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 ...
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。 場景描述 假設,我們有三台緩存服務器,用於緩存圖片,我們為這三台緩存服務器編號為 號 號 號,現在,有 萬張圖片需要緩存,我們希望這些圖片被均勻的緩存到這 台服務器上,以便它們能夠分攤緩 ...
2019-04-03 21:35 0 581 推薦指數:
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 ...
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 ...
我們都知道微服務現在很火熱,那么我們將業務才開后隨之而來的數據一致性問題也很棘手,這篇博客我將闡述一下我是如何通過實踐加理論來完成最終一致的高可用並且講述一下dotnetcore下的cap是如何實現的,話不多說直接上問題。 1我們在編寫代碼的時候是否有過如下經歷的轉變: //原先 ...
引言 隨着越來越多的人參與到互聯網的浪潮來,曾經的單體應用架構越來越無法滿足需求,所以,分布式集群架構出現,也因此,分布式搭建開發成為了Web開發者必掌握的技能之一。 那什么是分布式呢?怎么實現分布式以及怎么處理分布式帶來的問題呢?本系列文章就來源於對分布式各組件系統的學習總結。 包含但不 ...
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 ...