緣起 我有一個圖片存取服務，為了快速獲取圖片，我架起了3台緩存服務器，用簡單的Hash映射決定圖片存儲在哪台緩存上。比如: f(x) % 3 = 0 存儲在s0上 f(x) % 3 = 1 存儲在s1上 f(x) % 3 = 2存儲在s2上 某天，緩存負載過高，需要擴容1台，緩存數量 ...

一致性hash 前言 說出來大家可能不相信，我昨天做夢夢到自己在面試，然后面試官問了我這個問題哈哈~然后我就打算按照自己的理解寫一寫。如果有寫的不對的歡迎大家指正！ 直接開始 普通hash算法 普通hash算法就是把存儲的key取hash然后再對節點數取模之后判斷key所在節點的位置 ...

一致性哈希 由於hash算法結果一般為unsigned int型，因此對於hash函數的結果應該均勻分布在[0,2^32-1]區間，如果我們把一個圓環用2^32 個點來進行均勻切割，首先按照hash(key)函數算出服務器(節點)的哈希值， 並將其分布到0～2^32的圓環上。用同樣的hash ...

一般算法： 　　對對象先hash然后對redis數量取模，如果結果是0就存在0的節點上。 　　1、2同上，假設有0-3四個redis節點、20個數據： 　　 進行取模后分布如下： 現在因為壓力過大需要擴容，增加一台redis4、第五個節點： 現在只有4個節點還能夠命中。命中率 ...

本文是使用 golang 實現 redis 系列的第七篇， 將介紹如何將單點的緩存服務器擴展為分布式緩存。godis 集群的源碼在Github:Godis/cluster 單台服務器的CPU和內存等資源總是有限的，隨着數據量和訪問量的增加單台服務器很容易遇到瓶頸。利用多台機器建立分布式系統，分工 ...

一、Hash算法引入--分布式緩存 有一個電商平台，需要使用Redis存儲商品的圖片資源，key為圖片名稱，value為圖片所在服務器的路徑。利用隨機分配的規則進行分庫。總量3000w，以每台服務器存500w的數量，部署12台緩存服務器，並且進行主從復制，架構圖如下圖： 由於規則是隨機分配 ...

前言 一致性哈希算法(Consistent Hashing)在分布式系統的應用還是十分廣泛的，本文盡量結合業務場景快速講解一致性哈希算法的應用及與其相關的話題。 1 分布式緩存 隨着業務的擴展，流量的劇增，單體項目逐漸划分為分布式系統。對於經常使用的數據，我們可以使用Redis作為緩存機制 ...

一致性Hash算法提出了在動態變化的Cache環境中，判定哈希算法好壞的四個定義： 　　1、平衡性（Balance）：平衡性是指哈希的結果能夠盡可能分布在所有的緩沖(Cache)中去，這樣可以使得所有的緩沖空間得到利用。很多哈希算法都能夠滿足這一條件。 　　2、單調性（Monotonicity ...