一.节点取余 根据redis的键或者ID,再根据节点数量进行取余. key:value如下 name:1 zhangsna:18:北京 对name:1 进行hash操作,得出来得值是2423423452,用这个值除3,余1则放到1号节点中进行存储,余2则放到2号节点存储. 二.一致性hash 一致性哈希分区(Distributed Hash Table) 实现思路是为系统中每个节 点分配一个token, 范围一般在0~232, 这些token构成一个哈希环. 数据读写 执行节点查找操作时, 先根

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

redis 2.8之前的版本,为了实现支持巨量数据缓存或者持久化,一般需要通过redis sharding模式来实现redis集群,普遍大家使用的是twitter开源的Twemproxy. twemproxy不会增加redis的性能指标数据,据业界测算,使用twemproxy相比直接使用redis会带来~10%的性能下降.   但是单个redis进程的内存管理能力有限.据测算,单个redis进程内存超过20G之后,效率会急剧下降.目前,我们给出的建议值是单个redis最好配置在8G以内.8G以上

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

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

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

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

预备知识 tornado框架session要自己写 cookie存储在客户端浏览器上,session数据放在服务器上 session依赖cookie 扩展tornado,返回请求前自定义session 面向对象的知识,obj['xxx']==>_getitems__,obj['xxx']=xxx ==> __setitems__, del obj['xxx'] ==> __delitems__ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 class

转贴请注明原帖位置:http://www.cnblogs.com/basecn/p/4288456.html 测试Twemproxy集群,双主双活 向twemproxy集群做写操作时,发现key的分布不太理想.在测试节点故障时,也发现一些和预想不太一样的地方. 1.Key的一致性Hash 当尝试以a001,a002这样有规律且的key值写入的时候,在4节点的集群环境中,key主要分布在其中的2台节点,另外两台分配极少.对于一些应用来说,key值可能根据一定规则生成,所以有被定向分配的可能. 解决

Jedis中的一致性hash 本文仅供大家参考,不保证正确性,有问题请及时指出 一致性hash就不多说了,网上有很多说的很好的文章,这里说说Jedis中的Shard是如何使用一致性hash的,也为大家在实现一致性hash提供些思路. 首先是hash函数,在Jedis中有两种Hash算法可供选择,分别是MurMurHash和MD5. 按照Jedis的说法MurMur Hash更快,效果更好些. MurmurHash.java package redis.clients.util; import j

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.Redis集群的使用 我们在使用Redis的时候,为了保证Redis的高可用,提高Redis的读写性能,最简单的方式我们会做主从复制,组成Master-Master或者Master-Slave的形式,或者搭建Redis集群,进行数据的读写分离,类似于数据库的主从复制和读写分离.如下所示: 同样类似于数据库,当单表数据大于500W的时候需要对其进行分库分表,当数据量很大的时候(标准可能不一样,要看Redis服务器容量)我们同样可以对Redis进行类似的操作,就是分库分表. 假设,我们有一个社交

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

写在前面  在学习Redis的集群内容时,看到这么一句话:Redis并没有使用一致性hash算法,而是引入哈希槽的概念.而分布式缓存Memcached则是使用分布式一致性hash算法来实现分布式存储.所以就专门学习了一下 什么是分布式?什么是一致性?什么是哈希?  1)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.“分布式一致性hash算法”中的“分布式”就是指缓存数据的分布性.         集中式将一个系统的所有服务模块部署

转载: https://blog.csdn.net/bntX2jSQfEHy7/article/details/79549368 为什么要有Hash一致性算法?就像以前介绍为什么要有Spring一样,首先会以历史的角度或者项目发展的角度来分析,今天的分享还是一样的套路,先从历史的角度来一步步分析,探讨一下到底什么是Hash一致性算法! 一.Redis集群的使用我们在使用Redis的时候,为了保证Redis的高可用,提高Redis的读写性能,最简单的方式我们会做主从复制,组成Master-Mast

在大型web应用中,缓存可算是当今的一个标准开发配置了.在大规模的缓存应用中,应运而生了分布式缓存系统.分布式缓存系统的基本原理,大家也有所耳闻.key-value如何均匀的分散到集群中?说到此,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) mod N对应的机器.的确,这种结构是简单的,也是实用的.但是在一些高速发展的web系统中,这样的解决方案仍有些缺陷.随着系统访问压力的增长,缓存系统不得不通过增加机器节点的方

当前,Memcached.Redis这类分布式kv缓存已经非常普遍.从本篇开始,本系列将分析分布式缓存相关的原理.使用策略和最佳实践. 我们知道Memcached的分布式其实是一种“伪分布式”,也就是它的服务器结点之间其实是相互无关联的,之间没有网络拓扑关系,由客户端来决定一个key是存放到哪台机器. 具体来讲,假设我有多台memcached服务器,编号分别为m0,m1,m2,….对于一个key,由客户端来决定存放到哪台机器,那最简单的hash公式就是 key % N,其中N是机器的总数. 但这

相信做过互联网应用的都知道,如何很好的做到横向扩展,其实是个蛮难的话题,缓存可横向扩展,如果采用简单的取模,余数方式的部署,基本是无法做到后期的扩展的,数据迁移及分布都是问题,举个例子: 假设采用取模的方式来实现的分布式缓存,缓存节点为10个,这时候所有的缓存分布在10个节点上,任意一个节点down掉都会导致其他的缓存需要重新分布,从而会让所有缓存失效,这种在互联网应用上基本上是绝不允许出现的,那么如何来解决这个问题呢?! 一般目前互联网上的很多开源应用都是在客户端采用一致性hash来实现分布的

[http://my.oschina.net/u/866190/blog/192286] jredis是redis的java客户端,通过sharde实现负载路由,一直很好奇jredis的sharde如何实现,翻开jredis源码研究了一番,所谓sharde其实就是一致性hash算法.其实,通过其源码可以看出一致性hash算法实现还是比较简单的.主要实现类是redis.clients.util.Sharded<R, S>,关键的地方添加了注释: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 1