？如何做高可用？ Redis为什么这么快？ Redis是单线程的，避免了多线程的上下文切换和并发控制开销；Redis大部分操作时基于内存，读写数据不需要磁盘I/O，所以速度非常快；Redis采用了I/O多路复用机制，提高了网络I/O并发性；Redis提供高效的数据结构，如跳
1.Kylin集成Spark、Flink 查看官网：http://kylin.apache.org/docs/tutorial/cube_spark.html 2.增量构建 每次构建Cube都会从Hive中批量读取数据，而对于大多数业务场景来说，Hive中的数据处于不断增长的状态。为了使Cube中的数据能够不断更新，且无须重复地为已经处理过的历史
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文章目录 一、实验目的二、实验内容1.JPEG编解码原理2.JPEG文件格式2.1 Segment 的组织形式2.2JPEG 的 Segment Marker2.3JPEG文件格式介绍 三、JPEG 的解码流程3.1 读取文件3.2 解析 Segment Marker3.2.1 解析 SOI3.2.2 解析 APP03.2.3 解析 DQT3.2.4 解析 SOF03.2.5 解
在开始讲解之前，先带着大家回忆一下kafka一些名词概念： a. Broker：提供数据存储和数据读写服务实例，一个Kafka节点就是一个broker，多个broker可以组成一个Kafka集群。 b. Topic：代表的是一类消息，例如应用日志的topic，应用健康监控指标的topic等。 c. Partition：topic物理上的分组，一个
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金磊 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 图像分割，作为计算机视觉的基础，是图像理解的重要组成部分，也是图像处理的难点之一。 那么，如何优雅且体面的图像分割？ 5行代码、分分钟实现的库——PixelLib，了解一下。 当然，如此好用的项目，开源是必须的。 为什么要用到图像分割？ 虽然
思维导图 前言 在很多时候，我们都可以在各种框架应用中看到ZooKeeper的身影，比如Kafka中间件，Dubbo框架，Hadoop等等。为什么到处都看到ZooKeeper？ 目录 Kafka的基本介绍Kafka的设计原理分析Kafka数据传输的事务特点Kafka消息存储格式副本（replication）策略Kafka消息分组，消息消费原
1、kafka的架构模型 基于producer consumer topic broker 等的一个基本架 kafka的组件介绍 Topic ：消息根据Topic进行归类 Producer：发送消息者 Consumer：消息接受者 broker：每个kafka实例(server) Zookeeper：依赖集群保存meta信息。 Topics组件介绍 Topic：一类消息，每个topic
作者：何其小静 原文链接：https://www.sogou.com/link?url=hedJjaC291P3yGwc7N55kLSc2ls_Ks2xbFrVW2TikA1nTgci8l-DgZSkiaGdjcj7tsCnpVGpPpA. ConcurrentHashMap ConcurrentHashMap采用了非常精妙的"分段锁"策略，ConcurrentHashMap的主干是个Segment数组。Segment继承了ReentrantL
