gossip算法

⑴ 快乐大本营长相打分app是什么 比脸app安卓版下载地址

快乐大本营中经常出现一些好玩的app，一款明星长相比拼大份的应用吸引大家，快乐大本营长相打分app是什么？下面是比脸app安卓版下载地址。

快乐大本营长相打分app是什么
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在6月22日播出的《快乐大本营》中，有一个通过比脸软件测试嘉宾帅的程度的模块，海涛得到了7.4的高分，秒杀了大部分嘉宾和主持人，成功为自己的长相“逆袭”。节目播出后，就有不少用户询问这款快乐大本营比脸软件是什么，寻找这款测脸的App，口袋巴士小编经过一番寻找，终于找到了这款《您长相的全球排名》软件——face
gossip。
软件介绍
《Face
Gossip》使用全球领先的面部识别算法，精度高达97%。每张面部的76个关键特征信息将被提取，并通过科学分析方法进行评分。每一个面部特征和评分都将与现有全球数据库进行匹配，计算出您脸部的世界排名。
自适应的识别算法和不断扩大的全球面部特征数据库，都将因为您的每一次使用而更加完美。更提供双人对战模式，让您和您的朋友进行“面对面”的PK，随时随地战个痛快。
face
gossip
苹果版下载:
face
gossip
安卓版暂未提供正版下载去到。
测颜值的相机软件美脸比比看face
gossip功能介绍:
全球领先的面部识别技术
1.76个生理特征点识别
2.识别精度达到97%
3.自适应识别算法，不断匹配全球面部特征数据库提高识别精度面部评分
4.基于面部特征点的统计，结合海量全球数据库匹配评分
5.最低0.0分，最高10.0分
6.全球热度排名全球范围的分数排名排名更可精确至国家、城市，甚至身边街道
PK对战模式
1.双人对战模式，随时随地开启“面对面”的PK
2.同样包含精准扫描、面部评分、专家分析和社交分享
专家分析模式
1.对每一个面部器官进行更为精细的统计和扫描
2.分析内容包括面部器官的位置、比例、轮廓等等
3.分析结果将包涵面部每一个面部器官的单独分数和全球排名
4.单人与PK对战模式都提供相应的专家分析
社交网络分享
1.内置一键社交分享功能
2.可分享当前照片、评分结果、全球热度排名、PK结果
3.覆盖Facebook、Twitter、新浪微博、人人网等主流社交网站
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⑵ 监控平台的简介

