wangpeng322的博客

整体架构

在了解一致性哈希算法之前，最好先了解一下缓存中的一个应用场景，了解了这个应用场景之后，再来理解一致性哈希算法，就容易多了，也更能体现出一致性哈希算法的优点，那么，我们先来描述一下这个经典的分布式缓存的应用场景。场景描述假设，我们有三台缓存服务器，用于缓存图片，我们为这三台缓存服务器编号为0号、1号、2号，现在，有3万张图片需要缓存，我们希望这些图片被均匀的缓存到这3台服务器上，以便它们能够分摊缓存的压力。也就是说，我们希望每台服务器能够缓存1万张左右的图片，那么，我们应该怎样做呢？如果我们没有任何规

参考：https://baijiahao.baidu.com/s?id=1650890231453975345&wfr=spider&for=pcC（Consistency）：一致性，所有节点在同一时间的数据完全一致。A（Availability）：可用性，服务高容错，高可用，不会出现问题。P（Partition tolerance）：分区容错性，某节点的网络分区故障的时候，仍然能够对外提供较好的服务。在分布式系统中，网络故障一直都是存在的，所以P是一定要满足的；如.

一、先请求，到了负载均衡器，负载均衡器根据服务提供方的情况，进行请求分发。如Nginx这种是请求方是不能知道服务提供方信息的。二、先获取到服务提供方的情况，负载均衡器根据服务提供方的情况，才进行请求。如Ribbon、dubbo负载均衡这种是请求方能知道服务提供方信息，一般是企业内部使用。...

启动时，通过redis以一台机器时间为准，通过ttl，确认每台机器的时间差。本地机器时间加上时间差就是同一个时间。时间差可以每30秒更新一次。

LRU是Least Recently Used的缩写，即最近最少使用；一般用作淘汰机制，淘汰最近最少使用的。

需求：统一计次系统：业务不同，计次不同，后续操作不同。入参：需计次的业务 + 个性化Map入参（特判业务使用）出参：计次后的后续操作所需参数 + 当前计次表设计：日志表（甩锅必备、查问题、唯一性校验）、业务计次表（业务原子维度计次）、业务计次规则表（主要有几个字段：计次业务；计次规则表达式1、满足计次规则1的后续操作参数；计次规则表达式2、满足计次规则2的后续操作参数；.....