gossip演算法

⑴ 快樂大本營長相打分app是什麼 比臉app安卓版下載地址

快樂大本營中經常出現一些好玩的app，一款明星長相比拼大份的應用吸引大家，快樂大本營長相打分app是什麼？下面是比臉app安卓版下載地址。

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在6月22日播出的《快樂大本營》中，有一個通過比臉軟體測試嘉賓帥的程度的模塊，海濤得到了7.4的高分，秒殺了大部分嘉賓和主持人，成功為自己的長相“逆襲”。節目播出後，就有不少用戶詢問這款快樂大本營比臉軟體是什麼，尋找這款測臉的App，口袋巴士小編經過一番尋找，終於找到了這款《您長相的全球排名》軟體——face
gossip。
軟體介紹
《Face
Gossip》使用全球領先的面部識別演算法，精度高達97%。每張面部的76個關鍵特徵信息將被提取，並通過科學分析方法進行評分。每一個面部特徵和評分都將與現有全球資料庫進行匹配，計算出您臉部的世界排名。
自適應的識別演算法和不斷擴大的全球面部特徵資料庫，都將因為您的每一次使用而更加完美。更提供雙人對戰模式，讓您和您的朋友進行“面對面”的PK，隨時隨地戰個痛快。
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蘋果版下載:
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gossip功能介紹:
全球領先的面部識別技術
1.76個生理特徵點識別
2.識別精度達到97%
3.自適應識別演算法，不斷匹配全球面部特徵資料庫提高識別精度面部評分
4.基於面部特徵點的統計，結合海量全球資料庫匹配評分
5.最低0.0分，最高10.0分
6.全球熱度排名全球范圍的分數排名排名更可精確至國家、城市，甚至身邊街道
PK對戰模式
1.雙人對戰模式，隨時隨地開啟“面對面”的PK
2.同樣包含精準掃描、面部評分、專家分析和社交分享
專家分析模式
1.對每一個面部器官進行更為精細的統計和掃描
2.分析內容包括面部器官的位置、比例、輪廓等等
3.分析結果將包涵面部每一個面部器官的單獨分數和全球排名
4.單人與PK對戰模式都提供相應的專家分析
社交網路分享
1.內置一鍵社交分享功能
2.可分享當前照片、評分結果、全球熱度排名、PK結果
3.覆蓋Facebook、Twitter、新浪微博、人人網等主流社交網站
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⑵ 監控平台的簡介

