Redis 集群中内置了 16384 个哈希槽,当需要在 Redis 集群中放置一个 key-value 时,redis 先对 key 使用 crc16 算法算出一个结果,然后把结果对 16384 求余数, 这样每个 key 都会对应一个编号在 0-16383 之间的哈希槽,redis 会根据节点数量大 致均等的将哈希槽映射到不同的节点. Redis 集群没有使用一致性hash, 而是引入了哈希槽的概念. Redis 集群有16384个哈希槽,每个key通过CRC16校验后对16384取模来决定

设计思路 思路很简单,就是基于用户ID进行分库,将用户的ID字符串按照byte逐个计算ID对应的hash原值(一个数字,取绝对值,因为原始值可能过大溢出,变成负数),然后,再用这个hash原值对库的个数进行求模,这个模值就是库列表的索引值,也就选择好了用什么库. hash算法 /** * Created by chengsh05 on 2017/12/22. */ public class BKDRHashUtil { public static int BKDRHash(char[] str)

一.Redis集群的水平扩展 Redis3.0版本以后,有了集群的功能,提供了比之前版本的哨兵模式更高的性能与可用性,但是集群的水平扩展却比较麻烦,接下来介绍下Redis高可用集群如何做水平扩展,在原集群的6个节点的基础上新增2个节点,由原来的3主3从变成4主4从,原先的3主3从部署详见Redis系列(二):Redis高可用集群,如下图: 二.水平扩展具体操作 ① 将redis-5.0.2文件夹拷贝到新的主机192.168.160.154上去,(1)scp -r /usr/local/redis

Redis 集群中内置了 16384 个哈希槽,当需要在 Redis 集群中放置一个 key-value时,redis 先对 key 使用 crc16 算法算出一个结果,然后把结果对 16384 求余数,这样每个 key 都会对应一个编号在 0-16383 之间的哈希槽,redis 会根据节点数量大致均等的将哈希槽映射到不同的节点. Redis 集群没有使用一致性hash, 而是引入了哈希槽的概念. Redis 集群有16384个哈希槽,每个key通过CRC16校验后对16384取模来决定放置哪

Redis Cluster集群 一.redis-cluster设计 Redis集群搭建的方式有多种,例如使用zookeeper等,但从redis 3.0之后版本支持redis-cluster集群,Redis-Cluster采用无中心结构,每个节点保存数据和整个集群状态,每个节点都和其他所有 节点连接.其redis-cluster架构图如下: 其结构特点: 1.所有的redis节点彼此互联(PING-PONG机制),内部使用二进制协议优化传输速度和带宽.     2.节点的fail是通过集群中超过

Redis 集群中内置了 16384 个哈希槽,当需要在 Redis 集群中放置一个 key-value时,redis 先对 key 使用 crc16 算法算出一个结果,然后把结果对 16384 求余数,这样每个 key 都会对应一个编号在 0-16383 之间的哈希槽,redis 会根据节点数量大致均等的将哈希槽映射到不同的节点. Redis 集群没有使用一致性hash, 而是引入了哈希槽的概念. Redis 集群有16384个哈希槽,每个key通过CRC16校验后对16384取模来决定放置哪

Redis 集群中内置了 16384 个哈希槽,当需要在 Redis 集群中放置一个 key-value时,redis 先对 key 使用 crc16 算法算出一个结果,然后把结果对 16384 求余数, 这样每个 key 都会对应一个编号在 0-16383 之间的哈希槽,redis 会根据节点数量大致均等的将哈希槽映射到不同的节点. Redis 集群没有使用一致性hash, 而是引入了哈希槽的概念. Redis 集群有16384个哈希槽,每个key通过CRC16校验后对16384取模来决定放置

Redis 集群没有使用一致性 hash,而是引入了哈希槽的概念,Redis 集群有 16384 个哈希槽,每个 key 通过 CRC16 校验后对 16384 取模来决定放置哪个槽, 集群的每个节点负责一部分 hash 槽.

Newbe.Claptrap 项目是笔者正在构建以反应式.Actor模式和事件溯源为理论基础的一套服务端开发框架.本篇我们将来了解一下框架在水平扩展方面的能力. 前情提要 时隔许久,今日我们再次见面.首先介绍一下过往的项目情况: 第一次接触本框架的读者,可以先点击此处阅读本框架相关的基础理论和工作原理. 日前,我们也编写了一些预热文章和工具,读者可以通过以下链接进行了解: 谈反应式编程在服务端中的应用,数据库操作优化,从 20 秒到 0.5 秒 docker-mcr 助您全速下载 dotnet

小编说:本文使用Spring Session实现了Spring Boot水平扩展,每个Spring Boot应用与其他水平扩展的Spring Boot一样,都能处理用户请求.如果宕机,Nginx会将请求反向代理到其他运行的Spring Boot应用上,如果系统需要增加吞吐量,只需要再启动更多的Spring Boot应用即可.本文选自<Spring Boot 2精髓:从构建小系统到架构分布式大系统>一书. Spring Boot应用通常会部署在多个Web服务器上同时提供服务,这样做有很多好处:

