之前给项目里的一个5000多万的表做了水平分表,暂时容量还够,用的根据id一致性hash分了32个表,每个表大概百来万数据.虽然还不需要扩容,但是准备写个demo后续如果需要扩容可以参考 hash方法用的md5,虚拟节点每个表插入了128个,扩容的时候如果按照2的倍数扩大,迁移率每个表大概在0.5左右 用一个TreeMap存放虚拟节点 private static SortedMap<Long, String> virtualMap = new TreeMap<>(); hash方

一致性哈希算法(Consistent Hashing Algorithm) 浅谈一致性Hash原理及应用   在讲一致性Hash之前我们先来讨论一个问题. 问题:现在有亿级用户,每日产生千万级订单,如何将订单进行分片分表? 小A:我们可以按照手机号的尾数进行分片,同一个尾数的手机号写入同一片/同一表中. 大佬:我希望通过会员ID来查询这个会员的所有订单信息,按照手机号分片/分表的话,前提是需要该用户的手机号保持不变,并且在查询订单列表时需要提前查询该用户的手机号,利用手机号尾数不太合理. 小B:

前面一节的hash算法存在一个问题,当上游的应用服务器因某一台down掉导致服务器数量发生变化时,会导致大量的请求路由策略失效,一致性哈希算法可以缓解这个问题. 一致性哈希算法 1,hash算法存在的问题 2,一致性哈希 扩容前: 扩容后: 使用方法: 只需要在hash key后面添加consistent就可以了.

本文转载自:http://blog.csdn.net/kongqz/article/details/6695417 一.概述 1.我们的memcache客户端使用了一致性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

原文:http://blog.csdn.net/wuhuan_wp/article/details/7010071 一致性哈希算法是分布式系统中常用的算法.比如,一个分布式的存储系统,要将数据存储到具体的节点上,如果采用普通的hash方法,将数据映射到具体的节点上,如key%N,key是数据的key,N是机器节点数,如果有一个机器加入或退出这个集群,则所有的数据映射都无效了,如果是持久化存储则要做数据迁移,如果是分布式缓存,则其他缓存就失效了. 因此,引入了一致性哈希算法: 把数据用hash函数

转载请说明出处:http://blog.csdn.net/cywosp/article/details/23397179 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,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,使得分布式哈希(DHT)可以在P2P环境中真正得到应用. 一致性hash算法提出了在动态变化的Cache环境中,判定哈希算法好坏的四个定义: 1.平衡性(Bal

转载请说明出处:http://blog.csdn.net/cywosp/article/details/23397179     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,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,使得分布式哈希(DHT)可以在P2P环境中真正得到应用.      一致性hash算法提出了在动态变化的Cache环境中,判定哈希算法好坏的四个定义:

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

摘自:http://blog.csdn.net/wuhuan_wp/article/details/7010071 一致性哈希算法是分布式系统中常用的算法.比如,一个分布式的存储系统,要将数据存储到具体的节点上,如果采用普通的hash方法,将数据映射到具体的节点上,如key%N,key是数据的key,N是机器节点数,如果有一个机器加入或退出这个集群,则所有的数据映射都无效了,如果是持久化存储则要做数据迁移,如果是分布式缓存,则其他缓存就失效了. 因此,引入了一致性哈希算法: 把数据用hash函数

一致性哈希算法 来自:http://blog.csdn.net/cywosp/article/details/23397179       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,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,使得分布式哈希(DHT)可以在P2P环境中真正得到应用.        一致性hash算法提出了在动态变化的Cache环境中,判定哈希算法好坏

1,对于待存储的海量数据,如何将它们分配到各个机器中去?---数据分片与路由 当数据量很大时,通过改善单机硬件资源的纵向扩充方式来存储数据变得越来越不适用,而通过增加机器数目来获得水平横向扩展的方式则越来越流行.因此,就有个问题,如何将这些海量的数据分配到各个机器中?数据分布到各个机器存储之后,又如何进行查找?这里主要记录一致性Hash算法如何将数据分配到各个机器中去. 2,衡量一致性哈希算法好处的四个标准: ①平衡性:平衡性是指哈希的结果能够尽可能分布到所有的缓冲中去,这样可以使得所有的缓冲空