它結合了現代音、視頻壓縮技術、網路通訊技術、計算機控制技術、流媒體傳輸技術，採用模塊化的軟體設計理念，將不同客戶的需求以組件模塊的方式實現；以網路集中管理和網路傳輸為核心，完成信息採集、傳輸、控制、管理和儲存的全過程，能夠架構在各種專網/區域網/城域網/廣域網之上，超視科技與市場主流硬體廠商配合，兼容多種品牌硬體產品。真正實現了監控聯網、集中管理，授權用戶可在網路的任何計算機上對監控現場實時監控，提供了強大的、靈活的網路集中監控綜合解決方案。 悠絡客監控平台的技術原理：
網狀結構do net模型
利用輕量級的Gossip協議來構建一個應用層的覆蓋多播網
網路中的所有成員節點的列表
和本節點交換媒體數據的夥伴節點列表
使用了隨機調度和選擇夥伴節點的方法
圖中顯示的是一個DO Net夥伴關系的例子，如前所述，在DO Net網路中，夥伴關系和數據傳輸方向都是不固定的。流媒體內容被分成多個定長的段，節點緩存中各個分段的可用性信息被表示為一個緩存影像（Buffer Map，BM）。每個節點會合它的夥伴不斷的交換各自的BM，之後，通過調度演算法，確定從哪個夥伴接受哪個分段。
監控平台國內外研究開發現狀
近幾年來，p2p(peer-to_peer) 技術得到了廣泛的關注和發展。利用p2p技術來下載文件已經相對成熟，BT、eMule等成為人們常用的下載軟體。隨著流媒體和網路技術的快速發展，通過互聯網傳輸多媒體特別是實時視頻流越來越受到關注。但由於通過互聯網傳輸多媒體需要佔用很大的網路帶寬，傳統的C/S架構採用伺服器轉發模式，伺服器有限的帶寬和處理能力，已經很難支持大規模用戶應用。P2P技術有效地解決了這一難題，每個用戶在下載觀看流媒體的同時，向其他用戶上傳自己擁有的資源，有效地利用了每個用戶的帶寬和處理能力，將對伺服器的帶寬和處理能力要求有效地分布到每個節點上。
目前的p2p流媒體系統大多數採用基於gossip協議的網狀拓撲結構，節點加入系統時，從伺服器或其他節點獲取觀看同一視頻的夥伴節點，然後在夥伴節點間周期性發送緩沖區映射，採用一定的調度方法通過「推」或者「拉」的方式從其夥伴節點獲得數據塊放入到本地數據緩沖區之中。這種結構的特點是客戶端需要較長的緩沖時間，也就是在客戶端開啟較大的緩沖區緩沖足夠的視頻數據來達到視頻播放初期的流暢性，同時緩沖足夠的視頻來提供給其他節點。由於這些特點導致用p2p流媒體系統傳輸實時視頻流會有很大的延時，同時為了適應網路波動提高視頻質量，在缺少數據時會造成視頻停頓。
悠絡客監控平台解決了什麼相關的瓶頸問題？
第一， 傳輸「准實時視頻」中節點的動態性。在P2P流媒體中，提供服務的是普通用戶節點。普通用戶節點是非常不穩定的，一個普通用戶節點在系統中可以只存活幾分鍾，也可以存活幾個小時。當節點退出時，如果該節點正在向其他節點提供服務，它退出會導致其他節點丟失數據包，系統要找到新的節點代替退出節點提供數據傳輸服務。P2P系統必須要能夠處理節點的高度動態性。悠絡客監控平台利用節點選取的隨機性。
第二， 傳輸「准實時視頻「中節點的異構性。普通用戶節點計算能力，接入帶寬千差萬別。有的節點寬大，它想接收高質量的視頻服務，同時它的服務能力也更強，能為更多的節點提供服務。有的節點的接入帶寬低，只能接收低質量的視頻服務，能夠提供的服務能力也有限。P2P流媒體系統要能為不同帶寬的用戶提供相應的服務。
第三，悠絡客監控平台解決了將監控視頻開放出來被大量用戶同時觀看所涉及的安全問題。
當前存在大量的傳統監控視頻系統，為了保障安全性，這些系統是一個較為封閉的系統，無法與互聯網連接起來，更無法做到讓大量的用戶都來觀看這些監控視頻圖像。監控視頻商務互動平台創造性的將這些傳統監控視頻接入進來，針對不同類型的用戶進行了分級管理，只有享有相應等級的用戶才可觀看與之對應的監控視頻圖像。解決了開放監控視頻圖像引起的安全問題。
悠絡客監控平台的優勢
· 受網路狀況影響小，保證連接的連續性。
· 連接成功率高。
· 同時連接同一視頻不受人數限制。
· 覆蓋范圍廣，不管在世界的哪個角落，只要能連上INTERNET就能看到你的監控 攝像機。
· 平台同時嵌入即時通信（IM）功能，可以隨時文字交流。
· 平台結合多方會議功能，可以進行語音多方視頻會議。
· 平台完全開放，只要得到授權，可以看任何公司的監控視頻。
悠絡客監控平台主要研究內容
基本演算法原理
Gossip演算法成為p2p系統中節點選擇的流行解決方案。
在典型的Gossip 演算法中，一個節點將信息發給一組隨機選擇的節點，每個收到消息的節點繼續向其他節點發送消息，直到所有節點都收到消息。Gossip 對象的隨機選擇能使系統加強對隨機發生的意外退出的彈性
Gossip 協議又稱為Rumor 協議，其簡單描述如下:
When (node p receives a message m from node q)
If (p has received m no more than f times)
p sends m to b randomly chosen neighbors
That p knows have not yet seen m
節點p 通過將消息m 發送給隨機選擇的b 個鄰居完成本次消息的傳播，其中，b 表示消息在一次傳播中最多可以轉發的鄰居節點數目；f 決定了節點向它的鄰居轉發同一消息的次數。
整體架構圖
整個系統包括9個子系統，分別是：
u 客戶端子系統（client）
u Camera終端系統（camera）
u 即時命令處理服務系統（ManageServer）
u 視頻中轉服務系統（VideoServer）
u 全局索引服務系統（CatalogServer）
u 鑒權管理服務系統（SessionServer）
u 登錄服務系統（LoginServer）
u 用戶管理系統（UserManager）
u 用戶分析系統
u 日誌分析系統