它结合了现代音、视频压缩技术、网络通讯技术、计算机控制技术、流媒体传输技术，采用模块化的软件设计理念，将不同客户的需求以组件模块的方式实现；以网络集中管理和网络传输为核心，完成信息采集、传输、控制、管理和储存的全过程，能够架构在各种专网/局域网/城域网/广域网之上，超视科技与市场主流硬件厂商配合，兼容多种品牌硬件产品。真正实现了监控联网、集中管理，授权用户可在网络的任何计算机上对监控现场实时监控，提供了强大的、灵活的网络集中监控综合解决方案。 悠络客监控平台的技术原理：
网状结构do net模型
利用轻量级的Gossip协议来构建一个应用层的覆盖多播网
网络中的所有成员节点的列表
和本节点交换媒体数据的伙伴节点列表
使用了随机调度和选择伙伴节点的方法
图中显示的是一个DO Net伙伴关系的例子，如前所述，在DO Net网络中，伙伴关系和数据传输方向都是不固定的。流媒体内容被分成多个定长的段，节点缓存中各个分段的可用性信息被表示为一个缓存影像（Buffer Map，BM）。每个节点会合它的伙伴不断的交换各自的BM，之后，通过调度算法，确定从哪个伙伴接受哪个分段。
监控平台国内外研究开发现状
近几年来，p2p(peer-to_peer) 技术得到了广泛的关注和发展。利用p2p技术来下载文件已经相对成熟，BT、eMule等成为人们常用的下载软件。随着流媒体和网络技术的快速发展，通过互联网传输多媒体特别是实时视频流越来越受到关注。但由于通过互联网传输多媒体需要占用很大的网络带宽，传统的C/S架构采用服务器转发模式，服务器有限的带宽和处理能力，已经很难支持大规模用户应用。P2P技术有效地解决了这一难题，每个用户在下载观看流媒体的同时，向其他用户上传自己拥有的资源，有效地利用了每个用户的带宽和处理能力，将对服务器的带宽和处理能力要求有效地分布到每个节点上。
目前的p2p流媒体系统大多数采用基于gossip协议的网状拓扑结构，节点加入系统时，从服务器或其他节点获取观看同一视频的伙伴节点，然后在伙伴节点间周期性发送缓冲区映射，采用一定的调度方法通过“推”或者“拉”的方式从其伙伴节点获得数据块放入到本地数据缓冲区之中。这种结构的特点是客户端需要较长的缓冲时间，也就是在客户端开启较大的缓冲区缓冲足够的视频数据来达到视频播放初期的流畅性，同时缓冲足够的视频来提供给其他节点。由于这些特点导致用p2p流媒体系统传输实时视频流会有很大的延时，同时为了适应网络波动提高视频质量，在缺少数据时会造成视频停顿。
悠络客监控平台解决了什么相关的瓶颈问题？
第一， 传输“准实时视频”中节点的动态性。在P2P流媒体中，提供服务的是普通用户节点。普通用户节点是非常不稳定的，一个普通用户节点在系统中可以只存活几分钟，也可以存活几个小时。当节点退出时，如果该节点正在向其他节点提供服务，它退出会导致其他节点丢失数据包，系统要找到新的节点代替退出节点提供数据传输服务。P2P系统必须要能够处理节点的高度动态性。悠络客监控平台利用节点选取的随机性。
第二， 传输“准实时视频“中节点的异构性。普通用户节点计算能力，接入带宽千差万别。有的节点宽大，它想接收高质量的视频服务，同时它的服务能力也更强，能为更多的节点提供服务。有的节点的接入带宽低，只能接收低质量的视频服务，能够提供的服务能力也有限。P2P流媒体系统要能为不同带宽的用户提供相应的服务。
第三，悠络客监控平台解决了将监控视频开放出来被大量用户同时观看所涉及的安全问题。
当前存在大量的传统监控视频系统，为了保障安全性，这些系统是一个较为封闭的系统，无法与互联网连接起来，更无法做到让大量的用户都来观看这些监控视频图像。监控视频商务互动平台创造性的将这些传统监控视频接入进来，针对不同类型的用户进行了分级管理，只有享有相应等级的用户才可观看与之对应的监控视频图像。解决了开放监控视频图像引起的安全问题。
悠络客监控平台的优势
· 受网络状况影响小，保证连接的连续性。
· 连接成功率高。
· 同时连接同一视频不受人数限制。
· 覆盖范围广，不管在世界的哪个角落，只要能连上INTERNET就能看到你的监控 摄像机。
· 平台同时嵌入即时通信（IM）功能，可以随时文字交流。
· 平台结合多方会议功能，可以进行语音多方视频会议。
· 平台完全开放，只要得到授权，可以看任何公司的监控视频。
悠络客监控平台主要研究内容
基本算法原理
Gossip算法成为p2p系统中节点选择的流行解决方案。
在典型的Gossip 算法中，一个节点将信息发给一组随机选择的节点，每个收到消息的节点继续向其他节点发送消息，直到所有节点都收到消息。Gossip 对象的随机选择能使系统加强对随机发生的意外退出的弹性
Gossip 协议又称为Rumor 协议，其简单描述如下:
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
节点p 通过将消息m 发送给随机选择的b 个邻居完成本次消息的传播，其中，b 表示消息在一次传播中最多可以转发的邻居节点数目；f 决定了节点向它的邻居转发同一消息的次数。
整体架构图
整个系统包括9个子系统，分别是：
u 客户端子系统（client）
u Camera终端系统（camera）
u 即时命令处理服务系统（ManageServer）
u 视频中转服务系统（VideoServer）
u 全局索引服务系统（CatalogServer）
u 鉴权管理服务系统（SessionServer）
u 登录服务系统（LoginServer）
u 用户管理系统（UserManager）
u 用户分析系统
u 日志分析系统

