Maglev是 Google 研发的一个负载均衡组件,使用了其自研的一致性哈希算法 Maglev Hashing,其主要思路是通过维护两个 table 来将 key 映射到 slot 上;一个表是 lookup table 查找表,用于将 key 映射到 slot 上;另一个表是 permutation table 排列表,用于记录一个 slot 在 lookup table 中的位置序列: 对于n 个...
三、一致性哈希算法 一致性 hash 算法由麻省理工学院的 Karger 及其合作者于 1997 年提出的,算法提出之初是用于大规模缓存系统的负载均衡。它的工作过程是这样的,首先根据 ip 或者其他的信息为缓存节点生成一个 hash,并将这个 hash 投射到 [0, 232 - 1] 的圆环上。当有查询或写入请求时,则为缓存项的 key ...
一致性哈希也广泛应用于负载均衡中。负载均衡器使用一致性哈希算法将请求分发到后端服务器集群上的不同节点,以确保请求在节点之间均匀分布。 3.3 分布式存储 在分布式存储系统中,一致性哈希帮助确定数据在哪个节点上存储。这使得系统能够有效地扩展,同时保持数据的一致性和可用性。 4. 代码示例:Python实现一致性哈希 下...
二、最小活跃数算法 --- LeastActiveLoadbalance 三、负载均衡总结 一、一致性哈希算法 —ConsistentHashLoadBalance 服务器集群接收到一次请求调用时,可以根据请求的信息,比如客户端的IP地址,或请求路径与请求参数等信息进行哈希,可以得到一个哈希值,特点是对于相同的IP地址,或请求路径与请求参数哈希出来的值一样的,只...
本小节主要是介绍我在研究Dubbo一致性哈希负载均衡时遇到的一个问题,深入研究之后发现可能是一个Bug。这一小节就是比较详尽的介绍了这个Bug现象、原因以及我的解决方案。 第五节:加入节点,画图分析 本小节对具体的案例进行了分析,并配以图片,相信能帮助读者更加深刻的理解一致性哈希算法在Dubbo中的应用。
负载均衡器的用途，顾名思义：它的目的是通过尽可能均衡地分发请求来平衡每个服务器上的负载。哈希函数和取模关键是使用好的哈希函数确保输出值分布在一系列之中，以提高随机性。然后取模函数保证服务器ID在0到服务器数量-1的范围内。可视化映射过程让我们回顾一下如何使用数组作为数据结构将每个请求映射到服务器。在...
在处理分布式系统的负载均衡问题时,DUBBO提供了多种均衡策略,包括随机、轮询、最少活跃调用等。其中,哈希一致性策略是一种基于哈希算法的负载均衡策略,具有较好的负载均衡效果。哈希一致性策略的基本原理是通过引入虚拟节点,将服务提供者分散到哈希环上。在调用过程中,根据请求参数的哈希值定位到相应的服务提供者节点,...
原生的Nginx支持多种负载均衡规则,其中常用的有加权轮询、IP hash等。Nginx Ingress在原生的Nginx能力基础上,支持使用一致性哈希方法进行负载均衡。Nginx默认支持的IP hash方法使用的是线性的hash空间,根据IP的hash运算值来选取后端的目标服务器。但是这种方法在添加删除
一致性哈希算法在很多领域有应用,例如分布式缓存领域的 MemCache,Redis,负载均衡领域的 Nginx,各类 RPC 框架。不同领域场景不同,需要顾及的因素也有所差异,本文主要讨论在负载均衡中一致性哈希算法的设计。 在介绍一致性哈希算法之前,我将会介绍一些哈希算法,讨论它们的区别和使用场景。也会给出一致性哈希算法的 Java ...
负载均衡:一致性哈希算法通过将数据均匀地分布在哈希环上,实现了相对均衡的数据分布。当节点加入或退出系统时,只会影响与该节点相邻的数据,而不会影响整个数据分布。 故障容忍:当节点故障时,一致性哈希算法会自动将故障节点的数据重新分配到其他节点,从而保持数据的可用性。