背景 Chord算法是DHT(Distributed Hash Table)的一种经典实现.下面从网上无节操盗了一段介绍性文字: Chord是最简单.最精确的环形P2P模型."Chord"这个单词在英文中是指"弦",在分布式系统中指"带弦环",在P2P领域则指基于带弦环拓扑结构的分布式散列表(DHT)或者构建与其上的P2P网络.尽管MIT和UC Berkeley的研究早在2001年之前就开发了Chord及其应用系统.但有关Chord的正式论文[S

task: 基于Chord实现一个Hash Table 我负责写Node,队友写SuperNode和Client.总体参考paper[Stoica et al., 2001]上的伪代码 FindSuccessor(key):对chord环上的任意一个key,返回他的successor FindPredecessor(key):对chord环上的任意一个key,返回他的Predecessor n.Closet_Preceding_Finger(key):对chord环上的任意一个key,在node

CRC32生成多项式:X32+X26+X23+X22+X16+X12+X11+X10+X8+X7+X5+X4+X2+X+1 对应的16进制表示为:0x4C11DB7 下面贴CRC32查表法生成代码: WORD32 table[] = { 0x00000000, 0x77073096, 0xee0e612c, 0x990951ba, 0x076dc419, 0x706af48f, 0xe963a535, 0x9e6495a3, 0x0edb8832, 0x79dcb8a4, 0xe0d5e91e,

瘋耔C++笔记 欢迎关注瘋耔新浪微博:http://weibo.com/cpjphone 参考:C++程序设计(谭浩强) 参考:http://c.biancheng.net/cpp/biancheng/cpp/rumen_8/ 博客原文:http://www.cnblogs.com/Ph-one/p/3974707.html 一.C++初步认识 1.C++输入.输出.头文件解释 #include<iostream> using namespace std ; int mian() { cout

http://blog.csdn.net/tonyzhou2008/article/details/5100683 本文主要讲述三个内容: 1.如何创建hierarychyid的表,插入数据及基本递归查询. 2.介绍hierarchyid的10种专有函数. 3.介绍hierarchyid特有的深度优先索引(Depth-First Indexing)和广度优先索引(Breadth-First Indexing) 在上一节中 http://blog.csdn.net/tjvictor/archive

转自:http://blog.csdn.net/wangxiaoqin00007/article/details/7374833 虽然网上搜索CHord,一搜一大堆,但大多讲得不太清楚明白.今天发现一篇blog,图文并茂,逻辑清楚且易懂,特意转载收藏. P2P的一个常见问题是如何高效的定位节点,也就是说,一个节点怎样高效的知道在网络中的哪个节点包含它所寻找的数据,如下图: 对此,有三种比较典型的来解决这个问题. Napster:使用一个中心服务器接收所有的查询,服务器告知去哪下载其所需要的数据.

镇场诗:---大梦谁觉,水月中建博客.百千磨难,才知世事无常.---今持佛语,技术无量愿学.愿尽所学,铸一良心博客.------------------------------------------ 1 base code use master drop database helloworld --创建一个数据库 create database helloworld --用helloworld1这个数据库 use helloworld --创建一个表格teacher create table

RMQ (Range Minimum/Maximum Query)问题是指:对于长度为n的数列A,回答若干询问RMQ(A,i,j)(i,j<=n),返回数列A中下标在i,j里的最小(大)值,也就是说,RMQ问题是指求区间最值的问题. 简介 主要方法及复杂度如下: 1.朴素(即搜索),O(n)-O(qn) online. 2.线段树,O(n)-O(qlogn) online. 3.ST(实质是动态规划),O(nlogn)-O(1) online. ST算法(Sparse Table),以求最大值为

背景 背景是设计一个实时数据接入的模块,负责接收client的实时数据写入(如日志流,点击流),数据支持直接下沉到HBase上(兴许提供HBase上的查询),或先持久化到Kafka里.方便兴许进行一些计算和处理,再下沉到文件系统或做别的输出. 在设计中,对于client和服务端有这么些目标. client须要支持多语言(Java.C++),做得尽量轻量级.仅仅要连上服务端的ip:port.以RPC的形式调用简单的write就能够把数据写出去.client不承担不论什么逻辑的处理.服务端的负载均衡

又要找工作了,变的忧虑了,唯有学习才让内心变得踏实,今天玩了一下午的王者荣耀,正事都忘了...... 如果认为所谓的毅力是每分每秒的"艰苦忍耐"式的奋斗,那这是一种很不足的心理状态.毅力是一种习惯,毅力是一种状态,毅力是一种生活--- 摘至老衲五木写得--"LwIP协议栈源码详解",,,一工作总是感觉以前的热情没有了,不知道这种状态还要持续到什么时候,每一次改变总需要一个开始..希望尽快开始...... 你像一个小小的太阳有一种温暖总是让我将要冰冷的心有地方取暖你总

