[梁山好汉说IT] 如何理解一致性Hash 0x00 摘要 用梁山酒店分配客人为例来理解一致性Hash. 0x01. 与经典哈希方法的对比 经典哈希方法:总是假设内存位置的数量是已知且固定不变的.因为hash映射依赖节点/内存位置,所以如果需要变化集群,需要重新计算每一个key的哈希值.哈希表(服务器数量)大小的变更实际上干扰了所有映射. 一致性哈希:某种虚拟环结构.位置数量不再固定,环有无限数量的点,服务器节点可以放置在环上的随机位置.哈希表(服务器数量)大小改变会导致 只有一部分请求(相对于…

[梁山好汉说IT] 如何理解脑裂问题 这个系列是通过梁山好汉的例子来阐述一些IT概念. 1. 问题描述 Split-brain, 就是在集群环境中,因为异常情况发生后,产生两个子集群.每个子集群都选出一个leader(master)节点.最后互相竞争资源导致故障. 2. 如何解决? 概括起来有几种常见的办法(包括软件,硬件),比如上级干预,内部联络,自己反省,延时处理. 我们假设梁山好汉108人失散了,各54人,宋江卢俊义各率领一半,都以为另外一半挂了,就分别成立了梁山忠义堂.那么双方见面之后,…

简介 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. 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缓存数据库的人都知道,memcached服务器端本身不提供分布式cache的一致性,而是由客户端来提供,具体在计算一致性hash时采用如下步骤:…

一致性Hash 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,经常用于分布式.负载均衡等. 原理 一致哈希是一种特殊的哈希算法.在使用一致哈希算法后,哈希表中平均只需要对 个关键字重新映射,其中 是关键字的数量,是映射节点数量.然而在传统的哈希表中,添加或删除一个映射节点的几乎需要对所有关键字进行重新映射. 原来的映射大概是这样的,如下图,没当加入或删除一个新的节点可能都会造成每个节点的映射发生变化,如果…

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. 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,ip…

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…

搞懂分布式技术11:分布式session解决方案与一致性hash session一致性架构设计实践 原创: 58沈剑 架构师之路 2017-05-18 一.缘起 什么是session? 服务器为每个用户创建一个会话,存储用户的相关信息,以便多次请求能够定位到同一个上下文. Web开发中,web-server可以自动为同一个浏览器的访问用户自动创建session,提供数据存储功能.最常见的,会把用户的登录信息.用户信息存储在session中,以保持登录状态. 什么是session一致性问题? 只要…

转自:https://www.jianshu.com/p/e968c081f563 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…

一致性hash理解 白话概述: 比如说存储图片,有10台服务器用来存储,对图片名进行hash(pic_name)%10得到的值就是图片存放的服务器序号.这是正常的hash算法分散图片存储.但是有一天,你觉得服务器不够了,需要加几台机器扩容存储.这时候,假设加了10台,变成20台,那么原先譬如11%10=1现在11%20=11,则存取图片会跑到11号服务器,如果仍旧用原来的算法,那所有图片几乎都要重新移动位置,这明显非常消耗性能. 一致性hash就是为了解决这一问题,它建立了hash环的概念,2^…

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…

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…

一般算法: 对对象先hash然后对redis数量取模,如果结果是0就存在0的节点上. 1.2同上,假设有0-3四个redis节点.20个数据: 进行取模后分布如下: 现在因为压力过大需要扩容,增加一台redis4.第五个节点: 现在只有4个节点还能够命中.命中率是:4/20 = 20%,命中率极其低下.(redis肯定是不会这样用的) 二.redis使用的consistent hashing(一致性hash算法) 1.环形hash空间: 把对象映射到0-2的32次幂减1的空间里. 现在假设有4个…

一致性hash算法解决的核心问题是,当solt数发生变化的时候能够尽量少的移动数据.该算法最早在<Consistent Hashing and Random Trees:Distributed Caching Protocols for Relieving Hot Spots on the World Wide Web>一文中被提出.它能够在添加/移除一台缓存服务器的时候,尽可能小的改变已存在key的映射关系,避免大量key的重新映射. 原理 一致性hash算法将Hash函数的值域空间组织成一…

