<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[weige2980的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.csdn.net/weige2980</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.csdn.net/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; weige2980]]></copyright><item><title><![CDATA[rocksdb 存储]]></title><link>https://blog.csdn.net/weige2980/article/details/144977735</link><guid>https://blog.csdn.net/weige2980/article/details/144977735</guid><author>weige2980</author><pubDate>Tue, 07 Jan 2025 09:44:40 +0800</pubDate><description><![CDATA[1 从head 节点，从最高层遍历链表每个节点 x *2 如果 x 节点为null2.1 如果是第0层，则返回pre 节点2.2 如果不是第0层，则层高减1，继续遍历链表3 如果 x 不为null，则递进链表// 获取最后一个节点// 1 3 5// 1 2 3 4 5 , find, 即返回5/** 1 从head 节点，从最高层遍历链表每个节点 x* 2 如果 x 节点为null* 2.1 如果是第0层，则返回pre 节点* 2.2 如果不是第0层，则层高减1，继续遍历链表。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[30检查是否存在满足条件的数字组合]]></title><link>https://blog.csdn.net/weige2980/article/details/144949754</link><guid>https://blog.csdn.net/weige2980/article/details/144949754</guid><author>weige2980</author><pubDate>Sun, 05 Jan 2025 19:29:49 +0800</pubDate><description><![CDATA[【代码】30检查是否存在满足条件的数字组合。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[29组成最大数]]></title><link>https://blog.csdn.net/weige2980/article/details/144949726</link><guid>https://blog.csdn.net/weige2980/article/details/144949726</guid><author>weige2980</author><pubDate>Sun, 05 Jan 2025 19:27:35 +0800</pubDate><description><![CDATA[【代码】29组成最大数。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[28全排列]]></title><link>https://blog.csdn.net/weige2980/article/details/144949707</link><guid>https://blog.csdn.net/weige2980/article/details/144949707</guid><author>weige2980</author><pubDate>Sun, 05 Jan 2025 19:25:59 +0800</pubDate><description><![CDATA[【代码】28全排列。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[27计算最大乘积]]></title><link>https://blog.csdn.net/weige2980/article/details/144949620</link><guid>https://blog.csdn.net/weige2980/article/details/144949620</guid><author>weige2980</author><pubDate>Sun, 05 Jan 2025 19:19:47 +0800</pubDate><description><![CDATA[【代码】27计算最大乘积。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[26快递运输]]></title><link>https://blog.csdn.net/weige2980/article/details/144949581</link><guid>https://blog.csdn.net/weige2980/article/details/144949581</guid><author>weige2980</author><pubDate>Sun, 05 Jan 2025 19:16:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[【代码】26快递运输。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[25考勤信息]]></title><link>https://blog.csdn.net/weige2980/article/details/144947063</link><guid>https://blog.csdn.net/weige2980/article/details/144947063</guid><author>weige2980</author><pubDate>Sun, 05 Jan 2025 16:04:35 +0800</pubDate><description><![CDATA[【代码】25考勤信息。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[24找车位]]></title><link>https://blog.csdn.net/weige2980/article/details/144946794</link><guid>https://blog.csdn.net/weige2980/article/details/144946794</guid><author>weige2980</author><pubDate>Sun, 05 Jan 2025 15:49:27 +0800</pubDate><description><![CDATA[【代码】24找车位。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[23按身高体重排序]]></title><link>https://blog.csdn.net/weige2980/article/details/144946700</link><guid>https://blog.csdn.net/weige2980/article/details/144946700</guid><author>weige2980</author><pubDate>Sun, 05 Jan 2025 15:44:26 +0800</pubDate><description><![CDATA[【代码】23按身高体重排序。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[22字符串序列判定]]></title><link>https://blog.csdn.net/weige2980/article/details/144946588</link><guid>https://blog.csdn.net/weige2980/article/details/144946588</guid><author>weige2980</author><pubDate>Sun, 05 Jan 2025 15:38:39 +0800</pubDate><description><![CDATA[【代码】22字符串序列判定。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[21最远足迹]]></title><link>https://blog.csdn.net/weige2980/article/details/144946544</link><guid>https://blog.csdn.net/weige2980/article/details/144946544</guid><author>weige2980</author><pubDate>Sun, 05 Jan 2025 15:36:19 +0800</pubDate><description><![CDATA[【代码】21最远足迹。