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快速学习jav的方法有哪些？
作者：Yifen Hao
链接：ewRedisBitSet(store*redis.Client,keystring,bitsuint)*redisBitSet{ return&redisBitSet{ store:store,key:key,bits:bits,}}
到这里位数组操作就全部实现了，接下来看下如何通过 k 个散列函数计算出 k 个位点
k 次散列计算出 k 个位点
//k次散列计算出k个offsetfunc(f*Filter)getLocations(data[]byte)[]uint{ //创建指定容量的源码源代切片locations:=make([]uint,maps)//maps表示k值,作者定义为了常量:fori:=uint(0);i<maps;i++{ //哈希计算,使用的是"MurmurHash3"算法,并每次追加一个固定的i字节进行计算hashValue:=hash.Hash(append(data,byte(i)))//取下标offsetlocations[i]=uint(hashValue%uint(f.bits))}returnlocations}插入与查询
添加与查询实现就非常简单了，组合一下上面的得到函数就行。
//添加元素func(f*Filter)Add(data[]byte)error{ locations:=f.getLocations(data)returnf.bitSet.set(locations)}//检查是源码源代sofastack源码否存在func(f*Filter)Exists(data[]byte)(bool,error){ locations:=f.getLocations(data)isSet,err:=f.bitSet.check(locations)iferr!=nil{ returnfalse,err}if!isSet{ returnfalse,nil}returntrue,nil}改进建议整体实现非常简洁高效，那么有没有改进的得到空间呢？
个人认为还是有的，上面提到过自动计算最优 m 与 k 的源码源代数学公式，如果创建参数改为：
预期总数量expectedInsertions
期望误差falseProbability
就更好了，得到虽然作者注释里特别提到了误差说明，源码源代但是得到实际上作为很多开发者对位数组长度并不敏感，无法直观知道 bits 传多少预期误差会是源码源代多少。
//NewcreateaFilter,得到微信小程序源码查看器storeisthebackedredis,keyisthekeyforthebloomfilter,//bitsishowmanybitswillbeused,mapsishowmanyhashesforeachaddition.//bestpractices://elements-meanshowmanyactualelements//whenmaps=,formula:0.7*(bits/maps),bits=*elements,theerrorrateis0.<1e-4//fordetailederrorratetable,seeblogs.com/scott/p...Google限速神器——RateLimiter分享
在微服务架构中，限流组件是源码源代不可或缺的要素，它控制着同一时间访问服务的得到并发量，对于系统稳定至关重要。源码源代Google的得到guava库提供了一款名为RateLimiter的限流工具。它与Semaphore不同，通达信机构短线王指标源码Semaphore侧重于并发访问的数量限制，而RateLimiter则是通过设置许可证速率来限制访问速率。默认情况下，许可证按照预设速率平稳分配，保证系统的第四方聚合支付系统源码稳定运行。
RateLimiter是线程安全的，但不保证公平性。虽然它没有直接的构造方法，但可以通过RateLimiter.create静态方法创建实例。使用环境要求JDK以上，b2b2c系统源码下载这可能限制了其在某些场景中的实际应用。RateLimiter的实现机制基于stopwatch，通过调整阻塞时长来实现速率控制。
一个简单的示例展示了如何限制线程执行速率，比如将每秒执行次数限制为2次。通过代码演示，我们观察到无论运行次数多少，线程执行间隔始终为ms，这是ms除以速率的结果。这表明RateLimiter能够有效控制执行速率。
尽管RateLimiter可能不适用于所有生产环境，因其对JDK版本的高要求和可能的实验性质，但在学习和研究中，它提供了宝贵的资源。作为学习工具，RateLimiter的源码提供了深入理解限流原理的机会。然而，实际应用时需要权衡其限制和潜在风险。今天的内容到此为止，期待你对限流组件有更深的理解。晚安！
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