场景 如果要设计一套KV存储的系统,用户PUT一个key和value,存储到系统中,并且提供用户根据key来GET对应的value.要求随着用户规模变大,系统是可以水平扩展的,主要要解决以下几个问题. 系统是一个集群,包含很多节点,如何解决用户数据的存储问题?保证用户的数据尽可能平均分散到各个节点上. 如果用户量增长,需要对集群进行扩容,扩容完成后如何解决数据重新分布?保证不会出现热点数据节点. 方案一:取模hash 要设计上面的系统,最简单的方案就是取模hash.基本的原理就是:假设集群一共有…

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的设计初衷是解决分布式缓存问题,它不仅能起到hash作用,还可以在服务器宕机时,尽量少地迁移数据.因此被广泛用于状态服务的路由功能" 01分布式系统的路由算法 假设有一个消息推送系统,其简易架构如下 ) 设备接入层不仅要接收设备的登录.下线等状态命令,还要把开发者的消息推送给设备.这个时候设备接入层就需要维护设备的状态信息(当然可以专门拆一个状态服务去维护这些信息,要求这部分必须少有代码更新,具体原因自己去想哦=_=).这个时候设备接入层的每台server都保留一批设备…

相信做过互联网应用的都知道,如何很好的做到横向扩展,其实是个蛮难的话题,缓存可横向扩展,如果采用简单的取模,余数方式的部署,基本是无法做到后期的扩展的,数据迁移及分布都是问题,举个例子: 假设采用取模的方式来实现的分布式缓存,缓存节点为10个,这时候所有的缓存分布在10个节点上,任意一个节点down掉都会导致其他的缓存需要重新分布,从而会让所有缓存失效,这种在互联网应用上基本上是绝不允许出现的,那么如何来解决这个问题呢?! 一般目前互联网上的很多开源应用都是在客户端采用一致性hash来实现分布的…

初始架构…

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…

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…

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 采用合理的解决方案. 那怎么搭建一个好的系统架构呢?这个话题太大,这…

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…

Jedis中的一致性hash 本文仅供大家参考,不保证正确性,有问题请及时指出 一致性hash就不多说了,网上有很多说的很好的文章,这里说说Jedis中的Shard是如何使用一致性hash的,也为大家在实现一致性hash提供些思路. 首先是hash函数,在Jedis中有两种Hash算法可供选择,分别是MurMurHash和MD5. 按照Jedis的说法MurMur Hash更快,效果更好些. MurmurHash.java package redis.clients.util; import j…

最近有一个项目,其中某个功能单表数据在可预估的未来达到了亿级,初步估算在90亿左右.与同事详细讨论后,决定采用一致性Hash算法来完成数据库的自动扩容和数据迁移.整个程序细节由我同事完成,我只是将其理解并成文,供有相同问题的同行参考. 参看此文的兄弟,默认各位已经熟悉一致性hash算法了.此文仅仅阐述代码细节,实现语言为Java. 项目背景 项目是一个实验室项目 其中有一个表叫做试验表,用于存储车型的试验数据,每个试验大概有6000条数据 总计初期约有2万个车型,每个车型初期包含超过50个试验.…

前言 一致性:很多时候表现在IT系统中,通常在分布式系统中,必须(或最终)为多个节点的数据保持一致.世间万物,也有存在相同的特征或相似,比如儿时的双胞胎,一批工厂流水线的产品,当然,我们不去讨论非IT以外的知识点. 注:我们一定要明白一个词叫“信息不对称”,不论是人.事.物,信息不对称是永远都存在的,要知道,在IT系统中,能引起信息不对称的因素有很多,比如网络上,有丢包.有延迟.硬件上,有不同性能的计算能力和处理能力. 在传统的IT时代,一致性通常是指强一致性,比如一个单体的WEB程序中,从数据…

