Använder memcached konsekvent hashing?
Använder memcached konsekvent hashing?

Video: Använder memcached konsekvent hashing?

Video: Använder memcached konsekvent hashing?
Video: How to use Redis with Django | Django + Redis | Caching data with Django | How to use Redis 2024, November
Anonim

Konsekvent hashning med Memcachad eller Redis, och en lapp till libketama. Detta är en howto för konsekvent hashning av nycklar i nyckel-värde butiker, med fokus på cache-servrar. Koden är cache-server agnostiker: där är inget specifikt för Memcachad eller Redis i den, och den kan användas med andra servrar.

Med tanke på detta, var används konsekvent hashing?

I ett distribuerat system, konsekvent hashning hjälper till att lösa följande scenarier: Att tillhandahålla elastisk skalning (en term Begagnade för att beskriva dynamiskt tillägg/borttagning av servrar baserat på användningsbelastning) för cacheservrar. Skala ut en uppsättning lagringsnoder som NoSQL-databaser.

använder Redis konsekvent hashning? De hash slots liknar virtuella noder i konsekvent hashning . Cassandras datadistribution är nästan samma som redis kluster, och den här artikeln sa att det är det konsekvent hashning . Men redis kluster turorial sagt redis klunga gör inte använd konsekvent hash.

Använder Cassandra följaktligen konsekvent hash?

2 svar. Det gör Cassandra inte använd konsekvent hashning på ett sätt du beskrev. Varje tabell har en partitionsnyckel (du kan tänka på den som en primärnyckel eller första del av den i RDBMS-terminologi), denna nyckel är hashat med hjälp av murmur3 algoritm. Hela hash rymden bildar en kontinuerlig ring från lägsta möjliga hash till det högsta

Varför behöver vi konsekvent hashning?

förändringar och varje objekt är hashat till en ny plats. Detta burk vara förödande eftersom innehållsservrarna ursprungligen är översvämmade med förfrågningar från cachemaskinerna. Därav konsekvent hashning behövs för att undvika översvämning av servrar. Konsekvent hashning mappar objekt till samma cache-maskin, så långt det är möjligt.

Rekommenderad: