ConcurrentHashMap是Java中线程安全的哈希表实现。 ConcurrentHashMap的由来： Java 7和Java 8中ConcurrentHashMap的实现原理的简要解析： Java 7中的ConcurrentHashMap实现原理： 分段锁（Segment-based Locking） Java 7中的ConcurrentHashMap采用分段锁的机制，将整个数据结构分

如何在Java中实现分布式缓存的高可用和数据一致性 在分布式系统中，缓存是提高性能和减少数据库压力的常用手段之一。然而，单点故障和数据一致性问题是使用分布式缓存时需要解决的两个主要挑战。本文将介绍如何在Java中实现分布式缓存的高可用和数据一致性，并提供具体的代码示例。 一、高可用的实现 使用一致性哈希算法在分布式缓存系统中，使用一致性哈希算法可以使数据在多个节点上均匀分布，从而提高系统的可用性。

有的时候博客内容会有变动，首发博客是最新的，其他博客地址可能会未同步,认准https://blog.zysicyj.top 首发博客地址 面试题手册 系列文章地址 1. 什么是 hashCode()? hashCode() 是 Java 中的一个方法，它用于返回对象的哈希码。哈希码是根据对象的内容计算出来的一个整数值。 2. 为什么需要 hashCode()? 在 Java 中，我们经常需要对对象

一、Redis Cluster 的 Hash Slot 算法是怎么实现的？ Redis Cluster 的 Hash Slot 算法是通过对键进行哈希计算，将键映射到不同的哈希槽位的过程来实现的。 Redis Cluster 的 Hash Slot 算法实现了数据的分片和路由，保证了数据在集群中的均匀分布和高效访问。同时，哈希槽的固定数量和节点间的数据迁移机制提供了容错性和可扩展性。 1.1 Re

一、写在前面 Git是一个开源的分布式版本控制系统，用于敏捷高效地处理任何或小或大的项目。发明人就是大名鼎鼎的Linus ，发明初衷为了帮助管理 Linux 内核开发而开发的一个开放源码的版本控制软件。需要知道的是Git底层文件验证采用的是SHA-1，（SHA-1）哈希算法可以被用来验证文件。哈希算法有如下特点： 1、不管输入数据的数据量有多大，输入同一个哈希算法，得到的加密结果长度固定 2、哈希

map的实现原理 map是一个储存键值对的数据类型，其底层是哈希表，对map的读写操作是O(1)的时间复杂度。实现这样的数据类型需要注意两点——哈希函数和冲突解决方法。 哈希函数 哈希函数是：将任意长度的二进制值转换为固定长度的二进制值，常见的有MD5，取模等。 例子：当一个key为11的数存入map中，这个map的哈希函数为取模于5，这时10会存入编号为1的桶中，当再来一个key为6的数存入，取

在海量数据如何确定一个值是否存在？这是一道非常经典的面试场景题。 那怎么回答这个问题呢？接下来咱们就详细的聊一聊。 参考答案 判断一个值是否存在？通常有以下两种解决方案： 使用哈希表：可以将数据进行哈希操作，将数据存储在相应的桶中。查询时，根据哈希值定位到对应的桶，然后在桶内进行查找。这种方法的时间复杂度为 O(1)，但需要额外的存储空间来存储哈希表。如果桶中存在数据，则说明此值已存在，否则说明未

数组是 C++ 中可用的数据结构，用于保存相同类型元素的顺序集合。数组的大小是固定的，但可以根据需要扩展或缩小。将数组视为相同类型变量的集合很重要，即使它用于存储数据集合。集合（或者在本例中为无序集合）是一种以任意顺序存储特定数据类型的元素的容器。哈希表用于实现 unordered_set，其中键被哈希到哈希表索引中，以帮助确保插入始终是随机的。 可以使用我们进一步讨论的各种方法来完成从数组到无序

在计算机科学中，Hash函数（散列函数）是一种将输入数据映射到固定大小的散列值（哈希值）的函数。Python提供了强大而灵活的Hash函数，用于在各种应用中实现数据存储、数据校验、加密等功能。本文将从入门到精通介绍Python中Hash函数的使用。 1.什么是Hash函数? Hash函数是一种将输入(任意长度)映射到固定大小(通常较小)输出的算法。输出的固定长度称为哈希值。Hash函数有以下特性：

前言        今天来分享一道比较好的面试题，“HashMap 是怎么解决哈希冲突的？”对于这个问题，我们一起看看考察点和比较好的回答吧！ 考察点       现在的企业级开发中HashMap几乎是最常用到的容器，了解HashMap 是怎么解决哈希冲突的，有助于我们开发出更加优秀的代码。那么这个问题就是面试官想考察我们是不是平日里善于积累，仔细思考这方面的知识！ 回答   关于这个问题，我从三

