分布式一致性hash算法简介 当你看到“分布式一致性hash算法”这个词时,第一时间可能会问,什么是分布式,什么是一致性,hash又是什么.在分析分布式一致性hash算法原理之前,我们先来了解一下这几个概念. 分布式 分布式(distributed)是指在多台不同的服务器中部署不同的服务模块,通过远程调用协同工作,对外提供服务. 以一个航班订票系统为例,这个航班订票系统有航班预定.网上值机.旅客信息管理.订单管理.运价计算等服务模块.现在要以集中式(集群,cluster)和分布式的方式进行部署,

1.memcached分布式算法 memcached的分布式是依靠客户端的算法来实现,假设键名为$key,服务器数量为N,常规的实现方式有两种: 取模哈希 crc32($key)%N,通过这个算法将键名映射到某一台服务器,比如需要存取一个键名为myname的缓存,服务器数量为3,那么通过算法计算:crc32('myname')%3=0,那么这个缓存就落到第1台服务器上面 这种方式虽然简单可行,但是增减服务器的时候,缓存将面临大量的重建,比如上面的例子中,新增了1台服务器,服务器数量变为4台,通过

本文转载自:http://blog.csdn.net/kongqz/article/details/6695417 一.概述 1.我们的memcache客户端使用了一致性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

参考文章 http://blog.chinaunix.net/uid-20498361-id-4303232.html http://blog.csdn.net/kongqz/article/details/6695417 https://my.oschina.net/goal/blog/203593?p=1 一直认为一致性hash是个很神奇的东东,技术大牛的想法果然不同凡响. 下列代码并没有作优化处理,仅供参考理解ketama算法,当然也有助于自己理解记忆.如果有错误的地方欢迎指出 funct

memcache 是一个分布式的缓存系统,但是本身没有提供集群功能,在大型应用的情况下容易成为瓶颈.但是客户端这个时候可以自由扩展,分两阶段实现.第一阶段:key 要先根据一定的算法映射到一台memcache服务器.第二阶段从服务器中取出缓存的值.但是有一个问题,比如其中一台服务器挂了,或者需要增加一台服务 的时候,这个时候第一阶段的算法就很重要了,怎样使得原来的数据尽可能的继续有效,减少扩展节点或缩减节点带来的冲击.下面列出想到一些解决方法: 一:hash一致性算法: 优点: 当一个节点失效的

<?php header("Content-type:text/html;charset=utf-8"); interface hash{ public function _hash($str); } interface distribution{ public function lookup($key); } /**** 一致性哈希分布式算法原理与实现[PHP实现] **/ class Consistent implements hash,distribution{ #存放实际

/** * memcached 一致性hash,分布式算法 * Class MemcacheCluster */ class MemcacheCluster { protected $nodes = array(); //服务器节点 protected $position = array(); //虚拟节点 protected $virtualNum = 32; //每个节点有32个虚拟节点:具体数量也可以 16 ,8等 public function hash($str) { //将字符串转成

memcached 分布式集群,该决定必须书面开发商自己.和redis 由分布式server决定.上 memcached 有两个选项用于分布式.第一个是:模运算 另一种是:一致性hash 分布式算法.以下我就这两种算法简介一下. 一.取模算法: 取模算法是不靠谱的算法,当有n 台server,突然一台server突然down 掉了.memcached 的命中率仅仅有1/n-1.结果是怎么来的,自己想想吧.比方有8台memchached server,0,1,2,3.4,5.6,7,8  这8个数

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

http://xiexiejiao.cn/java/memcached-consistent-hashing.html Memcached分布式算法在网上一搜可以找到一大片了,不过对于Memcached分布式算法中使用的consistent hashing算法,笔者一直没有彻底搞明白,尤其是具体是如何实现,包括虚拟节点的作用,以及为何会在缓存服务器变动的时候将影响降到最小十分迷惑.今天笔者有幸拜读了一篇质量很高的关于”Memcached一致性hash算法consistent hashing”的文

Nginx 标签 : nginx 代理 代理服务可简单的分为正向代理和反向代理: 正向代理: 用于代理内部网络对Internet的连接请求(如VPN/NAT),客户端指定代理服务器,并将本来要直接发送给目标Web服务器的HTTP请求先发送到代理服务器上, 然后由代理服务器去访问Web服务器, 并将Web服务器的Response回传给客户端: 反向代理: 与正向代理相反,如果局域网向Internet提供资源,并让Internet上的其他用户可以访问局域网内资源, 也可以设置一个代理服务器, 它提供

