一致性哈希分片的实现思路和我们之前介绍的水平分表中的取模分片是类似的。只不过取模分片,采用的是利用主键和分片数进行取模运算,然后根据取模后的结果,将数据写入到不同的分片数据中。但是这种分片方式有一个局限性就只能对id是整形的数据使用,如果id是个uuid类型这个的非整形的字段,就没有办法使用取模的方式进...
说明5:在Mycat上进行数据查询,是全集查询的,一致性哈希分片是水平分库分表的一种。
一、一致性哈希算法的概念及原理 在分布式存储系统中,数据分片是一项重要的技术,它可以将数据分散存储在多台服务器上,提高系统的扩展性和容错性。而一致性哈希算法是一种常用的数据分片策略。一致性哈希算法通过将数据和服务器映射到一个固定大小的哈希空间上,然后按顺时针方向寻找最近的服务器节点进行数据存储。这样一...
高性能的数据分片**:一致性哈希算法可以将数据均匀地分布到各个数据节点上,避免单个节点容量过大而导致性能瓶颈。 容错性强**:当节点发生变化时,只需要重新映射部分数据,对整体数据分布的影响较小,具有高度的容错能力。 负载均衡**:通过哈希环上的映射规则,能够实现数据的均匀分布,避免数据节点之间的负载不均衡。 分...
如果在分片的集群中,节点太少,并且分布不均,一致性哈希算法就会出现部分节点数据太多,部分节点数据太少。也就是说无法控制节点存储数据的分配。如下图,大部分数据都在A上了,B的数据比较少。 哈希槽 Redis集群(Cluster)并没有选用上面一致性哈希,而是采用了哈希槽(SLOT)的这种概念。主要的原因就是上面所说的,一致...
一致性哈希算法(Consistent Hashing Algorithm)是一种分布式算法, 由MIT的Karger及其合作者提出,现在这一思想已经扩展到其它领域。 1997年发表的学术论文中介绍了“一致性哈希”如何应用于用户易变的分布式Web服务中。 一致性哈希可用于实现健壮缓存来减少大型Web应用中系统部分失效带来的负面影响。(维基百科) ...
数据分片:缓存分片涉及将数据分成多个片段,每个片段存储在一个或多个节点上。这样,每个节点只处理部分数据,从而提高了系统的扩展性。常用的数据分片算法包括哈希分片、一致性哈希等。 缓存一致性:为了保证数据的一致性,需要解决多个节点之间的数据同步问题。常用的缓存一致性协议包括Raft协议、Paxos协议等。
聊一聊分片和一致性哈希 一致性哈希是一种将庞大的数据集(例如100万行)分割成多个较小的数据子集(存储在一组数据库服务器上)的技术,以确保在集群中的服务器数量发生变化(即添加或删除服务器)时,数据的迁移量最小。 在设计大规模分布式系统时,你可能会遇到两个概念——分片(sharding)和一致性哈希(consistent ...
如果在分片的集群中,节点太少,并且分布不均,一致性哈希算法就会出现部分节点数据太多,部分节点数据太少。也就是说无法控制节点存储数据的分配。如下图,大部分数据都在A上了,B的数据比较少。 哈希槽 Redis集群(Cluster)并没有选用上面一致性哈希,而是采用了哈希槽(SLOT)的这种概念。主要的原因就是上面所说的,一致...
一致性哈希算法: 为了降低上述的搬运开销,能够更高效扩容,key映射到分片的序号不是简单的求余,而是改成以下过程,插入三号分片,现在属于把原先哈希的交替的(要一直算余数,这个是连在一起的,连续出现,这样搬运成本就会小了) 方案三:哈希槽分区算法 redis真正采用的分区算法: ...