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。
这里存在一种场景, 当一个缓存服务由多个服务器组共同提供时, key应该路由到哪一个服务.这里假如采用最通用的方式key%N(N为服务器数目), 这里乍一看没什么问题, 但是当服务器数目发送增加或减少时, 分配方式则变为key%(N+1)或key%(N-1).这里将会有大量的key失效迁移,如果后端key对应的是有状态的存储数据,那么毫无疑问,这种做法将导致服务器间大量的数据迁移,从而照成服务的不稳定. 为了解决类问题,一致性hash算法应运而生.
这两天看到技术群里,有小伙伴在讨论一致性hash算法的问题,正愁没啥写的题目就来了,那就简单介绍下它的原理。下边我们以分布式缓存中经典场景举例,面试中也是经常提及的一些话题,看看什么是一致性hash算法以及它有那些过人之处。
一致性hash算法,是麻省理工学院1997年提出的一种算法,目前主要应用于分布式缓存当中。 一致性hash算法可以有效地解决分布式存储结构下动态增加和删除节点所带来的问题。 在Memcached、Key-Value Store、Bittorrent DHT、LVS中都采用了一致性hash算法,可以说一致性hash算法是分布式系统负载均衡的首选算法。
在研究分布式存储Ceph的CRUSH算法时,看到文章介绍它是一种特殊的一致性HASH算法,于是我便开始研究一致性HASH算法,做先期准备,发现理念确实接近,所以先研究一致性HASH算法的实现思路。
在 go-zero 的分布式缓存系统分享里,Kevin 重点讲到过一致性hash的原理和分布式缓存中的实践。本文来详细讲讲一致性hash的原理和在 go-zero 中的实现。
当单个节点(缓存服务器等)的能力达到上限,一般需要增加节点来打破瓶颈。在分布式系统中,扩容缩容操作极为常见。为了保证数据的均匀,一般情况会采用对key值hash,然后取模的方式,然后根据结果,确认数据落到哪台节点上。如:hash(key)%N,这的确实现了初步的分布式,数据均匀分散到了各个节点上,流量请求也均匀的分散到了各个节点;但出现以下情况:
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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。
在学习一致性hash算法之前,首先要考虑下为什么要使用它,使用它能解决什么样的问题。带着问题去学习相信理解起来会更容易。
前几天在技术群里,看到有小伙伴在讨论一致性hash算法的问题,正好今天以这个为话题,简单介绍下它的原理。下边我们以分布式缓存中经典场景举例,面试中也是经常提及的一些话题,看看什么是一致性hash算法以及它有那些过人之处。
Hash(哈希),亦称作散列或杂凑,指将输入通过散列算法变换成对应的散列值。这种转换是一种压缩映射,也就是说散列值的空间通常远小于输入的空间,不同的输入可能会散列成相同的输出,这种现象称为碰撞,所以不可能从散列值来确定唯一的输入值。
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,起到负载均衡的作用。我们常想到的就是“哈希”,另外一个名词“一致性哈希”也经常被提起,甚至再面试中也会被经常被问。
阅读目录 背景 虚拟桶(virtual buckets) 实现 总结 背景 关于数据分片讨论最多的是一致性hash,然而它并不是分布式设计中的银弹百试百灵。 在数据稳定性要求比较高的场景下它的缺点是不能容忍的。 比如在Redis分布式缓存设计中,使用一致性Hash进行key分片存储,通过虚拟节点最大化降低添加或删除节点带来的影响。这里强调降低二字,即是它还是有影响的,在一般情况下我们还可以接受。 但是某些场景下要求动态扩容无影响就无法满足了。 上次(探索c#之一致性Hash详解)提到过Hash取
什么是Hash一致性算法?面试的时候被问到了,因为不了解,所以就没有回答上。在此为大家整理一下什么是Hash一致性算法,希望对大家有帮助!今天的分享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!
今天我们就来看看工作和面试中经常被点名的算法,一致性hash算法,并且我会介绍它在实际的应用场景并用代码实现出来。
随着业务系统越来越大,我们需要对API的访问进行更多的缓存,使用Redis是一个很好的解决方案.
最近有小伙伴跑过来问什么是Hash一致性算法,说面试的时候被问到了,因为不了解,所以就没有回答上,问我有没有相应的学习资料推荐,当时上班,没时间回复,晚上回去了就忘了这件事,今天突然看到这个,加班为大家整理一下什么是Hash一致性算法,希望对大家有帮助!文末送书,长按抽奖助手小程序即可参与,祝君好运!
