在分布式应用中,应该来说使用到hash最多的地方就是rpc负载均衡和分库分表,通常对于正式意义上的分布式应用来说,扩容和收缩是一个半自动化的过程,在此期间,应用基本上是可用的,所以不能发生大规模动荡的意外,为了最小化潜在的影响,一致性hash算法就扮演了极为重要的角色. consistent hashing 算法早在 1997 年就在论文 Consistent hashing and random trees 中被提出,目前在cache 系统中应用越来越广泛: 1 基本场景 比如你有 N 个 c…
井底之蛙 https://mp.weixin.qq.com/s?src=3&timestamp=1543228894&ver=1&signature=uF6nV0yYseJ554HjTj8Z2E3ogX05l14gv88Je-2mvUxRt61gl07eWEpf*tU5NHitn3pZ3IEKmlrHK*2xMiceDtgvPpk7y8pZUrAibjAcsmyKQzQiQ9cbjMbhx-GUWVNltVqTj6lv2Jv70sP1nuCFPA== 李华慰 井底之蛙 2016-0…
原文链接:面试官:"谈谈分库分表吧?" 面试官:“有并发的经验没?”  应聘者:“有一点.”   面试官:“那你们为了处理并发,做了哪些优化?”   应聘者:“前后端分离啊,限流啊,分库分表啊..”   面试官:"谈谈分库分表吧?"   应聘者:“bala.bala.bala..”   1.分库分表的原因 1.随着单库中的数据量越来越大,相应的,查询所需要的时间也越来越多,相当于数据的处理遇到了瓶颈2.单库发生意外的时候,需要修复的是所有的数据,而多库中的一个库发生…
转自:学习Java的小姐姐 www.cnblogs.com/chenchen0618/p/11624480.html 1.什么是分库分表 从字面上简单理解,就是将原本存储在一个库的数据分块存储在多个库上,将原本存储在一个表的数据分块存储在多个表里面. 数据的切分根据其切分规则的类型,可以分为如下两种切分模式. 垂直(纵向)切分:把单一的表拆分成多个表,并分散到不同的数据库(主机)上. 比如一个订单表里面有用户信息,商品信息,收货地址信息,促销信息,这样表的字段太多,显得特别臃肿,所以我们将他们各…
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.…
一.简要说明 以下配置实现了: 1.分库分表 2.每一个分库的读写分离 3.读库负载均衡算法 4.雪花算法,生成唯一id 5.字段取模 二.配置项 # # Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more # contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with # this work for additional informa…
目录 分库分表诞生的前景 分库分表的方式(垂直拆分,水平复制) 1.垂直拆分 1.1 垂直分库 1.2 垂直分表 2.水平拆分 2.1 水平分库 2.2 水平分表 分库分库中间件 ShardingSphere Sharding-JDBC 实现水平分表 实现水平分库 实现垂直分库 实现读写分离 Sharding-Proxy 环境配置 分库分表 读写分离 两者区别 实现原理 Sharding-jdbc 3.0不支持的sql ShardingSphere扩展点 分库分表中间件对比 分布分表应用和问题…
[编者按]数据库分库分表从互联网时代开启至今,一直是热门话题.在NoSQL横行的今天,关系型数据库凭借其稳定.查询灵活.兼容等特性,仍被大多数公司作为首选数据库.因此,合理采用分库分表技术应对海量数据和高并发对数据库的冲击,是各大互联网公司不可避免的问题. 虽然很多公司都致力于开发自己的分库分表中间件,但截止目前,仍无完美的开源解决方案覆盖此领域. 分库分表适用场景 分库分表用于应对当前互联网常见的两个场景——大数据量和高并发.通常分为垂直拆分和水平拆分两种. 垂直拆分是根据业务将一个库(表)拆…
原文地址:http://www.uml.org.cn/sjjm/201211212.asp数据库分库分表(sharding)系列 目录; (一) 拆分实施策略和示例演示 (二) 全局主键生成策略 (三) 关于使用框架还是自主开发以及sharding实现层面的考量 (四) 多数据源的事务处理 (五) 一种支持自由规划无须数据迁移和修改路由代码的Sharding扩容方案 (一) 拆分实施策略和示例演示 第一部分:实施策略 图1.数据库分库分表(sharding)实施策略图解 1.准备阶段 对数据库进…
数据库分库分表(sharding)系列     目录; (一) 拆分实施策略和示例演示 (二) 全局主键生成策略 (三) 关于使用框架还是自主开发以及sharding实现层面的考量 (四) 多数据源的事务处理 (五) 一种支持自由规划无须数据迁移和修改路由代码的Sharding扩容方案 (一) 拆分实施策略和示例演示 第一部分:实施策略 图1.数据库分库分表(sharding)实施策略图解 1.准备阶段 对数据库进行分库分表(Sharding化)前,需要开发人员充分了解系统业务逻辑和数据库sch…