一致性哈希算法 摘自:http://blog.codinglabs.org/articles/consistent-hashing.html 算法简述 一致性哈希算法(Consistent Hashing)最早在论文<Consistent Hashing and Random Trees: Distributed Caching Protocols for Relieving Hot Spots on the World Wide Web>中被提出.简单来说,一致性哈希将整个哈希值空间组织成一

 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,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,使得分布式哈希(DHT)可以在P2P环境中真正得到应用.        一致性hash算法提出了在动态变化的Cache环境中,判定哈希算法好坏的四个定义:   1.平衡性(Balance):平衡性是指哈希的结果能够尽可能分布到所有的缓冲中去,这样可以使得所有的缓冲空间都得到利用.

笔者博文:妳那伊抹微笑 博客地址:http://blog.csdn.net/u012185296 个性签名:世界上最遥远的距离不是天涯,也不是海角,而是我站在妳的面前.妳却感觉不到我的存在 技术方向:Flume+Kafka+Storm+Redis/Hbase+Hadoop+Hive+Mahout+Spark ... 云计算技术 转载声明:能够转载, 但必须以超链接形式标明文章原始出处和作者信息及版权声明,谢谢合作. qq交流群:214293307  idkey=bf80524ac3630cb09

业务场景: 存在三个专门提供缓存服务的服务器,前端所需要的图片等静态资源被缓存于这三个服务器其中之一. 但是如何提高查找图片的速度呢? 可以采用哈希算法. 常规意义上的哈希算法: 通过hash(图片名称)%N的方式寻找到存储于服务器的编号,N代表服务器台数,这样就能很快定位到图片存储的服务器. 但是有一种不足是,当这些缓存服务器其中之一死机了,那么一般需要转变哈希算法为hash(图片名称)%(N-1),但这样会使所有缓存服务器上存储的图片资源全部错位而失效,例如原来根据哈希算法计算出来的"tes

背景:在redis集群中,有关于一致性哈希的使用. 一致性哈希:桶大小0~(2^32)-1 哈希指标:平衡性.单调性.分散性.负载性 为了提高平衡性,引入“虚拟节点” 每天进步一点点——五分钟理解一致性哈希算法(consistent hashing)

转载请说明出处:http://blog.csdn.net/cywosp/article/details/23397179     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,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,使得分布式哈希(DHT)可以在P2P环境中真正得到应用.      一致性hash算法提出了在动态变化的Cache环境中,判定哈希算法好坏的四个定义:

原文链接:每天进步一点点——五分钟理解一致性哈希算法(consistent hashing)  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,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,使得分布式哈希(DHT)可以在P2P环境中真正得到应用.        一致性hash算法提出了在动态变化的Cache环境中,判定哈希算法好坏的四个定义:   1.平衡性(Balance

    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,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,使得分布式哈希(DHT)可以在P2P环境中真正得到应用.        一致性hash算法提出了在动态变化的Cache环境中,判定哈希算法好坏的四个定义:   1.平衡性(Balance):平衡性是指哈希的结果能够尽可能分布到所有的缓冲中去,这样可以使得所有的缓冲空间都得到

应用场景 这里我先描述一个极其简单的业务场景:用4台Cache服务器缓存所有Object. 那么我将如何把一个Object映射至对应的Cache服务器呢?最简单的方法设置缓存规则:object.hashCode() % 4. Cache 0: object.hashCode() % 4 == 0 Cache 1: object.hashCode() % 4 == 1 Cache 2: object.hashCode() % 4 == 2 Cache 3: object.hashCode() %

转载请说明出处:http://blog.csdn.net/cywosp/article/details/23397179     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,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,使得分布式哈希(DHT)可以在P2P环境中真正得到应用.        一致性hash算法提出了在动态变化的Cache环境中,判定哈希算法好坏的四个定义