在了解一致性哈希算法之前,最好先了解一下緩存中的一個應用場景,了解了這個應用場景之后,再來理解一致性哈希算法,就容易多了,也更能體現出一致性哈希算法的優點,那么,我們先來描述一下這個經典的分布式緩存的應用場景。 1 、場景描述 假設,我們有三台緩存服務器,用於緩存圖片 ...
由於redis是單點,但是項目中不可避免的會使用多台Redis緩存服務器,那么怎么把緩存的Key均勻的映射到多台Redis服務器上,且隨着緩存服務器的增加或減少時做到最小化的減少緩存Key的命中率呢 這樣就需要我們自己實現分布式。 Memcached對大家應該不陌生,通過把Key映射到Memcached Server上,實現快速讀取。我們可以動態對其節點增加,並未影響之前已經映射到內存的Key與 ...
2014-12-31 15:21 8 15824 推薦指數:
在了解一致性哈希算法之前,最好先了解一下緩存中的一個應用場景,了解了這個應用場景之后,再來理解一致性哈希算法,就容易多了,也更能體現出一致性哈希算法的優點,那么,我們先來描述一下這個經典的分布式緩存的應用場景。 1 、場景描述 假設,我們有三台緩存服務器,用於緩存圖片 ...
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 ...
當服務器不多,並且不考慮擴容的時候,可直接使用簡單的路由算法,用服務器數除緩存數據KEY的hash值,余數作為服務器下標即可。 但是當業務發展,網站緩存服務需要擴容時就會出現問題,比如3台緩存服務器要擴容到4台,就會導致75%的數據無法命中,當100台服務器中增加一台,不命中率會到達99%(n ...
其實不管redis還好,Mysql也好 這種數據存儲介質,在分布式場景中都存在共同問題:即集群場景下服務路由。比如redis集群場景下,原本我們分3主3從部署。但萬一有一天出現訪問量暴增或其中一台機器掛了的場景,那么服務路由(一般采用HASH取模定位的方式)重新計算后 會面臨數據在新的節點找不到 ...
http://blog.csdn.net/yfkiss/article/details/39996129 Redis 3.0.0 RC1版本10.9號發布,Release Note這個版本支持Redis Cluster,相信很多同學期待已久,不過這個版本只是RC版本,要應用到生產環境,還得 ...
一致性哈希算法在1997年由麻省理工學院提出的一種分布式哈希(DHT)實現算法,設計目標是為了解決因特網中的熱點(Hot spot)問題,初衷和CARP十分類似。一致性哈希修正了CARP使用的簡 單哈希算法帶來的問題,使得分布式哈希(DHT)可以在P2P環境中真正得到應用 ...
一致性哈希算法是分布式系統中常用的算法,為什么要用這個算法? 比如:一個分布式存儲系統,要將數據存儲到具體的節點(服務器)上, 在服務器數量不發生改變的情況下,如果采用普通的hash再對服務器總數量取模的方法(如key%服務器總數量),如果期間有服務器宕機了或者需要增加服務器,問題就出來 ...
一、分布式算法 在做服務器負載均衡時候可供選擇的負載均衡的算法有很多,包括: 輪循算法(Round Robin)、哈希算法(HASH)、最少連接算法(Least Connection)、響應速度算法(Response Time)、加權法(Weighted )等。其中哈希算法是最為常用 ...