背景我有一个Spring客户端应用程序，它使用RMI为两个服务器提供服务。在客户端中，我将一个实体保存到数据库中(简单)，并使用实体的详细信息对两个服务器进行rmi调用。我在服务器上使用Spring3.0.2，客户端是一个简单的Spring-mvc站点。要求我的要求是，如果对服务器的任何rmi调用失败，整个事务将回滚，即实体不会保存在客户端上，如果任何一个rmi调用成功，这也会回滚。我对分布式事务比较陌生，但我想我想要一个使用RMI调用的类似XA的事务。我确实找到了关于这个主题的一个很好的链接here但它没有提到对不同服务器调用两个远程方法调用时的模式。我很想在推荐阅读方面听到更多关于

我有一组>2000个数字，从测量中收集。我想从这个数据集中抽样，每次测试约10次，同时保留总体概率分布，并在每次测试中(在大约可能的范围内)。例如，在每个测试中，我想要一些小值，一些中等值，一些大值，均值和方差近似接近原始分布。结合所有的测试，我还想要所有样本的总均值和方差，近似接近原始分布。因为我的数据集是long-tailprobabilitydistribution，每个分位数的数据量是不一样的:图1.~2k数据元素的密度图。我正在使用Java，现在我正在使用uniformdistribution，并使用数据集中的随机整数，并返回该位置的数据元素:publicintgetRand

我正在开发一款游戏，我希望在游戏中以指数级增长-因此，例如，从2人增加到3人可能与从200万增加到300万人所花的时间大致相同。但是，如果可能的话，我希望这种增长是随机的，以使其更真实。到目前为止，我有一个效果很好的方法:if(buildingCount>populationCount&&foodCount>populationCount)for(inti=1;i2)for(inti=1;i但是，我意识到这是不可持续的。它每秒运行大约60次(在那个数量级)，一旦达到数百万次的水平，它可能最终每秒运行数十亿次操作——对于这样一个简单的检查来说有点多了。如果必须的话，我会把它放在一个时间间

我正在尝试在java中实现一个概率分布函数，它返回ith以概率进入数组:Fi=6i(n-i)/(n3-n)哪里n是数组长度，即对于长度为4的数组:P1=3/10,P2=4/10,P3=3/10,P4=0请注意，此函数假定编号从1到n而不是0到n-1就像在Java中一样。目前我只是使用均匀分布即inti=(int)(Math.random()*((arraySize)-1));使用-1，因此它不会选择最后一个元素(即Pn=0，如上式所示)。有人对实现这个有任何想法或提示吗？ 最佳答案 doublerand=Math.random();

有选择地分发数据的可能性有哪些？我用一个例子来解释我的问题。考虑一个保存所有数据的中央数据库。该数据库位于某个地理位置。应用程序A需要中央数据库中存在的信息的子集。此外，应用程序A可能位于与中央数据库所在的地理位置不同(并且可能很远)的地理位置。因此，我考虑在应用程序A的相同位置创建一个新数据库，该数据库将包含中央数据库的一部分信息。哪种技术/产品允许我部署这样的配置？谢谢 最佳答案 寻找databasereplication.SQLServer肯定可以做到这一点，其他人(Oracle，MySQL，...)也应该有。想法是另一个位置

我想做JMeter分布式测试。手册中说，首先我应该在远程节点上启动jmeter-server，然后我应该更新jmeter.config并运行jmeter在主节点上。我做了所有这些步骤。我的测试计划包括使用CSV配置文件。如果我只从1个(主)节点进行测试-那么一切都很好。但是当我尝试分布式测试时，所有测试都失败了。一些调查表明，远程节点发送请求时没有替换${..}-like参数。请求看起来像POSTdata:5|0|6|http://host.com/portal/|67D1C612DCF291DCD0F71AD15E404F37|host.ui.client.services.Logi

假设我需要在Hashset中存储1000个对象，我有1000个包含每个对象的桶(通过为每个对象生成唯一的哈希码值)还是有10个大约包含100个对象的桶更好？拥有独特桶的优势之一是我可以节省调用equals()方法的执行周期？为什么设置一定数量的桶并在其中尽可能均匀地分配对象很重要？理想的对象与桶的比例应该是多少？ 最佳答案 Whyisitimportanttohavesetnumberofbucketsanddistributetheobjectsamoungthemasevenlyaspossible?HashSet应该能够平均在

我有一组整数，每个整数都有一个分配的概率，从早期的实验中得出，例如:0=0.51=0.22=0.3根据概率分布的规范，这些权重总和为1.0。我现在正在寻找一种有效的方法来对其中一个值进行采样，同时考虑给定的概率，例如(伪代码):Distributiondistribution=newDiscreteDistribution(newdouble[]{0.5,0.3,0.2});distribution.sample();根据给定的数字，这应该导致一半时间为0。但是，不要假设其中有任何模式或规律。我一直在使用ApacheCommonsMath对于我以前的实验，但它似乎没有为这种情况提供解决

可以在Java中使用的最好的开源分布式缓存是什么？我以为是EHCache，但显然只有在使用商业产品TerracottaServerArray时才能在多个节点上进行扩展。我的目标是为有一定延迟的实时流数据构建缓存，我实际估计的数据大小在8gb量级，而生产速度要慢得多，在3mb量级每秒。因为有一个初始延迟，我希望我的缓存也被复制，因为当从0开始时我的缓存需要一个预热期，我非常想避免这一点。 最佳答案 Memcached值得研究。 关于java-用于Java的开源分布式缓存，我们在StackO

我有一个问题，我想使用概率分布生成一组介于1和5之间的随机整数值。Poisson和InverseGamma是两个分布，它们显示了我所找到的特征(多数为平均值，较少的较高数字)。我正在考虑使用ApacheCommonsMath但我不确定如何使用可用的分布生成我想要的数字。 最佳答案 根据您的问题描述，听起来您实际上想要一个从离散概率分布生成的样本，您可以使用EnumeratedIntegerDistribution以此目的。为你的每个整数选择合适的概率，也许像下面这样的东西会满足你的需要:int[]numsToGenerate=new