⑶ elasticsearch的自动发现节点机制是怎么实现的，原理是怎样

早期 es 版本有 split brain 问题，俗称脑裂。ES 采用的是一种 P2P 的 gossip 选举方式，Gossip 算法因为 Cassandra 而名声大噪。
背景:
Gossip 算法, 灵感来自办公室八卦, 只要一个人八卦一下, 在有限的时间内所有人都会知道该八卦的信息,
这种方式也与病毒传播类似, 因为 Gossip 有众多的别名"闲话算法"、"疫情传播算法"、"病毒感染算法"、"谣言传播(Rumor-Mongering)算法".
但 Gossip 并不是一个新东西, 之前的泛洪查找、路由算法都归属于这个范畴, 不同的是 Gossip 给这类算法提供了明确的语义、具体实施方法及收敛性证明.

特点:
Gossip 算法又被称为反熵(Anti-Entropy), 熵是物理学上的一个概念, 代表杂乱无章, 而反熵就是在杂乱无章中寻求一致,
这充分说明了 Gossip 的特点：在一个有界网络中, 每个节点都随机地与其他节点通信, 经过一番杂乱无章的通信,
最终所有节点的状态都会达成一致. 每个节点可能知道所有其他节点, 也可能仅知道几个邻居节点,
只要这些节可以通过网络连通, 最终他们的状态都是一致的, 当然这也是疫情传播的特点.
要注意到的一点是, 即使有的节点因宕机而重启, 有新节点加入, 但经过一段时间后,
这些节点的状态也会与其他节点达成一致, 也就是说, Gossip 天然具有分布式容错的优点.

本质:
Gossip 是一个带冗余的容错算法, 更进一步, Gossip 是一个最终一致性算法。
虽然无法保证在某个时刻所有节点状态一致, 但可以保证在”最终“所有节点一致, ”最终“是一个现实中存在, 但理论上无法证明的时间点。
因为 Gossip 不要求节点知道所有其他节点, 因此又具有去中心化的特点, 节点之间完全对等, 不需要任何的中心节点。
实际上 Gossip 可以用于众多能接受“最终一致性”的领域：失败检测、路由同步、Pub/Sub、动态负载均衡。
但 Gossip 的缺点也很明显, 冗余通信会对网路带宽、CPU 资源造成很大的负载, 而这些负载又受限于通信频率, 该频率又影响着算法收敛的速度。

总结:
Gossip 是一种去中心化、容错而又最终一致性的绝妙算法, 其收敛性不但得到证明还具有指数级的收敛速度。
使用 Gossip 的系统可以很容易的把 Server 扩展到更多的节点, 满足弹性扩展轻而易举。
唯一的缺点是收敛是最终一致性, 不适应那些强一致性的场景, 比如 2PC。

⑷ 手机有没有测脸型的软件

有很多软件，譬如：face gossip和Ugly Meter。
1、《Face Gossip》使用全球领先的面部识别算法，精度高达97%。每张面部的76个关键特征信息将被提取，并通过科学分析方法进行评分。每一个面部特征和评分都将与现有全球数据库进行匹配，计算出您脸部的世界排名。
2、《Ugly Meter》是一款趣味休闲应用，打开应用会选取玩家提供的一张照片,扫描图片中人物的脸部细节，然后通过分析细节数据,给出一个1-10的等级，并且加上一些“评语”，等级越高说明你越丑，所以如果等级是10，那么说明越丑。

⑸ 将缓存数据分配到集群的不同节点，分片规则使用什么算法

以每24小时作为一份时间（而非自然日），根据用户的配置有两种工作模式：带状模式中，用户仅定义开始日期时，从开始日期（含）开始，每份时间1个分片地无限增加下去；环状模式中，用户定义了开始日期和结束日期时，以结束日期（含）和开始日期（含）之间的时间份数作为分片总数（分片数量固定），以类似取模的方式路由到这些分片里。

1. DBLE 启动时，读取用户在 rule.xml 配置的 sBeginDate 来确定起始时间
2. 读取用户在 rule.xml 配置的 sPartionDay 来确定每个 MySQL 分片承载多少天内的数据
3. 读取用户在 rule.xml 配置的 dateFormat 来确定分片索引的日期格式
4. 在 DBLE 的运行过程中，用户访问使用这个算法的表时，WHERE 子句中的分片索引值（字符串），会被提取出来尝试转换成 java 内部的时间类型
5. 然后求分片索引值与起始时间的差，除以 MySQL 分片承载的天数，确定所属分片

