系统范围内的哈希逻辑是什么
时间: 2023-08-05 10:57:37 浏览: 32
系统范围内的哈希逻辑是指在整个交换机系统内使用的哈希算法和哈希函数。这些哈希函数和算法旨在将网络流量分散到聚合组或等价多路径中的不同物理连接上,以实现负载均衡和冗余。它们被设计为根据特定的属性(如源IP地址、目标IP地址、源端口号、目标端口号等)计算哈希值,以便在多个物理连接之间分配流量。系统范围内的哈希逻辑通常可以通过配置不同的哈希算法和属性来进行调整,以满足特定的网络需求和性能要求。
相关问题
江苏科技大学计算机科学与技术专业,考研复试科目数据库系统概论2019年真题
1. 数据库系统的三级模式结构是什么?请简要描述每个模式的作用。
答:数据库系统的三级模式结构包括外模式、概念模式和内模式。外模式是指用户的视图,即用户能够看到的数据的逻辑结构,它反映了用户对数据的需求和操作。概念模式是指数据的全局逻辑结构,它描述了数据库中所有数据的关系和属性,并且反映了用户的整体观点。内模式是指数据库在存储介质上的存储结构,它描述了数据在计算机存储器中的存储方式及存储结构。
2. 什么是事务?请描述事务的ACID特性。
答:事务是指由一组数据库操作所组成的逻辑单元,这组操作要么全部执行,要么全部不执行。ACID是指事务的四个特性,即原子性、一致性、隔离性和持久性。原子性指事务是一个不可分割的工作单位,要么全部执行,要么全部不执行;一致性指事务执行前后,数据库的状态必须保持一致;隔离性指多个事务并发执行时,每个事务的执行都与其他事务的执行相互隔离;持久性指事务执行完成后,对数据库的修改必须永久保存到数据库中。
3. 请描述关系型数据库的三个基本概念:关系、属性和元组。
答:关系是指二维表格,其中每一行代表一个元组,每一列代表一个属性。属性是指关系中的列,代表某一类数据的特征。元组是指关系中的行,代表一个具体的数据实体,由一组属性值组成。
4. 请描述数据库范式的概念和作用。
答:数据库范式是指设计数据库时需要满足的一些规范,其目的是消除数据冗余和不一致性,提高数据的存储效率和查询效率。常用的数据库范式有1NF、2NF、3NF、BCNF等。每个范式都有其对应的规范要求,例如1NF要求每个属性都是原子的,2NF要求所有非主属性都完全依赖于主键,3NF要求每个非主属性都不传递依赖于主键,BCNF要求每个函数依赖都满足自反性。
5. 请描述数据库索引的作用和种类。
答:数据库索引是一种数据结构,用于加速数据库查询操作。它通过将数据库表中某些列的值进行排序,以便快速检索和访问数据。数据库索引的种类包括B-树索引、哈希索引、全文索引等。B-树索引是最常用的索引类型,适用于等值查询和范围查询;哈希索引适用于等值查询,但不支持范围查询;全文索引适用于文本数据的查询。
shardingjdbc提供的分片算法是怎么样,并且用java描述算法的代码
Sharding-JDBC 提供的分片算法包含以下四种:
1. 标准分片算法
标准分片算法是按照分片键的值进行取模运算,将数据分散到不同的数据节点上。
Java 代码实现:
```java
public class StandardShardingAlgorithm implements PreciseShardingAlgorithm<Long> {
@Override
public String doSharding(Collection<String> availableTargetNames, PreciseShardingValue<Long> shardingValue) {
for (String each : availableTargetNames) {
if (each.endsWith(shardingValue.getValue() % availableTargetNames.size() + "")) {
return each;
}
}
throw new IllegalArgumentException();
}
}
```
2. 范围分片算法
范围分片算法是将数据按照分片键的范围进行划分,每个数据节点负责处理一定范围内的数据。
Java 代码实现:
```java
public class RangeShardingAlgorithm implements RangeShardingAlgorithm<Long> {
@Override
public Collection<String> doSharding(Collection<String> availableTargetNames, RangeShardingValue<Long> shardingValue) {
Collection<String> result = new LinkedHashSet<>();
Range<Long> range = shardingValue.getValueRange();
for (String each : availableTargetNames) {
String[] temp = each.split("_");
long begin = Long.parseLong(temp[2]);
long end = Long.parseLong(temp[3]);
for (long i = begin; i <= end; i++) {
if (range.contains(i)) {
result.add(each);
}
}
}
return result;
}
}
```
3. 哈希分片算法
哈希分片算法是将分片键的值进行哈希运算,将哈希结果分散到不同的数据节点上。
Java 代码实现:
```java
public class HashShardingAlgorithm implements PreciseShardingAlgorithm<Long> {
@Override
public String doSharding(Collection<String> availableTargetNames, PreciseShardingValue<Long> shardingValue) {
int hashCode = shardingValue.getValue().hashCode();
if (hashCode < 0) {
hashCode = -hashCode;
}
return availableTargetNames.toArray(new String[0])[hashCode % availableTargetNames.size()];
}
}
```
4. 自定义分片算法
自定义分片算法是用户可以自己定义分片算法,实现自己的数据分片逻辑。
Java 代码实现:
```java
public class MyShardingAlgorithm implements PreciseShardingAlgorithm<Long> {
@Override
public String doSharding(Collection<String> availableTargetNames, PreciseShardingValue<Long> shardingValue) {
// 自定义分片逻辑
return null;
}
}
```