⑶ elasticsearch的自動發現節點機制是怎麼實現的，原理是怎樣

早期 es 版本有 split brain 問題，俗稱腦裂。ES 採用的是一種 P2P 的 gossip 選舉方式，Gossip 演算法因為 Cassandra 而名聲大噪。
背景:
Gossip 演算法, 靈感來自辦公室八卦, 只要一個人八卦一下, 在有限的時間內所有人都會知道該八卦的信息,
這種方式也與病毒傳播類似, 因為 Gossip 有眾多的別名"閑話演算法"、"疫情傳播演算法"、"病毒感染演算法"、"謠言傳播(Rumor-Mongering)演算法".
但 Gossip 並不是一個新東西, 之前的泛洪查找、路由演算法都歸屬於這個范疇, 不同的是 Gossip 給這類演算法提供了明確的語義、具體實施方法及收斂性證明.

特點:
Gossip 演算法又被稱為反熵(Anti-Entropy), 熵是物理學上的一個概念, 代表雜亂無章, 而反熵就是在雜亂無章中尋求一致,
這充分說明了 Gossip 的特點：在一個有界網路中, 每個節點都隨機地與其他節點通信, 經過一番雜亂無章的通信,
最終所有節點的狀態都會達成一致. 每個節點可能知道所有其他節點, 也可能僅知道幾個鄰居節點,
只要這些節可以通過網路連通, 最終他們的狀態都是一致的, 當然這也是疫情傳播的特點.
要注意到的一點是, 即使有的節點因宕機而重啟, 有新節點加入, 但經過一段時間後,
這些節點的狀態也會與其他節點達成一致, 也就是說, Gossip 天然具有分布式容錯的優點.

本質:
Gossip 是一個帶冗餘的容錯演算法, 更進一步, Gossip 是一個最終一致性演算法。
雖然無法保證在某個時刻所有節點狀態一致, 但可以保證在」最終「所有節點一致, 」最終「是一個現實中存在, 但理論上無法證明的時間點。
因為 Gossip 不要求節點知道所有其他節點, 因此又具有去中心化的特點, 節點之間完全對等, 不需要任何的中心節點。
實際上 Gossip 可以用於眾多能接受「最終一致性」的領域：失敗檢測、路由同步、Pub/Sub、動態負載均衡。
但 Gossip 的缺點也很明顯, 冗餘通信會對網路帶寬、CPU 資源造成很大的負載, 而這些負載又受限於通信頻率, 該頻率又影響著演算法收斂的速度。

總結:
Gossip 是一種去中心化、容錯而又最終一致性的絕妙演算法, 其收斂性不但得到證明還具有指數級的收斂速度。
使用 Gossip 的系統可以很容易的把 Server 擴展到更多的節點, 滿足彈性擴展輕而易舉。
唯一的缺點是收斂是最終一致性, 不適應那些強一致性的場景, 比如 2PC。

