一致性哈希(consistent hashing)算法
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最简单的一种实现是,缓存请求时通过计算key的哈希值,取模后映射到不同的memcahed服务器。这种简单的实现在不考虑集群机器动态变化的情况下也是比较有效的一种方案,但是,在分布式集群系统中,简单取模的哈希算法存在很多的不足。在动态变化的缓存集群中,有四个判断哈希算法好坏的标准:
- 平衡性(blance):指哈希的结果能够尽可能映射到所有的节点,这样所有节点的资源都能够得到利用。
- 单调性(monotonicity):指如果有一些数据通过哈希分派到相应的节点中,又有新的节点加入系统中,那么哈希的结果应该能够保证已分配的内容可以被映射到原有的或者新的节点中,而不会被映射到旧系统(加入新的节点之前)的其它节点。
- 分散性(spread):在分布式环境中,终端有可能看不到所有的节点,而是只能看到一部分。当终端通过哈希过程分派到节点上时,由于不同的终端所看到的节点范围有可能不一样,从而导致哈希的结果不一样,最终会出现相同的内容会被不同的终端哈希到不同的节点上存储。这种情况应该要避免,因为这样相同的内容会被存储不同的节点,浪费系统的资源。
- 负载(load):负载问题实际上是从另一个角度看待分散性问题。既然不同的终端可能将相同的内容映射到不同的节点中,那么对于一个特定的节点而言,也可能被不同的终端映射为不同的内容。与分散性一样,这种情况也是应当避免的,因此好的哈希算法应能够尽量降低节点的负荷。
- 增加节点
- 删除节点
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