一.概述 在分布式环境下,开发者通常会遇到一些分布存储的场景,例如数据库的分库分表(比如用户id尾号为1的放入数据库1,id尾号为2的放入数据库2):又如分布式缓存数据的获取(比如根据ip地址进行缓存数据的分布存放).在这种情况下,如何快速的将数据放入指定的位置,又如何快速获取是个最基本的要求,对于这种实现,有以下两种常用的方式: 1.配置中心拉取:这种情况下,数据的路由都会通过这一个中心节点取拉起配置,具体的方式如下: 这种模式下的优点和缺点都很明显,优点就是方便维护,后面弹性扩展都只需要对配

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

哈希hashhash的意思是散列,目的将一组输入的数据均匀的分开.打散,往往用来配合路由算法做负载均衡,多用在分布式系统中.比如memcached它只提供了K V的存储.读取,如果使用了多台memcache做一个“逻辑集群”,就需要客户端做“路由算法”,来保证数据均匀的进去,然后能“原路”拿出来. 常规哈希取模常规哈希,往往结合取模运算,以便将请求转发到后端的服务器上,如下图: 第一步使用hash算法,将请求“打散”得到一个整数(比如传递过来一个请求,使用jdk类库的hash对某个参数做计算),

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

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

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

一致性hash算法是分布式中一个常用且好用的分片算法.或者数据库分库分表算法.现在的互联网服务架构中,为避免单点故障.提升处理效率.横向扩展等原因,分布式系统已经成为了居家旅行必备的部署模式,所以也产出了几种数据分片的方法: 1.取模,2.划段,3.一致性hash 前两种有很大的一个问题就是需要固定的节点数,即节点数不能变,不能某一个节点挂了或者实时增加一个节点,变了分片规则就需要改变,需要迁移的数据也多. 那么一致性hash是怎么解决这个问题的呢? 一致性hash:对节点和数据,都做一次has

import org.apache.commons.lang3.RandomUtils; import org.apache.commons.lang3.StringUtils; import java.util.*; /** * 一致性hash */ public class ConsistentHashWithVirtualNode { /** * 待添加入Hash环的服务器列表 */ private static String[] SERVERS = {"192.168.1.2:6379&

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

转载:http://www.cnblogs.com/xrq730/p/5186728.html 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H

[一]一致性hash算法,基本实现分布平衡. package org.ehking.quartz.curator; import java.util.SortedMap; import java.util.TreeMap; public class ConsistentHashingWithoutVirtualNode { /** * 待添加入Hash环的服务器列表 */ private static String[] servers = {"192.168.0.0:111", &qu

原文地址:http://www.cnblogs.com/xrq730/p/5186728.html 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

Java代码实现了一致性Hash算法,并加入虚拟节点.,具体代码为: package com.baijob.commonTools;   import java.util.Collection; import java.util.SortedMap; import java.util.TreeMap;   /** * 一致性Hash算法 * 算法详解:http://blog.csdn.net/sparkliang/article/details/5279393 * 算法实现:https://we

转自:http://colobu.com/2015/04/13/consistent-hash-algorithm-in-java-memcached-client/ memcached Java客户端spymemcached的一致性Hash算法 最近看到两篇文章,一个是江南白衣的陌生但默默一统江湖的MurmurHash,另外一篇是张洋的一致性哈希算法及其在分布式系统中的应用.虽然我在项目中使用memcached的java客户端spymemcached好几年了,但是对它的一致性哈希算法的细节从来

学习记录: 一致性Hash算法原理及java实现:https://blog.csdn.net/suifeng629/article/details/81567777 一致性Hash算法介绍,原理,及使用场景:https://blog.csdn.net/cbmljs/article/details/88021598 纯转载,侵删

直接上干活 /** * @version 1.0.0 * @@menu <p> * @date 2020/11/17 16:28 */ public class LoadBlance { static Map<String, Integer> serverWeightMap = new HashMap<>(); static { serverWeightMap.put("192.168.1.100", 1); serverWeightMap.put(

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

一致性 hash 算法( consistent hashing ) 张亮 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 object 映射到 N 个 cache 上呢,你很可能会采用类似下面的通用方法计算 object 的 hash 值,然后均匀的映射到

一.简介: 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) 2.单调性(Monotonicity) 3.分散性(Spread) 4.负载(Load) 普通的哈希算法(也称硬哈希)采用简单取模的方式,将机器进行散列,这在cache环境不变的情况下能取得让人满意的结果,但是当cache环境动态变化时,这种静态取模的方式显然就不满足单调性的要求(当增加或减少一台机子时,几乎所有的存储内容都要被重新散列到别的缓冲区中). 一致性哈希算法的

一.概述 1.我们的memcache客户端(这里我看的spymemcache的源码),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,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.比如集群中可用机器适量为N,那么key值为K的的数据请求很简单的应该路由到hash(K

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