unordermap自定义hash

STL: unordered_map 自定义键值使用

使用Windows下 RECT 类型做unordered_map 键值 1. Hash 函数计算自定义类型的hash值. struct hash_RECT { size_t operator()(const RECT &rc) const { return std::_Hash_seq((const unsigned char *)&rc, sizeof(RECT)); } }; 2. 相等函数哈希需要处理碰撞,意味着必须判断两个自定义类型对象是否相等. struct cmp_RECT

Mysql 自定义HASH索引带来的巨大性能提升----[真相篇]

推倒重来俗话说no zuo no die why you try,这时候我又忍不住zuo了,吭哧吭哧的把解决过程发上博客,向全世界宣布,哥又搞定个难题. 剧情的发展往往是看起来主角完全掌握了局势的情况下,会突然跳出来一个很牛的反面人物,然后搞得主角很惨,搞的过程中主角开始小宇宙爆发,然后逆袭.这次也不例外.踢场子的人该出现了一顿狂侃之后,发现我原来牛逼的分析,完全经不起推敲.几个问题 1) 在未做HASH索引之前,为什么大表的ROWS那么大,相当于全表扫描 2) 既然SN是唯一索引,那么

Mysql 自定义HASH索引带来的巨大性能提升----[挖坑篇]

有这样一个业务场景,需要在2个表里比较存在于A表,不存在于B表的数据.表结构如下: T_SETTINGS_BACKUP | CREATE TABLE `T_SETTINGS_BACKUP` ( `FID` ) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `FUSERID` ) NOT NULL COMMENT '用户ID', `FDEVICE` ) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '用户设备号(SN)', `FAPPID` ) NOT NULL DEFAULT ''

Mysql 自定义HASH索引带来的巨大性能提升

有这样一个业务场景,需要在2个表里比较存在于A表,不存在于B表的数据.表结构如下: T_SETTINGS_BACKUP | CREATE TABLE `T_SETTINGS_BACKUP` ( `FID` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `FUSERID` bigint(20) NOT NULL COMMENT '用户ID', `FDEVICE` varchar(64) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '用户设备号(SN)', `F

Nginx负载均衡－如何自定义URL中的hash key

"例如请求的url为http://www.a.com/{path_var1}/{path_var2}path_var1和path_var2是两个path variable如果现在只想根据path_var1来做路由,即path_var1相同的请求落在同一台服务器上,应当怎么配置呢?"如上同学问我的问题,我们都知道nginx的负载均衡,可以支持很多hash方式,对于指定url中的内容进行hash ,接下来我用一个场景来模拟: 1. 场景描述场景大概就是这样,当url请求过来时候,通过url

分布式算法(一致性Hash算法)

一.分布式算法在做服务器负载均衡时候可供选择的负载均衡的算法有很多,包括: 轮循算法(Round Robin).哈希算法(HASH).最少连接算法(Least Connection).响应速度算法(Response Time).加权法(Weighted )等.其中哈希算法是最为常用的算法. 典型的应用场景是: 有N台服务器提供缓存服务,需要对服务器进行负载均衡,将请求平均分发到每台服务器上,每台机器负责1/N的服务. 常用的算法是对hash结果取余数 (hash() mod N ):对机器编号

学习hash_map从而了解如何写stl里面的hash函数和equal或者compare函数

---恢复内容开始--- 看到同事用unordered_map了所以找个帖子学习学习 http://blog.sina.com.cn/s/blog_4c98b9600100audq.html (一)为什么需要hash_map 用过map吧?map提供一个很常用的功能,那就是提供key-value的存储和查找功能.例如,我要记录一个人名和相应的存储,而且随时增加,要快速查找和修改: key value 岳不群 - 华山派掌门人,人称

【Mysql】mysql使用触发器创建hash索引

概述若设计的数据表中,包含较长的字段,比如URL(通常都会比较长),查询时需要根据该字段进行过滤: select * from table_xxx where url = 'xxxxxxx'; 为了提高查询性能,通常需要对字段做索引,在Innodb中,如果使用URL做索引,将会导致: 索引存储占用空间大: 索引查询比较性能差: 为了解决上面的问题,有如下解决方案: 对URL做hash,hash作为记录的一个字段,查询时,使用该hash值做过滤: 使用触发器对更新和插入的数据做hash,不需要手

STL标准库-一个万用的hash function

技术在于交流.沟通,本文为博主原创文章转载请注明出处并保持作品的完整性在前面我介绍过hash的使用,本次主要介绍一下Hash Function Hash Function即获得hash code的函数,根据其获得的hash code放到指定的bucket中,那么为了保证其hash的效率我们应尽量避免碰撞,所以hash Function所产生的hash code应足够的乱下面介绍一个万用的hash function及其测试代码首先我们创建一个客户类,它有三个成员变量姓,名,年龄 class

分布式缓存设计:一致性Hash算法

缓存作为数据库前的一道屏障,它的可用性与缓存命中率都会直接影响到数据库,所以除了配置主从保证高可用之外还需要设计分布式缓存来扩充缓存的容量,将数据分布在多台机器上如果有一台不可用了对整体影响也比较小.不多说,你懂我意思的! 缓存的分布式集群和应用服务器不同,缓存的分布式是每台机器上的缓存数据是不一样的,不像应用服务器是无状态的,每台机器上的服务是一致的.缓存访问请求不可以在缓存服务器集群中的任意一台处理,必须找到缓存有需要数据的服务器.所以保证在新上线机器和删除机器的时候整个集群中的已经缓存的数

