问题描述 有一些目标节点 v1, v2...vn 需要一个算法,能够将任意key映射到目标节点中的一个vx 评价方式 1. 对于一个比较大的key集合,分布在各个目标节点的key的数量要尽可能均匀 2. 如果目标节点集合有增减,key和vx的映射关系变化最小 普通的一致性哈希有明显的问题,不做赘述. Ketama的java实现如下: package com.alibaba.ketama; import java.security.MessageDigest; import java.securi…

转贴请注明原帖位置:http://www.cnblogs.com/basecn/p/4288456.html 测试Twemproxy集群,双主双活 向twemproxy集群做写操作时,发现key的分布不太理想.在测试节点故障时,也发现一些和预想不太一样的地方. 1.Key的一致性Hash 当尝试以a001,a002这样有规律且的key值写入的时候,在4节点的集群环境中,key主要分布在其中的2台节点,另外两台分配极少.对于一些应用来说,key值可能根据一定规则生成,所以有被定向分配的可能. 解决…

评注:提到HAProxy业务层proxy, twemproxy存储的proxy. 其中还提到了ketama算法的实现源码 转自:http://www.cnblogs.com/basecn/p/4288456.html 测试Twemproxy集群,双主双活 向twemproxy集群做写操作时,发现key的分布不太理想.在测试节点故障时,也发现一些和预想不太一样的地方. 1.Key的一致性Hash 当尝试以a001,a002这样有规律且的key值写入的时候,在4节点的集群环境中,key主要分布在其中…

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…

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…

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…

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…

转自:http://colobu.com/2015/04/13/consistent-hash-algorithm-in-java-memcached-client/ memcached Java客户端spymemcached的一致性Hash算法 最近看到两篇文章,一个是江南白衣的陌生但默默一统江湖的MurmurHash,另外一篇是张洋的一致性哈希算法及其在分布式系统中的应用.虽然我在项目中使用memcached的java客户端spymemcached好几年了,但是对它的一致性哈希算法的细节从来…

一.概述 1.我们的memcacheclient(这里我看的spymemcache的源代码).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.仅仅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server进行hash计算,进而确认每一个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.比方集群中可用机器适量为N,那么key值为K的的数据请求非常easy…

前面在<大规模互联网应用Redis架构要点>和<Redis官方集群方案 Redis Cluster>两篇文章中分别介绍了多Redis服务器集群的两种方式,它们是基于客户端sharding的Redis Sharding和基于服务端sharding的Redis Cluster. 客户端sharding技术其优势在于服务端的Redis实例彼此独立,相互无关联,每个Redis实例像单服务器一样运行,非常容易线性扩展,系统的灵活性很强.其不足之处在于: 1. 由于sharding处理放到客户…