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近年来,随着云计算和大数据等概念的出现,分布式系统得到了普及。有这样一种系统为许多高流量动态网站和 Web 应用程序提供分布式缓存,这其中就利用了一种称为一致性Hash的算法。
当缓存服务器重启或者大量缓存集中在某一个时间段失效,这样在失效的时候,也会给后端系统(比如DB)带来很大压力。
互联网公司中,绝大部分都没有马爸爸系列的公司那样财大气粗,他们即没有强劲的服务器、也没有钱去购买昂贵的海量数据库。那他们是怎么应对大数据量高并发的业务场景的呢? 这个和当前的开源技术、海量数据架构都有着不可分割的关系。比如通过mysql、nginx等开源软件,通过架构和低成本的服务器搭建千万级别的用户访问系统。 怎么样搭建一个好的系统架构,这个话题我们能聊上个七天七夜。这里我主要结合Redis集群来讲一下一致性Hash的相关问题。
假设现在有5台服务器,然后有10万份的文件数据,想这些文件平均的分布在5台服务器上,平均每台2万份,用来分摊缓存压力。如果仅仅只是直接把文件分布在这5台服务器,自然是可以的,但是当要读取文件的时候,需要访问这5台服务器,因为不知道某个文件具体放在了哪台服务器,这就导致了效率低下,也没有起到缓存的作用了。
当服务器的数据量和访问量很大的时候,我们可能需要寻找一种解决方案去解决诸如分布式、缓存优化的问题,这也是面试高级或资深服务器开发经常会遇到的问题。 我们先以一个例子来说明为什么要使用一致性哈希算法,这里以著名的开源缓存库memcache来说明: MemCache是什么 MemCache是一个自由、源码开放、高性能、分布式的分布式内存对象缓存系统,用于动态Web应用以减轻数据库的负载。它通过在内存中缓存数据和对象来减少读取数据库的次数,从而提高了网站访问的速度。MemCaChe是一个存储键值对的HashMap
该系列博文会告诉你什么是分布式系统,这对后端工程师来说是很重要的一门学问,我们会逐步了解常见的分布式技术、以及一些较为常见的分布式系统概念,同时也需要进一步了解zookeeper、分布式事务、分布式锁、负载均衡等技术,以便让你更完整地了解分布式技术的具体实战方法,为真正应用分布式技术做好准备。
一致性hash算法是分布式中一个常用且好用的分片算法、或者数据库分库分表算法。现在的互联网服务架构中,为避免单点故障、提升处理效率、横向扩展等原因,分布式系统已经成为了居家旅行必备的部署模式,所以也产出了几种数据分片的方法: 1.取模,2.划段,3.一致性hash 前两种有很大的一个问题就是需要固定的节点数,即节点数不能变,不能某一个节点挂了或者实时增加一个节点,变了分片规则就需要改变,需要迁移的数据也多。 那么一致性hash是怎么解决这个问题的呢? 一致性hash:对节点和数据,都做一次hash运算,然后比较节点和数据的hash值,数据值和节点最相近的节点作为处理节点。为了分布得更均匀,通过使用虚拟节点的方式,每个节点计算出n个hash值,均匀地放在hash环上这样数据就能比较均匀地分布到每个节点。 1、原理 (1)环形Hash空间 按照常用的hash算法来将对应的key哈希到一个具有2^32次方个桶的空间中,即0~(2^32)-1的数字空间中。 现在我们可以将这些数字头尾相连,想象成一个闭合的环形。如下图
在设计分布式缓存集群的时候,需要考虑集群的伸缩性,也就是当向集群中增加服务器的时候,要尽量减小对集群的影响,而一致性hash算法就是用来解决集群伸缩性。 当服务器不多,并且不考虑扩容的时候,可直接使用简单的路由算法,用服务器数除缓存数据KEY的hash值,余数作为服务器下标即可。 但是当业务发展,网站缓存服务需要扩容时就会出现问题,比如3台缓存服务器要扩容到4台,就会导致75%的数据无法命中,当100台服务器中增加一台,不命中率会到达99%(n/(n+1)),这显然是不能接受的。 在设计分布式缓存集群的时
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,如nginx和memcached都采用了一致性Hash来作为集群负载均衡的方案。
所以本质来讲:我们需要一个可以将输入值“压缩”并转成更小的值,这个值通常状况下是唯一、格式极其紧凑的,比如uint64:
上图中,假设我们查找的是”a.png”,由于有4台服务器(排除从库),因此公式为hash(a.png) % 4 = 2 ,可知定位到了第2号服务器,这样的话就不会遍历所有的服务器,大大提升了性能!
