分片专题
Spring Boot实现大文件分片下载
关于文件的上传和下载前面已经讲了2节课，今天我们主要讲一下如何分片下载，历史文章详解下面链接 Spring Boot实现文件上传和下载Spring Boot实现大文件分块上传 1.分片下载的好处 使用分片下载： 将大文件分割成多个小块进行下载，可以降低内存占用和网络传输中断的风险。这样可以避免一次性下载整个大文件造成的性能问题。断点续传： 实现断点续传功能，即在下载中途中断后，可以从已下载的
Redis 集群：如何实现数据的高效分片与负载均衡
Redis 集群：如何实现数据的高效分片与负载均衡 一 . 基本概念二 . 数据分片算法2.1 哈希求余算法2.2 一致性哈希算法2.3 哈希槽分区算法核心思路Redis 集群中最多只能有 16384 个分片吗 ?为什么一定要是 16384 个槽位 ? 三 . 基于 docker 进行集群的搭建3.1 创建目录和配置3.2 编写 generate.sh编写脚本脚本含义 3.3 编写 doc
Apache ShardingSphere数据分片弹性伸缩加解密中间件
Apache ShardingSphere Apache ShardingSphere 是一款分布式 SQL 事务和查询引擎，可通过数据分片、弹性伸缩、加密等能力对任意数据库进行增强。 软件背景 ShardingSphere是一套开源的分布式数据库中间件解决方案组成的生态圈，它由Sharding-JDBC、Sharding-Proxy和Sharding-Sidecar（计划中）这3款相互
MapReduce的shuffle过程详解（分片、分区、合并、归并）
shuffle过程 shuffle概念 shuffle的本意是洗牌、混洗的意思，把一组有规则的数据尽量打乱成无规则的数据。而在MapReduce中，shuffle更像是洗牌的逆过程，指的是将map端的无规则输出按指定的规则“打乱”成具有一定规则的数据，以便reduce端接收处理。其在MapReduce中所处的工作阶段是map输出后到reduce接收前，具体可以分为map端和reduce端前
分片、侧链、状态通道、子链、DAG 是什么 区别
一、分片(sharding) 区块链网络由主链和分片（shards）链组成，分片链上交易处于自己独立的空间中，可以独立处理交易。 其核心思路是并非每个节点都需要处理所有的交易。 分片之前整个网络的处理取决于单个节点的处理。 分片后，只有同一片内的处理是同步的、一致的，不同分片之间则可以是异步的。 这种属于底层解决方案，因为它是在区块链本身的基本协议中实施的。 分片链的共
思考（六十七）：按段（segment）分片的数据库应用
问题 在使用数据库的应用中，通常会通过对 ID 做 hash 映射到分库分表，达成压力均摊 在实际实施过程中，通常会有 2 个问题： 当实例进行扩容时，必须停服维护， rehash 用户数据不同实例压力分担不均，通常 ID 越大的那些实例压力大 因此，实作中，通常会使用按段（segment）划分维护数据集 本文，举 3 个例子来阐述其思想： 美团 Leaf-segment 数据库方案
存储架构模式-分片架构和分区架构
分片架构 分片架构就可以解决主从复制存在的问题，如果主机能够承担写的性能，那么主从就够了，如果不能，那么就需要分片架构了。 分片架构设计核心 分片架构设计核心-分片规则 案例1：不合理，因为不同年龄是不均匀的，城市也是不合理的 案例2：动态适合用户ID来分片，微博适合用hash分片 分片架构设计核心-路由规则 分片动态路由-配置中心 分片动态路由-路由转发
netty编程之实现断点续传(分片发送)功能
写在前面 在我们使用各种网盘的时候，可以随时的暂停上传，然后继续上传，这其实就是断点续传的功能，本文就看下在netty中如何实现断点续传的功能。 1：核心点介绍 1.1：RandomAccessFile RandomAccessFile类有一个seek方法，通过该方法可以从文件的指定位置开始读取内容，基于此，我们就可以实现从断点处继续上传的效果，其实也就是实现断点续传了。 1.1：cli
es重启后调大恢复并发参数,加速分片分配
通过执行 GET /_cluster/allocation/explain 查看当前索引分配详情 "deciders": [{"decider": "throttling","decision": "THROTTLE","explanation": "reached the limit of outgoing shard recoveries [2] on the node [6gauyszJR
【React原理 - 任务调度和时间分片详解】
概述 在React15的时候，React使用的是从根节点往下递归的方式同步创建虚拟Dom，由于递归具有同步不可中断的特性，所以当执行长任务时(通常以60帧为标准，即16.6ms)就会长时间占用主线程长时间无响应，导致页面卡顿，对于交互及其不友好。所以React16中新增了fiber架构和scheduler调度(之前只有渲染器Renderer、协调器Reconciler),在该版本中新增了时间分片
es集群重新分片报错Too many open files解决
现象 查看es集群状态 后面所有操作均在开发工具中操作， 命令行是 curl -XGET -uelastic:password http://ip:9200/_cluster/health GET _cluster/health 查看解释 GET /_cluster/allocation/explain 查看es日志 [WARN ][o.e.c.r.a.AllocationS
Java大文件下载方案(vue+饿了么)：分片下载、断点续载!
