PhxSQL是一个兼容MySQL、服务高可用、数据强一致的关系型数据库集群。PhxSQL以单Master多Slave方式部署，在集群内超过一半机器存活的情况下，可自身实现自动Master切换，且保证数据一致性。PhxSQL基于Percona 5.6开发。Percona是MySQL的一个分支，功能和实现与MySQL基本一致。因此本文后续直接把MySQL作为讨论对象。MySQL半同步复制存在缺陷，在M
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2023-10-05 17:49:53
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本发明涉及一种高可用性和强一致性的数据库集群系统及其命令处理方法。背景技术：RAC(Real Application Cluster，真正应用集群)是Oracle的并行集群，位于不同节点的Oracle实例同时访问同一个Oracle数据库，节点之间通过私有网络进行通信，所有的控制文件、联机日志和数据文件存放在共享的存储设备上，能够被集群中的所有节点读写；这种集群方法具有一定局限性：1)实例间的数据同
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2024-06-26 13:14:13
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一致性Hash是一种特殊的Hash算法，由于其均衡性、持久性的映射特点，被广泛的应用于负载均衡领域。非常简单的Hash算法Group = Key % N来实现请求的负载均衡，通过对集群数量 N 取模，得到该 key 应该查找、存储的服务器节点问题1：当缓存服务器数量发生变化时，会引起缓存的雪崩，可能会引起整体系统压力过大而崩溃（大量缓存同一时间失效）。问题2：当缓存服务器数量发生变化时，几乎所有缓
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2021-12-21 18:11:00
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分布式缓存集群的访问模型现在通常使用Redis来做分布式缓存，下面我们就以Redis为例： 假如当前我们系统的业务发展很快，需要缓存的数据很多，所以我们做了一个由三组主从复制的redis组成的高可用的redis集群，如何将请求路由的不同的redis集群上，这是我们需要考虑的，常用的路由算法：随机算法：每次将请求随机的发送到其中一组Redis集群中，这种算法的好处是请求会被均匀的分发到每
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2023-07-28 15:17:26
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github仓库存储地址：https://github.com/hlccd/goSTL概述 一致性哈希（consistent hash），与一致性哈希相对的是不一致性哈希，但常见的所有的哈希几乎都是不一致的，即哈希桶的容量的不固定的，可以根据需求进行扩容和缩容，不一致性哈希可以提高空间的利用率，但相应的，当进行扩容和缩容操作时需要对桶内存储的所有元素重新计算哈希值，这在某些情况是十分麻烦的事情，特
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2023-08-31 21:01:43
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一、简介实现方式：一致性hash分片，利用一个分片节点对应一个或者多个虚拟hash桶的思想，尽可能减少分片扩展时的数据迁移。 优点：有效解决了分布式数据库的扩容问题；缺点：在横向扩展的时候，需要迁移部分数据；由于虚拟桶倍数与分片节点数都必须是正整数，而且要服从"虚拟桶倍数×分片节点数 = 设计极限"，因此在横向扩容的过程中，增加分片节点并不是一台一台地加上去的，而是以一种因式分解的方式增
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2024-06-09 07:37:46
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为什么集群？通常，为了提高网站响应速度，总是把热点数据保存在内存中而不是直接从后端数据库中读取。Redis是一个很好的Cache工具。大型网站应用，热点数据量往往巨大，几十G上百G是很正常的事儿，在这种情况下，如何正确架构Redis呢？首先，无论我们是使用自己的物理主机，还是使用云服务主机，内存资源往往是有限制的，scale up不是一个好办法，我们需要scale out横向可伸缩扩展，这需要由多
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2023-08-17 10:05:05
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在很多集群架构中，为了保证集群数据的一致性，都会使用一致性哈希算法，因为一致性哈希算法，可以保证无论是增加节点，还是减少节点，被影响的数据都是一小部分数据。不过，Redis集群例外，Redis 集群没有使用一致性哈希，取而代之的是引入了哈希槽的概念。哈希槽是Redis真正保存数据的地方。 Redis 集群有16384个哈希槽，每个要保存到Redis的键值对，都会先通过CRC1
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2023-08-18 10:44:38
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## Redis一致性Hash集群实现指南
### 简介
Redis是一个开源的、基于内存的数据结构存储系统，常用于缓存、消息队列、排行榜等场景。在分布式环境下，为了提高系统的可扩展性和容错性，我们可以使用一致性Hash算法来构建Redis集群。
一致性Hash算法通过将不同的数据分配到不同的节点上，实现了负载均衡和故障转移。在Redis集群中，使用一致性Hash算法可以将数据分布到多个节点
原创
2023-10-03 06:26:56
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一、算法背景一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院的Karger等人在解决分布式Cache中提出的，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DHT可以在P2P环境中真正得到应用。二、应用场景现在一致性hash算法在分布式系统中也得到了广泛应用，分布式系统中涉及到集群部署，包括缓存Redis集群，数