⑷ 手機有沒有測臉型的軟體

有很多軟體，譬如：face gossip和Ugly Meter。
1、《Face Gossip》使用全球領先的面部識別演算法，精度高達97%。每張面部的76個關鍵特徵信息將被提取，並通過科學分析方法進行評分。每一個面部特徵和評分都將與現有全球資料庫進行匹配，計算出您臉部的世界排名。
2、《Ugly Meter》是一款趣味休閑應用，打開應用會選取玩家提供的一張照片,掃描圖片中人物的臉部細節，然後通過分析細節數據,給出一個1-10的等級，並且加上一些「評語」，等級越高說明你越丑，所以如果等級是10，那麼說明越丑。

⑸ 將緩存數據分配到集群的不同節點，分片規則使用什麼演算法

以每24小時作為一份時間（而非自然日），根據用戶的配置有兩種工作模式：帶狀模式中，用戶僅定義開始日期時，從開始日期（含）開始，每份時間1個分片地無限增加下去；環狀模式中，用戶定義了開始日期和結束日期時，以結束日期（含）和開始日期（含）之間的時間份數作為分片總數（分片數量固定），以類似取模的方式路由到這些分片里。

1. DBLE 啟動時，讀取用戶在 rule.xml 配置的 sBeginDate 來確定起始時間
2. 讀取用戶在 rule.xml 配置的 sPartionDay 來確定每個 MySQL 分片承載多少天內的數據
3. 讀取用戶在 rule.xml 配置的 dateFormat 來確定分片索引的日期格式
4. 在 DBLE 的運行過程中，用戶訪問使用這個演算法的表時，WHERE 子句中的分片索引值（字元串），會被提取出來嘗試轉換成 java 內部的時間類型
5. 然後求分片索引值與起始時間的差，除以 MySQL 分片承載的天數，確定所屬分片

1. DBLE 啟動時，讀取用戶在 rule.xml 配置的起始時間 sBeginDate、終止時間 sEndDate 和每個 MySQL 分片承載多少天數據 sPartionDay
2. 根據用戶設置，建立起以 sBeginDate 開始，每 sPartionDay 天一個分片，直到 sEndDate 為止的一個環，把分片串聯串聯起來
3. 讀取用戶在 rule.xml 配置的 defaultNode
4. 在 DBLE 的運行過程中，用戶訪問使用這個演算法的表時，WHERE 子句中的分片索引值（字元串），會被提取出來嘗試轉換成 Java 內部的日期類型
5. 然後求分片索引值與起始日期的差：如果分片索引值不早於 sBeginDate（哪怕晚於 sEndDate），就以 MySQL 分片承載的天數為模數，對分片索引值求模得到所屬分片；如果分片索引值早於 sBeginDate，就會被放到 defaultNode 分片上

與MyCat的類似分片演算法對比

中間件
DBLE
MyCat

分片演算法種類 date 分區演算法 按日期（天）分片
兩種中間件的取模範圍分片演算法使用上無差別

開發注意點
【分片索引】1. 必須是字元串，而且 java.text.SimpleDateFormat 能基於用戶指定的 dateFormat 來轉換成 java.util.Date
【分片索引】2. 提供帶狀模式和環狀模式兩種模式
【分片索引】3. 帶狀模式以 sBeginDate（含）起，以 86400000 毫秒（24 小時整）為一份，每 sPartionDay 份為一個分片，理論上分片數量可以無限增長，但是出現 sBeginDate 之前的數據而且沒有設定 defaultNode 的話，會路由失敗（如果有 defaultNode，則路由至 defaultNode）
【分片索引】4. 環狀模式以 86400000 毫秒（24 小時整）為一份，每 sPartionDay 份為一個分片，以 sBeginDate（含）到 sEndDate（含）的時間長度除以單個分片長度得到恆定的分片數量，但是出現 sBeginDate 之前的數據而且沒有設定 defaultNode 的話，會路由失敗（如果有 defaultNode，則路由至 defaultNode）
【分片索引】5. 無論哪種模式，分片索引欄位的格式化字元串 dateFormat 由用戶指定
【分片索引】6. 無論哪種模式，劃分不是以日歷時間為准，無法對應自然月和自然年，且會受閏秒問題影響