在做memcached分布式集群时往往要用到一致性hash算法来调节缓存数据的分布. 通常的hash算法是以服务器数量N作为模数,使用key%N的值来获得最终位置,显然当服务器数量发生变化即N发生变化是,所有的结果都会改变,导致缓存数据大面积失效,从而导致服务崩溃. 一致性hash的核心是模数采用不变的2**32次方作为模数,这样不管服务器的数量是否变化,服务器的hash值和数据的hash值都不会发生改变,但hash结果分布在0-2**32-1这个范围,那怎么才能对应呢? 一致性hash采用向后…

问题提出 一致性hash是什么?假设有4台缓存服务器N0,N1,N2,N3,现在需要存储数据OBJECT1,OBJECT2,OBJECT3,OBJECT4,OBJECT5,OBJECT5,OBJECT7,OBJECT8, 我们需要将这些数据缓存到这4台服务器上,相应的问题是 如何设计数据存放策略?即ObjectX 应该存放在哪台服务器上? 为了解决这个问题,我们有如下几个思路. 1. 余数hash方案 采用hash(Objectx)%4来确定服务器节点 假设 hash(OBJECT1)=2,由…

[白话解析] 深入浅出一致性Hash原理 0x00 摘要 一致性哈希算法是分布式系统中常用的算法.但相信很多朋友都是知其然而不知其所以然.本文将尽量使用易懂的方式介绍一致性哈希原理,并且通过具体应用场景来帮助大家深入这个概念. 0x01. 概念&原理 Hash,一般翻译做散列.杂凑,或音译为哈希,是把任意长度的输入(又叫做预映射pre-image)通过散列算法变换成固定长度的输出,该输出就是散列值. 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,主要是…

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.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…

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,…

参考文章 http://blog.chinaunix.net/uid-20498361-id-4303232.html http://blog.csdn.net/kongqz/article/details/6695417 https://my.oschina.net/goal/blog/203593?p=1 一直认为一致性hash是个很神奇的东东,技术大牛的想法果然不同凡响. 下列代码并没有作优化处理,仅供参考理解ketama算法,当然也有助于自己理解记忆.如果有错误的地方欢迎指出 funct…

理解分布式存储的本质 有一个经典的实践经验: 数(值)据大了, 什么都是问题! 如果要求128B或更大数值计算, 哪么四则运算会是个大问题! 如果要求128T或更大日志存储, 哪么文件存储会是个大问题! 如果要求128W或更大并发操作, 哪么内存管理会是个大问题! 等等....."墨菲定律", 凡有如果就会发生, Redis缓存数据就是一例! 单机128G内存都无法满足,咋办? 最简单的答案就是大学"数据结构与算法分析"的经常考点:"分而治之"策…

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…

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.…

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…

一致性Hash算法: 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Hash环上顺时针查找距离这个Key值的Hash值最近的服务器节点,完成Key到服务器的映射查找. 这种算法解决了普通余数Hash算法伸缩性差的问题,可以保证在上线.下线服务器的情况下尽量有多的请求命中原来路由到的服务器. 当然,万事不可…

追求极致才能突破极限 一.案例背景 1.1 系统简介 首先看一下系统架构,方便解释: 页面给用户展示的功能就是,可以查看任何一台机器的某些属性(以下简称系统信息). 消息流程是,页面发起请求查看指定机器的系统信息到后台,后台可以查询到有哪些server在提供服务,根据负载均衡算法(简单的轮询)指定由哪个server进行查询,并将消息发送到Kafka,然后所有的server消费Kafka的信息,当发现消费的信息要求自己进行查询时,就连接指定的machine进行查询,并将结果返回回去. Server…

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.…

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…

1 如果两个对象相同,那么它们的hashCode值一定要相同.也告诉我们重写equals方法,一定要重写 hashCode方法,同一个对象那么hashcode就是同一个(同一个对象什么都是相同的).2 如果两个对象的hashCode相同,它们并不一定相同,这里的对象相同指的是用eqauls方法比较. Object类中hashCode()方法的声明如下: Object类中hashCode()方法的声明如下:1 public native int hashCode();可以看出,hashCode()…