一.节点取余 根据redis的键或者ID,再根据节点数量进行取余. key:value如下 name:1 zhangsna:18:北京 对name:1 进行hash操作,得出来得值是2423423452,用这个值除3,余1则放到1号节点中进行存储,余2则放到2号节点存储. 二.一致性hash 一致性哈希分区(Distributed Hash Table) 实现思路是为系统中每个节 点分配一个token, 范围一般在0~232, 这些token构成一个哈希环. 数据读写 执行节点查找操作时, 先根

一般算法: 对对象先hash然后对redis数量取模,如果结果是0就存在0的节点上. 1.2同上,假设有0-3四个redis节点.20个数据: 进行取模后分布如下: 现在因为压力过大需要扩容,增加一台redis4.第五个节点: 现在只有4个节点还能够命中.命中率是:4/20 = 20%,命中率极其低下.(redis肯定是不会这样用的) 二.redis使用的consistent hashing(一致性hash算法) 1.环形hash空间: 把对象映射到0-2的32次幂减1的空间里. 现在假设有4个

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

作者:中华石杉 面试题 redis 集群模式的工作原理能说一下么?在集群模式下,redis 的 key 是如何寻址的?分布式寻址都有哪些算法?了解一致性 hash 算法吗? 面试官心理分析 在前几年,redis 如果要搞几个节点,每个节点存储一部分的数据,得借助一些中间件来实现,比如说有 codis,或者 twemproxy,都有.有一些 redis 中间件,你读写 redis 中间件,redis 中间件负责将你的数据分布式存储在多台机器上的 redis 实例中. 这两年,redis 不断在发展

分布式寻址算法 hash 算法(大量缓存重建) 一致性 hash 算法(自动缓存迁移)+ 虚拟节点(自动负载均衡) redis cluster 的 hash slot 算法 一.hash 算法 来了一个请求,首先对key计算 hash 值,然后对节点数取模.然后打在不同的 master 节点上. 存在的问题 一旦某一个 master 节点宕机,所有新请求都会基于最新的剩余 master 节点数去取模,尝试去取数据,而取不到有效缓存,导致大量的流量涌入数据库.     二.一致性 hash 算法

一.Redis集群的使用 我们在使用Redis的时候,为了保证Redis的高可用,提高Redis的读写性能,最简单的方式我们会做主从复制,组成Master-Master或者Master-Slave的形式,或者搭建Redis集群,进行数据的读写分离,类似于数据库的主从复制和读写分离.如下所示: 同样类似于数据库,当单表数据大于500W的时候需要对其进行分库分表,当数据量很大的时候(标准可能不一样,要看Redis服务器容量)我们同样可以对Redis进行类似的操作,就是分库分表. 假设,我们有一个社交

写在前面  在学习Redis的集群内容时,看到这么一句话:Redis并没有使用一致性hash算法,而是引入哈希槽的概念.而分布式缓存Memcached则是使用分布式一致性hash算法来实现分布式存储.所以就专门学习了一下 什么是分布式?什么是一致性?什么是哈希?  1)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.“分布式一致性hash算法”中的“分布式”就是指缓存数据的分布性.         集中式将一个系统的所有服务模块部署

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://my.oschina.net/u/866190/blog/192286] jredis是redis的java客户端,通过sharde实现负载路由,一直很好奇jredis的sharde如何实现,翻开jredis源码研究了一番,所谓sharde其实就是一致性hash算法.其实,通过其源码可以看出一致性hash算法实现还是比较简单的.主要实现类是redis.clients.util.Sharded<R, S>,关键的地方添加了注释: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 1

有没有好奇过redis.memcache等是怎么实现集群负载均衡的呢? 其实他们都是通过一致性hash算法实现节点调度的. 讲一致性hash算法前,先简述一下求余hash算法: hash(object)%N 一个缓存服务器宕机了,这样所有映射到这台服务器的对象都会失效,我们需要把属于该服务器中的缓存移除,这时候缓存服务器是 N-1 台,映射公式变成了 hash(object)%(N-1) : 由于QPS升高,我们需要添加多一台服务器,这时候服务器是 N+1 台,映射公式变成了 hash(obje

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

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

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

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

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,

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

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

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

http://www.cnblogs.com/haippy/archive/2011/12/10/2282943.html 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 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DHT可以在P2P环境中真正得到应用. 但现在一致性hash算法在分布式系统中也得到了广泛应用,研究过memcached缓

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