初始架构…

最近有一个项目,其中某个功能单表数据在可预估的未来达到了亿级,初步估算在90亿左右.与同事详细讨论后,决定采用一致性Hash算法来完成数据库的自动扩容和数据迁移.整个程序细节由我同事完成,我只是将其理解并成文,供有相同问题的同行参考. 参看此文的兄弟,默认各位已经熟悉一致性hash算法了.此文仅仅阐述代码细节,实现语言为Java. 项目背景 项目是一个实验室项目 其中有一个表叫做试验表,用于存储车型的试验数据,每个试验大概有6000条数据 总计初期约有2万个车型,每个车型初期包含超过50个试验.…

由于redis是单点,但是项目中不可避免的会使用多台Redis缓存服务器,那么怎么把缓存的Key均匀的映射到多台Redis服务器上,且随着缓存服务器的增加或减少时做到最小化的减少缓存Key的命中率呢?这样就需要我们自己实现分布式. Memcached对大家应该不陌生,通过把Key映射到Memcached Server上,实现快速读取.我们可以动态对其节点增加,并未影响之前已经映射到内存的Key与memcached Server之间的关系,这就是因为使用了一致性哈希.因为Memcached的哈希策…

前言 大家应该都知道Memcached要想实现分布式只能在客户端来完成,目前比较流行的是通过一致性hash算法来实现.常规的方法是将server的hash值与server的总台数进行求余,即hash%N,这种方法的弊端是当增减服务器时,将会有较多的缓存需要被重新分配且会造成缓存分配不均匀的情况(有可能某一台服务器分配的很多,其它的却很少). 今天分享一种叫做”ketama”的一致性hash算法,它通过虚拟节点的概念和不同的缓存分配规则有效的抑制了缓存分布不均匀,并最大限度地减少服务器增减时缓存的…

前言 大家应该都知道Memcached要想实现分布式只能在客户端来完成,目前比较流行的是通过一致性hash算法来实现.常规的方法是将 server的hash值与server的总台数进行求余,即hash%N,这种方法的弊端是当增减服务器时,将会有较多的缓存需要被重新分配且会造成缓 存分配不均匀的情况(有可能某一台服务器分配的很多,其它的却很少). 今天分享一种叫做”ketama”的一致性hash算法,它通过虚拟节点的概念和不同的缓存分配规则有效的抑制了缓存分布不均匀,并最大限度地减少服务器增减时缓…

[http://my.oschina.net/u/866190/blog/192286] jredis是redis的java客户端,通过sharde实现负载路由,一直很好奇jredis的sharde如何实现,翻开jredis源码研究了一番,所谓sharde其实就是一致性hash算法.其实,通过其源码可以看出一致性hash算法实现还是比较简单的.主要实现类是redis.clients.util.Sharded<R, S>,关键的地方添加了注释: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 1…

一.概述 1.我们的memcacheclient(这里我看的spymemcache的源代码).使用了一致性hash算法ketama进行数据存储节点的选择.与常规的hash算法思路不同.仅仅是对我们要存储数据的key进行hash计算,分配到不同节点存储.一致性hash算法是对我们要存储数据的server进行hash计算,进而确认每一个key的存储位置.  2.常规hash算法的应用以及其弊端 最常规的方式莫过于hash取模的方式.比方集群中可用机器适量为N,那么key值为K的的数据请求非常easy…

1.类的Diagram 2.代码实现 2.1.Node类,每个Node代表集群里面的一个节点或者具体说是某一台物理机器: package consistencyhash; import lombok.Getter; import lombok.RequiredArgsConstructor; import java.util.Map; import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap; /** * @author xfyou * @date 2019/9…

http://www.cnblogs.com/haippy/archive/2011/12/10/2282943.html 一致性Hash算法背景 一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院的Karger等人在解决分布式Cache中提出的,设计目标是为了解决因特网中的热点(Hot spot)问题,初衷和CARP十分类似.一致性哈希修正了CARP使用的简单哈希算法带来的问题,使得DHT可以在P2P环境中真正得到应用. 但现在一致性hash算法在分布式系统中也得到了广泛应用,研究过memcached缓…

一.分布式算法 在做服务器负载均衡时候可供选择的负载均衡的算法有很多,包括: 轮循算法(Round Robin).哈希算法(HASH).最少连接算法(Least Connection).响应速度算法(Response Time).加权法(Weighted )等.其中哈希算法是最为常用的算法. 典型的应用场景是: 有N台服务器提供缓存服务,需要对服务器进行负载均衡,将请求平均分发到每台服务器上,每台机器负责1/N的服务. 常用的算法是对hash结果取余数 (hash() mod N ):对机器编号…