虽然算法在前端开发中很少会得以使用，但是了解常用的算法，熟悉各种算法的性能和优劣，将会让你在前端的道路上走的更远。前言文中所有代码位于位于此代码仓库中(https://link.zhihu.com/?targethttps%3A//github.com/MrXujiang/dataAndMethods)，大家可以下载代码进行学习、推敲和改进。

前言今天让我们来继续聊一聊js算法，通过接下来的讲解，我们可以了解到搜索算法的基本实现以及各种实现方法的性能，进而发现for循环，forEach，While

一，基础知识储备分布式跟踪的目标一个分布式系统由若干分布式服务构成，每一个请求会经过多个业务系统并留下足迹，但是这些分散的数据对于问题排查，或是流程优化都很有限，要能做到追踪每个请求的完整链路调用，收集链路调用上每个服务的性能数据，计算性能数据和比对性能指标（SLA），甚至能够再反馈到服务治理中，那么这就是分布式跟踪的目标。分布式跟踪的目的

介绍随着网络带宽延时产品的增加，常用的TCP协议开始变得低效。这是因为它的AIMD算法彻底的减少了拥塞窗口，但不能快速的恢复可用带宽。理论上的流量分析表明TCP在BDP增高的情况下比较容易受到包损失攻击。另外，继承自TCP拥塞控制的不公平的RTT也成为在分布式数据密集程序中的严重问题。拥有不同RTT的并发TCP流将不公平地分享带宽。尽管在小的BDP网

1.若没有分区，一个topic对应的消息集在分布式集群服务组中，就会分布不均匀，即可能导致某台服务器A记录当前topic的消息集很多，若此topic的消息压力很大的情况下，服务器A就可能导致压力很大，吞吐也容易导致瓶颈。有了分区后，假设一个topic可能分为10个分区，kafka内部会根据一定的算法把10分区尽可能均匀分布到不同的服务器上，比如：A服务

前言：这八种算法是基于redis5.0版之后的，他新增了新增allkeyslfu，volatilelfu这两种算法，也就是多了LFU算法，而LFU与LRU算法不同在于;LRU是淘汰最近最长时间未使用的页面进行淘汰，而LFU是要求在页置换时置换引用计数最小的页，因为经常使用的页应该有一个较大的引用次数。但是有些页在开始时使用次数很多，但以后就不再使用，

问题引起基于分布式计算框架Spark的室内防盗预警系统首先用摄像头录一段视频，存在电脑里，下载一个ffmpeg的软件对视频进行处理，处理成一张张图片，然后通过hadoop里边的一个文件系统叫做hdfs进行储存，之后进行分析。用spark将hdfs中存储的图片进行读取，调用opencv的人形识别算法将图片中有人形的图片识别出来，然后就代表屋子里进人了，

大数据时代，基于单机的建模很难满足企业不断增长的数据量级的需求，开发者需要使用分布式的开发方式，在集群上进行建模。而单机和分布式的开发代码有一定的区别，本文就将为开发者们介绍，基于TensorFlow进行分布式开发的两种方式，帮助开发者在实践的过程中，更好地选择模块的开发方向。基于TensorFlow原生的分布式开发分布式开发会涉及到更新梯度

目前，推荐算法部支持了主站、企业业务、全渠道等20业务线的900推荐场景，通过梳理大促运营、各垂直业务线推荐场景的共性需求，对现有推荐算法能力进行沉淀和积累，并通过算法PaaS化打造通用化的推荐能力，提升各业务场景推荐赋能效率，高效赋能业务需求。