一致性hash环 转载 shaiberni 2019-04-03 14:13:01 文章标签 一致性hash环 文章分类 软件研发 锁 赞 收藏 评论 分享 举报 上一篇:常见并发问题关键词 下一篇:各种锁 提问和评论都可以,用心的回复会被更多人看到 评论 发布评论 全部评论 () 最热 最新 相关文章 一致性哈希算法python版实现 文档参考:https://www.geeksforgeeks.org/consistent-hashing/import bisectimport hashlibfrom collections import defaultdictfrom sortedcontainers import SortedSetclass ConsistentHashing: def __in python 算法 如何用TCC方案轻松实现分布式事务一致性 哈喽,今天要和大家分享的是一种在分布式系统中实现事务的一种经典方案——TCC(Try Confirm Cancel)方案。通过将事务操作拆分为三个阶段,确保在分布式环境下的事务一致性。希望大家在阅读后能对分布式事务有一个更深入的理解! 分布式事务 分布式系统 回滚 南大通用GBase 8c数据一致性验证 :://.gbase.cn/community/post/3868更多精彩内容尽在南大通用GBase技术社区(://.gbase.cn/community),南大通用致力于成为用户最信赖的数据库产品供应商。GBase 8c采用MVCC(多版本并发控制)技术,实现读写不冲突,提升读写并行处理能力。支持多重机制保证数据一致性。下文对读已提交、可重复读两种隔离级别 隔离级别 插入数据 一致性Hash 一致性哈希算法(Consistent Hashing Algorithm)是一种分布式算法,常用于负载均衡。Memcached client也选择这种算法,解决将key-value均匀的分配到众多Memcached Server上的问题。它可以取代传统的的取模操作,解决了取模操作无法应对增删Memcached server的问题(增删server会导致同一个key,在get操作时分配不到数据真正存 单调性 服务器 取模 hash redis 一致性hash环 redis cluster一致性hash 目录 1、redis cluster介绍 2、最老土的hash算法和弊端(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) 不用遍历 --》 hash算法: 缓存位置= hash(key)%n 新增/减少 节点 --》缓存位置失效--》hash环 hash环 redis 一致性hash环 缓存 数据 redis 一致性hash环 redis redis一致性hash算法 一致性hash算法的特点| |-1.采用一致性哈希算法(consistent hashing),将key和节点name同时hashing,然后进行映射匹配,采用的算法是MURMUR_HASH。| 采用一致性哈希而不是采用简单类似哈希求模映射的主要原因是当增加或减少节点时,不会产生由于重新匹配造成的rehashing。| 一致性哈希只影响相邻节点key分配,影响量小。| |-2.为 一致性hash环 redis Redis 一致性哈希 键值 Java 一致性hash hash 一致性hash 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 数据结构 缓存 服务器 负载均衡 lua 一致性hash 一致性hash实现 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 lua 一致性hash 一致 先验分布 后验分布 数据 服务器 一致性哈希 python 一致性hash 一致性hash redis 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 python 一致性hash 数据 Redis 服务器 一致性hash redis 一致性hash原理 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 一致性hash redis 缓存服务器 数据 一致性hash 一致性HASH 权重 一致性hash应用 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 一致性HASH 权重 算法 一致性哈希 数据库 数据 java 一致性hash实现 一致性hash redis 现在公司业务慢慢增大,单机的redis缓存已经只撑不住了 ,因此考虑redis集群,然而高并发集群的数据一致性性问题,是一个难以解决的问题,由于缓存数据量很大,Redis快正是快在其基于内存的快速存取。redis存在的问题,所有的缓存数据是分散存放在各个Redis节点上的,通过客户端实现路由算法,来将某个key路由到某个具体的节点。下面简单的了解下 hash算法一致性Hash概述为了能直观的理解一 java 一致性hash实现 服务器 一致性hash List lua 一致性hash算法 一致性hash代码 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- lua 一致性hash算法 java 数据结构与算法 时间复杂度 服务器 MySQL一致性Hash算法 一致性hash golang 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 MySQL一致性Hash算法 哈希算法 数据结构 golang 结点 go语言一致性hash 一致性hash实现 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): go语言一致性hash 一致性哈希 哈希算法 单调性 java实现一致性哈希 hash 一致性hash 写在前面 在解决分布式系统中负载均衡的问题时候可以使用Hash算法让固定的一部分请求落到同一台服务器上,这样每台服务器固定处理一部分请求(并维护这些请求的信息),起到负载均衡的作用。但是普通的余数hash(hash(比如用户id)%服务器机器数)算法伸缩性很差,当新增或者下线服务器机器时候,用户id与服务器的映射关系会大量失效。一致性hash则利用hash环对其进行了改进。一致性Hash概述 java实现一致性哈希 数据结构与算法 服务器 一致性hash 客户端 java 一致性 Hash 算法 一致性hash实现 一致性Hash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。但现在一致性hash算法在分布式系统中也得到了广泛应用,研究过memcached缓存数据库的人都知道,memc java 一致性 Hash 算法 服务器 数据 一致性哈希 mysql 一致性hash扩容 mycat 一致性hash 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 mysql 一致性hash扩容 一致性hash 分库分表 权重 数据库 java一致性hash hashmap一致性 一致性Hash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。 但现在一致性hash算法在分布式系统中也得到了广泛应用,研究过memcached缓存数据库的人都知道, java一致性hash 服务器 一致性哈希 数据 Cluster Redis hash 一致性 redis的一致性hash redis集群方案-一致性hash算法前奏集群的概念早在 Redis 3.0 之前讨论了,3.0 才在源码中出现。Redis 集群要考虑的问题:节点之间怎么据的同步,如何做到数据一致性。一主一备的模式,可以用 Redis 内部实现的主从备份实现数据同步。但节点不断增多,存在多个 master 的时候,同步的难度会越大。如何做到负载均衡?请求量大的时候,如何将请求尽量均分到各个服务器节点,负载均衡算 数据库 redis Redis 数据 服务器