转自: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(Bala…

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,…

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…

普通的 Hash 解决的是什么问题? 下图是一个普通的余数法构造的哈希表. 一般在编程中使用哈希表,某个 bucket 突然就没了的概率比较小,常见的是因为负载因子太大需要增加 bucket,然后 rehash. 考虑在上图中,2 号 bucket 突然就没了会发生什么情形. 最直接的做法就是,后面的 bucket 依次往前面补位,然后重新计算 key 的 hash 值. 2 号 bucket 虽然只存放了一个 key,但是由于 2 号 bucket 的丢失,导致后面所有 bucket 存放的…

目前我们很多时候都是在做分布式系统,但是我们需把客户端的请求均匀的分布到N个服务器中,一般我们可以考虑通过Object的HashCodeHash%N,通过取余,将客户端的请求分布到不同的的服务端.但是在分布式集群中我们通常需要添加或删除服务器,所以通过取余是不行的.一致性Hash就是为了解决这个问题. Consistent Hashing 一致性Hash的原理 1.环型Hash空间 根据常用的Hash,是将key哈希到一个长为2^32的桶中,即0-2^32-1的数字空间,最后通过首尾相连,我们可…

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…

Swift 不是文件系统或者实时的数据存储系统,而是对象存储,用于长期存储永久类型的静态数据.这些数据可以检索.调整和必要时进行更新.Swift最适合虚拟机镜像.图片.邮件和存档备份这类数据的存储. Swift没有采用RAID,也没有中心单元和主控点,而是通过在软件层面采用一致性HASH和数据冗余性,牺牲一定程度的数据一致性达到高可用性和可收缩性.支持多用户模式.容器.和对象存储.最佳应用场景为非结构化数据存储问题.所谓的非结构化数据是相对于结构化数据而言的,节后数据即行数据,存储在数据库中,可…

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…

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…

免责声明:     本文转自网络文章,转载此文章仅为个人收藏,分享知识,如有侵权,请联系博主进行删除.     原文作者:崔炳华      原文地址:http://blog.csdn.net/i_chips/article/details/17787017 1       概述 OpenStack Object Storage(Swift)是OpenStack开源云计算项目的子项目之一.Swift的目的是使用普通硬件来构建冗余的.可扩展的分布式对象存储集群,存储容量可达PB级. Swift并不是…

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算法和一致性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2 32 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, 2 32 -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, 2 32 -1]),接着…

转自于:http://www.cnblogs.com/shanno/p/3958298.html?utm_source=tuicool 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…

1.Ring的基本概念 Ring是swfit中最重要的组件.用于记录存储对象与物理位置之间的映射关系,当用户须要对Account.Container.Object操作时,就须要查询相应的Ring文件(Account.Container.Object都有自己相应的Ring),Ring 使用Region(近期几个版本号中新增加的).Zone.Device.Partition和Replica来维护这些信息,对于每个对象,依据你在部署swift设置的Replica数量,集群中会存有Replica个对象.…

一.前言 在解决分布式系统中负载均衡的问题时候可以使用Hash算法让固定的一部分请求落到同一台服务器上,这样每台服务器固定处理一部分请求(并维护这些请求的信息),起到负载均衡的作用. 但是普通的余数hash(hash(比如用户id)%服务器机器数)算法伸缩性很差,当新增或者下线服务器机器时候,用户id与服务器的映射关系会大量失效.一致性hash则利用hash环对其进行了改进. 二.一致性Hash概述 为了能直观的理解一致性hash原理,这里结合一个简单的例子来讲解,假设有4台服务器,地址为ip1…

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…

写这篇博客是因为之前面试的一个问题:如果memcached集群需要增加机器或者减少机器,那么其他机器上的数据怎么办? 最后了解到使用一致性hash算法可以解决,下面一起来学习下吧. 声明与致谢: 本文转载于朱双印博主的个人日志<白话解析:一致性哈希算法 consistent hashing>一文. 一. 引子 在了解一致性哈希算法之前,最好先了解一下缓存中的一个应用场景,了解了这个应用场景之后,再来理解一致性哈希算法,就容易多了,也更能体现出一致性哈希算法的优点,那么,我们先来描述一下这个经典…

Consistent Hashing最大限度地抑制了hash键的重新分布.另外要取得比较好的负载均衡的效果,往往在服务器数量比较少的时候需要增加虚拟节点来保证服务器能均匀的分布在圆环上.因为使用一般的hash方法,服务器的映射地点的分布非常不均匀.使用虚拟节点的思想,为每个物理节点(服务器)在圆上分配100-200个点.这样就能抑制分布不均匀,最大限度地减小服务器增减时的缓存重新分布.用户数据映射在虚拟节点上,就表示用户数据真正存储位置是在该虚拟节点代表的实际物理服务器上. public cla…

原文地址:http://www.cnblogs.com/xrq730/p/5186728.html 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…

相同之处:都解决了数据缓存系统中数据如何存储与路由. 不同之处:区别在于虚拟节点和物理节点的映射办法不同 由于一般的哈希函数返回一个int(32bit)型的hashCode.因此,可以将该哈希函数能够返回的hashCode表示成一个范围为0---(2^32)-1 环 数据和节点使用相同的hash函数来保证 把数据和节点映射到相同的hash空间上.这样,按照顺时针方向,数据存放在它所在的顺时针方向上的那个机器上.这就是一致性哈希算法分配数据的方式! 物理节点:  使用ip或者唯一机器标识为key…

更多内容,欢迎关注微信公众号:全菜工程师小辉.公众号回复关键词,领取免费学习资料. 一致性hash算法是什么? 一致性hash算法,是麻省理工学院1997年提出的一种算法,目前主要应用于分布式缓存当中. 一致性hash算法可以有效地解决分布式存储结构下动态增加和删除节点所带来的问题. 在Memcached.Key-Value Store.Bittorrent DHT.LVS中都采用了一致性hash算法,可以说一致性hash算法是分布式系统负载均衡的首选算法. 传统hash算法的弊端 常用的算法是…

分布式算法 参考: https://blog.51cto.com/alanwu/1431397 https://blog.csdn.net/kojhliang/article/details/81205516 元数据问题 在分布式存储中面临的一个重要问题是如何在多个存储节点上分布数据.了解GFS之类文件系统的同学都知道可以采用元数据服务器(MS)的方式决定数据块在存储节点上的分布映射.采用元数据服务器方式可以很好的将数据和元数据分离,访问文件系统命令空间的时候,可以直接从元数据服务器上获取文件的…

原文地址http://blog.csdn.net/caigen1988/article/details/7708806   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…

学习记录: 一致性Hash算法原理及java实现:https://blog.csdn.net/suifeng629/article/details/81567777 一致性Hash算法介绍,原理,及使用场景:https://blog.csdn.net/cbmljs/article/details/88021598 纯转载,侵删…

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…

上一篇我们介绍了页面转跳:[swift学习笔记]一.页面转跳的条件判断和传值 这一篇说一下如何把数据回传回父页面,如下图所示,这个例子很简单,只是把传过去的数据加上了"回传"两个字,回传到父页面. 我是使用protocol去实现的回传.那让我们来创建一个protocol import Foundation protocol ValueBackDelegate { func ValueBack(value: String) } protocol可以理解为interface,ValueBa…