线程内部缓存:a. 局部变量HashMap, 方法间传递  b. 使用ThreadLocal 本地缓存:单jvm内共享 可以使用(Concurrent)HashMap自己实现,也可以使用GuavaCache. guavaCache支持过期自动删除(全局的过期时间),垃圾回收, 回收通知... 远程缓存:多jvm共享     redis 主备切换 故障自动恢复, 单个key设置过期时间 memcached 一致性hash 扩容需要自己实现 业务逻辑如果允许本地缓存,就不要使用远程缓存 本地缓存和远

https://tech.meituan.com/cache_about.html 前言 一般而言,现在互联网应用(网站或App)的整体流程,可以概括如图1所示,用户请求从界面(浏览器或App界面)到网络转发.应用服务再到存储(数据库或文件系统),然后返回到界面呈现内容. 随着互联网的普及,内容信息越来越复杂,用户数和访问量越来越大,我们的应用需要支撑更多的并发量,同时我们的应用服务器和数据库服务器所做的计算也越来越多.但是往往我们的应用服务器资源是有限的,且技术变革是缓慢的,数据库每秒能接受的

线程内部缓存:a. 局部变量HashMap, 方法间传递  b. 使用ThreadLocal 本地缓存:单jvm内共享 可以使用(Concurrent)HashMap自己实现,也可以使用GuavaCache. guavaCache支持过期自动删除(全局的过期时间),垃圾回收, 回收通知... 远程缓存:多jvm共享     redis 主备切换 故障自动恢复, 单个key设置过期时间 memcached 一致性hash 扩容需要自己实现 业务逻辑如果允许本地缓存,就不要使用远程缓存

最近同事内推了一位 Linux C/C++ 后端开发的同学到我们公司面试,我是一面的面试官,很遗憾这位工作了两年的同学面试表现不是很好.我问了如下一些问题: "redis持久化机制,redis销毁方式机制,mq实现原理,c++虚函数,hash冲突的解决,memcached一致性哈希,socket函数select的缺陷,epoll模型,同步互斥,异步非阻塞,回调的概念,innodb索引原理,单向图最短路径,动态规划算法." 为了帮助更多的东西拿到满意的 offer,我整理了一下发出来,那

准备工作: ① 配置文件 config.php ② 封装 Memcached 类 hash.class.php,包含普通哈希算法(取模)和一致性哈希算法 ③ 初始化 Memcached 节点信息 init.php ④ 减少 Memcached 节点 down.php ⑤ 统计命中率 statistics.php ⑥ 使用 Highcharts(4.1.9) js 图表库来展示减少节点后两种算法命中率的变化 1. 配置文件 config.php <?php /* Memcached 配置文件 */

普通 Hash 分布算法的 PHP 实现 首先假设有 2 台服务器:127.0.0.1:11211 和 192.168.186.129:11211 当存储的 key 经过对 2 (2 台服务器)取模运算得出该 key 应该保存到的服务器: <?php $server = array( array('host' => '127.0.0.1', 'port' => 11211), array('host' => '192.168.186.129', 'port' => 11211

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

分布式一致性hash算法简介 当你看到"分布式一致性hash算法"这个词时,第一时间可能会问,什么是分布式,什么是一致性,hash又是什么.在分析分布式一致性hash算法原理之前,我们先来了解一下这几个概念. 分布式 分布式(distributed)是指在多台不同的服务器中部署不同的服务模块,通过远程调用协同工作,对外提供服务. 现有系统system,有modelA.modelB.modelC等服务模块.现在要以集中式(集群,cluster)和分布式的方式进行部署,下面我们来看看它们部

场景 由于memcached集群各节点之间都是独立的,互不通信,集群的负载均衡是基于客户端来实现的,因此需要客户端用户设计实现负载均衡算法. 取模算法 N个节点,从0->N-1编号,key对N 取模,余i,则key落在第i台服务器上 有 N 台服务器, 变为 N-1 台, 每 N(N-1)个数中, 只有(n-1)个单元,%N, %(N-1)得到相同的结果 所以 命中率在服务器 down 的短期内, 急剧下降至 (N-1)/(N(N-1)) 所以: 服务器越多, 则 down 机的后果越严重! =