一致性哈希 哈希槽(哈希碰撞和哈希冲突)

背景随着memcache和redis的出现,更多人认识到了一致性哈希。一致性哈希用于解决分布式缓存系统中的数据选择节点存储问题和数据选择节点读取问题以及在增删节点后减少数据缓存的消失范畴,防止雪崩的发生。哈希槽是在rediscluster集群方案中采用的,rediscluster集群没有采用一致性哈希方案,而是采用数据分片中的哈希槽来进行数据存储与读取的。一致性哈希一致性hash是一个0-2^32的闭合圆,(拥有2^23个桶空间,每个桶里面可以存储很多数据,可以理解为s3的存储桶)所

大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。

背景

随着memcache和redis的出现,更多人认识到了一致性哈希。

一致性哈希用于解决分布式缓存系统中数据选择节点存储问题数据选择节点读取问题以及在增删节点后减少数据缓存的消失范畴防止雪崩的发生

哈希槽是在redis cluster集群方案中采用的,redis cluster集群没有采用一致性哈希方案,而是采用数据分片中的哈希槽来进行数据存储与读取的。

一致性哈希

一致性hash是一个0-2^32的闭合圆,(拥有2^23个桶空间,每个桶里面可以存储很多数据,可以理解为s3的存储桶)所有节点存储的数据都是不一样的。计算一致性哈希是采用的是如下步骤:

  1. 对节点进行hash,通常使用其节点的ip或者是具有唯一标示的数据进行hash(ip),将其值分布在这个闭合圆上。
  2. 将存储的key进行hash(key),然后将其值要分布在这个闭合圆上。
  3. 从hash(key)在圆上映射的位置开始顺时针方向找到的一个节点即为存储key的节点。如果到圆上的0处都未找到节点,那么0位置后的顺时针方向的第一个节点就是key的存储节点。

添加节点带来的影响
图1为一致性hash的分布情况,箭头指向key的分布情况。

一致性哈希 哈希槽(哈希碰撞和哈希冲突)

如果现在node2和node4节点中间增加一个node5节点,那么在node4和node2之间的这些数据要存储的节点就会有所变化。在图中的黄色区域的数据将会从原来的node4节点挪到node5节点。

一致性哈希 哈希槽(哈希碰撞和哈希冲突)

删除节点带来的影响
以图1为基准,删除了node2节点后,原本在node2节点上的数据就会被重新定位node4上。这样就产生一个影响:原来node2的数据转移到node4上,这样node4的内存使用率会骤增,如果node2上存在热点数据,node4会扛不住甚至会可能挂掉,挂掉之后数据又转移给node3,如此循环会造成所有节点崩溃,也就是前面所说的雪崩的情况。

一致性哈希 哈希槽(哈希碰撞和哈希冲突)

节点太少造成的影响
节点太少的话可能造成数据倾斜的情况,如图中中只有俩节点,可能会造成大量数据存放在node A节点上,而node B节点存储很少的数据。

一致性哈希 哈希槽(哈希碰撞和哈希冲突)

虚拟节点
为了解决雪崩现象和数据倾斜现象,提出了虚拟节点这个概念。就是将真实节点计算多个哈希形成多个虚拟节点并放置到哈希环上,定位算法不变,只是多了一步虚拟节点到真实节点映射的过程

以雪崩现象来说明:如下图节点real1节点又俩个虚拟节点v100和v101,real2有俩个虚拟节点v200和v201,real3节点有v300和v301俩个虚拟节点。

一致性哈希 哈希槽(哈希碰撞和哈希冲突)

当real1节点挂掉后,v100和v101节点也会随即消失,这时k1数据就会被分配到v301上,k4就会被分配到了v200上,这就解决了雪崩的问题,当某个节点宕机后,其数据并没有全部分配给某一个节点,而是被分到了多个节点。

一致性哈希 哈希槽(哈希碰撞和哈希冲突)

正因为加入了虚拟节点机制,数据倾斜的问题也随之解决

注意:真实节点不放置到哈希环上,只有虚拟节点才会放上去。

为什么要使用闭合的哈希环
举个例子,如果在2^23-3处有一个key,而2^23-3~2^23处并没有节点,那么这个key该存在哪里节点呢?说到这里你应该明白来吧

 

哈希槽

redis cluster采用数据分片的哈希槽来进行数据存储和数据的读取。redis cluster一共有2^14(16384)个槽,所有的master节点都会有一个槽区比如0~1000,槽数是可以迁移的。master节点的slave节点不分配槽,只拥有读权限。但是注意在代码中redis cluster执行读写操作的都是master节点,并不是你想 的读是从节点,写是主节点。第一次新建redis cluster时,16384个槽是被master节点均匀分布的。

