掌握分布式緩存負載均衡的規(guī)則處理方法及步驟-創(chuàng)新互聯(lián)

下文給大家?guī)碚莆辗植际骄彺尕撦d均衡的規(guī)則處理方法及步驟，希望能夠給大家在實際運用中帶來一定的幫助，負載均衡涉及的東西比較多，理論也不多，網(wǎng)上有很多書籍，今天我們就用創(chuàng)新互聯(lián)在行業(yè)內累計的經(jīng)驗來做一個解答。

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在大規(guī)模的緩存應用中，應運而生了分布式緩存系統(tǒng)。key-value如何均勻的分散到集群中？最常規(guī)的方式莫過于hash取模的方式。比如集群中可用機器適量為N，那么key值為K的的數(shù)據(jù)請求很簡單的應該路由到hash(K) mod N對應的機器。但是在一些高速發(fā)展的web系統(tǒng)中，這樣的解決方案仍有些缺陷。隨著系統(tǒng)訪問壓力的增長，緩存系統(tǒng)不得不通過增加機器節(jié)點的方式提高集群的相應速度和數(shù)據(jù)承載量。增加機器意味著按照hash取模的方式，在增加機器節(jié)點的這一時刻，大量的緩存命不中，緩存數(shù)據(jù)需要重新建立，甚至是進行整體的緩存數(shù)據(jù)遷移，瞬間會給DB帶來極高的系統(tǒng)負載，設置導致DB云服務器宕機。

如果不是緩存數(shù)據(jù)，而是持久化的數(shù)據(jù)，那么當擴容的時候，絕大部分數(shù)據(jù)都要遷移（取模的基數(shù)N變化了），這也是不能忍受的。

一致性哈希平衡負載

引入一致性哈希，解決以上增減機器導致負載瞬間整體增大問題

通過在整數(shù)范圍內負責各區(qū)域的方式，節(jié)點負責區(qū)域的負載不會隨著增減節(jié)點發(fā)生大規(guī)模的遷移

但是最簡單的一致性哈希，在增減物理機的時候，似乎要增加一倍節(jié)點或減去一半節(jié)點才能保證各個節(jié)點的負載均衡

虛擬節(jié)點對一致性哈希的改進

對于一致性哈希的負載分布不平均問題，所以提出：虛擬節(jié)點對一致性哈希的改進

4個物理節(jié)點可以變成很多個虛擬節(jié)點，每個虛擬節(jié)點支持連續(xù)的哈希環(huán)上的一段。而這時如果加入一個物理節(jié)點，就會相應加入很多虛擬節(jié)點，這些新的虛擬節(jié)點是相對均勻地插入到整個哈希環(huán)上，這樣，就可以很好的分擔現(xiàn)有物理節(jié)點的壓力了；如果減少一個物理節(jié)點，對應的很多虛擬節(jié)點就會失效，這樣，就會有很多剩余的虛擬節(jié)點來承擔之前虛擬節(jié)點的工作，但是對于物理節(jié)點來說，增加的負載相對是均衡的。

所以可以通過一個物理節(jié)點對應非常多的虛擬節(jié)點，并且同一個物理節(jié)點的虛擬節(jié)點盡量均勻分布的方式來解決增加或減少節(jié)點時負載不均衡的問題。

至于一個物理節(jié)點對應多少的虛擬節(jié)點才能達到比較好的均衡效果，有一個圖

x軸表示的是需要為每臺物理服務器擴展的虛擬節(jié)點倍數(shù)(scale)，y軸是實際物理服務器數(shù)，可以看出，當物理服務器的數(shù)量很小時，需要更大的虛擬節(jié)點，反之則需要更少的節(jié)點，從圖上可以看出，在物理服務器有10臺時，差不多需要為每臺服務器增加100~200個虛擬節(jié)點才能達到真正的負載均衡。

映射表與規(guī)則自定義計算方式

映射表示根據(jù)分庫分表字段的值的查表法來確定數(shù)據(jù)源的方法，一般用于對熱點數(shù)據(jù)的特殊處理，或者在一些場景下對不完全符合規(guī)律的規(guī)則進行補充。

可以通過自定義函數(shù)實現(xiàn)來計算最終的分庫，舉例來說，假設根據(jù)id取模分成了4個庫，但是對于一些熱點id，我們希望將其獨立到另外的庫，那么通過類似下面的表達式可以完成：

if (id in  hotset) {
return nodes;
}
return hash(id);

看了以上關于掌握分布式緩存負載均衡的規(guī)則處理方法及步驟，如果大家還有什么地方需要了解的可以在創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊里查找自己感興趣的或者找我們的專業(yè)技術工程師解答的，創(chuàng)新互聯(lián)技術工程師在行業(yè)內擁有十幾年的經(jīng)驗了。

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