一致性哈希库consistent

本文介绍了在分布式系统中解决数据存取节点选择问题的一致性哈希技术。通过使用一致性哈希,可以在节点增减时最小化数据迁移。文章还提供了Go语言实现的一致性哈希示例。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

stathat.com/c/consistent是一个一致性哈希库。
一致性哈希是为了解决在分布式系统中,数据存取时选择哪一个具体节点的问题。
比如,系统中有五个节点,大量用户信息分别存在不同的节点上,具体到某一个用户,其信息应该确定的存在一个节点上,不能两次请求,分别去不同的节点上取数据。最简单的思路,可以拿用户ID和节点数求余数,
比如用户ID是 1、6、11、16的在第一个节点上,2、7、12、17的在第二个节点上,依此类推。

但是,如果系统中某一个节点坏掉了,变成4个了。如果再按4求余的话,会导致大量数据需要重新初始化。比如用户6,原来在第1个节点上,坏掉一个以后6%4=2,用户数据跑到第2个节点上去了。
如果系统中增加了新的节点,同样也会导致这个问题。

一致性哈希就是为了解决这个冲突的。关于其介绍,可参考:
http://blog.youkuaiyun.com/cywosp/article/details/23397179
http://www.cnblogs.com/haippy/archive/2011/12/10/2282943.html

下面介绍consistent库的使用
代码:

package main

import (
    "fmt"
    "stathat.com/c/consistent"
)

func main() {
    cons := consistent.New()
    cons.Add("cacheA")
    cons.Add("cacheB")
    cons.Add("cacheC")    server1, err := cons.Get("user_1")
    server2, err := cons.Get("user_2")
    if err != nil {
        fmt.Println(err)
        return
    }
    fmt.Println("server1:", server1) //输出 server1: cacheC
    fmt.Println("server2:", server2) //输出 server2: cacheA

    fmt.Println()

    //user_1在cacheA上,把cacheA删掉后看下效果
    cons.Remove("cacheA")
    server1, err = cons.Get("user_1")
    server2, err = cons.Get("user_2")
    if err != nil {
        fmt.Println(err)
        return
    }
    fmt.Println("server1:", server1) //输出 server1: cacheC,和删除之前一样,在同一个server上
    fmt.Println("server2:", server2) //输出 server2: cacheB,换到另一个server了
}

输出结果:
server1: cacheC
server2: cacheA

server1: cacheC
server2: cacheB

可以看到删除chcheA以后,user_2对应的server由cacheA换到cacheB了,而server1没有改变。


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