運維注意點
【擴容】1. 帶狀模式中，隨著 sBeginDate 之後的數據出現，分片數量的增加無需再平衡
【擴容】2. 帶狀模式沒有自動增添分片的能力，需要運維手工提前增加分片；如果路由策略計算出的分片並不存在時，會導致失敗
【擴容】3. 環狀模式中，如果新舊 [sBeginDate,sEndDate] 之間有重疊，需要進行部分數據遷移；如果新舊 [sBeginDate,sEndDate] 之間沒有重疊，需要數據再平衡

配置注意點
【配置項】1. 在 rule.xml 中，可配置項為 <propertyname="sBeginDate"> 、 <propertyname="sPartionDay"> 、 <propertyname="dateFormat"> 、 <propertyname="sEndDate"> 和 <propertyname="defaultNode">
【配置項】2.在 rule.xml 中配置 <propertyname="dateFormat">，符合 java.text.SimpleDateFormat 規范的字元串，用於告知 DBLE 如何解析sBeginDate和sEndDate

【配置項】3.在 rule.xml 中配置 <propertyname="sBeginDate">，必須是符合 dateFormat 的日期字元串

【配置項】4.在 rule.xml 中配置 <propertyname="sEndDate">，必須是符合 dateFormat 的日期字元串；配置了該項使用的是環狀模式，若沒有配置該項則使用的是帶狀模式

【配置項】5.在 rule.xml 中配置 <propertyname="sPartionDay">，非負整數，該分片策略以 86400000 毫秒（24 小時整）作為一份，而 sPartionDay 告訴 DBLE 把每多少份放在同一個分片

【配置項】6.在 rule.xml 中配置 <propertyname="defaultNode"> 標簽，非必須配置項，不配置該項的話，用戶的分片索引值沒落在 mapFile 定義

