1.快速学习jav的得到方法有哪些？
2.详解布隆过滤器的原理和实现
3.适合计算机专业学生的论坛有哪些?
4.List的拆分的几种方式
5.Google限速神器——RateLimiter分享

快速学习jav的方法有哪些？

       作者：Yifen Hao

       链接：ewRedisBitSet(store*redis.Client,keystring,bitsuint)*redisBitSet{ return&redisBitSet{ store:store,key:key,bits:bits,}}

       到这里位数组操作就全部实现了，接下来看下如何通过 k 个散列函数计算出 k 个位点

       k 次散列计算出 k 个位点

//k次散列计算出k个offsetfunc(f*Filter)getLocations(data[]byte)[]uint{ //创建指定容量的源码源代切片locations:=make([]uint,maps)//maps表示k值,作者定义为了常量:fori:=uint(0);i<maps;i++{ //哈希计算,使用的是"MurmurHash3"算法,并每次追加一个固定的i字节进行计算hashValue:=hash.Hash(append(data,byte(i)))//取下标offsetlocations[i]=uint(hashValue%uint(f.bits))}returnlocations}

       插入与查询

       添加与查询实现就非常简单了，组合一下上面的得到函数就行。

//添加元素func(f*Filter)Add(data[]byte)error{ locations:=f.getLocations(data)returnf.bitSet.set(locations)}//检查是源码源代小程序食谱源码否存在func(f*Filter)Exists(data[]byte)(bool,error){ locations:=f.getLocations(data)isSet,err:=f.bitSet.check(locations)iferr!=nil{ returnfalse,err}if!isSet{ returnfalse,nil}returntrue,nil}改进建议

       整体实现非常简洁高效，那么有没有改进的得到空间呢？

       个人认为还是有的，上面提到过自动计算最优 m 与 k 的源码源代数学公式，如果创建参数改为：

       预期总数量expectedInsertions

       期望误差falseProbability

       就更好了，得到虽然作者注释里特别提到了误差说明，源码源代但是得到实际上作为很多开发者对位数组长度并不敏感，无法直观知道 bits 传多少预期误差会是源码源代多少。

//NewcreateaFilter,得到龙腾娱乐源码storeisthebackedredis,keyisthekeyforthebloomfilter,//bitsishowmanybitswillbeused,mapsishowmanyhashesforeachaddition.//bestpractices://elements-meanshowmanyactualelements//whenmaps=,formula:0.7*(bits/maps),bits=*elements,theerrorrateis0.<1e-4//fordetailederrorratetable,seeblogs.com/scott/p...

Google限速神器——RateLimiter分享

       在微服务架构中，限流组件是源码源代不可或缺的要素，它控制着同一时间访问服务的得到并发量，对于系统稳定至关重要。源码源代Google的得到guava库提供了一款名为RateLimiter的限流工具。它与Semaphore不同，极速飞艇程序源码Semaphore侧重于并发访问的数量限制，而RateLimiter则是通过设置许可证速率来限制访问速率。默认情况下，许可证按照预设速率平稳分配，保证系统的云ec商城源码稳定运行。

       RateLimiter是线程安全的，但不保证公平性。虽然它没有直接的构造方法，但可以通过RateLimiter.create静态方法创建实例。使用环境要求JDK以上，dj169源码这可能限制了其在某些场景中的实际应用。RateLimiter的实现机制基于stopwatch，通过调整阻塞时长来实现速率控制。

       一个简单的示例展示了如何限制线程执行速率，比如将每秒执行次数限制为2次。通过代码演示，我们观察到无论运行次数多少，线程执行间隔始终为ms，这是ms除以速率的结果。这表明RateLimiter能够有效控制执行速率。

       尽管RateLimiter可能不适用于所有生产环境，因其对JDK版本的高要求和可能的实验性质，但在学习和研究中，它提供了宝贵的资源。作为学习工具，RateLimiter的源码提供了深入理解限流原理的机会。然而，实际应用时需要权衡其限制和潜在风险。今天的内容到此为止，期待你对限流组件有更深的理解。晚安！

       - END -