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…

[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…

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…

业务场景 在单机系统中,用户登陆之后,服务端会保存用户的会话信息,只要用户不退出重新登陆,在一段时间内用户可以一直访问该网站,无需重复登陆.用户的信息存在服务端的 session 中,session中可以存放服务端需要的一些用户信息,例如用户ID,所属公司companyId,所属部门deptId等等. 但是随着业务的发展,技术架构需要调整,原来的单机系统逐渐被更换,架构由单机扩展到分布式,甚至当下流行的微服务.虽然在用户端看来系统仍然是一个整体,但在技术端来说业务则被拆分成多个模块,各个模块之间…

1.类的Diagram 2.代码实现 2.1.Node类,每个Node代表集群里面的一个节点或者具体说是某一台物理机器: package consistencyhash; import lombok.Getter; import lombok.RequiredArgsConstructor; import java.util.Map; import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap; /** * @author xfyou * @date 2019/9…

介 一致性Hash是一种特殊的Hash算法,由于其均衡性.持久性的映射特点,被广泛的应用于负载均衡领域,如nginx和memcached都采用了一致性Hash来作为集群负载均衡的方案.本文将介绍一致性Hash的基本思路,并讨论其在分布式缓存集群负载均衡中的应用.同时也会进行相应的代码测试来验证其算法特性,并给出和其他负载均衡方案的一些对比. 一致性Hash算法简介 在了解一致性Hash算法之前,先来讨论一下Hash本身的特点.普通的Hash函数最大的作用是散列,或者说是将一系列在形式上具有相似性…

参考: http://www.blogjava.net/hello-yun/archive/2012/10/10/389289.html http://blog.csdn.net/cywosp/article/details/23397179 传统的hash算法在存储集群中很常用,比如数据库的sharding,我们就可以通过hash值映射到不同的服务器,架设有N台服务器,那么就是Key%N. 但是在分布式系统的场景中,随时可能添加新的服务器,或者有服务器宕机,这时就会出现映射故障. 一致性has…

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…

一.分布式算法 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…

一.问题产生背景      在使用分布式对数据进行存储时,经常会碰到需要新增节点来满足业务快速增长的需求.然而在新增节点时,如果处理不善会导致所有的数据重新分片,这对于某些系统来说可能是灾难性的. 那么是否有可行的方法,在数据重分片时,只需要迁移与之关联的节点而不需要迁移整个数据呢?当然有,在这种情况下我们可以使用一致性Hash来处理. 二.一致性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…

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.…

转载自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memcach…

今天阅读了一下大型网络技术架构这本苏中的分布式缓存一致性hash算法这一节,针对大型分布式系统来说,缓存在该系统中必不可少,分布式集群环境中,会出现添加缓存节点的需求,这样需要保障缓存服务器中对缓存的命中率,就有很大的要求了: 采用普通方法,将key值进行取hash后对分布式缓存机器数目进行取余,以集群3台分布式缓存为例子: 对于数据进行取hash值然后对3其进行取余,余数为0则进入node 0,余数位1则进入node1,余数位2则进入node2. 如果增加一个节点则对4进行取余,则会将node…

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…

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…

一致性哈希算法是分布式系统中常用的算法,为什么要用这个算法? 比如:一个分布式存储系统,要将数据存储到具体的节点(服务器)上, 在服务器数量不发生改变的情况下,如果采用普通的hash再对服务器总数量取模的方法(如key%服务器总数量),如果期间有服务器宕机了或者需要增加服务器,问题就出来了. 同一个key经过hash之后,再与服务器总数量取模的结果跟之前的结果会不一样,这就导致了之前保存数据的丢失.因此,引入了一致性Hash(Consistent Hashing)分布算法 把数据用hash函数(…

一致性Hash算法解决的问题: 解决分布式系统中的负载均衡问题 背景问题:有N台服务器提供缓存服务,需要对服务器进行负载均衡,将请求平均发到每台服务器上,每台服务器负载1/N的服务 硬Hash映射:将每台服务器结点进行编号,0到N-1,Key%N就是映射到的服务器结点编号 硬Hash映射存在的问题:当分布式系统中服务器结点个数N变化的时候,每个Key对应的服务器结点的映射关系都要被改变,这会导致大量的Key会被重定向到不同的服务器结点上从而造成大量的缓存不命中,这种情况在分布式系统中是非常糟糕的…

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…