前言 记得一年前分享过一篇<一致性 Hash 算法分析>,当时只是分析了这个算法的实现原理.解决了什么问题等. 但没有实际实现一个这样的算法,毕竟要加深印象还得自己撸一遍,于是本次就当前的一个路由需求来着手实现一次. 背景 看过<为自己搭建一个分布式 IM(即时通讯) 系统>的朋友应该对其中的登录逻辑有所印象. 先给新来的朋友简单介绍下 cim 是干啥的: 其中有一个场景是在客户端登录成功后需要从可用的服务端列表中选择一台服务节点返回给客户端使用. 而这个选择的过程就是一个负载策略

考虑一种场景. 多台web服务. 1 后台添加用户,更新用户信息,要求管理员能够实时看到变化. 2 前台用户允许1分钟后生效. nginx 配置一致性hash1. https://github.com/sduwangning/ngx_http_consistent_hash2. 配置源码信息 cd /path/to/nginx 执行./configure --add-module=/tmp/nginx_upstream_hash-0.33. make4  make install5  配置ngi

一.概述 在分布式环境下,开发者通常会遇到一些分布存储的场景,例如数据库的分库分表(比如用户id尾号为1的放入数据库1,id尾号为2的放入数据库2):又如分布式缓存数据的获取(比如根据ip地址进行缓存数据的分布存放).在这种情况下,如何快速的将数据放入指定的位置,又如何快速获取是个最基本的要求,对于这种实现,有以下两种常用的方式: 1.配置中心拉取:这种情况下,数据的路由都会通过这一个中心节点取拉起配置,具体的方式如下: 这种模式下的优点和缺点都很明显,优点就是方便维护,后面弹性扩展都只需要对配

大家好,我是小富~ 个人公众号:程序员内点事,欢迎学习交流 这两天看到技术群里,有小伙伴在讨论一致性hash算法的问题,正愁没啥写的题目就来了,那就简单介绍下它的原理.下边我们以分布式缓存中经典场景举例,面试中也是经常提及的一些话题,看看什么是一致性hash算法以及它有那些过人之处. 构建场景 假如我们有三台缓存服务器编号node0.node1.node2,现在有3000万个key,希望可以将这些个key均匀的缓存到三台机器上,你会想到什么方案呢? 我们可能首先想到的方案,是取模算法hash(k

应用场景 在了解一致性Hash之前,我们先了解一下一致性Hash适用于什么场景,能解决什么问题?这里先放一下我自己认为适用的场景.一致性Hash适用于服务器动态扩展且需要负载均衡的场景 试想以下场景,某一天,公司的业务不断发展壮大,现有的数据库服务器无法支撑那么大的数据量,我们该怎么办呢?我们会想到

其实不管redis还好,Mysql也好 这种数据存储介质,在分布式场景中都存在共同问题:即集群场景下服务路由.比如redis集群场景下,原本我们分3主3从部署.但万一有一天出现访问量暴增或其中一台机器挂了的场景,那么服务路由(一般采用HASH取模定位的方式)重新计算后  会面临数据在新的节点找不到,于是乎又会走DB查询数据进缓存,如果又是流量很大的场景,会给数据库造成不少压力.如果有一种算法,无论遇到扩容.缩容问题,最终受影响面足够小,即只有部分数据可能需要重新落DB,其他还是能正确找到对应缓存

一.问题产生背景      在使用分布式对数据进行存储时,经常会碰到需要新增节点来满足业务快速增长的需求.然而在新增节点时,如果处理不善会导致所有的数据重新分片,这对于某些系统来说可能是灾难性的. 那么是否有可行的方法,在数据重分片时,只需要迁移与之关联的节点而不需要迁移整个数据呢?当然有,在这种情况下我们可以使用一致性Hash来处理. 二.一致性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

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

阅读目录: 使用场景 算法原理 虚拟节点 代码示例 使用场景 以Redis为例,当系统需要缓存的内容超过单机内存大小时,例如要缓存100G数据,单机内存仅有16G时.这时候就需要考虑进行缓存数据分片,也即是把100G的数据拆分成多块小于单机内存的数据.例如以10G为单位,拆分10份,存储到多台机器节点上. 但是数据怎么个分法更合理呢? . f(key)%n 这里配置n=10,不同的key根据数值余数映射到对应的机器. 很简单的办法就解决了多台节点key分法的问题.然而数据大小的增长和缩减是很难预

一致性 hash 算法( consistent hashing ) 张亮 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

参考: http://www.blogjava.net/hello-yun/archive/2012/10/10/389289.html http://blog.csdn.net/cywosp/article/details/23397179 传统的hash算法在存储集群中很常用,比如数据库的sharding,我们就可以通过hash值映射到不同的服务器,架设有N台服务器,那么就是Key%N. 但是在分布式系统的场景中,随时可能添加新的服务器,或者有服务器宕机,这时就会出现映射故障. 一致性has

分方式缓存常用的一致性hash是什么原理 一致性hash是用来解决什么问题的?先看一个场景有n个cache服务器,一个对象object映射到哪个cache上呢?可以采用通用方法计算object的hash值,然后均匀的映射到到n个cachehash(object) % n初始阶段运行正常,但当cache服务器发生变动后就会出现问题例如(1)一个cache服务器down掉了,这样所有映射到此cache的对象都会失效,需要把此cache移除,这时候映射公式变成了 hash(object) % (n-1

一.概述 1.我们的memcache客户端(这里我看的spymemcache的源码),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,只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服务器进行hash计算,进而确认每个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.比如集群中可用机器适量为N,那么key值为K的的数据请求很简单的应该路由到hash(K

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

定义 一致性hash算法,在维基百科的定义是: Consistent hashing is a special kind of hashing such that when a hash table is resized, only K/n keys need to be remapped on average, where K is the number of keys, and n is the number of slots. In contrast, in most traditiona

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

追求极致才能突破极限 一.案例背景 1.1 系统简介 首先看一下系统架构,方便解释: 页面给用户展示的功能就是,可以查看任何一台机器的某些属性(以下简称系统信息). 消息流程是,页面发起请求查看指定机器的系统信息到后台,后台可以查询到有哪些server在提供服务,根据负载均衡算法(简单的轮询)指定由哪个server进行查询,并将消息发送到Kafka,然后所有的server消费Kafka的信息,当发现消费的信息要求自己进行查询时,就连接指定的machine进行查询,并将结果返回回去. Server

原文:https://blog.csdn.net/u011305680/article/details/79721030 1.不带虚拟节点的 package hash; import java.util.SortedMap; import java.util.TreeMap; /** * 不带虚拟节点的一致性Hash算法 * 重点:1.如何造一个hash环,2.如何在哈希环上映射服务器节点,3.如何找到对应的节点 */ public class ConsistentHashingWithoutV

一致性hash算法是分布式中一个常用且好用的分片算法.或者数据库分库分表算法.现在的互联网服务架构中,为避免单点故障.提升处理效率.横向扩展等原因,分布式系统已经成为了居家旅行必备的部署模式,所以也产出了几种数据分片的方法: 1.取模,2.划段,3.一致性hash 前两种有很大的一个问题就是需要固定的节点数,即节点数不能变,不能某一个节点挂了或者实时增加一个节点,变了分片规则就需要改变,需要迁移的数据也多. 那么一致性hash是怎么解决这个问题的呢? 一致性hash:对节点和数据,都做一次has