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[20火星文计算]]></title><link>https://blog.csdn.net/weige2980/article/details/144873725</link><guid>https://blog.csdn.net/weige2980/article/details/144873725</guid><author>weige2980</author><pubDate>Wed, 01 Jan 2025 23:12:50 +0800</pubDate><description><![CDATA[【代码】20火星文计算。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[19勾股数元组]]></title><link>https://blog.csdn.net/weige2980/article/details/144873444</link><guid>https://blog.csdn.net/weige2980/article/details/144873444</guid><author>weige2980</author><pubDate>Wed, 01 Jan 2025 22:52:37 +0800</pubDate><description><![CDATA[【代码】19勾股数元组。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[18喊7的次数重排]]></title><link>https://blog.csdn.net/weige2980/article/details/144873395</link><guid>https://blog.csdn.net/weige2980/article/details/144873395</guid><author>weige2980</author><pubDate>Wed, 01 Jan 2025 22:47:49 +0800</pubDate><description><![CDATA[【代码】18喊7的次数重排。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[17相对开音节]]></title><link>https://blog.csdn.net/weige2980/article/details/144873331</link><guid>https://blog.csdn.net/weige2980/article/details/144873331</guid><author>weige2980</author><pubDate>Wed, 01 Jan 2025 22:41:25 +0800</pubDate><description><![CDATA[【代码】17相对开音节。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[负载均衡代码实现-热数据分裂]]></title><link>https://blog.csdn.net/weige2980/article/details/144546616</link><guid>https://blog.csdn.net/weige2980/article/details/144546616</guid><author>weige2980</author><pubDate>Tue, 17 Dec 2024 23:03:57 +0800</pubDate><description><![CDATA[如之前章节中所说的，中所说的想象一个场景3，如果某个表的的qps非常高，导致该节点压力太大。怎么去处理呢？我们可以将要给热点表，分裂成两个表。热数据分裂前可以看出range1 的数据是热数据，3个节点的qps分别是1020， 30， 520。负载是不均衡的。热数据分裂后可以看出range1 分裂成了 range1*1 和 range1*2， range1*1 的lease 在节点1上， range1*2 的lease 在节点2上。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[负载均衡代码实现-副本均衡]]></title><link>https://blog.csdn.net/weige2980/article/details/144495355</link><guid>https://blog.csdn.net/weige2980/article/details/144495355</guid><author>weige2980</author><pubDate>Mon, 16 Dec 2024 00:45:05 +0800</pubDate><description><![CDATA[想象一个场景2，假如集群有那么一个节点，还没有任何访问qps。我们肯定可以把数据放在上面，让它去分担一些数据库的读写压力。怎么去做呢？如图所示我们可以删除原有副本，在其他节点上重建副本。可以看出，副本迁移前，4个节点的qps分别是45，2020， 1030， 1000，负载是不均衡的。副本均衡后可以看出副本 range4 - 1 从节点2迁移到了节点4，且lease 由节点2 转移到了节点1；副本range5 - 2 从节点3迁移到了节点4。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[langchain 入门笔记-1]]></title><link>https://blog.csdn.net/weige2980/article/details/144335598</link><guid>https://blog.csdn.net/weige2980/article/details/144335598</guid><author>weige2980</author><pubDate>Mon, 09 Dec 2024 01:00:51 +0800</pubDate><description><![CDATA[是一个用于构建生产级LLM 应用程序的平台，它提供了调试，测试，评估和监控基于任何LLM框架构建的链和智能代理功能。例如：要跟踪我的大语言模型的token 的数量, 可以用工具 LangSmish。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[负载均衡代码实现-lease 均衡]]></title><link>https://blog.csdn.net/weige2980/article/details/144293817</link><guid>https://blog.csdn.net/weige2980/article/details/144293817</guid><author>weige2980</author><pubDate>Fri, 06 Dec 2024 15:45:06 +0800</pubDate><description><![CDATA[想象一个场景1，如果数据库有90个表，假设其中有30个表的leaseholder在node1上，那么对数但这个30个表的qps非常高，占数据库访问qps的90%了。显然这样不满足负载均衡，应该怎么做呢？如图所示答：我们可以将一些 leaseholder 转移到其他的副本上。Lease 均衡前如图所示共9个表，每个表在一个range上，每个range有3个副本，其中标蓝色的是leaseholder，读写都在此副本上执行。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[newsql分布式数据库负载均衡策略]]></title><link>https://blog.csdn.net/weige2980/article/details/144253774</link><guid>https://blog.csdn.net/weige2980/article/details/144253774</guid><author>weige2980</author><pubDate>Thu, 05 Dec 2024 01:09:28 +0800</pubDate><description><![CDATA[我们举例子简单描述了负载均衡的3个策略，lease均衡，副本均衡，热点数据分裂，接下来的章节我们结合kwbase代码，具体了解这3种均衡策略的实现细节。]]></description><category></category></item></channel></rss>