一.使用zookeeper管理远程Mycat配置文件 环境准备: 虚拟机192.168.152.130: zookeeper,具体参考前面文章 搭建dubbo+zookeeper+dubboadmin分布式服务框架(windows平台下) 虚拟机192.168.152.128: 安装好Mycat,具体参考前面文章Mysql系列五:数据库分库分表中间件mycat的安装和mycat配置详解 本机: 搭建好zookeeper的客户端工具ZooInspector ,具体参考文章Zookeeper数据查看

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.

作者:中华石杉 面试题 redis 集群模式的工作原理能说一下么?在集群模式下,redis 的 key 是如何寻址的?分布式寻址都有哪些算法?了解一致性 hash 算法吗? 面试官心理分析 在前几年,redis 如果要搞几个节点,每个节点存储一部分的数据,得借助一些中间件来实现,比如说有 codis,或者 twemproxy,都有.有一些 redis 中间件,你读写 redis 中间件,redis 中间件负责将你的数据分布式存储在多台机器上的 redis 实例中. 这两年,redis 不断在发展

目录 一.背景介绍 二.常见方案 1. 停机迁移 2. 业务双写 3. 增量迁移 三.Change Stream 介绍 监听的目标 变更事件 四.实现增量迁移 五.后续优化 小结 附参考文档 一.背景介绍 最近微服务架构火的不行,但本质上也只是风口上的一个热点词汇. 作为笔者的经验来说,想要应用一个新的架构需要带来的变革成本是非常高的. 尽管如此,目前还是有许多企业踏上了服务化改造的道路,这其中则免不了"旧改"的各种繁杂事. 所谓的"旧改",就是把现有的系统架构来一

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

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

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

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

分布式寻址算法 hash 算法(大量缓存重建) 一致性 hash 算法(自动缓存迁移)+ 虚拟节点(自动负载均衡) redis cluster 的 hash slot 算法 一.hash 算法 来了一个请求,首先对key计算 hash 值,然后对节点数取模.然后打在不同的 master 节点上. 存在的问题 一旦某一个 master 节点宕机,所有新请求都会基于最新的剩余 master 节点数去取模,尝试去取数据,而取不到有效缓存,导致大量的流量涌入数据库.     二.一致性 hash 算法

本文是使用 golang 实现 redis 系列的第七篇, 将介绍如何将单点的缓存服务器扩展为分布式缓存.godis 集群的源码在Github:Godis/cluster 单台服务器的CPU和内存等资源总是有限的,随着数据量和访问量的增加单台服务器很容易遇到瓶颈.利用多台机器建立分布式系统,分工处理是提高系统容量和吞吐量的常用方法. 使用更多机器来提高系统容量的方式称为系统横向扩容.与之相对的,提高单台机器性能被称为纵向扩容.由于无法在单台机器上无限提高硬件配置且硬件价格与性能的关系并非线性的,

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

部署外部数据库 安装Docker export VERSION=19.03 && curl -fsSL http://rainbond-pkg.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/releases/docker/install-docker.sh | bash -s docker systemctl start docker 运行数据库 mkdir -p /opt/rainbond/rbd-db/data/ && docker run --name r

使用的是 Mycat 提供的 dataMigrate 脚本进行对数据进行迁移和节点扩容,目前支持的 Mycat 是1.6 版本,由于 Mycat 是由 Java 编写的因此在做数据迁移及节点扩容时需要安装JDK等,还有相关的依赖数据库驱动程序等 准备工作 对扩容表的所有数据节点进行备份,以便迁移失败后的数据恢复 安装JDK 1.8 版本,并设置好环境变量 在 Mycat 的 lib 目录中,增加 MySql 的 JDBC 驱动包 在 Mycat 的环境中安装 MySql 的客户端程序 使用 ro

实现方式:基于hash算法的分片中,算法内部是把记录分片到一种叫做"bucket"(hash桶)的内部算法结构中的,然后hash桶与实际的分片节点一一对应,从此实现了分片.路由的功能,在这种一般结构中,在需要增加分片数量来横向扩容时,由于分片节点和hash桶之间的一一对应,导致算法根据原先的hash桶个数的进行的路由失效,需要根据新的hash桶数目做数据的再平衡才能再次服务,而一致性hash算法是在内部创建了虚拟桶,并维护了虚拟桶和分片之间的关系,在横向扩展的时候可以通过调整虚拟桶和分

原文地址:http://jm-blog.aliapp.com/?p=590 目前绝大多数应用采取的两种分库分表规则 mod方式 dayofweek系列日期方式(所有星期1的数据在一个库/表,或所有?月份的数据在一个库表) 这两种方式有个本质的特点,就是离散性加周期性. 例如以一个表的主键对3取余数的方式分库或分表: 那么随着数据量的增大,每个表或库的数据量都是各自增长.当一个表或库的数据量增长到了一个极限,要加库或加表的时候, 介于这种分库分表算法的离散性,必需要做数据迁移才能完成.例如从3个扩

作为一种数据存储层面上的水平伸缩解决方案,数据库Sharding技术由来已久,很多海量数据系统在其发展演进的历程中都曾经历过分库分表的Sharding改造阶段.简单地说,Sharding就是将原来单一数据库按照一定的规则进行切分,把数据分散到多台物理机(我们称之为Shard)上存储,从而突破单机限制,使系统能以Scale-Out的方式应对不断上涨的海量数据,但是这种切分对上层应用来说是透明的,多个物理上分布的数据库在逻辑上依然是一个库.实现Sharding需要解决一系列关键的技术问题,这些问题主

一致性hash 一致性hash是将数据按照特征值映射到一个首尾相接的hash环上,同时也将节点(按照IP地址或者机器名hash)映射到这个环上.对于数据,从数据在环上的位置开始,顺时针找到的第一个节点即为数据的存储节点.这里仍然以上述的数据为例,假设id的范围为［0, 1000］,N0, N1, N2在环上的位置分别是100, 400, 800,那么hash环示意图与数据的分布如下:   可以看到相比于上述的hash方式,一致性hash方式需要维护的元数据额外包含了节点在环上的位置,但这个数据量

原文地址:http://jm-blog.aliapp.com/?p=590 目前绝大多数应用采取的两种分库分表规则 mod方式 dayofweek系列日期方式(所有星期1的数据在一个库/表,或所有?月份的数据在一个库表) 这两种方式有个本质的特点,就是离散性加周期性. 例如以一个表的主键对3取余数的方式分库或分表: 那么随着数据量的增大,每个表或库的数据量都是各自增长.当一个表或库的数据量增长到了一个极限,要加库或加表的时候, 介于这种分库分表算法的离散性,必需要做数据迁移才能完成.例如从3个扩

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

转自: http://jm.taobao.org/ 一种可以避免数据迁移的分库分表scale-out扩容方式 目前绝大多数应用采取的两种分库分表规则 mod方式 dayofweek系列日期方式(所有星期1的数据在一个库/表,或所有?月份的数据在一个库表) 这两种方式有个本质的特点,就是离散性加周期性. 例如以一个表的主键对3取余数的方式分库或分表: 那么随着数据量的增大,每个表或库的数据量都是各自增长.当一个表或库的数据量增长到了一个极限,要加库或加表的时候,介于这种分库分表算法的离散性,必需要