分布式缓存有哪些常用的数据分片算法？
分布式缓存中常用的数据分片算法有多种： 取模算法 原理：取模算法是一种简单直接的数据分片方法。它通过对数据的某个关键属性（如数据的ID）进行取模运算，将数据分配到不同的缓存节点上。具体公式为：node_index = hash(key) % num_nodes，其中 hash(key) 是对...
项目环境测试问题之Schedulerx2.0通过分布式分片任务解决单机计算瓶颈如何解决
问题一：在任务执行时间优化中，之前定时任务存在什么问题？ 在任务执行时间优化中，之前定时任务存在什么问题？ 参考回答： 在任务执行时间优化中，之前定时任务通过SchedulerX随机选择一台机器作为worker，之后从db中查询全部正在运行中的任务后逐一触发运行。单worker执行导致其他机器一直处于闲置状态，无法充分利用计算资源。 ...
虽然增加了分布式分片能力，但为什么还需要对worker节点进行重复执行优化？
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分布式分片任务是如何实现的？经过分布式分片任务优化后，任务执行时间有什么变化？
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什么是多语言版本分片模型
SchedulerX可以对多重任务进行调度（定时、编排、重刷历史数据等），提供Java、Python、Shell和Go等多语言分片模型，帮助您处理大数据业务需求。
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Flink CDC里对于经常水平扩展的分布式数据库，实时同步，在扩展数据库分片节点，可以直接加源吗？
Flink CDC里对于经常水平扩展的分布式数据库，实时同步，有没有好的措施 ，在扩展数据库分片节点实例时，不需要重启 直接增加一个source源的？
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