Golang分布式并发---群体性热点淘汰算法
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在传统的算法中,要计算热点的时候,常规采用,收集所有的任务列表,然后进行排序,得出前n的热点数据。此种算法的不好地方有:
1、 需要收集所有的任务列表。任务数过多时,收集是个问题
2、 将任务列表进行排序。在此过程中,如果列表过多,则会排序时间过长。
另外如果需要进行同步的话,则在此算法中,会有个停顿。
那么我们构建一个场景,一个网吧有n个位置,每个人都可以去网吧,但规定,每次只能预约1小时,如果时间到了,则可以续费继续一个小时,如果不需要则放弃位置。
现在有m个人来网吧上网。
1、m < n时,则m个人都可以获取到上网位置
2、当m>n时,则有n个人可以获取到上网位置,剩余的人,则在等待
有两种调度算法
1、 每个人,都会定期检查自己的时间,是不是到了1个小时,如果是,则判定自己是否需要继续使用,则优先续约1小时,如果不需要则放弃位置。等待的人中,则随机获取到这个位置。
2、每个人,都会定期检查自己的时间,是不是到了1个小时,如果是,则放弃位置。如果还需要继续使用则到等待队列中,不需要使用,则直接退出。
此算法中,需要注意的地方有
1、 每个用户自己是自律的。自己评判自己是否需要继续使用,评判自己是否时间到期等
2、 评判能否继续使用的标准,这个很重要。比如当个人贡献度到一定程度,才能继续使用。
简单的用法就是将n个体的贡献进行排序,淘汰尾部一些
在经过一段时间之后,热点自动会形成。
此算法好处是,每个个体独立公平的争抢机会,只有贡献度比较大的个人,使用时间则会长。这种算法不需要进行同步,提高了并发效率。
龚浩华
qq 29185807
2014年11月27日11:14:01
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Golang分布式并发---群体性热点淘汰算法
在传统的算法中,要计算热点的时候,常规采用,收集所有的任务列表,然后进行排序,得出前n的热点数据。此种算法的不好地方有:
1、 需要收集所有的任务列表。任务数过多时,收集是个问题
2、 将任务列表进行排序。在此过程中,如果列表过多,则会排序时间过长。
另外如果需要进行同步的话,则在此算法中,会有个停顿。
那么我们构建一个场景,一个网吧有n个位置,每个人都可以去网吧,但规定,每次只能预约1小时,如果时间到了,则可以续费继续一个小时,如果不需要则放弃位置。
现在有m个人来网吧上网。
1、m < n时,则m个人都可以获取到上网位置
2、当m>n时,则有n个人可以获取到上网位置,剩余的人,则在等待
有两种调度算法
1、 每个人,都会定期检查自己的时间,是不是到了1个小时,如果是,则判定自己是否需要继续使用,则优先续约1小时,如果不需要则放弃位置。等待的人中,则随机获取到这个位置。
2、每个人,都会定期检查自己的时间,是不是到了1个小时,如果是,则放弃位置。如果还需要继续使用则到等待队列中,不需要使用,则直接退出。
此算法中,需要注意的地方有
1、 每个用户自己是自律的。自己评判自己是否需要继续使用,评判自己是否时间到期等
2、 评判能否继续使用的标准,这个很重要。比如当个人贡献度到一定程度,才能继续使用。
简单的用法就是将n个体的贡献进行排序,淘汰尾部一些
在经过一段时间之后,热点自动会形成。
此算法好处是,每个个体独立公平的争抢机会,只有贡献度比较大的个人,使用时间则会长。这种算法不需要进行同步,提高了并发效率。
龚浩华
qq 29185807
2014年11月27日11:14:01