摘要：
(转)一致性哈希算法及其在分布式系统中的应用(2011-11-12 22:11:39)转载▼标签：哈希杂谈Consistent hashing算法非常简洁，如果你有一系列服务器，需要把很多 keys (objects)映射到这些服务器上。这时Constent hashing就派上用场了。典型的例子包括 memcached 或者一些分布式系统。余数映射方法server = serverlist[ hash(key) % N ]余数计算的方法简单，数据的分散性也相当优秀，但也有其缺点。那就是当添加或者移除服务器时，缓存重组的代价相当巨大。现假设一台服务器宕机了，把它从列表中移除，为了填补空缺，后面 阅读全文
随笔分类 - memcachedb memcached berkeleyDB
memcached客户端（分布算法）
2013-07-20 17:03 by java20130722, 478 阅读, 收藏,
摘要：
一、背景资料 memcached本身是集中式的缓存系统，要搞多节点分布，只能通过客户端实现。memcached的分布算法一般有两种选择：1、根据hash(key)的结果，模连接数的余数决定存储到哪个节点，也就是hash(key)%sessions.size()，这个算法简单快速，表现良好。然而这个算法有个缺点，就是在memcached节点增加或者删除的时候，原有的缓存数据将大规模失效，命中率大受影响，如果节点数多，缓存数据多，重建缓存的代价太高，因此有了第二个算法。2、Consistent Hashing，一致性哈希算法，他的查找节点过程如下： 首先求出memcached服务器（节点）的哈希值 阅读全文
memcached全面剖析—— 客户端选择(一致性哈希算法)
2013-07-20 17:01 by java20130722, 375 阅读, 收藏,
摘要：
[摘选]memcached全面剖析—— 客户端选择(一致性哈希算法)博客分类：技术算法memcachedmemcached本身是集中式的缓存系统，要搞多节点分布，只能通过客户端实现。memcached的分布算法一般有两种选择：1、hash模余算法：根据hash(key)的结果，模连接数的余数决定存储到哪个节点（键的整数哈希值，根据服务器个数取余来选定服务器节点），也就是hash(key)% sessions.size()，这个余数计算的方法简单，数据的分散性也相当优秀。 但也有其缺点。那就是当添加或移除服务器时，缓存重组的代价相当巨大。添加/删除服务器后（特别是某台服务器down机之后），余数 阅读全文
memcachedb
2013-07-19 17:22 by java20130722, 302 阅读, 收藏,
摘要：
memcachedb是为了持久化而产生的一个分布式 "key-value"存储系统，你可以认为是memcached+berkeley DB+sina的一些东西的一个集成，这个东西主要是为了提高持久化对象的访问效率，而不是一个缓存，他的特点是： 比传统的RDBMS速度快效率高 高并发环境下访问安全可靠，效率很不错 存储的数据比较小 总之：高效、安全的事物机制、memcached的分布式协议支持是他的几大亮点.你可以将一些数据量不大，读写却很频繁的数据放再这里面，而不用往mysql等数据库里写，据说“sohu”的在线用户是存在这里面的，可见这东西还是挺可靠的。 在官方文档里明确 阅读全文
轻量级持久存储系统 MemcacheDB
2013-07-19 17:21 by java20130722, 455 阅读, 收藏,
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轻量级持久存储系统MemcacheDB（转载）(2010-10-18 13:18:07)转载▼标签：代码复制默认守护进程主从it注:memcached可能简称mc，memcachedb可能简称mcdb一、memcachedb是什么mcdb是一款分布式键值持久存储系统，由新浪开源。mcdb基于mc协议，所以可以使用mc客户端直接使用，存储引擎方面使用BerkeleyDB，支持主从复制模式。二、memcachedb的应用场景首先，我们从基本的数据存储的角度看mysql、memcached、memcachedb的区别和特点，当然它们肯定不只这点区别。mc因为是非持久存储的，所以它的定位就是缓存。而m 阅读全文
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