360免费建站空间,1天学会搭建营销网站,邢台推广平台,不花钱做推广的网站声明#xff1a;本文的图全部源于#xff1a;小林coding
上来咱先说#xff0c;一致性哈希是应对分布式系统的算法
假设有一个负载均衡问题#xff0c;也就是大批流量来请求#xff0c;那怎么分配这些流量#xff1f;
随机#xff1f;还是挨个轮询#xff1f;
这都…声明本文的图全部源于小林coding
上来咱先说一致性哈希是应对分布式系统的算法
假设有一个负载均衡问题也就是大批流量来请求那怎么分配这些流量
随机还是挨个轮询
这都可以甚至不同机器的配置不同可以根据配置分配权重然后分发流量
但是流量可以如此数据呢有亿级数据如何拆分使得访问请求不会造成数据库崩掉
通常来讲可以范围分片或者哈希分片将数据拆分到不同的存储节点上去。假定选择ID那有可能热点数据集中到同一张表里了没起到分摊访问数据库流量的作用。哈希分片确实是一种可以均匀分散数据到不同节点上的算法。举个例子 但哈希分片有一个致命问题那就是扩展性不好假设新增节点或者删除节点都要重新计算全部数据的哈希索引也就是全量数据迁移 解决方案也有那就是一致性哈希一致哈希算法是对 2^32 进行取模运算是一个固定的值。可以想象有一个圈存储节点做哈希比如根据节点的 IP 地址进行哈希。然后数据也做哈希然后顺时针找到的第一个存储节点就是这个数据被分到的存储节点 这样不论是新增节点还是删除节点都可以只迁移部分数据了 这样虽然解决了扩展性问题但是难保会有存储节点映射不均匀的情况发生 引入更多节点就可以把这个圆环更好的分割了那么就可以将数据均匀的分散了可是我们没有那么多机器啊怎么增多存储节点 答案就是引入虚拟节点映射到圆环上的是虚拟节点而每个真实节点可以被若干虚拟节点映射到
当某个真实节点被移除时该节点的多个虚拟节点均会移除。
还可以为硬件配置更好的节点增加权重比如对权重更高的节点增加更多的虚拟机节点。