一致性哈希 哈希槽(哈希碰撞和哈希冲突)

和一致性哈希相比

  1. 它并不是闭合的,key的定位规则是根据CRC-16(key)%16384的值来判断属于哪个槽区,从而判断该key属于哪个节点,而一致性哈希是根据hash(key)的值来顺时针找第一个hash(ip)的节点,从而确定key存储在哪个节点。
  2. 一致性哈希是创建虚拟节点来实现节点宕机后的数据转移并保证数据的安全性和集群的可用性的。redis cluster是采用master节点有多个slave节点机制来保证数据的完整性的,master节点写入数据,slave节点同步数据。当master节点挂机后,slave节点会通过选举机制选举出一个节点变成master节点,实现高可用。但是这里有一点需要考虑,如果master节点存在热点缓存,某一个时刻某个key的访问急剧增高,这时该mater节点可能操劳过度而死,随后从节点选举为主节点后,同样宕机,依次类推,造成缓存雪崩。解决这个问题请看我的另一篇文章如何应对热点缓存问题

新建master节点
使用redis-trib.rb工具来创建master节点

 

./redis-trib.rb add-node 172.60.0.7:6379 172.60.0.5:6379

注释:

 

192.168.10.219:6378是新增的节点

192.168.10.219:6379集群任一个旧节点

注意:新建的master节点是没有槽区的,需要给master节点分配槽,不然缓存无法命中。分配槽的方法自行百度。
删除master节点
1.如果主节点有从节点,需要将从节点转移到别的主节点上。
2.转移后 如果主节点有哈希槽,去调哈希槽,然后在删除master节点
注意:redis cluster的动态扩容和缩容并不会影响集群的使用。

版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请联系我们举报,一经查实,本站将立刻删除。

发布者:全栈程序员-站长,转载请注明出处:https://javaforall.net/129673.html原文链接:https://javaforall.net

(0)
全栈程序员-站长的头像全栈程序员-站长


相关推荐

  • hi3516dv300芯片手册_hi3518ev300

    hi3516dv300芯片手册_hi3518ev300基于Hi3516DV300的嵌入式入门演练(上)基于Hi3516DV300的嵌入式入门演练(下)文章目录信息前言勉励1开始之前1.1操作系统与开发准备1.2推荐的书籍1.3书本之外2最小系统环境的搭建流程2.1VMWareWorkstationPlayer和Kubuntu2.1.1创建虚拟机2.1.2Kubuntu系统安装2.2搭建Hi3516DV300的开发环境2.2.1工具链安装与开发环境配置2.2.2展开SDK2.3U-Boot的编译2.4Kernel的编译2.5根

    2022年9月24日
    0
  • mybatiscodehelperpro 2.9.6 怎么激活(注册激活)「建议收藏」

    (mybatiscodehelperpro 2.9.6 怎么激活)这是一篇idea技术相关文章,由全栈君为大家提供,主要知识点是关于2021JetBrains全家桶永久激活码的内容IntelliJ2021最新激活注册码,破解教程可免费永久激活,亲测有效,下面是详细链接哦~https://javaforall.net/100143.html0VOERWDQ5R-eyJsa…

    2022年3月31日
    960
  • 去重 数据库_数据库数据怎么去重

    去重 数据库_数据库数据怎么去重setnamesutf8;selectcatidfromsupe_categorieswherename=’金融’;得出catid;createtablemultmpselect*fromsupe_spaceitemswherecatidin(selectcatidfromsupe_categorieswherename=’金融’)…

    2022年10月1日
    1
  • Shell if else语句「建议收藏」

    Shell if else语句「建议收藏」Shellifelse语句if语句通过关系运算符判断表达式的真假来决定执行哪个分支。Shell有三种if…else语句:if…fi语句; if…else…fi语句; if…elif…else…fi语句。1)if…else语句if…else语句的语法:if[expression…

    2022年7月11日
    22
  • pytorch tensor类型转换_pytorch转caffe

    pytorch tensor类型转换_pytorch转caffetorch.Tensor类型的数据loss和acc打印时,如果写成以下写法print(‘batch_loss:’+str(loss.data)+’batchacc:’+str(acc.data))则不仅会打印出loss和acc的值,还会打印出device信息和tensor字样,如下:如果仅想打印出数值,使得打印出的信息更加简洁,则要用以下写法print(‘batch_loss:{:.3f}ba…

    2022年10月10日
    1
  • Android浏览器的插件渲染模式简介

    Android浏览器的插件渲染模式简介简单介绍了Android浏览器的插件渲染模式(bitmap模式和surface模式)

    2022年5月14日
    42

发表回复

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注

关注全栈程序员社区公众号