一 引言 当前memcached,redis这类分布式kv缓存已经非常普遍.我们知道memcached的分布式其实是一种"伪分布式",也就是它的服务器节点之间其实是无关联的,之间没有网络拓扑关系,由客户端来决定一个key要存放在哪台机器. 具体来讲,假设我们有多台memcached服务器,编号分别为m0, m1, m2.. 对于一个key,由客户端来决定存放到哪台机器,最简单的办法就是key % N, 其中N是机器的总数 但是有一个问题,一旦机器数增加或减少,N发生变化,key去mod

一致性 hash 环 最近做项目 做了一个分发器 ,需要 根据请求携带的参数 把请求分发到 不同的服务器上面,最终我选择使用 一致性hash 环 来实现 ,本篇 就主要讲解一下 一致性hash环 它的基本原理 概述 一致性hash算法 由于 均衡性 持久性的映射特点 被广泛应用于负载均衡领域,比如 nginx .dubbo .等等 内部都有一致性hash 的实现 ,比如 dubbo ,当你调用rpc 接口的时候,如果有2个提供者,那么你可以通过配置 让其调用通过 一致性hash 进行计算 然后分

介 一致性Hash是一种特殊的Hash算法,由于其均衡性.持久性的映射特点,被广泛的应用于负载均衡领域,如nginx和memcached都采用了一致性Hash来作为集群负载均衡的方案.本文将介绍一致性Hash的基本思路,并讨论其在分布式缓存集群负载均衡中的应用.同时也会进行相应的代码测试来验证其算法特性,并给出和其他负载均衡方案的一些对比. 一致性Hash算法简介 在了解一致性Hash算法之前,先来讨论一下Hash本身的特点.普通的Hash函数最大的作用是散列,或者说是将一系列在形式上具有相似性

一致性Hash算法 关于一致性Hash算法,在我之前的博文中已经有多次提到了,MemCache超详细解读一文中"一致性Hash算法"部分,对于为什么要使用一致性Hash算法.一致性Hash算法的算法原理做了详细的解读. 算法的具体原理这里再次贴上: 先构造一个长度为232的整数环(这个环被称为一致性Hash环),根据节点名称的Hash值(其分布为[0, 232-1])将服务器节点放置在这个Hash环上,然后根据数据的Key值计算得到其Hash值(其分布也为[0, 232-1]),接着在

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

一致性Hash算法 关于一致性Hash算法,在我之前的博文中已经有多次提到了,MemCache超详细解读一文中”一致性Hash算法”部分,对于为什么要使用一致性Hash算法和一致性Hash算法的算法原理做了详细的解读. 算法的具体原理这里再次贴上: 先构造一个长度为2 32 的整数环(这个环被称为一致性Hash环),根据节点名称的Hash值(其分布为[0, 2 32 -1])将服务器节点放置在这个Hash环上,然后根据数据的Key值计算得到其Hash值(其分布也为[0, 2 32 -1]),接着

一致性Hash算法: 先构造一个长度为232的整数环(这个环被称为一致性Hash环),根据节点名称的Hash值(其分布为[0, 232-1])将服务器节点放置在这个Hash环上,然后根据数据的Key值计算得到其Hash值(其分布也为[0, 232-1]),接着在Hash环上顺时针查找距离这个Key值的Hash值最近的服务器节点,完成Key到服务器的映射查找. 这种算法解决了普通余数Hash算法伸缩性差的问题,可以保证在上线.下线服务器的情况下尽量有多的请求命中原来路由到的服务器. 当然,万事不可

一.前言 在解决分布式系统中负载均衡的问题时候可以使用Hash算法让固定的一部分请求落到同一台服务器上,这样每台服务器固定处理一部分请求(并维护这些请求的信息),起到负载均衡的作用. 但是普通的余数hash(hash(比如用户id)%服务器机器数)算法伸缩性很差,当新增或者下线服务器机器时候,用户id与服务器的映射关系会大量失效.一致性hash则利用hash环对其进行了改进. 二.一致性Hash概述 为了能直观的理解一致性hash原理,这里结合一个简单的例子来讲解,假设有4台服务器,地址为ip1

32的整数环(这个环被称作一致性Hash环),根据节点名称的Hash值(其分布范围同样为0~232)将节点放置在这个Hash 环上.然后根据KEY值计算得到其Hash值(其分布范围也同样为0~232 ),然后在Hash环上顺时针查找距离这个KEY的Hash值最近的节点,完成KEY到节点的Hash映射查找.         一致性哈希所带来的最大变化是,当然根据集群规模和负载均衡的精度需求,这个值应该根据具体情况具体对待. 代码实现(Java): https://github.com/Jerome

引入 在业务开发中,我们常把数据持久化到数据库中.如果需要读取这些数据,除了直接从数据库中读取外,为了减轻数据库的访问压力以及提高访问速度,我们更多地引入缓存来对数据进行存取.读取数据的过程一般为: 图1:加入缓存的数据读取过程 对于分布式缓存,不同机器上存储不同对象的数据.为了实现这些缓存机器的负载均衡,可以使用式子1来定位对象缓存的存储机器: m = hash(o) mod n ——式子1 其中,o为对象的名称,n为机器的数量,m为机器的编号,hash为一hash函数.图2中的负载均衡器(l

