Buckets

雪崩利器 hystrix-go 源码分析

♀尐吖头ヾ 提交于 2020-04-09 01:52:03
阅读源码的过程,就像是在像武侠小说里阅读武功秘籍一样,分析高手的一招一式,提炼出精髓,来增强自己的内力。 之前的帖子说了一下 微服务的雪崩效应和常见的解决方案 ,太水,没有上代码怎么叫解决方案。 github 上有很多开源的库来解决 雪崩问题 ,比较出名的是 Netflix 的开源库 hystrix 。集 流量控制 、 熔断 、 容错 等于一身的 java 语言的库。今天分析的源码库是 hystrix-go ,他是 hystrix 的的 go 语言版,应该是说简化版本,用很少的代码量实现了主要功能。很推荐朋友们有时间读一读。 使用简单 hystrix 的使用是非常简单的,同步执行,直接调用 Do 方法。 err := hystrix.Do( "my_command", func () error { // talk to other services return nil }, func (err error) error { // do this when services are down return nil }) 异步执行 Go 方法,内部实现是启动了一个 gorouting ,如果想得到自定义方法的数据,需要你传 channel 来处理数据,或者输出。返回的 error 也是一个 channel output := make( chan bool, 1) errors :

How can we decide the total no. of buckets for a hive table

╄→尐↘猪︶ㄣ 提交于 2020-03-19 05:24:47
问题 i am bit new to hadoop. As per my knowledge buckets are fixed no. of partitions in hive table and hive uses the no. of reducers same as the total no. of buckets defined while creating the table. So can anyone tell me how to calculate the total no. of buckets in a hive table. Is there any formula for calculating the total number of buckets ? 回答1: Lets take a scenario Where table size is: 2300 MB, HDFS Block Size: 128 MB Now, Divide 2300/128=17.96 Now, remember number of bucket will always be

【JDK源码分析】浅谈HashMap的原理

末鹿安然 提交于 2020-03-07 13:44:00
在 HashMap 中存放的一系列键值对,其中键为某个我们自定义的类型。放入 HashMap 后,我们在外部把某一个 key 的属性进行更改,然后我们再用这个 key 从 HashMap 里取出元素,这时候 HashMap 会返回什么? 1. 特性 我们可以用任何类作为HashMap的key,但是对于这些类应该有什么限制条件呢?且看下面的代码: public class Person { private String name; public Person(String name) { this.name = name; } } Map testMap = new HashMap<>(); testMap.put(new Person("hello"), "world"); testMap.get(new Person("hello")); // ---> null 本是想取出具有相等字段值Person类的value,结果却是null。对HashMap稍有了解的人看出来——Person类并没有override hashcode方法,导致其继承的是Object的hashcode(返回是其内存地址),两次new出来的Person对象并不equals——这也是为什么在工程项目中常用不变类(如String、Integer等)做为HashMap的key的原因。那么

Elasticsearch聚合的作用范围

Deadly 提交于 2020-03-03 10:59:09
测试数据 index 结构 PUT /employees/ { "mappings" : { "properties" : { "age" : { "type" : "integer" }, "gender" : { "type" : "keyword" }, "job" : { "type" : "text", "fields" : { "keyword" : { "type" : "keyword", "ignore_above" : 50 } } }, "name" : { "type" : "keyword" }, "salary" : { "type" : "integer" } } } } 插入20条数据 PUT /employees/_bulk { "index" : { "_id" : "1" } } { "name" : "Emma","age":32,"job":"Product Manager","gender":"female","salary":35000 } { "index" : { "_id" : "2" } } { "name" : "Underwood","age":41,"job":"Dev Manager","gender":"male","salary": 50000} { "index" : { "_id" : "3" } } {

程序员进阶之算法练习:LeetCode专场

让人想犯罪 __ 提交于 2020-03-02 00:05:32
欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文由落影发表 前言 LeetCode上的题目是大公司面试常见的算法题,今天的目标是拿下5道算法题: 题目1是基于链表的大数加法,既考察基本数据结构的了解,又考察在处理加法过程中的边界处理; 题目2是求数组出现频率前k大的数字,考察思维能力,代码很短; 题目3是给出从两个数组中选择数字,组成一个最大的数字,考察的是贪心的思想; 前三个都偏向于考察想法,实现的代码都比较简单; 题目4、5是数据结构实现题,也是大部分人比较头疼的题目,因为需要较多的数据结构和STL实现,并且还有时间和空间的限制。 正文 1、Add Two Numbers II 题目链接 题目大意 : 给俩个链表,节点由0~9的数字组成,分别表示两个数字; 求出两个数字的和,以链表的形式返回。 例如 Input: (7 -> 2 -> 4 -> 3) + (5 -> 6 -> 4) 7243 + 564 =7807 Output: 7 -> 8 -> 0 -> 7 题目解析: 题目的意思很明显,就是把两个数字加起来,需要考虑进位的情况。 因为是单向的链表,遍历后很难回溯,所以先把数字存到vec中。 并且为了处理方便,vec的最低位存在vec的起始部分。 于是从0开始遍历两个vec即可,注意考虑最后进位的情况。 复杂度解析: 时间复杂度是O(N) 空间复杂度是O

