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一致性Hash算法Java版实现

本文已被Github仓库收录 https://github.com/silently9527/JavaCore 微信公众号:贝塔学Java 前言 在之前写了两篇关于缓存的文章《万字长文聊缓存(上)- http缓存》《万字长文聊缓存(下)- 应用级缓存》,谈到缓存不说一下一致性Hash算法那就是在耍流氓。 分布式缓存集群的访问模型 现在通常使用Redis来做分布式缓存,下面我们就以Redis为例: 假如当前我们系统的业务发展很快,需要缓存的数据很多,所以我们做了一个由三组主从复制的redis组成的高可用的redis集群,如何将请求路由的不同的redis集群上,这是我们需要考虑的,常用的路由算法: 随机算法:每次将请求随机的发送到其中一组Redis集群中,这种算法的好处是请求会被均匀的分发到每组Redis集群上;缺点也很明显,由于随机分发请求,为了提高缓存的命中率,所以同一份数据需要在每组集群中都存在,这样就会造成了数据的冗余,浪费了存储空间 Hash算法:针对随机算法的问题,我们可以考虑Hash算法,举例: 现在有三组redis集群,我们可以对每次缓存key的hash值取模,公式:ind...

网易数帆 Ceph EC 纠删码在线存储性能优化实践

网易数帆对象存储(NOS)团队在近线存储优化的基础上针对在线存储场景做了多项优化工作,本文介绍这些优化的实践、效果以及我们的心得。 写在前面 术语说明 EC 的全称是Erasure Code——纠删码,是一种编码理论,EC 介绍链接 如下是和本文档相关的一些术语: EC 策略:一般就是我们常说的(K+M),K 个数据块,M 个校验块 条带(stripe):和磁盘阵列中的条带类似,是把连续的数据分割成相同大小的数据块,把每块数据分别写入到 Ceph EC 中的不同磁盘上,EC 会针对这些数据块计算校验块,1 个条带包含多数据块和多个校验块,数据块的个数一般称为 K,校验块的个数称为 M,每个条带包含 (K + M) 块 Ceph中 其他概念,包括:Monitor、OSD、scrub 等,可以参见 Ceph 官方文档:https://Ceph.io/ EC 的选择 选择 EC 的首要出发点是降低单位存储成本,比起传统的 3 副本存储方式,选择 8 + 3 EC 策略,存储副本数变为 1.375( 11 / 8),节约了 1.625 的存储副本 同时相比三副本的存储方式(不管是客户端直接写 ...

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