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    一致性哈希算法及其实现

    1,一致性哈希算法诞生的背景 技术和业务是相互推动,共同前进的。一致性哈希算法的产生也源于业务的需求。随着业务的增长,一台单机 已经不能满足业务的需要,分布式架构应运而生。分布式环境下,多台机器需要协同作业,如果保证数据在分布式 环境下的一致性,就成为了亟待解决的问题。一致性哈希算法,就是为了解决多台机器,在动态增删的情况下,能够 最大限度地保证信息的一致性。 一致性哈希算法是一种分布式哈希算法,设计目标是为了解决互联网中的热点(Hot spot)问题。一致性哈希算法 设计初衷和CARP十分类似。CARP,即Composition/Aggregation Principle,组合/聚合原则。CARP的目标之一,是为 了改善服务的可用性。在多台服务器环境下,进行故障转移,提高系统的可用性。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。

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    mongodb与mysql区别对比

    举例来说,在传统的关系型数据库中,一个COUNT类型的操作会锁定数据集,这样可以保证得到“当前”情况下的较精确值。这在某些情况下,例 如通过ATM查看账户信息的时候很重要,但对于Wordnik来说,数据是不断更新和增长的,这种“较精确”的保证几乎没有任何意义,反而会产生很大的延 迟。他们需要的是一个“大约”的数字以及更快的处理速度。 但某些情况下MongoDB会锁住数据库。如果此时正有数百个请求,则它们会堆积起来,造成许多问题。我们使用了下面的优化方式来避免锁定: 每次更新前,我们会先查询记录。查询操作会将对象放入内存,于是更新则会尽可能的迅速。在主/从部署方案中,从节点可以使用“-pretouch”参数运行,这也可以得到相同的效果。

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    领券