⑹ algorithm gossip 什麼意思

algorithm gossip
演算法的八卦

如果您有什麼疑問和不解之處，歡迎追問我！
如果您認可我的答案，請採納。
您的採納，是我答題的動力，O(∩_∩)O謝謝

⑺ 有沒有什麼軟體測試臉型得

您好，這個都是娛樂軟體，沒有什麼依據的，沒有任何的標准和依據的，希望對您有所幫助~

⑻ php面試題 memcache和redis的區別

Redis與Memcached的區別傳統MySQL+ Memcached架構遇到的問題實際MySQL是適合進行海量數據存儲的，通過Memcached將熱點數據載入到cache，加速訪問，很多公司都曾經使用過這樣的架構，但隨著業務數據量的不斷增加，和訪問量的持續增長，我們遇到了很多問題：1.MySQL需要不斷進行拆庫拆表，Memcached也需不斷跟著擴容，擴容和維護工作占據大量開發時間。2.Memcached與MySQL資料庫數據一致性問題。3.Memcached數據命中率低或down機，大量訪問直接穿透到DB，MySQL無法支撐。4.跨機房cache同步問題。眾多NoSQL百花齊放，如何選擇最近幾年，業界不斷涌現出很多各種各樣的NoSQL產品，那麼如何才能正確地使用好這些產品，最大化地發揮其長處，是我們需要深入研究和思考的問題，實際歸根結底最重要的是了解這些產品的定位，並且了解到每款產品的tradeoffs，在實際應用中做到揚長避短，總體上這些NoSQL主要用於解決以下幾種問題1.少量數據存儲，高速讀寫訪問。此類產品通過數據全部in-momery 的方式來保證高速訪問，同時提供數據落地的功能，實際這正是Redis最主要的適用場景。2.海量數據存儲，分布式系統支持，數據一致性保證，方便的集群節點添加/刪除。3.這方面最具代表性的是dynamo和bigtable 2篇論文所闡述的思路。前者是一個完全無中心的設計，節點之間通過gossip方式傳遞集群信息，數據保證最終一致性，後者是一個中心化的方案設計，通過類似一個分布式鎖服務來保證強一致性,數據寫入先寫內存和redo log，然後定期compat歸並到磁碟上，將隨機寫優化為順序寫，提高寫入性能。4.Schema free，auto-sharding等。比如目前常見的一些文檔資料庫都是支持schema-free的，直接存儲json格式數據，並且支持auto-sharding等功能，比如mongodb。面對這些不同類型的NoSQL產品,我們需要根據我們的業務場景選擇最合適的產品。Redis適用場景，如何正確的使用前面已經分析過，Redis最適合所有數據in-momory的場景，雖然Redis也提供持久化功能，但實際更多的是一個disk-backed的功能，跟傳統意義上的持久化有比較大的差別，那麼可能大家就會有疑問，似乎Redis更像一個加強版的Memcached，那麼何時使用Memcached,何時使用Redis呢?如果簡單地比較Redis與Memcached的區別，大多數都會得到以下觀點：1 Redis不僅僅支持簡單的k/v類型的數據，同時還提供list，set，zset，hash等數據結構的存儲。2 Redis支持數據的備份，即master-slave模式的數據備份。3 Redis支持數據的持久化，可以將內存中的數據保持在磁碟中，重啟的時候可以再次載入進行使用。拋開這些，可以深入到Redis內部構造去觀察更加本質的區別，理解Redis的設計。在Redis中，並不是所有的數據都一直存儲在內存中的。這是和Memcached相比一個最大的區別。Redis只會緩存所有的 key的信息，如果Redis發現內存的使用量超過了某一個閥值，將觸發swap的操作，Redis根據「swappability = age*log(size_in_memory)」計 算出哪些key對應的value需要swap到磁碟。然後再將這些key對應的value持久化到磁碟中，同時在內存中清除。這種特性使得Redis可以 保持超過其機器本身內存大小的數據。當然，機器本身的內存必須要能夠保持所有的key，畢竟這些數據是不會進行swap操作的。同時由於Redis將內存 中的數據swap到磁碟中的時候，提供服務的主線程和進行swap操作的子線程會共享這部分內存，所以如果更新需要swap的數據，Redis將阻塞這個 操作，直到子線程完成swap操作後才可以進行修改。使用Redis特有內存模型前後的情況對比：VM off: 300k keys, 4096 bytes values: 1.3G usedVM on: 300k keys, 4096 bytes values: 73M usedVM off: 1 million keys, 256 bytes values: 430.12M usedVM on: 1 million keys, 256 bytes values: 160.09M usedVM on: 1 million keys, values as large as you want, still: 160.09M used當 從Redis中讀取數據的時候，如果讀取的key對應的value不在內存中，那麼Redis就需要從swap文件中載入相應數據，然後再返回給請求方。 這里就存在一個I/O線程池的問題。在默認的情況下，Redis會出現阻塞，即完成所有的swap文件載入後才會相應。