1. DBLE 启动时，读取用户在 rule.xml 配置的起始时间 sBeginDate、终止时间 sEndDate 和每个 MySQL 分片承载多少天数据 sPartionDay
2. 根据用户设置，建立起以 sBeginDate 开始，每 sPartionDay 天一个分片，直到 sEndDate 为止的一个环，把分片串联串联起来
3. 读取用户在 rule.xml 配置的 defaultNode
4. 在 DBLE 的运行过程中，用户访问使用这个算法的表时，WHERE 子句中的分片索引值（字符串），会被提取出来尝试转换成 Java 内部的日期类型
5. 然后求分片索引值与起始日期的差：如果分片索引值不早于 sBeginDate（哪怕晚于 sEndDate），就以 MySQL 分片承载的天数为模数，对分片索引值求模得到所属分片；如果分片索引值早于 sBeginDate，就会被放到 defaultNode 分片上

与MyCat的类似分片算法对比

中间件
DBLE
MyCat

分片算法种类 date 分区算法 按日期（天）分片
两种中间件的取模范围分片算法使用上无差别

开发注意点
【分片索引】1. 必须是字符串，而且 java.text.SimpleDateFormat 能基于用户指定的 dateFormat 来转换成 java.util.Date
【分片索引】2. 提供带状模式和环状模式两种模式
【分片索引】3. 带状模式以 sBeginDate（含）起，以 86400000 毫秒（24 小时整）为一份，每 sPartionDay 份为一个分片，理论上分片数量可以无限增长，但是出现 sBeginDate 之前的数据而且没有设定 defaultNode 的话，会路由失败（如果有 defaultNode，则路由至 defaultNode）
【分片索引】4. 环状模式以 86400000 毫秒（24 小时整）为一份，每 sPartionDay 份为一个分片，以 sBeginDate（含）到 sEndDate（含）的时间长度除以单个分片长度得到恒定的分片数量，但是出现 sBeginDate 之前的数据而且没有设定 defaultNode 的话，会路由失败（如果有 defaultNode，则路由至 defaultNode）
【分片索引】5. 无论哪种模式，分片索引字段的格式化字符串 dateFormat 由用户指定
【分片索引】6. 无论哪种模式，划分不是以日历时间为准，无法对应自然月和自然年，且会受闰秒问题影响

运维注意点
【扩容】1. 带状模式中，随着 sBeginDate 之后的数据出现，分片数量的增加无需再平衡
【扩容】2. 带状模式没有自动增添分片的能力，需要运维手工提前增加分片；如果路由策略计算出的分片并不存在时，会导致失败
【扩容】3. 环状模式中，如果新旧 [sBeginDate,sEndDate] 之间有重叠，需要进行部分数据迁移；如果新旧 [sBeginDate,sEndDate] 之间没有重叠，需要数据再平衡

配置注意点
【配置项】1. 在 rule.xml 中，可配置项为 <propertyname="sBeginDate"> 、 <propertyname="sPartionDay"> 、 <propertyname="dateFormat"> 、 <propertyname="sEndDate"> 和 <propertyname="defaultNode">
【配置项】2.在 rule.xml 中配置 <propertyname="dateFormat">，符合 java.text.SimpleDateFormat 规范的字符串，用于告知 DBLE 如何解析sBeginDate和sEndDate

【配置项】3.在 rule.xml 中配置 <propertyname="sBeginDate">，必须是符合 dateFormat 的日期字符串

【配置项】4.在 rule.xml 中配置 <propertyname="sEndDate">，必须是符合 dateFormat 的日期字符串；配置了该项使用的是环状模式，若没有配置该项则使用的是带状模式

【配置项】5.在 rule.xml 中配置 <propertyname="sPartionDay">，非负整数，该分片策略以 86400000 毫秒（24 小时整）作为一份，而 sPartionDay 告诉 DBLE 把每多少份放在同一个分片

【配置项】6.在 rule.xml 中配置 <propertyname="defaultNode"> 标签，非必须配置项，不配置该项的话，用户的分片索引值没落在 mapFile 定义

