大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于java语言取模的问题，于是小编就整理了5个相关介绍Java语言取模的解答，让我们一起看看吧。
模2除法，怎么算，上面怎么写？
1.floor除法，就是商***用floor法取整，因而也叫趋负无穷截尾。目前***用这种方式的编程语言有python等。例如：-7%3中，商向下取整得-3，所以模就为2.
2.truncate 除法，就是商尽可能的靠近0，因此又称截断取整。目前***用这种的方式的编程语言有C、JAVA还有js等。例如-7%3,商靠近0取整得-2，所以模就为-1.巧记：floor法的话，模的符号和除数相同；而truncate的话，模的符号和被除数相同。
J***A面试又被问一致性hash算法，到底啥是一致性hash？
其实不光光是J***a面试，其它编程语言的面试过程中往往也会问及一致性Hash算法问题，不少开发者可能听说过“一致性Hash”这个术语，但却不了解什么是一致性Hash，一致性Hash是用来解决什么问题的。
不少人容易把“Hash算法”与“一致性Hash算法”混淆，甚至认为两者是同个意思。其实，“Hash算法”与“一致性Hash算法”是不同的概念，“一致性Hash算法”是一种特殊的“Hash算法”！
1、Hash算法
Hash算法有很多种说法，如：散列函数、哈希算法等，它是一种函数，用来把任意长度的内容通过Hash算法转换为固定长度的输出。
常见的Hash算法有：MD5、SHA1等。MD5都用过，任何长度的字符串经过MD5处理后会得到固长的Hash值。
2、一致性Hash算法
一致性Hash算法是在Hash算法基础上建立和改进的，它是一种分布式算法，能确保数据的分布平衡性，常用于负载均衡类的应用。
1、普通取模Hash
普通取模（余数）Hash算法很简单，就是：Hash值 % 节点数 。这种方式，一旦节点数变化了，原先的Hash结果与节点的映射全部失效！
现在互联网面对的都是海量的数据和海量的用户，我们为了提高数据的读取，写入能力，一般都***用分布式的方式来存储数据，比如分布式缓存。我们有海量的数据需要缓存，所以一台机器是肯定不够的，于是我们需要将数据分布在多台机器上。
该如何决定哪些数据放在那台机器上，可以借助数据分片的思想，***用hash算法对数据取hash值，然后对机器取模，这个最终值就是存储缓存的机器编号。
但是如果数据增多，原来的10台机器不够，需要扩容到13台机器，那么原来数据是通过与10来取模的，比如15这个数据，与10取模就是5，现在与13取模就是2。机器的编号完全变了，扩容并不是简单的增加机器，而是需要重新计算机器上的缓存存储位置。这无疑是一件很头疼的问题。
所以，我们需要一种方法，是的新加入机器后，并不需要做大量的数据搬迁，这时候就需要用到一致性hash算法了。
***设我们有k个机器，数据的hash范围是[0-Max],现在我们将范围划分为m个小区间（m要远大于k）,每个机器负责m/k个区间，当有新机器加入时，我们只需要将某几个小区间的数据搬运到新的机器上即可，这样既不用全部搬移数据，也保持了各个机器的数据均衡。
环割法（一致性 hash）
环割法的原理如下：
1. 初始化的时候生成分片数量 X × 环割数量 N 的固定方式编号的字符串，例如 SHARD-1-NODE-1，并计算所有 X×N 个字符串的所有 hash 值。
2. 将所有计算出来的 hash 值放到一个排序的 Map 中，并将其中的所有元素进行排序。
3. 输入字符串的时候计算输入字符串的 hash 值，查看 hash 值介于哪两个元素之间，取小于 hash 值的那个元素对应的分片为数据的分片。
跳跃法的原理如下：
1. 根据公式：
将数据落在每一个节点的概率进行平均分配。
2. 对于输入的字符串进行计算 hash 值，通过判断每次产生的伪随机值是否小于当前判定的节点 1/x，最终取捕获节点编号最大的作为数据的落点。
一致性hash算法，常被应用到分布式集群缓存中。
其原理主要是把节点(做缓存的物理主机，如IP)和数据(要缓存的具体数据)都做一次哈希运算，然后把数据缓存到哈希运算后离得最近的节点上去。
此处借个图
其中，右边的深蓝色的表示节点，橘色的表示数据，然后按顺时针方向去寻找最近的节点就可以了……
需要注意的地方有
第一，节点和数据在哈希运算(取模)过程中用到的除数是一致的。如节点的哈希运算为hash([_a***_]的IP地址)% 2^32，数据的哈希运算为hash (数据名称)% 2^32等。
第二，哈希运算后，所有的结果都分布在一个哈希环上。
第三，节点的分布可能并不是均衡的，所以会加入左边浅蓝色的虚拟节点。
优点
万一有节点挂掉或者新加节点，不会影响其它的节点和缓存数据，原因很简单，就在那个取模的除数上。
我来给大家讲讲一致性hash算法，如果有理解错误的地方，也请大家留言指正。
就拿Redis来举例吧，我们经常会用Redis做缓存，把一些数据放在上面，以减少数据的压力。
当数据量少，访问压力不大的时候，通常一台Redis就能搞定，为了高可用，弄个主从也就足够了；
当数据量变大，并发量也增加的时候，把全部的缓存数据放在一台机器上就有些吃力了，毕竟一台机器的***是有限的，通常我们会搭建集群环境，让数据尽量平均的放到每一台Redis中，比如我们的集群中有三台Redis。
那么如何把数据尽量平均地放到这三台Redis中呢？最简单的就是求余算法：hash(key)%N，在这里N=3。
看起来非常地美好，因为依靠这样的方法，我们可以让数据平均存储到三台Redis中，当有新的请求过来的时候，我们也可以定位数据会在哪台Redis中，这样可以精确地查询到缓存数据。
c语言1%2等于多少？
%运算是取模运算符！对应数学里就是取余数运算！比如题目中的1 % 2，因为不足2，所以余数为1！再举例，2 % 2 = 0，相当于2 / 2 = 1，且余数为0，所以 2 % 2 = 0！
再举例7%3=1，7/3=2余数为1，故 7 % 3 = 1！不光是c语言，现代的编程语言中比如 j***a ，jabascript，c#等等，都会有 % 取模运算符，是通用知识！
nginx和服务***？
一、吞吐量
量级不一样，单台nginx吞吐量在10WQPS 一个 j***a ***撑死了1000 QPS
二、 负载策略
nginx自带多种策略 可以通过轮询 随机 权重 url等管理和剔除服务 ***没有功能
三、***主要作用
第三***最主要是 鉴权，限流和 根据url正则 转发到具体服务， 他的限流也更切合业务 比如某个活动秒杀 他可以***直接取模返回运气不好 抢不到 …
四、总结
爱因斯坦的一道数学题及答案？
1、题目
爱因斯坦曾出过这样一道有趣的数学题：有一个长阶梯，每步上2阶，最后剩1阶；若每步上3阶，最后剩2阶；若每步上5阶，最后剩4阶；若每步上6阶，最后剩5阶；只有每步上7阶，最后一阶也不剩。请问该阶梯至少有多少阶。编写一个J***a程序解决该问题。
2、解题思想
从上面的描述中，可以把这个问题用数学方程式的形式表达出来，其具体形式如下：
x%2=1
到此，以上就是小编对于j***a语言取模的问题就介绍到这了，希望介绍关于j***a语言取模的5点解答对大家有用。
