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algorithmに関するoinumeのブックマーク (69)

  • Client Challenge

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  • マルチコア時代のLock-free入門

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    oinume
    oinume 2010/04/08
    わかりやすい
  • Lock-freeとWait-freeアルゴリズム - Wikipedia

    Lock-freeとWait-freeアルゴリズムとは、共有データにロックをかけてアクセスを防ぐアルゴリズムとは違い、複数のスレッドが同時並行的に、ある対象データを壊すことなしに読み書きすることを可能にするアルゴリズムである。Lock-free とはスレッドがロックしないことを意味しており、全てのステップにおいてシステムが必ず進行する。これはLock-free ではミューテックスやセマフォといった、排他制御のためのプリミティブを使ってはならないことを意味する。なぜならロックを持っているスレッドの実行が中断した場合、全体の進行を阻止しうるからである。Wait-free とは、他のスレッドの動作に関係なく、スレッドがいかなる操作も有限のステップで操作を完了させられることを指す。あるアルゴリズムがLock-freeであるがWait-freeでないことはありうる。Wait-free なアルゴリズム

  • Client Challenge

  • Consistent Hashing を試す

    Consistent Hashing は、 複数のノードにレコードを分散させる方法として、 Amazon Dynamo や Cache::Memcached::Fast などで使われているアルゴリズムです。 この文章では、Perl で実際に Consistent Hashing を実装し、 その特徴を理解することを目的とします。 更新履歴 2008-06-01: 公開 サーバー台数で割った余り (mod) を使用する まず Consistent Hashing と比較するために、レコードに対して整数のハッシュ値を求め、 ハッシュ値をノード数で割った余り (mod) で、ノードを選択するという方法を書いてみます。 ここでは、ハッシュ値の算出に CRC (Cyclic Redundancy Check) を使用しています。 use strict; use String::CRC; use Pe

  • ConsistentHashing - コンシステント・ハッシュ法

    ConsistentHashing - コンシステント・ハッシュ法 目次 この文書について コンシステント・ハッシュ法 実例 実装 用途 コンシステント・ハッシュ法 この文書について "Tom White's Blog: Consistent Hashing" の日語訳です. http://weblogs.java.net/blog/tomwhite/archive/2007/11/consistent_hash.html 推敲歓迎: 誤訳, タイポ, 訳語の不統一, そのほか... 原文のライセンス: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.0/ 私は今までに何度かコンシステント・ハッシュ法にとりくんだことがある。 このアイデアをあらわした論文 ( David Karger らによる Consistent Hashing and R

  • GC - GCアルゴリズム詳細解説 - livedoor Wiki(ウィキ)

    GCアルゴリズム詳細解説 日語の資料がすくないGCアルゴリズムについて詳細に解説します トップページページ一覧メンバー編集 × GC 最終更新: author_nari 2010年03月14日(日) 20:47:11履歴 Tweet このWikiが目指す所 GCとは? GCを学ぶ前に知っておく事 実行時メモリ構造 基アルゴリズム編 Reference Counter Mark&Sweep Copying 応用アルゴリズム編 IncrementalGC 世代別GC スナップショット型GC LazySweep TwoFinger Lisp2 Partial Mark and Sweep -Cycle Collection- Mostly Parallel GC train gc MostlyCopyingGC(Bartlett 1989) TreadmillGC(Barker 1992)

    GC - GCアルゴリズム詳細解説 - livedoor Wiki(ウィキ)
    oinume
    oinume 2008/01/22
    マニアックだなー
  • Least Recently Used - Wikipedia

    Least Recently Used (LRU) とは、データが最後に使われたのはいつであるかを記録し、最近最も使われなかったデータをキャッシュから削除するキャッシュアルゴリズムのこと。CPUのキャッシュメモリや仮想メモリが扱うデータのリソースへの割り当てなどにも使われる。対義語はMost Recently Used (MRU)。 和訳すると「最近最も使われなかったもの」つまり「使われてから最も長い時間が経ったもの」「参照される頻度が最も低いもの」である。 小容量で高速な記憶装置(例えば、CPUのキャッシュメモリ)がいっぱいになったとき、その中にあるデータのうち、未使用の時間が最も長いデータを大容量で低速な記憶装置(例えば、主記憶装置)に保存する、というのが基のアルゴリズムである。 なお、上の括弧内の例はCPUのキャッシュメモリの場合である。仮想メモリの場合は、小容量で高速な記憶装置を

    oinume
    oinume 2007/06/03
    LRU
  • どうなっているの?あのソフトの仕組み - 今からでも遅くない!アルゴリズム入門:selfup

    Webの全体像を効率よく取り込み,分類する 「YSTのシステムは大まかに三つの機能に分かれます(図2)。最初は世界中のWebページをYSTのシステムに取り込む『クローリング(crawling)』という機能です」(Yahoo! JAPAN,リスティング事業部 検索企画室の宮崎光世氏,以下同)。 取り込むと簡単に言っても,Webページの数は膨大なうえ,更新の頻度や情報の質などがまちまちです。すべてのページに同じようにアクセスしていると非効率なことこの上ありません。そこで,限られた時間で質の良い検索ができるようにするための工夫をしています。例えば,クローリングを繰り返すうちに頻繁に更新されることがわかったページは短いサイクルでチェックし,ほとんど更新のないページはチェックの頻度を落とす,といったことをしているそうです。 ただ,更新の頻度が単に高いだけではダメです。重要性が高いと考えられるWebサ

    どうなっているの?あのソフトの仕組み - 今からでも遅くない!アルゴリズム入門:selfup
    oinume
    oinume 2007/02/12
    しかし,多くの人のデータを集めやすく,書籍や音楽ソフトのように多種多様な好みがある商品には非常に適した方法です。