原文:一致性HASH算法在分布式應用場景使用

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 主 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,於是乎又會走DB查詢數據進緩存,如果又是流量很大的場景,會給數據庫造成不少壓力。如果有一種算法,無論遇 ...

2020-07-05 14:58 0 904 推薦指數:

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分布式緩存一致性hash算法

/(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,也就是當向集群 ...

Thu Apr 20 06:55:00 CST 2017 0 4795
一致性Hash算法在Redis分布式中的使用

  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 ...

Wed Dec 31 23:21:00 CST 2014 8 15824
用大白話講一致性Hash算法在Redis分布式中的使用

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 ...

Thu Apr 04 05:35:00 CST 2019 0 581
一致性hash算法應用場景、詳解與實現(JAVA)

一、概述 在分布式環境下,開發者通常會遇到一些分布存儲的場景,例如數據庫的分庫分表(比如用戶id尾號為1的放入數據庫1,id尾號為2的放入數據庫2);又如分布式緩存數據的獲取(比如根據ip地址進行緩存數據的分布存放)。在這種情況下,如何快速的將數據放入指定的位置,又如何快速獲取是個最基本的要求 ...

Sat Apr 08 17:58:00 CST 2017 0 1670
Redis分布式部署,一致性hash

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 ...

Sun Oct 09 01:18:00 CST 2016 0 2513
分布式一致性hash解讀

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 ...

Tue Apr 11 23:43:00 CST 2017 0 1365
分布式算法(一致性Hash算法)

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 ...

Tue Apr 19 05:37:00 CST 2016 5 27678
一致性Hash算法(分布式算法)

一致性哈希算法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 ...

Tue Sep 01 22:01:00 CST 2015 3 5375
 
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