Gossip Protocol也叫Epidemic Protocol（流行病协议），还有其他名称，如流言算法、疫情传播算法等。 该协议的发布最早是在1987年8月温哥华举行的第六届ACM分布式计算原理的学术会议上，该论文介绍了几种用于分发更新并推动副本实现一致性的随机算法。该算法非常简单，几乎不需要
首先，咱们说说一级缓存。在同一个会话里，MyBatis 会自动开启一级缓存。这个缓存就是为了优化查询操作的速度。一旦你执行了一个查询，MyBatis 会把结果先存起来，这样下次再查询相同的数据的时候，它就可以直接从缓存里拿，不用再去数据库查询了。只要会话不结束，这个缓存就一直有效，只在这一个会话里起
ConcurrentHashMap 和 Hashtable 都是用于在多线程环境中存储和操作键值对的数据结构，但它们在实现和性能方面存在一些重要的异同点： 相似点
分词是自然语言处理中的一种预处理步骤，旨在将句子拆分为一个个独立的词或短语，以便于后续的分析和处理。在中文语境中，分词尤为重要，因为与英语等语言不同，中文的词语之间没有明显的分隔符，需要通过算法进行自动切分。 倒排索引是一种索引方法，常用于信息检索系统。它与正排索引相反，正排索引是根据文档的ID获取
当Elasticsearch索引数据量过多时，可以采取以下措施进行优化和部署： 调整索引分片数量：根据数据量和集群规模，重新分配索引的分片数量。较小的索引分片可以提高查询性能，但过多的分片也会增加管理开销。因此，需要根据具体情况进行权衡。 调整副本数量：根据数据量和查询负载，适当调整索引的副本数量。
Redis 的操作是原子性的，这是因为 Redis 的每个命令都是以单线程的方式执行的，整个命令的执行过程是不可中断的，要么全部执行成功，要么全部执行失败。 在 Redis 中，每个命令都会被转换成一个或多个底层操作，这些操作会基于数据结构的特定实现来执行。比如，对于字符串类型，获取一个键值对、设置
是的，我了解ElasticSearch的深翻页问题及其解决方法。 ElasticSearch的深翻页问题主要与分页查询有关。在分页查询时，每次都需要对所有数据进行排序，然后取出指定范围的文档，这会导致查询效率低下和资源浪费。 对于数据量较小（from+size在10000条内）的情况，或者只需要关注
ElasticSearch可以采取以下性能优化措施： 防止脑裂：设置discovery.zen.minimum_master_nodes参数，确保选举出的Master节点的稳定性。 设置memory_lock：将JVM的物理内存地址锁定，防止操作系统进行交换出去，提高查询速度。 设置分片数：根据实际
在高并发环境下保证Elasticsearch的数据安全和稳定性，可以采取以下措施： 备份和恢复策略：定期备份数据，并制定恢复策略，以防止数据丢失或损坏。 分散负载：通过合理分配索引和分片，避免所有请求都指向同一个节点。 使用复制分片：将数据复制到多个分片中，以提高数据的可靠性和可用性。 监控和警报：
是的，我熟悉ElasticSearch集群中搜索数据的过程。 ElasticSearch是一个基于Lucene的分布式搜索和分析引擎，它可以将数据存储在集群中的多个节点上，并能够高效地进行分布式搜索和数据分析。 在ElasticSearch集群中搜索数据的过程可以分为以下几个步骤： 接受请求：Ela
