一致性 Hash 在负载均衡中的应用】的更多相关文章

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…
有没有好奇过redis.memcache等是怎么实现集群负载均衡的呢? 其实他们都是通过一致性hash算法实现节点调度的. 讲一致性hash算法前,先简述一下求余hash算法: hash(object)%N 一个缓存服务器宕机了,这样所有映射到这台服务器的对象都会失效,我们需要把属于该服务器中的缓存移除,这时候缓存服务器是 N-1 台,映射公式变成了 hash(object)%(N-1) : 由于QPS升高,我们需要添加多一台服务器,这时候服务器是 N+1 台,映射公式变成了 hash(obje…
本文是对于Dubbo负载均衡策略之一的一致性哈希负载均衡的详细分析.对源码逐行解读.根据实际运行结果,配以丰富的图片,可能是东半球讲一致性哈希算法在Dubbo中的实现最详细的文章了. 文中所示源码,没有特别标注的地方,均为2.7.4.1版本. 在撰写本文的过程中,发现了Dubbo2.7.0版本之后的一个bug.会导致性能问题,且目前还未解决,如果你们的负载均衡配置的是一致性哈希或者考虑使用一致性哈希的话,可以了解一下. 本文目录 第一节:哈希算法 本小节主要是为了介绍一致性哈希算法做铺垫.简单的…
什么叫负载均衡中的session保持 当我们需要做负载均衡时,服务端肯定有多台服务器,用户每次请求进来,会根据负载均衡算法被分配到某一台机器上,假设用户需要进行一段连续操作时,在第一台机器登陆后,下一个操作被安排到了另一台机器,如果没有做会话同步,那这台机器肯定没有他之前的一些操作信息,如登陆状态等,所以负载均衡下的session保持就变得不简单了. 解决的方法 ip_hash 将来访者IP进行HASH后分配到对应的机器上,这样保证同一个IP会一直在一台机器上,这样session就不会因为换机器…
最近在研究Web架构方面的知识,包括数据库读写分离,Redis缓存和队列,集群,以及负载均衡(LVS),今天就来先学习下我在负载均衡中遇到的问题,那就是session共享的问题. 一.负载均衡 负载均衡:把众多的访问量分担到其他的服务器上,让每个服务器的压力减少. 通俗的解释就是:把一项任务交由一个开发人员处理总会有上限处理能力,这时可以考虑增加开发人员来共同处理这项任务,多人处理同一项任务时就会涉及到调度问题,即任务分配,这和多线程理念是一致的.nginx在这里的角色相当于任务分配者. 如我们…
zookeeper本身是不提供负载均衡的策略,需要自己来实现,所以这里确切的说,是在负载均衡中应用到了zookeeper做集群的协调. 对于HTTP请求的负载均衡,成熟的解决方案是Nginx(或Haproxy) +keepalived.其中Niginx负责代理HTTP请求,通过某种均衡策略访问集群中的服务器,keepalived负责检测集群中的服务器运行情况(有故障的机器移除,机器恢复工作后重新加入) 而对于TCP层的负载均衡,比如用Apache Mina做的网络通信应用,上面那种方案明显不适合…
@小尾鱼 在 试用Azure:上不了高速的跑车,无法跨Cloud Service的DNS服务器一文的评论中提了一个很好的问题: 问个问题,使用了负载均衡以后,程序发布的时候博客园是怎么避免用户访问到正在发布的程序的? 目前我们用的是最原始的方法.发布程序时,先从负载均衡中摘掉一台服务器,然后更新程序.预热程序,再将这台服务器重新挂上负载均衡,接着再以同样的方法操作负载均衡中的其他服务器. 借这个问题,让我们来比较一下在阿里云与Azure上如何进行这样的操作? 在阿里云上的操作步骤如下: (一)摘…
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…
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…
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…