引入 在业务开发中,我们常把数据持久化到数据库中.如果需要读取这些数据,除了直接从数据库中读取外,为了减轻数据库的访问压力以及提高访问速度,我们更多地引入缓存来对数据进行存取.读取数据的过程一般为: 图1:加入缓存的数据读取过程 对于分布式缓存,不同机器上存储不同对象的数据.为了实现这些缓存机器的负载均衡,可以使用式子1来定位对象缓存的存储机器: m = hash(o) mod n ——式子1 其中,o为对象的名称,n为机器的数量,m为机器的编号,hash为一hash函数.图2中的负载均衡器(l…

原理介绍: consistent hashing原理介绍来自博客:http://blog.csdn.net/sparkliang/article/details/5279393, 多谢博主的分享 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 objec…

分方式缓存常用的一致性hash是什么原理 一致性hash是用来解决什么问题的?先看一个场景有n个cache服务器,一个对象object映射到哪个cache上呢?可以采用通用方法计算object的hash值,然后均匀的映射到到n个cachehash(object) % n初始阶段运行正常,但当cache服务器发生变动后就会出现问题例如(1)一个cache服务器down掉了,这样所有映射到此cache的对象都会失效,需要把此cache移除,这时候映射公式变成了 hash(object) % (n-1…

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…

概述 Zookeeper集群中,只有一个节点是leader节点,其它节点都是follower节点(实际上还有observer节点,不参与选举投票,在这里我们先忽略,下同).所有更新操作,必须经过leader节点,leader节点和follower节点之间保持着数据同步和心跳. 客户端使用zookeeper时,可能会连到follower身份的server上,也可能会连到leader身份的server上. 三类角色分工如下: Leader:处理写请求,单点 Follower:处理客户端请求,参与投票…

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…

本文我将对一致性算法作介绍,同时谈谈自己对一致性hash和一般意义上的hash算法的区别 hash是什么 hash即hash算法,又称为散列算法,百度百科的定义是 哈希算法将任意长度的二进制值映射为较短的固定长度的二进制值,这个小的二进制值称为哈希值.哈希值是一段数据唯一且极其紧凑的数值表示形式. 1.这句话有几个很重要的地方,首先是任意长度二进制,在java中,可以代表所有对象(序列化) 2.固定长度,使得hashmap等可以按照高低位进行位操作,同时能够提供统一的方式(有种协议的感觉) 3.…

应用场景 在了解一致性Hash之前,我们先了解一下一致性Hash适用于什么场景,能解决什么问题?这里先放一下我自己认为适用的场景.一致性Hash适用于服务器动态扩展且需要负载均衡的场景 试想以下场景,某一天,公司的业务不断发展壮大,现有的数据库服务器无法支撑那么大的数据量,我们该怎么办呢?我们会想到…

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):对机器编号从0到N-1,按…

一致性Hash热点 一致性Hash算法是来解决热点问题,如果虚拟节点设置过小热点问题仍旧存在. 关于一致性Hash算法的原理我就不说了,网上有很多人提供自己编写的一致性Hash算法的代码示例,我在跑网上的代码示例发现还是有热点问题.为此我翻阅了Jedis的ShardedJedis类的源码把它的一致性Hash算法提取出来,作为自己的一个工具类,以后自己工程开发中用起来也放心些,毕竟jedis的代码经受了大家的验证. 提取jedis的一致性hash代码作为通用工具类 看看人家码神写的代码,这泛型,这…