HashMap在Map.Entry静态内部类实现中存储keyvalue对。HashMap使用哈希算法，在put和get方法中，它使用hashCode()和equals()方法。当我们通过传递keyvalue对调用put方法的时候，HashMap使用KeyhashCode()和哈希算法来找出存储keyvalue对的索引。Entry存储在LinkedL

GO中map的底层是如何实现的首先Go语言采用的是哈希查找表，并且使用链表解决哈希冲突。GO的内存模型先看这一张map原理图(https://imghelloworld.osscnbeijing.aliyuncs.com/49dfa7b81e19fbab143ddc0a7b3b7fa0.png)map再来看

本文将对几种缓存与数据库保证数据一致性的使用方式进行分析。为保证高并发性能，以下分析场景不考虑执行的原子性及加锁等强一致性要求的场景，仅追求最终一致性

同样是为了解决哈希表中索引重复问题的算法，基本思路为将哈希表中维护的数组改成存储链表的数组，将数据存在链表中。也可以用数组但是数组的插入和删除的效率较低，故采用链表。实现：链表的实现：/链结点，相当于是车厢/publicclassNode{//数据域publi

1\.CAP定理C：Consistency，一致性A：Availability，可用性P：Partitiontolerance，分区容错性CAP定理，指的是在一个分布式系统中，一致性、可用性、分区容错性，三者不可得兼。2\.CAP详解2.1一致性（C）指所有节点访问同一份最新的

InnoDB存储引擎索引：B树索引：不能找到一个给定键值的具体行，能找到的只是被查找数据行所在的页。然后把页加载到内存，在查询所要的数据。全文索引：哈希索引：InnoDB会根据表的使用情况自动为表生成哈希索引，不能人为的干预是否在一张表中生成哈希索引B树索引在数据库中的高度一般是2~4层，所以查询最多需要2到4次IO。B树索引分为聚

分布式一致性“分布式”是大型系统实现高性能、高可用所常用的架构手段，本章节将概述“分布式一致性”的基本内容，以作为ZAB算法阐述的基础。分布式一致性的基本概念数据库系统的基础理论中，“事务”必须符合ACID，即为：Atomicity原子性、Consistency一致性、Isolation隔离性、Durabilit

一、简介和应用哈希表（HashTable）是一种高效的数据结构，通过键值对(keyvalue)存储数据，提供快速的插入、删除和查找操作。它使用哈希函数将键映射到表中的位置，使得平均时间复杂度可以达到O(1)。‌应用场景‌：数据库索引、缓存实现（如Redis

Hash一般被翻译成“散列”，也可直接音译为“哈希”，就是把任意长度的输入（又叫做预映射，preimage），通过散列算法，变换成固定长度的输出，该输出就是散列值。　　这种转换是一种压缩映射，也就是，散列值的空间通常远小于输入的空间，不同的输入可能会散列成相同的输出，所以不可能从散列值来唯一的确定输入值。简单的说就是一种将任意长度的消息压缩到某一固定长度的消

1导读数据的一致性是数据准确的重要指标，那如何实现数据的一致性呢？本文从事务特性和事务级别的角度和大家一起学习如何实现数据的读写一致性。2一致性1.数据的一致性：通常指关联数据之间的逻辑关系是否正确和完整。举个例子：某系统实现读写分离，读数据库是写数据库的