简介 RMQ (Range Minimum/Maximum Query)问题是指:对于长度为n的数列A,回答若干询问RMQ(A,i,j)(i,j<=n),返回数列A中下标在i,j里的最小(大)值,也就是说,RMQ问题是指求区间最值的问题. RMQ(Range Minimum/Maximum Query),即区间最值查询,这是一种在线算法,所谓在线算法,是指用户每次输入一个查询,便马上处理一个查询.RMQ算法一般用较长时间做预处理,时间复杂度为O(nlogn),然后可以在O(1)的时间内处理每次查

HashTable继承关系如下: HashTable是一个线程安全的[键-值对]存储结构.其存储结构和HashMap相同,参考这里. 1. HashTable定义了一个类型为Entry<K,V>的数组table用来存储数据. /** * The hash table data. */ private transient Entry<K,V>[] table; 类型Entry<K,V>的定义如下: /** * Hashtable bucket collision list

--------------------------------------------------------------------- -- Chapter 09 - Graphs, Trees, Hierarchies and Recursive Queries --图,树,层次结构,递归查询 --------------------------------------------------------------------- -----------------------------

laravel中提供DB facade(原始查找).查询构造器.Eloquent ORM三种操作数据库方式 1.连接数据库 .env 数据库配置 DB_HOST=localhost dbhost DB_DATABASE=laravel dbname DB_USERNAME=root username DB_PASSWORD=root password 2.使用DB facade实现CURD (1) 新建路由 Route::get('city', 'cityController@index');

又要找工作了,变的忧虑了,唯有学习才让内心变得踏实,今天玩了一下午的王者荣耀,正事都忘了...... 如果认为所谓的毅力是每分每秒的“艰苦忍耐”式的奋斗,那这是一种很不足的心理状态.毅力是一种习惯,毅力是一种状态,毅力是一种生活--- 摘至老衲五木写得--"LwIP协议栈源码详解",,,一工作总是感觉以前的热情没有了,不知道这种状态还要持续到什么时候,每一次改变总需要一个开始..希望尽快开始...... 你像一个小小的太阳有一种温暖总是让我将要冰冷的心有地方取暖你总是微笑如花总是看我沉

Chord算法 1.Chord 概念 Chrod算法是P2P中的四大算法之一,是有MIT(麻省理工学院)于2001年提出 . Chord的目的是提供一种能在P2P网络快速定位资源的的算法,Chord并不关心资源是如何存储的,只是从算法层面研究资源的取得,因此Chord的API只有两个set.get. Chord是什么 ​- Chord是一个算法,也是一个协议.作为一个算法,Chord可以从数学的角度严格证明其正确性和收敛性:作为一个协议,Chord详细定义了每个环节的消息类型. Chord还可以

[引子]RMQ (Range Minimum/Maximum Query)问题: 对于长度为n的数列A,回答若干询问RMQ(A,i,j)(i,j<=n),返回数列A中下标在i,j里的最小(大)值,也就是说,RMQ问题是指求区间最值的问题. {方法}            1.朴素(即搜索),O(n)-O(qn) online.            2.线段树,O(n)-O(qlogn) online. 3.ST(实质是动态规划),O(nlogn)-O(q) online. ST算法(Spars

题目描述: 给定一个数字序列,查询任意给定区间内数字的最小值. 输入: 输入包含多组测试用例,每组测试用例的开头为一个整数n(1<=n<=100000),代表数字序列的长度.接下去一行给出n个数字,代表数字序列.数字在int范围内.下一行为一个整数t(1<=t<=10000),代表查询的次数.最后t行,每行给出一个查询,由两个整数表示l.r(1<=l<=r<=n). 输出: 对于每个查询,输出区间[l,r]内的最小值. 样例输入: 5 3 2 1 4 3 3 1

层次结构数据定义为一组通过层次结构关系互相关联的数据项. 在层次结构关系中,一个数据项是另一个项的父级或子级. sql server2008开始内置的 hierarchyid 数据类型使存储和查询层次结构数据变得更为容易.hierarchyid 其实是 CLR 数据类型. 废话不多说,看不明白就实际操作一把,然后再回过头来理解. 下面先创建一个表,并插入一些数据: create table RoleMan ( NodeId hierarchyid not null, RoleId int not

目前主流大数据存储使用横向扩展(scale out)而非传统数据库纵向扩展(scale up)的方式.因此涉及数据分片.数据路由(routing).数据一致性问题 二级映射关系:key-partition映射,partition-machine映射 首先找到partition(比如hash),然后找machine(路由routing) hash分片方式1:Round Robin 新增一台机器: 需要重新分配数据归属,灵活性差 hash分片方式2:虚拟桶(virtual buckets) hash