集合操作-HashMap源码分析

心不动则不痛 提交于 2020-02-29 21:56:37
HashMap有4个构造函数 public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) { if (initialCapacity < 0) throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " + initialCapacity); if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY) initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY; if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor)) throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " + loadFactor); this.loadFactor = loadFactor; this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity); } public HashMap(int initialCapacity) { this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR); } public HashMap() { this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;

Elasticsearch - Bucket_script and buckets_paths return “Could not find aggregator type”

空扰寡人 提交于 2020-01-25 21:12:08
问题 I'm trying to calculate some percentages with Elasticsearch but I have a (small) problem. I want ES to calculate the following: "(wins / Total) * 100". So I added: "bucket_script": { "buckets_paths": { "total": "TotalStatus", "wins": "TotalWins" }, "script": " (total/ wins) * 100" } To my ES request, which looks like: { "size": 0, "query": { "bool": { "must": [ { "query_string": { "query": "*", "analyze_wildcard": true } } ], "must_not": [] } }, "aggs": { "status": { "terms": { "field":

redis 5种基本类型实现原理

北城余情 提交于 2020-01-09 23:48:21
【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> Redis主要支持的数据类型有5种:String ,Hash ,List ,Set ,和 Sorted Set。 字符串类型 能存储任何形式的字符串,包括二进制数据 一个字符类型键允许存储的最大容量是512M 内部数据结构 通过 int、SDS(simple dynamic string)作为结构存储 int用来存放整型数据,sds存放字节/字符串和浮点型数据 redis3.2分支引入了五种sdshdr类型, 目的是为了满足不同长度字符串可以使用不同大小的Header, 从而节省内存 列表类型 列表类型内部使用 双向链表 实现 内部数据结构 value对象内部以linkedlist或者ziplist来实现 当list的元素个数和单个元素的长度比较小的时候, Redis会采用ziplist(压缩列表)来实现来减少内存占用。 否则就会采用linkedlist(双向链表)结构。 redis3.2之后,采用的一种叫quicklist的数据结构 二者结合 quicklist仍然是一个双向链表,只是列表的每个节点都是一个ziplist hash类型 数据结构 map提供两种结构来存储, 一种是hashtable、 另一种是前面讲的ziplist, 数据量小的时候用ziplist. 在redis中,哈希表分为三层

Python Pandas Create New Bin/Bucket Variable with pd.qcut

僤鯓⒐⒋嵵緔 提交于 2019-12-31 13:45:11
问题 How do you create a new Bin/Bucket Variable using pd.qut in python? This might seem elementary to experienced users but I was not super clear on this and it was surprisingly unintuitive to search for on stack overflow/google. Some thorough searching yielded this (Assignment of qcut as new column) but it didn't quite answer my question because it didn't take the last step and put everything into bins (i.e. 1,2,...). 回答1: In Pandas 0.15.0 or newer, pd.qcut will return a Series, not a

十大基本排序整理

我是研究僧i 提交于 2019-12-25 18:35:04
【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 前言 忙里偷闲,顺手整理一下十大排排序算法。 冒泡排序 步骤说明: 比较相邻的2个元素,如果第一个比第二个大,就交换他们的位置。 对每一对相邻元素做同样的操作,从开始第一对到结尾的最后一对,这步骤完成后,最后的元素会是最大的元素。 持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤,直到没有任何一对数字需要比较。 代码示例 public class BubbleSort extends BaseSort { public BubbleSort(int[] nums) { super(nums); } @Override public int[] sort() { for (int i = 0; i < arr.length; i++) { for (int j = 0; j < arr.length - 1; j++) { if (arr[j] > arr[j + 1]) { super.swap(arr, j, j + 1); } } } return arr; } } 选择排序 步骤说明: 1.首先在未排序的序列中找到最小/大的元素,存放到排序序列的起始位置。 2.再从剩余未排序元素中继续寻找最小/大的元素,然后放到已排序序列的末尾。 3.重复2步骤,知道所有元素均排序完毕. 代码示例 public class