Hashtable在C#中是一个基于键的哈希码组织的键值对集合。可以使用键来访问hashtable中的项。C#的Hashtable类是实现hashtable的类。 使用此类，我们可以在提供的构造函数的帮助下创建一个新的哈希表对象。 Hashtable 类还提供了各种方法，我们可以使用它们对哈希表执行各种操作。这些操作包括添加项目、检查指定键是否存在、计算项目数量、从哈希表中删除项目等。 在本文中，

在C#中，hashtable集合是一个非泛型的元素集合。hashtable的每个元素都表示为一个键值对。hashtable的键是非空且唯一的。值可以重复和/或为空。 C# Systems 的 Hashtable 类。集合接口是 hashtable 集合的表示。该类提供了各种构造函数、方法和属性来操作 hashtable 集合。 我们还可以将哈希表转换为其他集合，如数组、ArrayList等，还可以

上篇讲了一致性哈希的原理，本篇就用代码一步步实现 一致性哈希的基础功能 ！！！ 构建哈希环（DHT） 由于一致性哈希讲究有序，所以哈希环的数据结构选择 TreeMap(key位置坐标，value为实际节点) ，可以方便的顺时针查找下一个节点。 列举一下DHT的主要方法 节点对自己IP和端口 进行哈希映射到环上不同的位置 数据对key映射到环上的节点进行存储 哈希算法的选择 Java内建的散列码[h

HashMap 简介 HashMap 主要用来存放键值对，它基于哈希表的 Map 接口实现，是常用的 Java 集合之一，是非线程安全的。 HashMap 可以存储 null 的 key 和 value，但 null 作为键只能有一个，null 作为值可以有多个 JDK1.8 之前 HashMap 由 数组+链表 组成的，数组是 HashMap 的主体，链表则是主要为了解决哈希冲突而存在的（“拉链

C# 中的哈希表集合是基于键的哈希码组织的键值对的非泛型集合。键用于访问哈希表集合中的元素。散列可以帮助我们有效地检索数据并消除对昂贵的数据搜索技术的需要。散列技术使用密钥本身来定位数据。该哈希表键是不可变的，并且哈希表中不允许出现重复的条目。 Hashtable类定义在System.Collections命名空间中，为C#中的哈希表集合提供了基类库。这个Hashtable类用于创建一个使用哈希表

一致性哈希是分布式存储 负载均衡的重要算法，不废话，直接开整！！！ 什么是分布式存储的负载均衡 例如，MySQL常见的分库分表，传统做法就是对ID哈希进行取模，然后根据余数路由到不同的数据库，表。如下图 这种做法缺点也明显 无法动态的扩容，缩容。数据量激增，也只能通过全库的数据迁移实现，成本太大。 面对缺点，一致性哈希为我们提供了思路。 一致性哈希 哈希环和节点映射 集群中存储节点 的相对位置都分

加密函数有md5函数、sha1函数、password_hash函数、password_verify函数等等。详细介绍：1、md5函数，一种常用的哈希算法，它将任意长度的输入数据转换为固定长度的哈希值；2、sha1函数，一种常用的哈希算法，它将输入数据转换为160位的哈希值；3、password_hash函数，是PHP 5.5及以上版本新增的函数，用于安全地存储密码的哈希值等等。 本教程操作系统：w

The hashtable is an organized collection of key-value pairs wherein the keys are arranged as per the hash code of the key calculated using the hash function. While the keys should be non-null and uniq

哈希表是 C# 中的非−通用集合。它存储键−值对，类似于通用的“字典”集合。 HashTable 在 System.Collections.namespace 中定义。 HashTable由键/值对组成，其中每个键都被计算为哈希码并在内部存储在不同的存储桶中。每当访问 HashTable 时，都会将该哈希码与指定键的哈希码进行匹配，从而访问相应的值。该机制优化了哈希表中的查找。 现在让我们讨论如何

字典是Python编程语言中最强大的数据结构之一。这是一个由键值对组成的数据结构。它具有几个优点；例如，访问值的时间复杂度为O(1)，它在内存上高效，易于更新、删除和迭代，并提供许多内置函数进行快速操作。 当直接使用列表时出现的问题 我们关注这个主题，因为当我们尝试将列表作为键时会出现问题。列表是Python中的可变数据类型。因此，我们可以在列表内部删除、更新和追加值。因此，如果我们从列表和列表项