一致性hash算法Consistent Hashing 对于原有hash算法hash%n so... 1.话不多说直接上代码,原理或详解自行百度即可 import cn.pheker.utils.UtilElapsedTime; import cn.pheker.utils.UtilLogger; import cn.pheker.utils.UtilMD5; import java.util.*; /** * <pre> * author cn.pheker * date 2018/3/19…

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 cache 服务器(后面简称 cache ),那么如何将一个对象 object 映射到 N 个 cache 上呢,你很可能会采用类似下面的通用方法计算 object 的 hash 值,然后均匀的映射到到 N 个 cache : hash(object)%N 一切都运行正常…

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 cache 服务器(后面简称 cache ),那么如何将一个对象 object 映射到 N 个 cache 上呢,你很可能会采用类似下面的通用方法计算 object 的 hash 值,然后均匀的映射到到 N 个 cache : hash(object)%N 一切都运行正常…

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 cache 服务器(后面简称 cache ),那么如何将一个对象 object 映射到 N 个 cache 上呢,你很可能会采用类似下面的通用方法计算 object 的 hash 值,然后均匀的映射到到 N 个 cache : hash(object)%N 一切都运行正常…

Nginx版本:1.9.1 我的博客:http://blog.csdn.net/zhangskd 算法介绍 当后端是缓存服务器时,经常使用一致性哈希算法来进行负载均衡. 使用一致性哈希的好处在于,增减集群的缓存服务器时,只有少量的缓存会失效,回源量较小. 在nginx+ats / haproxy+squid等CDN架构中,nginx/haproxy所使用的负载均衡算法便是一致性哈希. 我们举个例子来说明一致性哈希的好处. 假设后端集群包含三台缓存服务器,A.B.C. 请求r1.r2落在A上. 请…

[一]一致性hash算法,基本实现分布平衡. package org.ehking.quartz.curator; import java.util.SortedMap; import java.util.TreeMap; public class ConsistentHashingWithoutVirtualNode { /** * 待添加入Hash环的服务器列表 */ private static String[] servers = {"192.168.0.0:111", &qu…

一.产生背景 今天咱不去长篇大论特别详细地讲解consistent hash,我争取用最轻松的方式告诉你consistent hash算法是什么,如果需要深入,Google一下~. 举个栗子吧: 比如有 N 个 cache 服务器,需要将一个object 映射到 N 个 cache 上,我们可以用类似下面的方法计算 object 的 hash 值,然后均匀的映射到到 N 个 cache 上: hash(object)%N 比如object是“hello”,hash(object)是100,N为3…

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…

有没有好奇过redis.memcache等是怎么实现集群负载均衡的呢? 其实他们都是通过一致性hash算法实现节点调度的. 讲一致性hash算法前,先简述一下求余hash算法: hash(object)%N 一个缓存服务器宕机了,这样所有映射到这台服务器的对象都会失效,我们需要把属于该服务器中的缓存移除,这时候缓存服务器是 N-1 台,映射公式变成了 hash(object)%(N-1) : 由于QPS升高,我们需要添加多一台服务器,这时候服务器是 N+1 台,映射公式变成了 hash(obje…