一组漫画完美总结互联网人生

一提到元素查找，我们会很自然的想到HashMap。通过将哈希函数作用于key上，我们得到了哈希值，基于哈希值我们可以去表里的相应位置获取对应的数据。除了存在哈希冲突问题之外，HashMap一个很大的问题就是空间效率低。引入Bloom Filter则可以很好的解决空间效率的问题。 掌握本文内容前，建议先熟练掌握前面一篇文章 原理

健身之乐，其乐无穷。终于一小时体能训练，加十公里了。 热点Key问题产生的原因大致有以下两种： 1、用户消费的数据远大于生产的数据（热卖商品、热点新闻、热点评论、明星直播）。 在日常工作生活中一些突发的的事件，

最近有人问我，为什么软件开发者非常痛恨维护别人的代码？我思考了很久怎样回答这个问题，最后决定做一个简单的比喻。 有人请求你在一个岛上建一座实验室，而这是一个其他工程师遗留下来的烂尾工程。你去看了看工地，发现除了烂尾楼之外，还有许多意外的东西： * 一个巨大的风扇（有楼那么大）； * 大号的热气球；

随着业务的发展，我们会积攒越来越多的用户，为了能够对用户更精准的进行营销，挖掘，或者统计，我们会对用户进行打标，打标可以包含诸多维度，例如： * 基础信息：包括年龄段，性别等 * 订单信息：