一个简单的consistent hashing的样例,非常easy理解. 首先有一个设备类,定义了机器名和ip: public class Cache { public String name; public String ipAddress; } 然后是基本的实现: public class Shard<T> { //hash 算法并非保证绝对的平衡,假设 cache 较少的话,对象并不能被均匀的映射到 cache 上, //所以添加虚拟节点 private TreeMap<Long,

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

一直找集群的算法,刚好golang上面有一个适合.下面作为菜鸟来分析一下 // Copyright (C) 2012 Numerotron Inc. // Use of this source code is governed by an MIT-style license // that can be found in the LICENSE file. // Package consistent provides a consistent hashing function. // // Co

本文首发于 vivo互联网技术 微信公众号 链接:https://mp.weixin.qq.com/s/LGLqEOlGExKob8xEXXWckQ作者:钱幸川 在分布式环境下面,我们经常会通过一定的规则来进行数据分布的定义,本文描述的取模算法和一致性 Hash(Consistent Hash)是通过一定规则产生一个key,对这个key进行一定规则的运算,得出这个数据该去哪儿. 本文使用软件环境:Java 8 一.数据分布接口定义 概述 在分布式环境下面,我们经常会通过一定的规则来进行数据分布的

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

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 ):对机器编号从0

http://blog.csdn.net/cywosp/article/details/23397179/ http://www.codeproject.com/Articles/56138/Consistent-hashing http://www.cnblogs.com/daizhj/archive/2010/08/24/1807324.html http://www.tuicool.com/articles/2ueyYf      一致性Hash算法在Redis的使用 http://blo

前言 在分布式系统中,常常需要使用缓存,而且通常是集群,访问缓存和添加缓存都需要一个 hash 算法来寻找到合适的 Cache 节点.但,通常不是用取余hash,而是使用我们今天的主角-- 一致性 hash 算法. 今天楼主就来说说这个一致性 hash 算法. 1. 为什么普通的 hash 算法不行? 普通的 hash 算法通常都是对机器数量进行取余,比如集群环境中有 3 台 redis,当我们放入对象的时候,通常是对 3 进行取余.这种做法在大部分情况下是没有问题的.但是,注意:如果缓存机器需

一致性Hash算法 一致性Hash算法(Consistent Hash)

) > len(c.circle) {         hashes = nil     }     for k := range c.circle {         hashes = append(hashes, k)     }     sort.Sort(hashes)     c.sortedHashes = hashes } func sliceContainsMember(set []string, member string) bool {     for _, m := ran

普通的 Hash 解决的是什么问题? 下图是一个普通的余数法构造的哈希表. 一般在编程中使用哈希表,某个 bucket 突然就没了的概率比较小,常见的是因为负载因子太大需要增加 bucket,然后 rehash. 考虑在上图中,2 号 bucket 突然就没了会发生什么情形. 最直接的做法就是,后面的 bucket 依次往前面补位,然后重新计算 key 的 hash 值. 2 号 bucket 虽然只存放了一个 key,但是由于 2 号 bucket 的丢失,导致后面所有 bucket 存放的

在区块链中,我们面临着两个问题: 隐私问题 快速对账问题 由于区块链中,每个人都存在着一个账本,当一个人有收入的时候,将会进行广播到所有人的账本,例如张三收入xxx钱,这样子所有的账本才能同步更新.但这种情况面临的问题是,我们并不想让别人知道我们收入了多少,这就是隐私问题. 既然有广播,每个人的账本都能收到广播消息,当账本越来越多,消息越来越多,账本如何快速更新对账,同样是一个问题. 哈希函数hash 世界上没有两片完全相同的叶子 每一个事物都有自己的特征 Hash函数可以提取数据的特征 md5

前言 在前文分布式理论(八)-- Consistent Hash(一致性哈希算法)中,我们讨论了一致性 hash 算法的原理,并说了,我们会自己写一个简单的算法.今天就来写一个. 普通 hash 的结果 先看看普通 hash 怎么做. 首先,需要缓存节点对象,缓存中的存储对象,还有一个缓存节点集合,用于保存有效的缓存节点. 实际存储对象,很简单的一个类,只需要获取他的 hash 值就好: static class Obj { String key; Obj(String key) { this.