Java实现一致性Hash算法

Java代码实现了一致性Hash算法,并加入虚拟节点.,具体代码为: package com.baijob.commonTools; import java.util.Collection; import java.util.SortedMap; import java.util.TreeMap; /** * 一致性Hash算法 * 算法详解:http://blog.csdn.net/sparkliang/article/details/5279393 * 算法实现:https://we

【算法】一致性Hash算法

一.分布式算法在做服务器负载均衡时候可供选择的负载均衡的算法有很多,包括: 轮循算法(Round Robin).哈希算法(HASH).最少连接算法(Least Connection).响应速度算法(Response Time).加权法(Weighted )等.其中哈希算法是最为常用的算法. 典型的应用场景是: 有N台服务器提供缓存服务,需要对服务器进行负载均衡,将请求平均分发到每台服务器上,每台机器负责1/N的服务. 常用的算法是对hash结果取余数 (hash() mod N ):对机器编号

哈希表（hash）详解

哈希表结构讲解: 哈希表(Hash table,也叫散列表),是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构.也就是说,它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录,以加快查找的速度.这个映射函数叫做散列函数,存放记录的数组叫做散列表. 记录的存储位置 = function(关键字) 这里的对应关系function称为散列函数,又称为哈希(Hash函数),采用散列技术将记录存储在一块连续的存储空间中,这块连续存储空间称为散列表或哈希表(Hash table). 哈希表hashta

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MemCache分布式缓存的一个bug

Memcached分布式缓存策略不是由服务器端至支持的,多台服务器之间并不知道彼此的存在.分布式的实现是由客户端代码(Memcached.ClientLibrary)通过缓存key-server映射来实现的,基本原理就是对缓存key求hash值,用hash值对服务器数量进行模运算,该key值被分配到模运算结果为索引的那台server上. Memcached.ClientLibrary对缓存key计算hashcode的核心算法如下: /// <summary> /// Returns appro

DDoS攻防战（二）：CC攻击工具实现与防御理论

我们将要实现一个进行应用层DDoS攻击的工具,综合考虑,CC攻击方式是最佳选择,并用bash shell脚本来快速实现并验证这一工具,并在最后,讨论如何防御来自应用层的DDoS攻击. 第一步:获取大量可用代理ip:port列表网上所处可见免费代理,我们使用http的GET方法抓取html文档,接着使用正则过滤出我们需要的ip port对,然后逐一验证各代理的可用性,最终得到可用的代理ip port对. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 1

DDoS攻防战（三）：ip黑白名单防火墙frdev的原理与实现

在上一篇文章<DDoS攻防战 (二) :CC攻击工具实现与防御理论>中,笔者阐述了一个防御状态机,它可用来抵御来自应用层的DDoS攻击,但是该状态机依赖一个能应对大量条目快速增删的ip黑白名单防火墙,我们目前并没有发现很好的开源实现以供我们使用. ·实现方案选择: 硬件实现或者软件实现? 在面对诸如大量畸形包这样的攻击时,硬件实现将会是非常好的选择,这是因为在进行此类型的封包过滤时,系统需要记忆的状态很少(对于FPGA.ASIC诸多硬件实现方案来讲,记忆元件的成本决不可忽视,寄存器与静态RAM

关于nginx upstream的几种配置方式

平时一直依赖硬件来作load blance,最近研究Nginx来做负载设备,记录下upstream的几种配置方式. 第一种:轮询 upstream test{ server 192.168.0.1:3000; server 192.168.0.1:3001; } 第二种:权重 upstream test{ server 192.168.0.1 weight=2; server 192.168.0.2 weight=3; } 这种模式可解决服务器性能不等的情况下轮询

Mysql 索引的基础（下）

如果需要存储大量的URL并需要根据URL进行搜索查找.如果使用B-Tree 来存储URL,存储的内容就会很大,因为URL本身都很长.正常情况下会有如下查询: SELECT id FROM url WHERE url="http://www.baidu.com"; 若删除原来URL上的索引,而新增一个被索引的url_crc列,使用CRC32做hash ,就可以用下面的方式查询: SELECT id FROM url WHERE url='http://www.baidu.com' AND

java 一致性哈希类实例算法

package com.hash; import java.util.Collection; import java.util.SortedMap; import java.util.TreeMap; /** * 一致性Hash算法 * * @param <T> 节点类型 */ public class ConsistentHash<T> { /** Hash计算对象,用于自定义hash算法 */ HashFunc hashFunc; /** 复制的节点个数 */ priv

高性能MySQL--索引学习笔记（原创）

看过一些人写的学习笔记,完全按书一字不漏照抄,内容很多,真不能叫笔记.遂自己整理了一份,取其精要. 更多笔记请访问@个人简书 [toc] 索引概述索引即key 在存储引擎层实现,不同引擎工作方式不同索引优化--最好的查询优化手段,可提效几个数量级两步查找数据: 磁盘查找索引节点(页),将其调入内存: 内存内业内查找数据一. 索引类型 B-Tree Hash R-Tree空间数据索引全文索引 1. B-tree索引支持引擎:InnoDB,MyISAM,Memory 所有叶子值顺序存储,

unordermap自定义hash

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