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 ...
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。 场景描述 假设,我们有三台缓存服务器,用于缓存图片,我们为这三台缓存服务器编号为 号 号 号,现在,有 万张图片需要缓存,我们希望这些图片被均匀的缓存到这 台服务器上,以便它们能够分摊缓 ...
2019-04-03 21:35 0 581 推荐指数:
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
我们都知道微服务现在很火热,那么我们将业务才开后随之而来的数据一致性问题也很棘手,这篇博客我将阐述一下我是如何通过实践加理论来完成最终一致的高可用并且讲述一下dotnetcore下的cap是如何实现的,话不多说直接上问题。 1我们在编写代码的时候是否有过如下经历的转变: //原先 ...
引言 随着越来越多的人参与到互联网的浪潮来,曾经的单体应用架构越来越无法满足需求,所以,分布式集群架构出现,也因此,分布式搭建开发成为了Web开发者必掌握的技能之一。 那什么是分布式呢?怎么实现分布式以及怎么处理分布式带来的问题呢?本系列文章就来源于对分布式各组件系统的学习总结。 包含但不 ...
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 ...