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。
前篇Nginx专题(1):Nginx之反向代理及配置详细介绍了Nginx功能之一——反向代理。本篇文章将重点介绍Nginx功能之二——负载均衡。
当一个缓存服务由多个服务器共同提供时,存在一个key应该路由到哪一个服务器的问题。假如采用最通用的方式 key % N(N为服务器的数目), 当服务器数量发生增加或者减少时,分配方式则变成 key % (N+1)或者 key%(N-1),这时候会有大量的key失效迁移,如果后端的key对应的是有状态的存储数据, 那么这种做法就会导致服务器间大量的数据迁移,从而造成服务器的不稳定,而使用槽映射的方式有一个缺点就是所有节点都需要知道槽与节点对应关系,如果client端不保存槽与节点对应的关系,client就需要实现重定向的逻辑。这时候使用一致性hash算法就很适合。
Hash算法的第一个作用就是数据的快速存储与查找。写过程序的人都知道,基本上主流的编程语言里面都有个数据结构叫做Map(dictionary或者 hash table)。它是根据key来直接访问结果的数据结构。key的种类多种多样,形式各异,怎么通过key来快速查找结果呢?如果将key通过一定的Hash算法变成通用一致的格式(索引),就可以实现这一功能。
有趣的算法(四)——一致性Hash算法模拟redis集群 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、概述 redis的集群,对key存储在哪个服务器的问题上,采用的是一致性hash的原理。本文试着实现一致性hash算法, 以模拟redis的集群。 一致性hash是一种分布式哈希(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,在memcache和redis中也使用广泛。 当redis采用集群(cluster)时,对于服务器的节点分配和数据存储位置就是采用一致性hash的方式
分布式系统(尤其是分布式存储系统)需要解决的两个最主要的问题,即数据分片和数据冗余,下面这个图片形象生动的解释了其概念和区别: 其中数据即A、B属于数据分片,原始数据被拆分成两个正交子集分布在两个节点
在使用一致哈希算法后,哈希表槽位数(大小)的改变平均只需要对 K/n个关键字重新映射,其中K是关键字的数量, n是槽位数量。
在分布式环境下面,我们经常会通过一定的规则来进行数据分布的定义,本文描述的取模算法和一致性 Hash(Consistent Hash)是通过一定规则产生一个key,对这个key进行一定规则的运算,得出这个数据该去哪儿。
如今云计算、大数据、物联网、AI的兴起,使得分布系统得到了前所未有的广泛应用,然而由于分布式系统具有极高的复杂度,带来了许多难题,一致性哈希就是为了解决分布式难题之一应运而生的,本篇主要图示讲解一致性哈希的原理及其应用,助力码农变身。
负载均衡就是将请求“均衡”地分配到多台业务节点服务器上。这里的“均衡”是依据实际场景和业务需要而定的。
我们在使用n台存储设备存储数据的时候,常规做法有将数据根据key%n这样计算放在哪台服务器,但是在扩容的时候就会遇到数据迁移的问题,比如扩容m台服务器,以前是key%n,现在是key%(n+m),导致数据存储的位置需要变化,数据迁移的成本比较大,这个时候我们就引用了一种叫一致性hash的算法 。 一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院提出,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。
在分布式系统中,随着数据量的增加和负载的变化,对于存储系统的扩容变得尤为重要。Redis作为一种高性能的内存数据库,其在扩容方面采用了一致性Hash算法,以实现无缝的数据分布和负载均衡。本篇博客将详细探讨Redis的扩容机制,同时深入解析一致性Hash算法,并提供相应的代码示例。
一致性hash就是 计算每个分布式服务器落点的算法 假设,服务器都在一个线上或则环上,缓存请求落点顺时针寻找最近的服务器,这样的好处就是,如果一台服务器down了,只会影响一段缓存,其他的不受影响,加减服务器成本降到最低,如果是余数散列算法,只要down掉一台缓存失败率上升至少80%,所以memcache分布式,都是用一致性hash算法来计算服务器散列位置的,你用php的memcached扩展,add服务器,可以选择散列算法,默认是一致性hash,也可以选择余数。
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