Nginx版本:1.9.1 我的博客:http://blog.csdn.net/zhangskd 算法介绍 ip_hash算法的原理很简单,根据请求所属的客户端IP计算得到一个数值,然后把请求发往该数值对应的后端. 所以同一个客户端的请求,都会发往同一台后端,除非该后端不可用了.ip_hash能够达到保持会话的效果. ip_hash是基于round robin的,判断后端是否可用的方法是一样的. 第一步,根据客户端IP计算得到一个数值. hash1 = (hash0 * 113 + addr[0

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Linux下使用 ipset 封大量IP及ipset参数说明 Linux使用iptables封IP,是常用的应对网络攻击的方法,但要封禁成千上万个IP,如果添加成千上万条规则,对机器性能影响较大,使用ipset能解决这个问题. iptables 包含几个表,每个表由链组成.默认的是 filter 表,最常用的也是 filter 表,另一个比较常用的是nat表,封IP就是在 filter 表的 INPUT 链添加规则.在进行规则匹配时,是从规则列表中从头到尾一条一条进行匹配.这像是在链表中搜索

使用 iptables 封 IP,是一种比较简单的应对网络攻击的方式,也算是比较常见.有时候可能会封禁成千上万个 IP,如果添加成千上万条规则,在一台注重性能的服务器或者本身性能就很差的设备上,这就是个问题了.ipset 就是为了避免这个问题而生的. 关于 iptables,要知道这两点. iptables 包含几个表,每个表由链组成.默认的是 filter 表,最常用的也是 filter 表,另一个比较常用的是 nat 表.一般封 IP 就是在 filter 表的 INPUT 链添加规则. 在

IP欺骗攻击法 原创:r00t <r00t@unsecret.org> QQ: 22664566 http://www.unsecret.org --------------------------------------------- 作者:r00t 发布日期:2002-3-15 上传日期:2002-3-15 来源:http://www.unsecret.org 这是我到<公开化安全>的第一篇文章,很多不足的地方,希望大家来信指点^_* 什么是IP欺骗?IP欺骗是不是用某种软件把

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

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

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

/* 1,hash散列 2,找到每个块出现次数最多的(默认出现均匀)—–>可以用字典树 3,在每个块出现最多的数据中挑选出最大的为结果 */ 问题一: 怎么在海量数据中找出重复次数最多的一个 算法思想: 方案1:先做hash,然后求模映射为小文件,求出每个小文件中重复次数最多的一个,并记录重复次数. 然后找出上一步求出的数据中重复次数最多的一个就是所求(如下). 问题二: 网站日志中记录了用户的IP,找出访问次数最多的IP. 算法思想: IP地址最多有2^32=4G种取值可能,所以不能完全加载到

目录 一.背景 二.SpringBoot 分布式会话 三.样例程序 四.原理进阶 A. 序列化 B. 会话代理 C. 数据老化 小结 一.背景 在 补习系列(3)-springboot 几种scope 一文中,笔者介绍过 Session的部分,如下: 对于服务器而言,Session 通常是存储在本地的,比如Tomcat 默认将Session 存储在内存(ConcurrentHashMap)中. 但随着网站的用户越来越多,Session所需的空间会越来越大,同时单机部署的 Web应用会出现性能瓶颈

网站响应速度优化包括集群架构中很多方面的瓶颈因素,这里所说的将页面静态化.实现分布式高速缓存就是其中的一个很好的解决方案... 1)先来看看Nginx负载均衡 Nginx负载均衡依赖自带的 ngx_http_upstream_module . ngx_http_memcached_module两大功能模块,其中一致性hash算法Nginx本身是不支持的,可以借助第三方模块: ngx_http_upstream_consistent_hash 或者直接使用淘宝的Tengine: http://te

我们面临的问题有以下两点:1)数据量太大,无法在短时间内解决:2)内存不够,没办法装下那么多的数据.而对应的办法其实也就是分成1)针对时间,合适的算法+合适的数据结构来提高处理效率:2)针对空间,就是分而治之,将大数据量拆分成多个比较小的数据片,然后对其各个数据片进行处理,最后再处理各个数据片的结果.原文中也给出一个问题,"从3亿个ip中访问次数最多的IP",就试着来解决一下吧.1)首先,生成3亿条数据,为了产生更多的重复ip,前面两节就不变了,只随机生成后面的2节. private

前沿 在学代码审计,然后最近做Linux协议栈的审计,发现Linux不愧是一个久经考验的系统,本来以为可以找到个DoS的,结果发现其在TCP/IP协议栈的链路层实现,利用了各种技术,用来提高性能与安全性. 工具 在跟踪数据从网卡到TCP/IP协议栈的过程中,使用4.10.0内核,利用understand查看代码,以及flawfinder来配合进行安全性的检查.以intel e1000 驱动为列. 分析 NAPI 首先,为了效率,Linux使用了NAPI机制.所谓NAPI机制,其就是当数据到来时,

什么是bucket bucket的英文解释: Hash table lookup operations are often O(n/m) (where n is the number of objects in the table and m is the number of buckets), which is close to O(1), especially when the hash function has spread the hashed objects evenly throug

固定文件的内核参数 下列文件所在目录: /proc/sys/net/ipv4/ 名称 默认值 建议值 描述 tcpsyn_retries 5 1 对于一个新建连接,内核要发送多少个SYN连接请求才决定放弃.不应该大于255,默认值是5,对应于180毫秒左右时间.(对于大负载而物理通信良好的网络来说,这个值偏高,可以修改为2.这个值仅仅是针对对外的连接,对进来的连接,是由tcp_retries1决定) tcp_synack_retries 5 1 对于远端的连接请求SYN,内核会发送SYN+ACK

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

Hash表算法处理海量数据处理面试题 主要针对遇到的海量数据处理问题进行分析,参考互联网上的面试题及相关处理方法,归纳为三种问题 (1)数据量大,内存小情况处理方式(分而治之+Hash映射) (2)判断元素是否在集合中(布隆过滤器+BitMap) (3)各种TOPN(存储和各种排序) 经典问题分析 上千万or亿数据(有重复),统计其中出现次数最多的前N个数据,分两种情况:可一次读入内存,不可一次读入. 可用思路:trie树+堆,数据库索引,划分子集分别统计,hash,分布式计算,近似统计,外排序

在系统启动时,Windows Vista 中. 在 Windows 7 中,Windows Server 2008 中和在 Windows Server 2008 R2 中的 497 天后未关闭 TIME_WAIT 状态的所有 TCP/IP 端口 http://support.microsoft.com/kb/2553549/zh-cn 症状 在计算机上运行的 Windows Vista,Windows 7,Windows Server 2008 中,还是 Windows Server 2008

在大型web应用中,缓存可算是当今的一个标准开发配置了.在大规模的缓存应用中,应运而生了分布式缓存系统.分布式缓存系统的基本原理,大家也有所耳闻.key-value如何均匀的分散到集群中?说到此,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) mod N对应的机器.的确,这种结构是简单的,也是实用的.但是在一些高速发展的web系统中,这样的解决方案仍有些缺陷.随着系统访问压力的增长,缓存系统不得不通过增加机器节点的方

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

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