這種策略在客戶端的數量較小，進行 批量操作的時候比較合適。但是如果將Redis應用在一個大型的網站應用程序中，這顯然是無法滿足大並發的情況的。所以Redis運行我們設置I/O線程 池的大小，對需要從swap文件中載入相應數據的讀取請求進行並發操作，減少阻塞的時間。如果希望在海量數據的環境中使用好Redis，我相信理解Redis的內存設計和阻塞的情況是不可缺少的。補充的知識點：memcached和redis的比較1 網路IO模型Memcached是多線程，非阻塞IO復用的網路模型，分為監聽主線程和worker子線程，監聽線程監聽網路連接，接受請求後，將連接描述字pipe 傳遞給worker線程，進行讀寫IO, 網路層使用libevent封裝的事件庫，多線程模型可以發揮多核作用，但是引入了cache coherency和鎖的問題，比如，Memcached最常用的stats 命令，實際Memcached所有操作都要對這個全局變數加鎖，進行計數等工作，帶來了性能損耗。(Memcached網路IO模型)Redis使用單線程的IO復用模型，自己封裝了一個簡單的AeEvent事件處理框架，主要實現了epoll、kqueue和select，對於單純只有IO操作來說，單線程可以將速度優勢發揮到最大，但是Redis也提供了一些簡單的計算功能，比如排序、聚合等，對於這些操作，單線程模型實際會嚴重影響整體吞吐量，CPU計算過程中，整個IO調度都是被阻塞住的。2.內存管理方面Memcached使用預分配的內存池的方式，使用slab和大小不同的chunk來管理內存，Item根據大小選擇合適的chunk存儲，內存池的方式可以省去申請/釋放內存的開銷，並且能減小內存碎片產生，但這種方式也會帶來一定程度上的空間浪費，並且在內存仍然有很大空間時，新的數據也可能會被剔除，原因可以參考Timyang的文章：/memcached/)。Memcached的客戶端軟體實現非常多，包括C/C++, PHP, Java, Python, Ruby, Perl, Erlang, Lua等。當前Memcached使用廣泛，除了LiveJournal以外還有Wikipedia、Flickr、Twitter、Youtube和WordPress等。在Window系統下，Memcached的安裝非常方便，只需從以上給出的地址下載可執行軟體然後運行memcached.exe –d install即可完成安裝。在Linux等系統下，我們首先需要安裝libevent，然後從獲取源碼，make && make install即可。默認情況下，Memcached的伺服器啟動程序會安裝到/usr/local/bin目錄下。在啟動Memcached時，我們可以為其配置不同的啟動參數。1.1 Memcache配置Memcached伺服器在啟動時需要對關鍵的參數進行配置，下面我們就看一看Memcached在啟動時需要設定哪些關鍵參數以及這些參數的作用。1）-p Memcached的TCP監聽埠，預設配置為11211；2）-U Memcached的UDP監聽埠，預設配置為11211，為0時表示關閉UDP監聽；3）-s Memcached監聽的UNIX套接字路徑；4）-a 訪問UNIX套接字的八進制掩碼，預設配置為0700；5）-l 監聽的伺服器IP地址，默認為所有網卡；6）-d 為Memcached伺服器啟動守護進程；7）-r 最大core文件大小；8）-u 運行Memcached的用戶，如果當前為root的話需要使用此參數指定用戶；9）-m 分配給Memcached使用的內存數量，單位是MB；10）-M 指示Memcached在內存用光的時候返回錯誤而不是使用LRU演算法移除數據記錄；11）-c 最大並發連數，預設配置為1024；12）-v –vv –vvv 設定伺服器端列印的消息的詳細程度，其中-v僅列印錯誤和警告信息，-vv在-v的基礎上還會列印客戶端的命令和相應，-vvv在-vv的基礎上還會列印內存狀態轉換信息；13）-f 用於設置chunk大小的遞增因子；14）-n 最小的chunk大小，預設配置為48個位元組；15）-t Memcached伺服器使用的線程數，預設配置為4個；16）-L 嘗試使用大內存頁；17）-R 每個事件的最大請求數，預設配置為20個；18）-C 禁用CAS，CAS模式會帶來8個位元組的冗餘；2. Redis簡介Redis是一個開源的key-value存儲系統。與Memcached類似，Redis將大部分數據存儲在內存中，支持的數據類型包括：字元串、哈希表、鏈表、集合、有序集合以及基於這些數據類型的相關操作。Redis使用C語言開發，在大多數像Linux、BSD和Solaris等POSIX系統上無需任何外部依賴就可以使用。Redis支持的客戶端語言也非常豐富，常用的計算機語言如C、C#、C++、Object-C、PHP、Python、Java、Perl、Lua、Erlang等均有可用的客戶端來訪問Redis伺服器。當前Redis的應用已經非常廣泛，國內像新浪、淘寶，國外像Flickr、Github等均在使用Redis的緩存服務。Redis的安裝非常方便，只需從bin目錄下。在啟動Redis伺服器時，我們需要為其指定一個配置文件，預設情況下配置文件在Redis的源碼目錄下，文件名為redis.conf。php面試題 memcache和redis的區別

