使用zookeeper 实现一致性hash。 redis服务启动时,将自己的路由信息通过临时节点方式写入zk,客户端通过zk client读取可用的路由信息。 服务端 使用python 脚本写的守护进程:https://github.com/LittlePeng ...
redis . 之前的版本,为了实现支持巨量数据缓存或者持久化,一般需要通过redis sharding模式来实现redis集群,普遍大家使用的是twitter开源的Twemproxy。 twemproxy不会增加redis的性能指标数据,据业界测算,使用twemproxy相比直接使用redis会带来 的性能下降。 但是单个redis进程的内存管理能力有限。据测算,单个redis进程内存超过 G ...
2015-12-11 18:15 0 1970 推荐指数:
使用zookeeper 实现一致性hash。 redis服务启动时,将自己的路由信息通过临时节点方式写入zk,客户端通过zk client读取可用的路由信息。 服务端 使用python 脚本写的守护进程:https://github.com/LittlePeng ...
缘起 我有一个图片存取服务,为了快速获取图片,我架起了3台缓存服务器,用简单的Hash映射决定图片存储在哪台缓存上。比如: f(x) % 3 = 0 存储在s0上 f(x) % 3 = 1 存储在s1上 f(x) % 3 = 2存储在s2上 某天,缓存负载过高,需要扩容1台,缓存数量 ...
一致性hash 前言 说出来大家可能不相信,我昨天做梦梦到自己在面试,然后面试官问了我这个问题哈哈~然后我就打算按照自己的理解写一写。如果有写的不对的欢迎大家指正! 直接开始 普通hash算法 普通hash算法就是把存储的key取hash然后再对节点数取模之后判断key所在节点的位置 ...
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 ...
一般算法: 对对象先hash然后对redis数量取模,如果结果是0就存在0的节点上。 1、2同上,假设有0-3四个redis节点、20个数据: 进行取模后分布如下: 现在因为压力过大需要扩容,增加一台redis4、第五个节点: 现在只有4个节点还能够命中。命中率 ...
本文是使用 golang 实现 redis 系列的第七篇, 将介绍如何将单点的缓存服务器扩展为分布式缓存。godis 集群的源码在Github:Godis/cluster 单台服务器的CPU和内存等资源总是有限的,随着数据量和访问量的增加单台服务器很容易遇到瓶颈。利用多台机器建立分布式系统,分工 ...
一、Hash算法引入--分布式缓存 有一个电商平台,需要使用Redis存储商品的图片资源,key为图片名称,value为图片所在服务器的路径。利用随机分配的规则进行分库。总量3000w,以每台服务器存500w的数量,部署12台缓存服务器,并且进行主从复制,架构图如下图: 由于规则是随机分配 ...
前言 一致性哈希算法(Consistent Hashing)在分布式系统的应用还是十分广泛的,本文尽量结合业务场景快速讲解一致性哈希算法的应用及与其相关的话题。 1 分布式缓存 随着业务的扩展,流量的剧增,单体项目逐渐划分为分布式系统。对于经常使用的数据,我们可以使用Redis作为缓存机制 ...