docker安装redis集群前分区算法介绍

分区算法介绍

哈希取余分区

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         2亿条记录就是2亿个k,v,我们单机不行必须要分布式多机,假设有3台机器构成一个集群,用户每次读写操作都是根据公式:
hash(key) % N个机器台数,计算出哈希值,用来决定数据映射到哪一个节点上。


优点:


  简单粗暴,直接有效,只需要预估好数据规划好节点,例如3台、8台、10台,就能保证一段时间的数据支撑。使用Hash算法让固定的一部分请求落到同一台服务器上,这样每台服务器固定处理一部分请求(并维护这些请求的信息),起到负载均衡+分而治之的作用。


缺点:


   原来规划好的节点,进行扩容或者缩容就比较麻烦了额,不管扩缩,每次数据变动导致节点有变动,映射关系需要重新进行计算,在服务器个数固定不变时没有问题,如果需要弹性扩容或故障停机的情况下,原来的取模公式就会发生变化:Hash(key)/3会变成Hash(key) /?。此时地址经过取余运算的结果将发生很大变化,根据公式获取的服务器也会变得不可控。
某个redis机器宕机了,由于台数数量变化,会导致hash取余全部数据重新洗牌。

一致性哈希算法分区

是什么

一致性Hash算法背景
一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院中提出的,设

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