摘要：
虚拟节点机制 原理：对每一个实际服务节点计算多个哈希，每个计算结果位置都放置一个此服务节点，称为虚拟节点。数据定位算法不变，只是多了一步虚拟节点到实际节点的映射。例如定位到“Node A#1”“Node A#2”“Node A#3”等虚拟节点的数据均定位到Node A上。 效果：当实际节点较少时，通 阅读全文
posted @ 2025-03-27 11:22
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摘要：
增加传输数据量 HTTP头部包含了如请求方法、URL、协议版本、请求头字段等信息。当头部过大时，会增加整个请求或响应消息的总数据量。在网络带宽有限的情况下，传输的数据量越大，所需的时间就越长，从而导致传输性能下降。 增加处理时间 服务器和客户端在接收和解析HTTP消息时，需要对头部信息进行处理。头部 阅读全文
posted @ 2025-03-27 11:09
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摘要：
分片键是在数据库分表操作中，用于决定数据如何被分配到不同表（分片）的字段或字段组合。 作用 数据分布：根据分片键的取值，将数据均匀地分布到不同的分表中，以实现数据的水平扩展，提高数据库的存储和查询性能。 查询路由：在查询数据时，数据库可以根据分片键的值快速定位到数据所在的分表，减少查询时需要扫描的范 阅读全文
posted @ 2025-03-27 10:56
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摘要：
消息不丢失 可靠的消息队列：选用具备持久化机制的消息队列，如RabbitMQ、Kafka等。它们可将消息持久化到磁盘，即使服务器重启或崩溃，消息也不会丢失。 确认机制：生产者发送消息后，需等待消息队列的确认回执，以确保消息已被成功接收。消费者处理完消息后，也应向消息队列发送确认信息，表明消息已被正确 阅读全文
posted @ 2025-03-27 10:36
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摘要：
在Java后端开发中，以下场景通常适合采用异步处理： 耗时的I/O操作 文件读取和写入：当读取或写入大文件时，使用异步处理可以避免阻塞线程，让其他任务继续执行。 网络请求：如调用第三方API或与其他微服务进行通信，网络请求可能会因网络延迟等原因耗时较长，异步处理能提高系统的响应速度和吞吐量。 复杂的 阅读全文
posted @ 2025-03-27 10:26
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摘要：
数据一致性问题 多个节点上的布隆过滤器可能需要同步数据，以确保它们对元素的判断一致。如果同步不及时或出现错误，可能导致数据不一致，从而影响过滤效果。 哈希函数的一致性 在分布式系统中，不同节点需要使用相同的哈希函数来保证对相同元素的哈希结果一致。否则，可能会出现同一个元素在不同节点的布隆过滤器中被误 阅读全文
posted @ 2025-03-27 10:20
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