在分布式系统中,如果某业务可以由多个相同的节点处理,很容易想到用HASH的方式将业务请求分散到这些节点处理,比如memecache缓存等分 布式集群应用,如果只是简单的使用,不涉及用户用户状态等信息,则可以直接采用取模算法.正常情况下,取模算法好像也不错,但是一旦增加节点或者其中一个 节点上宕机的话,命中率将会急剧降低,所以取模算法在这种情况下弊端很明显,为此,在1997年由麻省理工学院提出的一种分布式哈希(DHT)实现算法. 具体的算法介绍我这里不多少了,需要了解的可以参见本文:http://…

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):对机器编号从0到N-1,按…

应用场景 这里我先描述一个极其简单的业务场景:用4台Cache服务器缓存所有Object. 那么我将如何把一个Object映射至对应的Cache服务器呢?最简单的方法设置缓存规则:object.hashCode() % 4. Cache 0: object.hashCode() % 4 == 0 Cache 1: object.hashCode() % 4 == 1 Cache 2: object.hashCode() % 4 == 2 Cache 3: object.hashCode() %…

转载请说明出处:http://blog.csdn.net/cywosp/article/details/23397179 一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院提出的一种分布式哈希(DHT)实现算法,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,使得分布式哈希(DHT)可以在P2P环境中真正得到应用. 一致性hash算法提出了在动态变化的Cache环境中,判定哈希算法好坏的四个定义: 1.平衡性(Bal…

转载请说明出处:http://blog.csdn.net/cywosp/article/details/23397179     一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院提出的一种分布式哈希(DHT)实现算法,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,使得分布式哈希(DHT)可以在P2P环境中真正得到应用.      一致性hash算法提出了在动态变化的Cache环境中,判定哈希算法好坏的四个定义:…

一致性哈希算法 来自:http://blog.csdn.net/cywosp/article/details/23397179       一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院提出的一种分布式哈希(DHT)实现算法,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,使得分布式哈希(DHT)可以在P2P环境中真正得到应用.        一致性hash算法提出了在动态变化的Cache环境中,判定哈希算法好坏…

一致性哈希算法 摘自:http://blog.codinglabs.org/articles/consistent-hashing.html 算法简述 一致性哈希算法(Consistent Hashing)最早在论文<Consistent Hashing and Random Trees: Distributed Caching Protocols for Relieving Hot Spots on the World Wide Web>中被提出.简单来说,一致性哈希将整个哈希值空间组织成一…

 一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院提出的一种分布式哈希(DHT)实现算法,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,使得分布式哈希(DHT)可以在P2P环境中真正得到应用.        一致性hash算法提出了在动态变化的Cache环境中,判定哈希算法好坏的四个定义:   1.平衡性(Balance):平衡性是指哈希的结果能够尽可能分布到所有的缓冲中去,这样可以使得所有的缓冲空间都得到利用.…

笔者博文:妳那伊抹微笑 博客地址:http://blog.csdn.net/u012185296 个性签名:世界上最遥远的距离不是天涯,也不是海角,而是我站在妳的面前.妳却感觉不到我的存在 技术方向:Flume+Kafka+Storm+Redis/Hbase+Hadoop+Hive+Mahout+Spark ... 云计算技术 转载声明:能够转载, 但必须以超链接形式标明文章原始出处和作者信息及版权声明,谢谢合作. qq交流群:214293307  idkey=bf80524ac3630cb09…

业务场景: 存在三个专门提供缓存服务的服务器,前端所需要的图片等静态资源被缓存于这三个服务器其中之一. 但是如何提高查找图片的速度呢? 可以采用哈希算法. 常规意义上的哈希算法: 通过hash(图片名称)%N的方式寻找到存储于服务器的编号,N代表服务器台数,这样就能很快定位到图片存储的服务器. 但是有一种不足是,当这些缓存服务器其中之一死机了,那么一般需要转变哈希算法为hash(图片名称)%(N-1),但这样会使所有缓存服务器上存储的图片资源全部错位而失效,例如原来根据哈希算法计算出来的"tes…