一.前言 五.参考资料 1.分布式理论(八)—— Consistent Hash(一致性哈希算法)

在 go-zero 的分布式缓存系统分享里,Kevin 重点讲到过一致性hash的原理和分布式缓存中的实践.本文来详细讲讲一致性hash的原理和在 go-zero 中的实现. 以存储为例,在整个微服务系统中,我们的存储不可能说只是一个单节点. 一是为了提高稳定,单节点宕机情况下,整个存储就面临服务不可用: 二是数据容错,同样单节点数据物理损毁,而多节点情况下,节点有备份,除非互为备份的节点同时损毁. 那么问题来了,多节点情况下,数据应该写入哪个节点呢? hash 所以本质来讲:我们需要一个可以将

先看到了一篇中文文章:谷歌退出有界负载的一致性哈希算法 然后找到了它对应的英文原文 以及它的英文paper,24页 又找到一篇博客,发现已经有人将它在haproxy上实现了,haproxy1.7.5上已经包含了这一算法 依然记得guava包里自带的jump consistent hash算法是多么的屌炸天,这个更新算法肯定更加牛逼了,明天把论文打印出来认真看看

在前面的一篇文章<图形数据库Neo4J简介>中,我们介绍了一种非常流行的图形数据库Neo4J的使用方法.而在本文中,我们将对另外一种类型的NoSQL数据库——Cassandra进行简单地介绍. 接触Cassandra的原因与接触Neo4J的原因相同:我们的产品需要能够记录一系列关系型数据库所无法快速处理的大量数据.Cassandra,以及后面将要介绍的MongoDB,都是我们在技术选型过程中的一个备选方案.虽然说最后我们并没有选择Cassandra,但是在整个技术选型过程中所接触到的一系列内部

多线程:(百度百科借一波定义) 多线程(英语:multithreading),是指从软件或者硬件上实现多个线程并发执行的技术.具有多线程能力的计算机因有硬件支持而能够在同一时间执行多于一个线程,进而提升整体处理性能.具有这种能力的系统包括对称多处理机.多核心处理器以及芯片级多处理(Chip-level multithreading)或同时多线程(Simultaneous multithreading)处理器. 在一个程序中,这些独立运行的程序片段叫作"线程"(Thread),利用它编程

Tair 分布式K-V存储方案 tair 是淘宝的一个开源项目,它是一个分布式的key/value结构数据的解决方案. 作为一个分布式系统,Tair由一个中心控制节点(config server)和一系列的服务节点(data server)组成, config server 负责管理所有的data server,并维护data server的状态信息:为了保证高可用(High Available),config server可通过hearbeat 以一主一备形式提供服务: data server

Motan 是一套高性能.易于使用的分布式远程服务调用(RPC)框架. 功能 支持通过spring配置方式集成,无需额外编写代码即可为服务提供分布式调用能力. 支持集成consul.zookeeper等配置服务组件,提供集群环境的服务发现及治理能力. 支持动态自定义负载均衡.跨机房流量调整等高级服务调度能力. 基于高并发.高负载场景进行优化,保障生产环境下RPC服务高可用. 微博的Motan RPC服务,底层通讯引擎采用了Netty网络框架,序列化协议支持Hessian和Java序列化,通讯协议

转载 http://www.voidcn.com/blog/u010408365/article/p-4972896.html xmemcached主要特性 高性能 XMemcached同样是基于java nio的客户端,java nio相比于传统阻塞io模型来说,有效率高(特别在高并发下)和资源耗费相对较少的优点.传统阻塞IO为了提高效率,需要创建一定数量的连接形成连接池,而nio仅需要一个连接即可(当然,nio也是可以做池化处理),相对来说减少了线程创建和切换的开销,这一点在高并发下特别明显