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memcache的一致性hash算法使用

2014-10-30 04:10:56 学习   暂无评论
一、概述   1、我们的memcache客户端(这里我看的spymemcache的源码),使用了一致性hash算法ketama进行数据存储节点的选择。与常规的hash算法思路不同,只是对我们要存储数据的key进行hash计算,分配到不同节点存储。一致性hash算法是对我们要存储数据的服务器进行hash计算,进而确认每个key的存储位置。    2、常规hash算法的应用以及其弊端     最常规的方式莫过于h

一致性哈希(Consistent Hashing)算法的PHP实现

2014-10-30 04:10:47 学习   暂无评论
memcache虽然是分布式的应用服务,但分布的原则是由client端的api来决定的,api根据存储用的key以及已知的服务器列表,根据key的hash计算将指定的key存储到对应的服务器列表上。 通常使用的散列方法是根据 key的hash值%服务器数取余数的方法来决定当前这个key的内容发往哪一个memcache服务器。但这样的算法在服务实例本身发生变动的时候,服务列表的变动会造成几乎大部分数据都会需要迁移到另外的服务实例上。这样在大型服务在线时,瞬时对后端数据库/硬盘照成的压力很可能导致整

一致性哈希算法以及其PHP实现

2014-10-30 03:10:11 学习   暂无评论
 在做服务器负载均衡时候可供选择的负载均衡的算法有很多,包括:  轮循算法(Round Robin)、哈希算法(HASH)、最少连接算法(Least Connection)、响应速度算法(Response Time)、加权法(Weighted )等。其中哈希算法是最为常用的算法.     典型的应用场景是: 有N台服务器提供缓存服务,需要对服务器进行负载均衡,将请求平均分发到每台服务器上,每台机器负责1/N的服务。 &nbs

一致性哈希算法

2014-10-30 03:10:48 学习   暂无评论
转载请说明出处:http://blog.csdn.net/cywosp/article/details/23397179     一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院提出的一种分布式哈希(DHT)实现算法,设计目标是为了解决因特网中的热点(Hot spot)问题,初衷和CARP十分类似。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。       

一致性哈希算法应用与分析

2014-10-30 03:10:30 学习   暂无评论
一致性哈希算法主要使用在分布式数据存储系统中,按照一定的策略将数据尽可能均匀分布到所有的存储节点上去,使得系统具有良好的负载均衡性能和扩展性。感觉一致性哈希与数据结构中的“循环队列”还是有一点联系的。 1.简单哈希算法   哈希(hash)计箅是常见的数据分布技术,其通过求模运算来计算哈希值,然后据此将数据映射到存储空间中。由于只是采用了简单的求模运算.使得简单哈希计算存在很多不足:   1)增删市点时,更新效率低。当系统中存储节点数量发生增加或减少时,映

Amoeba for MySQL---分布式数据库Proxy解决方案

2014-10-30 02:10:57 学习   暂无评论
Amoeba for MySQL 位于Client、Database Server(s)之间,具有负载均衡、高可用性、sql过滤、可承受高并发、读写分离、Query Route(解析sql query语句,并且根据条件与预先设定的规则,请求到指定的目标数据库。可并发请求多台数据库合并结果)、对客户端透明,能降低数据切分带来的复杂多数据库结构、数据切分规则给应用带来的影响。适用mysql 4.1或者以上版本(mysql 协议版本:10)暂时不支持事务、DDL语句目前只会分配给默认的数据库执行,运行环境

MD5加密并转换成16进制字符

2014-10-30 02:10:57 学习   暂无评论
package com.java.utils;   import java.security.MessageDigest; import java.security.NoSuchAlgorithmException;   public class VertifyMD5 {   /** * @param args */ public static void main(String[] args

MD5加密以及转化为16进制

2014-10-30 02:10:19 学习   暂无评论
        使用很简单:获取java.security.MessageDigest类的实例:MessageDigest提供了一个消息摘要算法,主要包括MD5和SHA加密。 MessageDigest类包含两个组件:提供应用程序调用的API接口和提供算法服务的接口SPI,MessageDigest继承了MessageDigestSpi,只要实现这个抽象类中的engin***()方法,你的算法就能为MessageDigest所用。

数据库水平切分(拆库拆表)的实现原理解析(转)

2014-10-30 02:10:43 学习   暂无评论
第1章  引言  随着互联网应用的广泛普及,海量数据的存储和访问成为了系统设计的瓶颈问题。对于一个大型的互联网应用,每天几十亿的PV无疑对数据库造成了相当 高的负载。对于系统的稳定性和扩展性造成了极大的问题。通过数据切分来提高网站性能,横向扩展数据层已经成为架构研发人员首选的方式。水平切分数据库,可 以降低单台机器的负载,同时最大限度的降低了了宕机造成的损失。通过负载均衡策略,有效的降低了单台机器的访问负载,降低了宕机的可能性;通过集群方案, 解决了数据库宕机带来的单点数据库

MYSQL分库分表总结

2014-10-30 02:10:08 学习   暂无评论
单库单表  单库单表是最常见的数据库设计,例如,有一张用户(user)表放在数据库db中,所有的用户都可以在db库中的user表中查到。  单库多表  随着用户数量的增加,user表的数据量会越来越大,当数据量达到一定程度的时候对user表的查询会渐渐的变慢,从而影响整个DB的性能。如果使用mysql, 还有一个更严重的问题是,当需要添加一列的时候,mysql会锁表,期间所有的读写操作只能等待。  可以通过某种方式