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一文搞懂一致性hash的原理和实现

在 go-zero 的分布式缓存系统分享里,Kevin 重点讲到过一致性hash的原理和分布式缓存中的实践。本文来详细讲讲一致性hash的原理和在 go-zero 中的实现。 以存储为例,在整个微服务系统中,我们的存储不可能说只是一个单节点。 一是为了提高稳定,单节点宕机情况下,整个存储就面临服务不可用; 二是数据容错,同样单节点数据物理损毁,而多节点情况下,节点有备份,除非互为备份的节点同时损毁。 那么问题来了,多节点情况下,数据应该写入哪个节点呢? hash 所以本质来讲:我们需要一个可以将输入值“压缩”并转成更小的值,这个值通常状况下是唯一、格式极其紧凑的,比如uint64: 幂等:每次用同一个值去计算 hash 必须保证都能得到同一个值 这个就是 hash 算法完成的。 但是采取普通的 hash 算法进行路由,如:key % N 。有一个节点由于异常退出了集群或者是心跳异常,这时再进行 hash route ,会造成大量的数据重新 分发到不同的节点 。节点在接受新的请求时候,需要重新处理获取数据的逻辑:如果是在缓存中,容易引起 缓存雪崩。 此时就需要引入 consistent ...

Fizz Gateway 2.2.0 版本,微服务编排支持灵活的流程控制

v2.2.0 Changelog: 主推功能: 支持按appid和来源IP维度限流(精细化的限流手段,满足不同的业务场景) 支持微服务编排灵活流程控制 ,支持条件判断组件和循环组件 修复功能: 支持对HTTP请求头/Query参数/form-data配置多值 支持配置引用值的默认值 新增峰值QPS报表 修复不记录取消的请求的访问日志问题 修复把取消的请求当成异常请求的问题 修复测试页面x-www-form-urlencoded请求头不能识别的问题 优化多处提示语及更新插件示例代码 Support traffic limiting by appid and source IP dimensions Support process control in aggregation Support condition component and circle component Support configuring multiple values for HTTP request headers /Query parameters /form-data Support configuring ...

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为解决软件依赖安装时官方源访问速度慢的问题,腾讯云为一些软件搭建了缓存服务。您可以通过使用腾讯云软件源站来提升依赖包的安装速度。为了方便用户自由搭建服务架构,目前腾讯云软件源站支持公网访问和内网访问。

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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。