前言 本篇文章是基于其他文章的基础上结合自己的理解写出来的,如果哪里有问题请指出! 详细教程 分片下载 1.什么是分片下载 分片下载是指将一个大的文件分成多个较小的部分（分片或块），然后并行地从服务器下载这些部分到客户端的过程。 2.分片下载的场景 1.大文件下载 2.网络环境环境不好，存在需要重新下载风险的场景. 断点续传 1、什么是断点续传 断点续传是在下载时，将下载任务
minio文件存储+ckplayer视频播放（minio分片上传合并视频播放）
文章目录 参考简述效果启动minio代码配置类RedisConfigWebConfigMinioClientAutoConfigurationOSSPropertiesapplication.yml 实体类MinioObjectResultStatusCodeOssFileOssPolicy 工具类FileTypeUtilMd5UtilMediaTypeMinioTemplate 文件分片上
数据链路层(Mac帧,报头字段,局域网通信原理),MTU,MSS,ip报文的分包与组装(ip报头字段介绍,组装过程,判断是否被分片/收到全部分片)
目录 数据链路层 介绍 MTU 介绍 在哪一层分片 IP报文的分包与组装 16位标识 3位标志 13位片偏移 示例 组装过程 确定是否被分片 确定是否收到全部分片 注意点 数据链路层与网络层的关系 Mac帧 Mac地址 报头格式 目的/源地址 类型 局域网通信原理 图解 碰撞问题 MSS 引入 介绍 数据链路层 介绍 也
FlinkX 分片读取原理
FlinkX 分片读取原理 在数据同步工具中,将数据从源头读取到数据缓存是最重要的一环之一，算是左膀。所以在整个流程，从技术场景上，一定要支持数据的分片与并行读取、流控，从业务角度上，需要支持脏值处理与增量读取。 而今天重点来探讨一下分片读取的原理。 分片原理 分片是将待读取的数据平均分配，尽量的使各个分片任务均衡，不会让数据倾斜从而导致个别节点的同步压力过大（硬件-网卡、cpu等）。
ClickHouse分布式部署搭建单分片二副本集群
搭建单分片二副本集群，使用MergeTree引擎测试数据同步 服务器： 127.0.0.1 clickhouse 127.0.0.2 clickhouse + keeper 结构图 1.修改hosts vi /etc/hosts 添加需要部署的ip和名字 127.0.0.1 node1127.0.0.2 node2 2. node1配置文件修改 2.1 修改/etc/
minio 后端大文件分片上传，合并，删除分片
背景 网上大多数minio大文件上传都是采用后台返回前端预上传链接，然后由前端去put请求直接和minio通信上传分片文件，然后调用后台合并分片逻辑来达到快申诉上传的目的，详情可以参考我的上两篇文章 最近有个项目域名是https的，但是上传大文件走https太慢，而且服务器配置很拉跨，https里走http预上传不知道为啥老是报错。所以研究下直接从后台分片，然后逐个上传，然后合并，删除分片。
Redis高级----主从、哨兵、分片、脑裂原理
目前已更新系列： 当前：Redis高级----主从、哨兵、分片的原理 计算机网络--面试知识总结一 计算机网络-----面试知识总结二 计算机网络--面试总结三（Http与Https） 计算机网络--面试总结四（HTTP、RPC、WebSocket、SSE）-CSDN博客 知识积累之ThreadLocal---InheritableThreadLocal总结 本次Redis的
Vue学习笔记：大文件实现切割分片上传
相关资源：Vue学习笔记：获取文件唯一标识 md5值 template <inputmultiple="multiple"type="file"ref="fileUpload"style="display: none"@change="getFileChunk()"/> script //文件分片切割getFileChunk(data){const that = thisconst Fi
【网络编程】第十章 网络层-IP（分片组装+网段+路由+NAT）
文章目录 重点概念IP协议4位首部长度8位生存时间（TTL）分片MTU-最大传输单元分片过程 组装 网段网段划分子网掩码 特殊IPloopback 环回解决IP地址不足问题 私有 IP访问广域网和返回的步骤NATNAPT-网络地址端口转换表NAT技术的缺陷NAT和代理服务器正向代理反向代理 为什么私网IP不能出现在公网当中 路由路由表查询的具体过程route 重点
为什么要做Redis分区和分片
Redis分区（Partitioning）和分片（Sharding）是将数据分布在多个Redis实例或多个节点上的做法。这种技术用于提高性能、可扩展性和可用性。以下是执行Redis分区和分片的主要原因： 1. **提高吞吐量**： - 通过将数据分散到多个节点，可以并行处理更多的操作，从而提高整体吞吐量。 2. **内存限制**： - 单个Redis实例的内存是有限的。分区允许数据
Python中引用复制、分片复制、完整复制
Python中引用复制、分片复制、完整复制 首先直接看例子： >>> l1=[1,2,3]>>> l11 = l1>>> l2=[4,5,l1]>>> l2[4, 5, [1, 2, 3]]>>> l3 = l2[:]>>> l3[4, 5, [1, 2, 3]]>>> import copy>>> l4 = copy.deepcopy(l2)>>> l4[4, 5, [
为什么分片，尽量选择客户端分片架构
在分布式系统中，数据分片是一种常见的技术，用于将大型数据集分散存储在多个服务器上，以提高性能和可扩展性。分片可以发生在客户端或服务器端，每种方式都有其优缺点。客户端分片架构通常指的是数据分片的决策和操作由客户端应用程序来执行，而不是由中间件或服务端来处理。选择客户端分片架构可以带来以下好处： 1. **减少网络I/O**：客户端直接与数据存储节点通信，避免了中间件的介入，减少了一次网络I/O操作