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图解一致性哈希算法,全网(小区局域网)最通俗易懂

点击上方蓝色“后端技术学堂”关注后加个“星标” 最新分享第一时间看! 正文共 5558 字,预计阅读时长 8分钟 好久不见小伙伴们,最近都快忙晕了,后端技术学堂差点停课,不过还是抽时间写了这篇文章带大家一起学习一致性哈希算法。 很多同学应该都知道什么是哈希函数,在后端面试和开发中会遇到「一致性哈希」,那么什么是一致性哈希呢?名字听起来很厉害的样子,其实原理并不复杂,这篇文章带你彻底搞懂一致性哈希! 进入主题前,先来一场紧张刺激的模拟面试吧。 模拟面试 面试官:看你简历上写参与了一个大型项目,用到了分布式缓存集群,那你说说你们是怎么做缓存负载均衡? 萌新 :这个我知道,我们用的是轮询方式,第一个key 给第一个存储节点,第二个 key 给第二个,以此类推。 面试官:还有其他解决方案吗? 萌新:可以用哈希函数,把请求打散随机分配到缓存集群内机器。 面试官:考虑过这种哈希方式负载均衡的扩展性和容错性吗? 萌新:... 面试官:回去等通知吧。 以上如有雷同,算你抄我的。 什么是哈希 数据结构中我们学习过哈希表也称为散列表,我们来回顾下散列表的定义。 散列表,是根据键直接访问在指定储存位置数据的...

谁说Cat不能做链路跟踪的,给我站出来

背景 链路跟踪,我们有很多可选项。常见的有 zipkin,pinpoint,skywalking,jaeger 等。 基本上都是根据谷歌的《Dapper 大规模分布式系统的跟踪系统》这篇论文发展出来的。 今天讲下 Cat 里的链路跟踪要如何来实现,没用过 Cat 的同学可以查看我的这篇文章 《熬夜之作:一文带你了解 Cat 分布式监控》进行了解。 在 Cat 中可以很方便的看到每个请求的总耗时以及业务操作,数据库操作的耗时情况。对于服务之间的调用也可以通过埋点的方式进行监控。 如下图,可以看出请求内发起了一次 RPC 的调用,callRPC 开头的那条记录。耗时 11ms, 但是这个 RPC 服务内部耗时花在哪里了,在这边不能直接查看,只能去另一个服务中查看,不是很方便。 图片 详细的我画了一张图说明下现在的问题: 从上图可以看出,一个请求经过了多个服务,每个服务中对远程调用或者本地调用都有埋点,这样就能监控到调用的异常和性能指标。 下面一部分是在 Cat 中我们去查看这些指标的场景,Cat 中的数据展示是以项目维度来展示的,所以每个服务都有自己的监控数据。 如果我想要知道刚刚那次请求...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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