⑹ algorithm gossip 什么意思

algorithm gossip
算法的八卦

如果您有什么疑问和不解之处，欢迎追问我！
如果您认可我的答案，请采纳。
您的采纳，是我答题的动力，O(∩_∩)O谢谢

⑺ 有没有什么软件测试脸型得

您好，这个都是娱乐软件，没有什么依据的，没有任何的标准和依据的，希望对您有所帮助~

⑻ php面试题 memcache和redis的区别

Redis与Memcached的区别传统MySQL+ Memcached架构遇到的问题实际MySQL是适合进行海量数据存储的，通过Memcached将热点数据加载到cache，加速访问，很多公司都曾经使用过这样的架构，但随着业务数据量的不断增加，和访问量的持续增长，我们遇到了很多问题：1.MySQL需要不断进行拆库拆表，Memcached也需不断跟着扩容，扩容和维护工作占据大量开发时间。2.Memcached与MySQL数据库数据一致性问题。3.Memcached数据命中率低或down机，大量访问直接穿透到DB，MySQL无法支撑。4.跨机房cache同步问题。众多NoSQL百花齐放，如何选择最近几年，业界不断涌现出很多各种各样的NoSQL产品，那么如何才能正确地使用好这些产品，最大化地发挥其长处，是我们需要深入研究和思考的问题，实际归根结底最重要的是了解这些产品的定位，并且了解到每款产品的tradeoffs，在实际应用中做到扬长避短，总体上这些NoSQL主要用于解决以下几种问题1.少量数据存储，高速读写访问。此类产品通过数据全部in-momery 的方式来保证高速访问，同时提供数据落地的功能，实际这正是Redis最主要的适用场景。2.海量数据存储，分布式系统支持，数据一致性保证，方便的集群节点添加/删除。3.这方面最具代表性的是dynamo和bigtable 2篇论文所阐述的思路。前者是一个完全无中心的设计，节点之间通过gossip方式传递集群信息，数据保证最终一致性，后者是一个中心化的方案设计，通过类似一个分布式锁服务来保证强一致性,数据写入先写内存和redo log，然后定期compat归并到磁盘上，将随机写优化为顺序写，提高写入性能。4.Schema free，auto-sharding等。比如目前常见的一些文档数据库都是支持schema-free的，直接存储json格式数据，并且支持auto-sharding等功能，比如mongodb。面对这些不同类型的NoSQL产品,我们需要根据我们的业务场景选择最合适的产品。Redis适用场景，如何正确的使用前面已经分析过，Redis最适合所有数据in-momory的场景，虽然Redis也提供持久化功能，但实际更多的是一个disk-backed的功能，跟传统意义上的持久化有比较大的差别，那么可能大家就会有疑问，似乎Redis更像一个加强版的Memcached，那么何时使用Memcached,何时使用Redis呢?如果简单地比较Redis与Memcached的区别，大多数都会得到以下观点：1 Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据，同时还提供list，set，zset，hash等数据结构的存储。2 Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。3 Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。抛开这些，可以深入到Redis内部构造去观察更加本质的区别，理解Redis的设计。在Redis中，并不是所有的数据都一直存储在内存中的。这是和Memcached相比一个最大的区别。Redis只会缓存所有的 key的信息，如果Redis发现内存的使用量超过了某一个阀值，将触发swap的操作，Redis根据“swappability = age*log(size_in_memory)”计 算出哪些key对应的value需要swap到磁盘。然后再将这些key对应的value持久化到磁盘中，同时在内存中清除。这种特性使得Redis可以 保持超过其机器本身内存大小的数据。当然，机器本身的内存必须要能够保持所有的key，毕竟这些数据是不会进行swap操作的。同时由于Redis将内存 中的数据swap到磁盘中的时候，提供服务的主线程和进行swap操作的子线程会共享这部分内存，所以如果更新需要swap的数据，Redis将阻塞这个 操作，直到子线程完成swap操作后才可以进行修改。使用Redis特有内存模型前后的情况对比：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当 从Redis中读取数据的时候，如果读取的key对应的value不在内存中，那么Redis就需要从swap文件中加载相应数据，然后再返回给请求方。 这里就存在一个I/O线程池的问题。在默认的情况下，Redis会出现阻塞，即完成所有的swap文件加载后才会相应。这种策略在客户端的数量较小，进行 批量操作的时候比较合适。但是如果将Redis应用在一个大型的网站应用程序中，这显然是无法满足大并发的情况的。