系统调优参数 一些比较重要的参数: back_log:back_log值指出在MySQL暂时停止回答新请求之前的短时间内多少个请求可以被存在堆栈中.如果MySql的连接数据达到max_connections时,新来的请求将会被存在堆栈中,以等待某一连接释放资源,该堆栈的数量即back_log,如果等待连接的数量超过back_log,将不被授予连接资源.可以从默认的50升至500 wait_timeout:数据库连接闲置时间,闲置连接会占用内存资源.可以从默认的8小时减到半小时 max_user_

重新分配哈希曹: ip:port 为当前redis集群任意节点ip和port redis-cli --cluster reshard ip:port 操作如图: 分配哈希槽有两种方式: 1.在其他节点拿出适量的哈希槽分配到目标节点 2.在指定的节点拿出指定数量的哈希槽分配到目标节点 如上图端口号为7005的主节点哈希槽的数量为0,为它分配300个哈希槽: How many slots do you want to move (from 1 to 16384)?  这里输入你要分配的哈希槽的数量(

RocketMQ是一个分布式具有高度可扩展性的消息中间件.本文旨在探索在broker端,生产端,以及消费端是如何做到横向扩展以及负载均衡的. NameServer集群 提供轻量级的服务发现和路由.每个NameServer 记录完整的路由信息,提供等效的读写服务,并支持快速存储扩展. 就是一个注册中心,存储当前集群所有Brokers信息.Topic跟Broker的对应关系. Namesrv用于存储Topic.Broker关系信息,功能简单,稳定性高.多个Namesrv之间相互没有通信,单台Name

在说redis中的哈希(准确来说是一致性哈希)问题之前,先来看一个问题:为什么在分布式集群中一致性哈希会得到大量应用? 在一个分布式系统中,要将数据存储到具体某个节点,或者将来自客户端的请求分配到某个服务器节点做负载均衡,如果采用普通的hash取模算法进行映射,即如key.hashCode()%N,key代表数据的key,N是服务器节点数,使用上能达到预期效果. 但是如果此时要下线一个服务器或者上线一个新的服务器,那么原来的映射将全部失效.如果是做分布式存储,则需要做数据迁移:如果是做分布式缓存

  当一个开发人员提升计算机系统负荷时,通常会考虑两种方式垂直扩展和水平扩展.选用哪种策略主要依赖于要解决的问题 以及系统资源的限制.在这篇文章中我们将讲述这两种策略并讨论每种策越的优缺点.如果你已经有一个软件系统需要不断成长,那么你将有意或者无意中选择这两 种策略中的一种. 垂直扩展 在垂直扩展模型中,想要增加系统负荷就意味着要在系统现有的部件上下工夫,即通过提高系统部件的能力来实现.例如,假设你现在负责一批木材采伐的操作. 在这个例子中,我们假设有3辆卡车,每辆车一次可以运25根木材,计算花

1.安装Redis 1.1 如果没有安装wget,安装wget yum install wget 1.2 在http://redis.io/download页面查看redis版本,并下载安装 wget http://download.redis.io/releases/redis-3.2.0.tar.gz 1.3 解压,并进入解压目录进行编译.编译成功后会在redis-3.2.0目录下生成相关文件 $ tar xzf redis-.tar.gz $ cd redis- $ make 如果make

  下载redis wget http://download.redis.io/redis-stable.tar.gz   tar xzf redis-stable.tar.gz cd redis-stable make    安装依赖(一般来说不需要,不过被我碰到了,redis本身就不想依赖其他软件包) TCL wget http://downloads.sourceforge.net/tcl/tcl8.6.1-src.tar.gz sudo tar xzvf tcl8.6.1-src.tar

centos安装redis及php-redis扩展  Linux, WEB 七162012 今天公司同事要求在测试机上安装redis,并且要求让php安装上redis的扩展,redis是一个key-value存储系统.和Memcached类似,它支持存储的value类型相对更多,包括string(字符串).list(链表).set(集合)和zset(有序集 合).这些数据类型都支持push/pop.add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作,而且这些操作都是原子性的.在此基础上,red

++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++linux下Redis与phpredis扩展安装++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++操作系统   : [CentOS6.0]redis  : [redis-2.4.3]phpredis   : [phpredis-2.1.0]++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++准备安装软件(download) 

当一个开发人员提升计算机系统负荷时,通常会考虑两种方式垂直扩展和水平扩展.选 用哪种策略主要依赖于要解决的问题以及系统资源的限制.在这篇文章中我们将讲述这两种策略并讨论每种策越的优缺点.如果你已经有一个软件系统需要不断成 长,那么你将有意或者无意中选择这两种策略中的一种. 垂直扩展 在垂直扩展模型中,想要增加系统负荷就意味着要在系统现有的部件上下工夫,即通过提高系统部件的能力来实现.例如,假设你现在负责一批木材采伐的操作. 在这个例子中,我们假设有3辆卡车,每辆车一次可以运25根木材,计算花费1