⑼ 6.23日 快樂大本營 里iphone上比較長相的app叫什麼

《Face Gossip》
使用全球領先的面部識別演算法，精度高達97%。每張面部的76個關鍵特徵信息將被提取，並通過科學分析方法進行評分。每一個面部特徵和評分都將與現有全球資料庫進行匹配，計算出您臉部的世界排名。
自適應的識別演算法和不斷擴大的全球面部特徵資料庫，都將因為您的每一次使用而更加完美。更提供雙人對戰模式，讓您和您的朋友進行「面對面」的PK，隨時隨地戰個痛快。

支持系統：需要iOS 4.0 或更高版本

⑽ elasticsearch的自動發現節點機制是怎麼實現的，原理是怎樣

著作權歸作者所有。 商業轉載請聯系作者獲得授權，非商業轉載請註明出處。 作者：ben well 鏈接：http://www.hu.com/question/29360024/answer/55368070 來源：知乎 早期 es 版本有 split brain 問題，俗稱腦裂。ES 採用的是一種 P2P 的 gossip 選舉方式，Gossip 演算法因為 Cassandra 而名聲大噪。 背景: Gossip 演算法, 靈感來自辦公室八卦, 只要一個人八卦一下, 在有限的時間內所有人都會知道該八卦的信息, 這種方式也與病毒傳播類似, 因為 Gossip 有眾多的別名"閑話演算法"、"疫情傳播演算法"、"病毒感染演算法"、"謠言傳播(Rumor-Mongering)演算法". 但 Gossip 並不是一個新東西, 之前的泛洪查找、路由演算法都歸屬於這個范疇, 不同的是 Gossip 給這類演算法提供了明確的語義、具體實施方法及收斂性證明. 特點: Gossip 演算法又被稱為反熵(Anti-Entropy), 熵是物理學上的一個概念, 代表雜亂無章, 而反熵就是在雜亂無章中尋求一致, 這充分說明了 Gossip 的特點：在一個有界網路中, 每個節點都隨機地與其他節點通信, 經過一番雜亂無章的通信, 最終所有節點的狀態都會達成一致. 每個節點可能知道所有其他節點, 也可能僅知道幾個鄰居節點, 只要這些節可以通過網路連通, 最終他們的狀態都是一致的, 當然這也是疫情傳播的特點. 要注意到的一點是, 即使有的節點因宕機而重啟, 有新節點加入, 但經過一段時間後, 這些節點的狀態也會與其他節點達成一致, 也就是說, Gossip 天然具有分布式容錯的優點. 本質: Gossip 是一個帶冗餘的容錯演算法, 更進一步, Gossip 是一個最終一致性演算法。 雖然無法保證在某個時刻所有節點狀態一致, 但可以保證在」最終「所有節點一致, 」最終「是一個現實中存在, 但理論上無法證明的時間點。 因為 Gossip 不要求節點知道所有其他節點, 因此又具有去中心化的特點, 節點之間完全對等, 不需要任何的中心節點。 實際上 Gossip 可以用於眾多能接受「最終一致性」的領域：失敗檢測、路由同步、Pub/Sub、動態負載均衡。 但 Gossip 的缺點也很明顯, 冗餘通信會對網路帶寬、CPU 資源造成很大的負載, 而這些負載又受限於通信頻率, 該頻率又影響著演算法收斂的速度。 總結: Gossip 是一種去中心化、容錯而又最終一致性的絕妙演算法, 其收斂性不但得到證明還具有指數級的收斂速度。 使用 Gossip 的系統可以很容易的把 Server 擴展到更多的節點, 滿足彈性擴展輕而易舉。 唯一的缺點是收斂是最終一致性, 不適應那些強一致性的場景, 比如 2PC。