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2023-08-17 11:16:23
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一致性哈希算法(Consistent Hashing)最早在1997年由 David Karger 等人在论文《Consistent Hashing and Random Trees: Distributed Caching Protocols for Relieving Hot Spots on the World Wide Web》中被提出，其设计目标是为了解决因特网中的热点(Hot spot
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2024-08-11 17:06:38
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前言一致性哈希算法(Consistent Hashing)在分布式系统的应用还是十分广泛的，本文尽量结合业务场景快速讲解一致性哈希算法的应用及与其相关的话题。1 分布式缓存随着业务的扩展，流量的剧增，单体项目逐渐划分为分布式系统。对于经常使用的数据，我们可以使用Redis作为缓存机制，减少数据层的压力。因此，重构后的系统架构如下图所示：优化最简单的策略就是，把常用的数据保存到Redis中，为了实现
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2023-06-02 14:49:59
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# MySQL 一致性哈希的概述与实践
在分布式系统中，如何有效地管理数据是一个至关重要的课题。传统的哈希方法虽然简单，但在节点的增加或减少时，其数据迁移成本极高，特别是在数据量大的情况下，如何降低这种数据迁移的影响就变得非常重要。为了解决这个问题，引入了一致性哈希（Consistent Hashing）方案。
## 一致性哈希的基本概念
一致性哈希是一种分布式系统中常用的负载均衡技术，主要
原创
2024-10-16 06:25:22
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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
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2024-03-27 15:58:32
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在分布式缓存系统中， 如何把数据映射到不同的缓存服务器上，一般会采用hash算法，如共有3台缓存服务器时， h= Hash(key)%3, 这种hash算法的扩展性和容错性不好，当业务增长需要加入新的缓存服务器或者由于某台缓存服务器出现故障，无法使用时，hash的计算将变为：h = Hash(key)%n ,这时，大量的访问将会因为缓存失效，而直接请求数据库
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2023-07-08 19:12:09
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概述Hash一致性 是什么？怎么用？为什么？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！请看官往下品尝。。。一、Redis集群使用从一个Redis使用案例说起我们在使用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，
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2023-08-10 23:28:32
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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：
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2023-08-21 10:12:16
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目录分布式寻址算法1、redis cluster介绍2、最老土的hash算法（弊端：大量缓存重建）3、一致性hash算法（自动缓存迁移）+虚拟节点（自动负载均衡）4、redis cluster的hash slot算法分布式寻址算法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1、redis c
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2024-06-20 08:27:57
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先说普通哈希算法：让数据id的哈希值和redis集群的个数取模，得到的是几这个数据就存放在哪个redis服务器上普通哈希算法存在数据迁移的问题，即当集群数量增加或减少，原来数据的key与Redis序号对应的集群关系会改变，可能第一次数据1落在0号Redis上，第二次数据1就落在了2号机器上。这样就会出现”缓存穿透“ 一致性哈希算法一致性哈希算法首先弄了一个虚拟环，环上有n个节点，比如2的
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2023-09-18 22:36:10
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类似于redis集群，mysql也可以搭建集群与分布式。 一主多从mysql，主机只进行修改插入操作（写操作），丛机只进行查询操作（读操作），读写分离来提高并发量。 主从复制过程：主机mysql进行写操作时，会把操作命令写入binlog日志文件中。当主机进行了写操作，会立即将binlog日志文件发送给所有丛机丛机接受到binlog文件，读取命令，完成数据修改。数据一致性问题： （1）主机在向丛机发
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2023-08-08 10:59:53
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