写在前面 在解决分布式系统中负载均衡的问题时候可以使用Hash算法让固定的一部分请求落到同一台服务器上,这样每台服务器固定处理一部分请求(并维护这些请求的信息),起到负载均衡的作用.但是普通的余数hash(hash(比如用户id)%服务器机器数)算法伸缩性很差,当新增或者下线服务器机器时候,用户id与服务器的映射关系会大量失效.一致性hash则利用hash环对其进行了改进. 一致性Hash概述 为了能直观的理解一致性hash原理,这里结合一个简单的例子来讲解,假设有4台服务器,地址为ip1,ip

一致性Hash算法 关于一致性Hash算法,在我之前的博文中已经有多次提到了,MemCache超详细解读一文中"一致性Hash算法"部分,对于为什么要使用一致性Hash算法.一致性Hash算法的算法原理做了详细的解读. 算法的具体原理这里再次贴上: 先构造一个长度为232的整数环(这个环被称为一致性Hash环),根据节点名称的Hash值(其分布为[0, 232-1])将服务器节点放置在这个Hash环上,然后根据数据的Key值计算得到其Hash值(其分布也为[0, 232-1]),接着在

缓存作为数据库前的一道屏障,它的可用性与缓存命中率都会直接影响到数据库,所以除了配置主从保证高可用之外还需要设计分布式缓存来扩充缓存的容量,将数据分布在多台机器上如果有一台不可用了对整体影响也比较小.不多说,你懂我意思的! 缓存的分布式集群和应用服务器不同,缓存的分布式是每台机器上的缓存数据是不一样的,不像应用服务器是无状态的,每台机器上的服务是一致的.缓存访问请求不可以在缓存服务器集群中的任意一台处理,必须找到缓存有需要数据的服务器.所以保证在新上线机器和删除机器的时候整个集群中的已经缓存的数

搞懂分布式技术11:分布式session解决方案与一致性hash session一致性架构设计实践 原创: 58沈剑 架构师之路 2017-05-18 一.缘起 什么是session? 服务器为每个用户创建一个会话,存储用户的相关信息,以便多次请求能够定位到同一个上下文. Web开发中,web-server可以自动为同一个浏览器的访问用户自动创建session,提供数据存储功能.最常见的,会把用户的登录信息.用户信息存储在session中,以保持登录状态. 什么是session一致性问题? 只要

转载:http://www.cnblogs.com/xrq730/p/5186728.html 一致性Hash算法 关于一致性Hash算法,在我之前的博文中已经有多次提到了,MemCache超详细解读一文中"一致性Hash算法"部分,对于为什么要使用一致性Hash算法.一致性Hash算法的算法原理做了详细的解读. 算法的具体原理这里再次贴上: 先构造一个长度为232的整数环(这个环被称为一致性Hash环),根据节点名称的Hash值(其分布为[0, 232-1])将服务器节点放置在这个H

原文地址:http://www.cnblogs.com/xrq730/p/5186728.html 一致性Hash算法 关于一致性Hash算法,在我之前的博文中已经有多次提到了,MemCache超详细解读一文中"一致性Hash算法"部分,对于为什么要使用一致性Hash算法.一致性Hash算法的算法原理做了详细的解读. 算法的具体原理这里再次贴上: 先构造一个长度为232的整数环(这个环被称为一致性Hash环),根据节点名称的Hash值(其分布为[0, 232-1])将服务器节点放置在这

Java代码实现了一致性Hash算法,并加入虚拟节点.,具体代码为: package com.baijob.commonTools;   import java.util.Collection; import java.util.SortedMap; import java.util.TreeMap;   /** * 一致性Hash算法 * 算法详解:http://blog.csdn.net/sparkliang/article/details/5279393 * 算法实现:https://we

转自:https://www.jianshu.com/p/e968c081f563 一.前言 在解决分布式系统中负载均衡的问题时候可以使用Hash算法让固定的一部分请求落到同一台服务器上,这样每台服务器固定处理一部分请求(并维护这些请求的信息),起到负载均衡的作用. 但是普通的余数hash(hash(比如用户id)%服务器机器数)算法伸缩性很差,当新增或者下线服务器机器时候,用户id与服务器的映射关系会大量失效.一致性hash则利用hash环对其进行了改进. 二.一致性Hash概述 为了能直观的

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

当前,Memcached.Redis这类分布式kv缓存已经非常普遍.从本篇开始,本系列将分析分布式缓存相关的原理.使用策略和最佳实践. 我们知道Memcached的分布式其实是一种“伪分布式”,也就是它的服务器结点之间其实是相互无关联的,之间没有网络拓扑关系,由客户端来决定一个key是存放到哪台机器. 具体来讲,假设我有多台memcached服务器,编号分别为m0,m1,m2,….对于一个key,由客户端来决定存放到哪台机器,那最简单的hash公式就是 key % N,其中N是机器的总数. 但这

当前,Memcached.Redis这类分布式kv缓存已经非常普遍.从本篇开始,本系列将分析分布式缓存相关的原理.使用策略和最佳实践. 我们知道Memcached的分布式其实是一种“伪分布式”,也就是它的服务器结点之间其实是相互无关联的,之间没有网络拓扑关系,由客户端来决定一个key是存放到哪台机器. 具体来讲,假设我有多台memcached服务器,编号分别为m0,m1,m2,….对于一个key,由客户端来决定存放到哪台机器,那最简单的hash公式就是 key % N,其中N是机器的总数. 但这