所以Redis运行我们设置I/O线程 池的大小，对需要从swap文件中加载相应数据的读取请求进行并发操作，减少阻塞的时间。如果希望在海量数据的环境中使用好Redis，我相信理解Redis的内存设计和阻塞的情况是不可缺少的。补充的知识点：memcached和redis的比较1 网络IO模型Memcached是多线程，非阻塞IO复用的网络模型，分为监听主线程和worker子线程，监听线程监听网络连接，接受请求后，将连接描述字pipe 传递给worker线程，进行读写IO, 网络层使用libevent封装的事件库，多线程模型可以发挥多核作用，但是引入了cache coherency和锁的问题，比如，Memcached最常用的stats 命令，实际Memcached所有操作都要对这个全局变量加锁，进行计数等工作，带来了性能损耗。(Memcached网络IO模型)Redis使用单线程的IO复用模型，自己封装了一个简单的AeEvent事件处理框架，主要实现了epoll、kqueue和select，对于单纯只有IO操作来说，单线程可以将速度优势发挥到最大，但是Redis也提供了一些简单的计算功能，比如排序、聚合等，对于这些操作，单线程模型实际会严重影响整体吞吐量，CPU计算过程中，整个IO调度都是被阻塞住的。2.内存管理方面Memcached使用预分配的内存池的方式，使用slab和大小不同的chunk来管理内存，Item根据大小选择合适的chunk存储，内存池的方式可以省去申请/释放内存的开销，并且能减小内存碎片产生，但这种方式也会带来一定程度上的空间浪费，并且在内存仍然有很大空间时，新的数据也可能会被剔除，原因可以参考Timyang的文章：/memcached/)。Memcached的客户端软件实现非常多，包括C/C++, PHP, Java, Python, Ruby, Perl, Erlang, Lua等。当前Memcached使用广泛，除了LiveJournal以外还有Wikipedia、Flickr、Twitter、Youtube和WordPress等。在Window系统下，Memcached的安装非常方便，只需从以上给出的地址下载可执行软件然后运行memcached.exe –d install即可完成安装。在Linux等系统下，我们首先需要安装libevent，然后从获取源码，make && make install即可。默认情况下，Memcached的服务器启动程序会安装到/usr/local/bin目录下。在启动Memcached时，我们可以为其配置不同的启动参数。1.1 Memcache配置Memcached服务器在启动时需要对关键的参数进行配置，下面我们就看一看Memcached在启动时需要设定哪些关键参数以及这些参数的作用。1）-p Memcached的TCP监听端口，缺省配置为11211；2）-U Memcached的UDP监听端口，缺省配置为11211，为0时表示关闭UDP监听；3）-s Memcached监听的UNIX套接字路径；4）-a 访问UNIX套接字的八进制掩码，缺省配置为0700；5）-l 监听的服务器IP地址，默认为所有网卡；6）-d 为Memcached服务器启动守护进程；7）-r 最大core文件大小；8）-u 运行Memcached的用户，如果当前为root的话需要使用此参数指定用户；9）-m 分配给Memcached使用的内存数量，单位是MB；10）-M 指示Memcached在内存用光的时候返回错误而不是使用LRU算法移除数据记录；11）-c 最大并发连数，缺省配置为1024；12）-v –vv –vvv 设定服务器端打印的消息的详细程度，其中-v仅打印错误和警告信息，-vv在-v的基础上还会打印客户端的命令和相应，-vvv在-vv的基础上还会打印内存状态转换信息；13）-f 用于设置chunk大小的递增因子；14）-n 最小的chunk大小，缺省配置为48个字节；15）-t Memcached服务器使用的线程数，缺省配置为4个；16）-L 尝试使用大内存页；17）-R 每个事件的最大请求数，缺省配置为20个；18）-C 禁用CAS，CAS模式会带来8个字节的冗余；2. Redis简介Redis是一个开源的key-value存储系统。与Memcached类似，Redis将大部分数据存储在内存中，支持的数据类型包括：字符串、哈希表、链表、集合、有序集合以及基于这些数据类型的相关操作。Redis使用C语言开发，在大多数像Linux、BSD和Solaris等POSIX系统上无需任何外部依赖就可以使用。Redis支持的客户端语言也非常丰富，常用的计算机语言如C、C#、C++、Object-C、PHP、Python、Java、Perl、Lua、Erlang等均有可用的客户端来访问Redis服务器。当前Redis的应用已经非常广泛，国内像新浪、淘宝，国外像Flickr、Github等均在使用Redis的缓存服务。Redis的安装非常方便，只需从bin目录下。在启动Redis服务器时，我们需要为其指定一个配置文件，缺省情况下配置文件在Redis的源码目录下，文件名为redis.conf。php面试题 memcache和redis的区别

