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

Tornado 自定义session,与一致性哈希 ,基于redis 构建分布式 session import tornado.ioloop import tornado.web from myhash import ring create_session_id = 'sasd' # 随机生成的 session 函数 class SessionGen(object): container = {} def __init__(self,handler): self.handler = handle

在说redis中的哈希(准确来说是一致性哈希)问题之前,先来看一个问题:为什么在分布式集群中一致性哈希会得到大量应用? 在一个分布式系统中,要将数据存储到具体某个节点,或者将来自客户端的请求分配到某个服务器节点做负载均衡,如果采用普通的hash取模算法进行映射,即如key.hashCode()%N,key代表数据的key,N是服务器节点数,使用上能达到预期效果. 但是如果此时要下线一个服务器或者上线一个新的服务器,那么原来的映射将全部失效.如果是做分布式存储,则需要做数据迁移:如果是做分布式缓存

1 网络IO模型 安装memcached需要先安装libevent Memcached是多线程,非阻塞IO复用的网络模型,分为监听主线程和worker子线程,监听线程监听网络连接,接受请求后,将连接描述字 pipe 传递给worker线程,进行读写IO, 网络层使用libevent封装的事件库,多线程模型可以发挥多核作用,但是引入了cache coherency和锁的问题,比如,Memcached最常用的stats 命令,实际Memcached所有操作都要对这个全局变量加锁,进行计数等工作,带来

Nginx一致性哈希模块的Lua重新实现 技术背景: 最近在工作中使用了nginx+redis 的架构,redis在后台做分布式存储,每个redis都存放不同的数据,这些数据都是某门户网站通过Hadoop分析出来的用户行为日志,key是uid,value是user profile,每小时更新量在500-800万条记录,而这些记录一旦生成,我需要在5分钟左右的时间完成所有导入过程. 首先,我在nginx中使用了第三方模块HttpUpstreamConsistent来做负载均衡策略,针对不同用户(u

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

笔者博文:妳那伊抹微笑 博客地址:http://blog.csdn.net/u012185296 个性签名:世界上最遥远的距离不是天涯,也不是海角,而是我站在妳的面前.妳却感觉不到我的存在 技术方向:Flume+Kafka+Storm+Redis/Hbase+Hadoop+Hive+Mahout+Spark ... 云计算技术 转载声明:能够转载, 但必须以超链接形式标明文章原始出处和作者信息及版权声明,谢谢合作. qq交流群:214293307  idkey=bf80524ac3630cb09

背景:在redis集群中,有关于一致性哈希的使用. 一致性哈希:桶大小0~(2^32)-1 哈希指标:平衡性.单调性.分散性.负载性 为了提高平衡性,引入“虚拟节点” 每天进步一点点——五分钟理解一致性哈希算法(consistent hashing)

一.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. 二.应用场景 现在一致性hash算法在分布式系统中也得到了广泛应用,分布式系统中涉及到集群部署,包括缓存Redis集群,数据库集群,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

  分布式的基础:一致性哈希  路由算法的一致性hash http://www.jiacheo.org/blog/174 http://www.tuicool.com/articles/vQVbmai http://www.cnblogs.com/huangxincheng/p/3708316.html   redis 和 mongodb的使用,要能自己写 helper帮助类,和多台机器上的使用   socket http://www.cnblogs.com/JimmyZhang/archive

一致性哈希算法,当我第一次听到这个名字的时候,感觉特别高深.而它往往会和分布式系统相关,准确的说,是分布式缓存. 在Web服务中,缓存是介于数据库和服务端程序之间的一个东西.在网站的业务还不是很大的时候,一般不会需要这个东西,每次都可以从数据库中查询获得数据,但是随着网站的访问量增大,每次请求都访问数据库的话,数据库的压力就会非常大,导致响应变慢,于是就需要一种缓存数据库,它们的存储结构一般比较简单,而且它们的数据都是存储在内存中.典型的缓存数据库有Redis,Memcache.有了缓存之后,服

前面介绍了<进阶的Redis之数据持久化RDB与AOF>和<进阶的Redis之Sentinel原理及实战>,这次来了解下Redis的集群功能,以及其中哈希分片原理. 集群分片模式 如果Redis只用复制功能做主从,那么当数据量巨大的情况下,单机情况下可能已经承受不下一份数据,更不用说是主从都要各自保存一份完整的数据.在这种情况下,数据分片是一个非常好的解决办法. Redis的Cluster正是用于解决该问题.它主要提供两个功能: 自动对数据分片,落到各个节点上 即使集群部分节点失效

KV集群的请求分发 假定N为后台服务节点数,当前台携带关键字key发起请求时,我们通常将key进行hash后采用模运算 hash(key)%N 来将请求分发到不同的节点上, 后台节点的增删会引起几乎所有key的重新映射, 这样会造成大量的数据迁移,如果数据量大的话会导致服务不可用. 一致性哈希机制 我倾向于称之为一致性哈希机制而不是算法, 因为这其实和算法没太大关系. 设计这种机制的目的是当节点增减时尽量减小重新映射的key的数量, 尽量将key还映射到原来的节点上. 而对于一致性哈希机制, 如

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

最近在项目的微服务架构推进过程中,一个新的服务需要动态伸缩的弹性部署,所有容器化示例组成一个大的工作集群,以分布式处理的方式来完成一项工作,在集群中所有节点的任务分配过程中,由于集群工作节点需要动态增减,因此需要利用etcd(或zk)来管理集群,同时用一致性哈希算法来定位每个工作项的具体工作节点,一致性哈希算法的实现(.NET)为如下地址: https://github.com/cerasumat/ConsistentHash/tree/develop 算法的原理不再赘述,用baidu都能够在第

原文:http://blog.csdn.net/wuhuan_wp/article/details/7010071 一致性哈希算法是分布式系统中常用的算法.比如,一个分布式的存储系统,要将数据存储到具体的节点上,如果采用普通的hash方法,将数据映射到具体的节点上,如key%N,key是数据的key,N是机器节点数,如果有一个机器加入或退出这个集群,则所有的数据映射都无效了,如果是持久化存储则要做数据迁移,如果是分布式缓存,则其他缓存就失效了. 因此,引入了一致性哈希算法: 把数据用hash函数

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: 1.平衡性(Bal

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:

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到N-1,按

摘自:http://blog.csdn.net/wuhuan_wp/article/details/7010071 一致性哈希算法是分布式系统中常用的算法.比如,一个分布式的存储系统,要将数据存储到具体的节点上,如果采用普通的hash方法,将数据映射到具体的节点上,如key%N,key是数据的key,N是机器节点数,如果有一个机器加入或退出这个集群,则所有的数据映射都无效了,如果是持久化存储则要做数据迁移,如果是分布式缓存,则其他缓存就失效了. 因此,引入了一致性哈希算法: 把数据用hash函数