用大白话讲一致性Hash算法在Redis分布式中的使用
在了解一致性哈希算法之前，最好先了解一下缓存中的一个应用场景，了解了这个应用场景之后，再来理解一致性哈希算法，就容易多了，也更能体现出一致性哈希算法的优点，那么，我们先来描述一下这个经典的分布式缓存的应用场景。 1 、场景描述 假设，我们有三台缓存服务器，用于缓存图片 ...
原文：一致性Hash算法在Redis分布式中的使用
由于redis是单点，但是项目中不可避免的会使用多台Redis缓存服务器，那么怎么把缓存的Key均匀的映射到多台Redis服务器上，且随着缓存服务器的增加或减少时做到最小化的减少缓存Key的命中率呢 这样就需要我们自己实现分布式。 Memcached对大家应该不陌生，通过把Key映射到Memcached Server上，实现快速读取。我们可以动态对其节点增加，并未影响之前已经映射到内存的Key与 ...
2014-12-31 15:21 8 15824 推荐指数：
相关推荐
Redis分布式部署，一致性hash
一致性哈希 由于hash算法结果一般为unsigned int型，因此对于hash函数的结果应该均匀分布在[0,2^32-1]区间，如果我们把一个圆环用2^32 个点来进行均匀切割，首先按照hash(key)函数算出服务器(节点)的哈希值， 并将其分布到0～2^32的圆环上。用同样的hash ...
分布式缓存一致性hash算法
当服务器不多，并且不考虑扩容的时候，可直接使用简单的路由算法，用服务器数除缓存数据KEY的hash值，余数作为服务器下标即可。 但是当业务发展，网站缓存服务需要扩容时就会出现问题，比如3台缓存服务器要扩容到4台，就会导致75%的数据无法命中，当100台服务器中增加一台，不命中率会到达99%（n ...
一致性HASH算法在分布式应用场景使用
其实不管redis还好，Mysql也好 这种数据存储介质，在分布式场景中都存在共同问题:即集群场景下服务路由。比如redis集群场景下，原本我们分3主3从部署。但万一有一天出现访问量暴增或其中一台机器挂了的场景，那么服务路由(一般采用HASH取模定位的方式)重新计算后 会面临数据在新的节点找不到 ...
Redis分布式部署，一致性hash;分布式与缓存队列
http://blog.csdn.net/yfkiss/article/details/39996129 Redis 3.0.0 RC1版本10.9号发布，Release Note这个版本支持Redis Cluster，相信很多同学期待已久，不过这个版本只是RC版本，要应用到生产环境，还得 ...
【分布式】一致性hash解读
一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院提出的一种分布式哈希（DHT）实现算法，设计目标是为了解决因特网中的热点(Hot spot)问题，初衷和CARP十分类似。一致性哈希修正了CARP使用的简 单哈希算法带来的问题，使得分布式哈希（DHT）可以在P2P环境中真正得到应用 ...
一致性Hash算法(分布式算法)
一致性哈希算法是分布式系统中常用的算法，为什么要用这个算法？ 比如：一个分布式存储系统，要将数据存储到具体的节点（服务器）上， 在服务器数量不发生改变的情况下，如果采用普通的hash再对服务器总数量取模的方法（如key%服务器总数量），如果期间有服务器宕机了或者需要增加服务器，问题就出来 ...
分布式算法(一致性Hash算法)
一、分布式算法 在做服务器负载均衡时候可供选择的负载均衡的算法有很多，包括： 轮循算法(Round Robin)、哈希算法(HASH)、最少连接算法(Least Connection)、响应速度算法(Response Time)、加权法(Weighted )等。其中哈希算法是最为常用 ...