key寻址算法

分布式寻址算法

  • hash 算法(大量缓存重建)
  • 一致性 hash 算法(自动缓存迁移)+ 虚拟节点(自动负载均衡)
  • redis cluster 的 hash slot 算法

hash 算法

来了一个 key,首先计算 hash 值,然后对节点数取模。然后打在不同的 master 节点上。一旦某一个 master 节点宕机,所有请求过来,都会基于最新的剩余 master 节点数去取模,尝试去取数据。这会导致大部分的请求过来,全部无法拿到有效的缓存,导致大量的流量涌入数据库。

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一致性 hash 算法

一致性 hash 算法将整个 hash 值空间组织成一个虚拟的圆环,整个空间按顺时针方向组织,下一步将各个 master 节点(使用服务器的 ip 或主机名)进行 hash。这样就能确定每个节点在其哈希环上的位置。

来了一个 key,首先计算 hash 值,并确定此数据在环上的位置,从此位置沿环顺时针“行走”,遇到的第一个 master 节点就是 key 所在位置。

在一致性哈希算法中,如果一个节点挂了,受影响的数据仅仅是此节点到环空间前一个节点(沿着逆时针方向行走遇到的第一个节点)之间的数据,其它不受影响。增加一个节点也同理。

燃鹅,一致性哈希算法在节点太少时,容易因为节点分布不均匀而造成缓存热点的问题。为了解决这种热点问题,一致性 hash 算法引入了虚拟节点机制,即对每一个节点计算多个 hash,每个计算结果位置都放置一个虚拟节点。这样就实现了数据的均匀分布,负载均衡。

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redis cluster 的 hash slot 算法

redis cluster 有固定的16384个 hash slot,对每个key计算CRC16值,然后对16384取模,可以获取 key 对应的 hash slot。

redis cluster 中每个 master 都会持有部分 slot,比如有 3 个 master,那么可能每个 master 持有 5000 多个 hash slot。hash slot 让 node 的增加和移除很简单,增加一个 master,就将其他 master 的 hash slot 移动部分过去,减少一个 master,就将它的 hash slot 移动到其他 master 上去。移动 hash slot 的成本是非常低的。客户端的 api,可以对指定的数据,让他们走同一个 hash slot,通过hash tag来实现。

任何一台机器宕机,另外两个节点,不影响的。因为 key 找的是 hash slot,不是机器。

转载于:https://www.cnblogs.com/amunote/p/10480529.html

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