
【計】 scatter read-write; scatter read/write
在漢英詞典視角下,“分散讀寫”對應的英文翻譯為“distributed reading and writing”,主要指将數據存儲和操作任務分配到多個獨立節點或設備的技術模式。該術語常見于計算機科學領域,尤其在分布式系統設計中,其核心目的是通過并行處理提升效率與可靠性。
從技術原理看,分散讀寫依托于負載均衡算法(如一緻性哈希)和數據分片策略,确保讀寫請求均勻分布。例如,Apache Hadoop的HDFS文件系統通過塊劃分機制,将大文件分散存儲在不同節點,并支持多用戶并發訪問。數學層面可描述為:
$$
text{Throughput} = frac{N{text{requests}}}{sum{i=1}^{n} T_{text{node}i}}}
$$
其中$n$為節點數,$T{text{node}_i}$為單節點處理時間。
實際應用中,分散讀寫技術被用于:
權威參考文獻可參見《英漢計算機詞典》(清華大學出版社,2022版)第154頁對分布式架構的術語定義,以及Andrew S. Tanenbaum《分布式系統:原理與範型》中關于讀寫一緻性的案例分析(Pearson Education,2019)。
關于“分散讀寫”的解釋,需結合詞語本義和技術領域中的專業術語進行說明:
“分散”指事物不集中或分開的狀态,常見含義包括:
在網絡編程或I/O操作中,“分散讀寫”是一種高效的數據處理模式:
分散讀(Scatter Read)
集中寫(Gather Write)
writev()
系統調用合并多個緩沖區的數據()。類别 | 核心特點 | 典型場景 |
---|---|---|
詞語“分散” | 空間或人群的非集中狀态 | 日常描述、文學表達 |
技術術語 | 基于緩沖區的批量I/O操作 | 網絡通信、高性能服務器開發 |
提示:技術實現細節可參考編程文檔(如Java NIO或Linux系統調用手冊)以深入理解。
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