/（n+1））,這顯然是不能接受的。 在設計分布式緩存集群的時候，需要考慮集群的伸縮性，也就是當向集群 ...

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 ...

　　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 ...

分布式一致性hash算法簡介 當你看到“分布式一致性hash算法”這個詞時，第一時間可能會問，什么是分布式，什么是一致性，hash又是什么。在分析分布式一致性hash算法原理之前，我們先來了解一下這幾個概念。 分布式 分布式（distributed）是指在多台不同的服務器中部署不同的服務模塊 ...

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 ...

前言 在分布式系統中，常常需要使用緩存，而且通常是集群，訪問緩存和添加緩存都需要一個 hash 算法來尋找到合適的 Cache 節點。但，通常不是用取余hash，而是使用我們今天的主角—— 一致性 hash 算法。 今天樓主就來說說這個一致性 hash 算法。 1. 為什么普通的 hash ...

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 ...