成都个人网站,长春火车站时刻表,微信如何建立公众号,南通公司做网站Redis缓存穿透、雪崩、击穿#xff0c;布隆过滤器 一致性hash 一致性hash sharding-jdbc实现一致性hash
#一致性hash, 应用在mysql数据库的分库分表上#xff0c; 现在已经完成了分库分表#xff0c; 现在的问题出现了#xff0c; 需要继续新增数据库节点#xff0c; 请…Redis缓存穿透、雪崩、击穿布隆过滤器 一致性hash 一致性hash sharding-jdbc实现一致性hash
#一致性hash, 应用在mysql数据库的分库分表上 现在已经完成了分库分表 现在的问题出现了 需要继续新增数据库节点 请问如何把已经存在数据迁徙到新加的数据库节点呢
在使用一致性哈希算法进行分库分表后新增数据库节点时确实会遇到数据迁移的问题。这是因为新增节点会导致哈希环上的数据映射发生变化从而需要将部分数据从现有节点迁移到新节点。这里是一个处理这个问题的步骤
1. 新增数据库节点
首先增加一个新的数据库节点并将其加入一致性哈希环中。
2. 重新计算数据映射
新增节点后重新计算所有数据的哈希值确定它们在新的哈希环中的位置。识别出需要迁移的数据也就是那些根据新的哈希值应该分配到新节点的数据。
3. 数据迁移策略
平滑迁移: 为了最小化对系统的影响可以采用平滑迁移策略。通过将新节点逐步增加到哈希环中逐步减少旧节点的负载这样可以让数据迁移逐步进行而不会突然对系统造成大量压力。批量迁移: 你可以将需要迁移的数据分批次进行迁移以避免对系统造成过大的负载。双写策略: 在迁移过程中数据既写入旧节点也写入新节点确保数据的一致性。在确认数据迁移完成后停止对旧节点的数据写入。
4. 数据验证和一致性检查
迁移完成后进行数据校验确保数据已经成功地迁移到了新节点并且没有数据丢失或重复。你可以通过一致性校验工具或编写校验脚本来确认数据的一致性。
5. 更新配置和流量切换
确保所有应用程序和中间件的配置都已更新指向新的数据库节点。流量切换到新节点逐步关闭旧节点的读写操作。
6. 监控和回滚机制
在整个迁移过程中持续监控系统的性能和数据的正确性。如果出现异常必须有一个回滚机制以便恢复到迁移前的状态。
7. 清理旧数据
在确认新节点上的数据正确无误且系统稳定后可以清理掉旧节点上的数据。
这个过程可能比较复杂特别是对于生产环境中的大规模数据迁移所以建议在迁移之前进行充分的测试和验证确保迁移过程中的数据一致性和系统可用性。
后台如何应对日均1亿笔订单 京东把 Elasticsearch 用得真牛逼日均5亿订单查询完美解决
