python有一个python模块--hash_ring,即python中的一致性hash,使用起来也挺简单. 可以参考下官方例子:https://pypi.python.org/pypi/hash_ring/ Basic example of usage (for managing memcached instances): memcache_servers = ['192.168.0.246:11212', '192.168.0.247:11212', '192.168.0.249:1121

预备知识 tornado框架session要自己写 cookie存储在客户端浏览器上,session数据放在服务器上 session依赖cookie 扩展tornado,返回请求前自定义session 面向对象的知识,obj['xxx']==>_getitems__,obj['xxx']=xxx ==> __setitems__, del obj['xxx'] ==> __delitems__ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 class

1,可变,不可变 python中值得是引用地址是否变化. 2.可hash 生命周期里不可变得值都可hash 3.python中内置数据结构特点 有序不可变 有序可变 无序可变 无序不可变 5.一致性hash原理 解决分布式缓存问题, 1,hash(k), 2,取%机器数 https://www.bilibili.com/video/av25184175 6,稀松存储的list 7,dict本质是list, 存取原理 先hash(k), 然后找坑.

--------------------- 假如你有图中三个盒子,我们有代号为 1,4,5,12 这四样东西 那根据代号作为主键,将东西放到盒子了,该如何放置? 我们可以对代号取模 1 mod 3 = 1   4 mod 3 = 1    5 mod 3 = 2  12mod 3 = 0 这样的话 大家就可以分配好到对应到盒子里 1 #!/usr/bin/env python 2 3 box0 = [] 4 box1 = [] 5 box2 = [] 6 box_home = { 7 '0':[

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

一致性hash和solr千万级数据分布式搜索引擎中的应用 互联网创业中大部分人都是草根创业,这个时候没有强劲的服务器,也没有钱去买很昂贵的海量数据库.在这样严峻的条件下,一批又一批的创业者从创业中获得成功,这个和当前的开源技术.海量数据架构有着必不可分的关系.比如我们使用mysql.nginx等开源软件,通过架构和低成本服务器也可以搭建千万级用户访问量的系统.新浪微博.淘宝网.腾讯等大型互联网公司都使用了很多开源免费系统搭建了他们的平台.所以,用什么没关系,只要能够在合理的情况下采用合理的解决方

转载请说明出处:http://blog.csdn.net/cywosp/article/details/23397179     一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院提出的一种分布式哈希(DHT)实现算法,设计目标是为了解决因特网中的热点(Hot spot)问题,初衷和CARP十分类似.一致性哈希修正了CARP使用的简 单哈希算法带来的问题,使得分布式哈希(DHT)可以在P2P环境中真正得到应用.        一致性hash算法提出了在动态变化的Cache环境中,判定哈希算法好坏的四个定义

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

一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院提出的一种分布式哈希(DHT)实现算法,设计目标是为了解决因特网中的热点(Hot spot)问题,初衷和CARP十分类似.一致性哈希修正了CARP使用的简单哈希算法带来的问题,使得分布式哈希(DHT)可以在P2P环境中真正得到应用. 一致性hash算法提出了在动态变化的Cache环境中,判定哈希算法好坏的四个定义: 1.平衡性(Balance):平衡性是指哈希的结果能够尽可能分布到所有的缓冲中去,这样可以使得所有的缓冲空间都得到利用.很多哈希算法都能够满足

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,

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

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

作者:吴香伟 发表于 2014/09/05 版权声明:可以任意转载,转载时务必以超链接形式标明文章原始出处和作者信息以及版权声明 数据分布是分布式存储系统的一个重要部分,数据分布算法至少要考虑以下三个因素: 1) 故障域隔离.同份数据的不同副本分布在不同的故障域,降低数据损坏的风险: 2) 负载均衡.数据能够均匀地分布在磁盘容量不等的存储节点,避免部分节点空闲部分节点超载,从而影响系统性能: 3) 控制节点加入离开时引起的数据迁移量.当节点离开时,最优的数据迁移是只有离线节点上的数据被迁移到其它

from wikipedia 一致哈希 历史 1997年由MIT的Karger等在一篇学术论文中提出如何将“一致性Hash”应用于用户易变的分布式Web服务中.也可用于实现健壮缓存来减少大型Web应用中系统部分失效带来的负面影响. 该概念还被应用于DHT(分布式散列表)的设计. 需求 在 使用n台缓存服务器是,一种常用的负载均衡方式是,对资源o的请求使用 hash(o)=o mod n 来映射到某一台缓存服务器.当增加或减少一台缓存服务器时这种方式可能会改变所有资源对应的hash值,也就是所有的

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

最近在看一些分布式方面的文章,所以就用php实现一致性hash来练练手,以前一般用的是最原始的hash取模做分布式,当生产过程中添加或删除一台memcache都会造成数据的全部失效,一致性hash就是为了解决这个问题,把失效数据降到最低,相关资料可以google一下! php实现效率有一定的缺失,如果要高效率,还是写扩展比较好 经测试,5个memcache,每个memcache生成100个虚拟节点,set加get1000次,与单个memcache直接set加get慢5倍,所以效率一般,有待优化!

一.简介: 一致性hash算法提出了在动态变化的Cache环境中,判定哈希算法好坏的四个定义: 1.平衡性(Balance) 2.单调性(Monotonicity) 3.分散性(Spread) 4.负载(Load) 普通的哈希算法(也称硬哈希)采用简单取模的方式,将机器进行散列,这在cache环境不变的情况下能取得让人满意的结果,但是当cache环境动态变化时,这种静态取模的方式显然就不满足单调性的要求(当增加或减少一台机子时,几乎所有的存储内容都要被重新散列到别的缓冲区中). 一致性哈希算法的

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

由于redis是单点,但是项目中不可避免的会使用多台Redis缓存服务器,那么怎么把缓存的Key均匀的映射到多台Redis服务器上,且随着缓存服务器的增加或减少时做到最小化的减少缓存Key的命中率呢?这样就需要我们自己实现分布式. Memcached对大家应该不陌生,通过把Key映射到Memcached Server上,实现快速读取.我们可以动态对其节点增加,并未影响之前已经映射到内存的Key与memcached Server之间的关系,这就是因为使用了一致性哈希.因为Memcached的哈希策