⑼ 6.23日 快乐大本营 里iphone上比较长相的app叫什么

《Face Gossip》
使用全球领先的面部识别算法，精度高达97%。每张面部的76个关键特征信息将被提取，并通过科学分析方法进行评分。每一个面部特征和评分都将与现有全球数据库进行匹配，计算出您脸部的世界排名。
自适应的识别算法和不断扩大的全球面部特征数据库，都将因为您的每一次使用而更加完美。更提供双人对战模式，让您和您的朋友进行“面对面”的PK，随时随地战个痛快。

支持系统：需要iOS 4.0 或更高版本

⑽ elasticsearch的自动发现节点机制是怎么实现的，原理是怎样

着作权归作者所有。 商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 作者：ben well 链接：http://www.hu.com/question/29360024/answer/55368070 来源：知乎 早期 es 版本有 split brain 问题，俗称脑裂。ES 采用的是一种 P2P 的 gossip 选举方式，Gossip 算法因为 Cassandra 而名声大噪。 背景: Gossip 算法, 灵感来自办公室八卦, 只要一个人八卦一下, 在有限的时间内所有人都会知道该八卦的信息, 这种方式也与病毒传播类似, 因为 Gossip 有众多的别名"闲话算法"、"疫情传播算法"、"病毒感染算法"、"谣言传播(Rumor-Mongering)算法". 但 Gossip 并不是一个新东西, 之前的泛洪查找、路由算法都归属于这个范畴, 不同的是 Gossip 给这类算法提供了明确的语义、具体实施方法及收敛性证明. 特点: Gossip 算法又被称为反熵(Anti-Entropy), 熵是物理学上的一个概念, 代表杂乱无章, 而反熵就是在杂乱无章中寻求一致, 这充分说明了 Gossip 的特点：在一个有界网络中, 每个节点都随机地与其他节点通信, 经过一番杂乱无章的通信, 最终所有节点的状态都会达成一致. 每个节点可能知道所有其他节点, 也可能仅知道几个邻居节点, 只要这些节可以通过网络连通, 最终他们的状态都是一致的, 当然这也是疫情传播的特点. 要注意到的一点是, 即使有的节点因宕机而重启, 有新节点加入, 但经过一段时间后, 这些节点的状态也会与其他节点达成一致, 也就是说, Gossip 天然具有分布式容错的优点. 本质: Gossip 是一个带冗余的容错算法, 更进一步, Gossip 是一个最终一致性算法。 虽然无法保证在某个时刻所有节点状态一致, 但可以保证在”最终“所有节点一致, ”最终“是一个现实中存在, 但理论上无法证明的时间点。 因为 Gossip 不要求节点知道所有其他节点, 因此又具有去中心化的特点, 节点之间完全对等, 不需要任何的中心节点。 实际上 Gossip 可以用于众多能接受“最终一致性”的领域：失败检测、路由同步、Pub/Sub、动态负载均衡。 但 Gossip 的缺点也很明显, 冗余通信会对网路带宽、CPU 资源造成很大的负载, 而这些负载又受限于通信频率, 该频率又影响着算法收敛的速度。 总结: Gossip 是一种去中心化、容错而又最终一致性的绝妙算法, 其收敛性不但得到证明还具有指数级的收敛速度。 使用 Gossip 的系统可以很容易的把 Server 扩展到更多的节点, 满足弹性扩展轻而易举。 唯一的缺点是收敛是最终一致性, 不适应那些强一致性的场景, 比如 2PC。