首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

多个上游的Nginx一致性哈希

是一种用于负载均衡的算法。它通过将请求的内容哈希映射到一组上游服务器中的一个,从而实现请求的分发。

在多个上游的情况下,一致性哈希算法可以提供相对均衡的负载分布,并确保相同的请求总是被发送到同一个上游服务器。这对于一些有状态的应用程序特别有用,例如会话保持、缓存存储等。

一致性哈希算法的优势包括:

  1. 均衡负载:通过哈希映射,可以将请求分发到多个上游服务器,有效地分散负载,提高系统性能和容量。
  2. 保持会话:对于需要保持会话状态的应用,一致性哈希算法可以确保相同的请求始终发送到同一个服务器,从而保持会话的完整性。
  3. 弹性扩展:当需要增加或减少上游服务器时,一致性哈希算法可以最小化对已存在的映射的影响,降低系统调整的成本和复杂性。

一致性哈希算法适用于许多应用场景,例如分布式缓存、分布式数据库、分布式文件系统等。

在腾讯云中,推荐使用的产品是负载均衡(CLB),该产品提供了多种负载均衡算法,包括一致性哈希算法。通过腾讯云负载均衡,您可以轻松配置并管理多个上游服务器,实现高性能和高可用性的应用架构。

了解更多关于腾讯云负载均衡的信息,请访问:腾讯云负载均衡产品介绍

请注意,由于要求答案中不能提及特定的云计算品牌商,因此无法提供其他品牌商的产品介绍链接。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

一致性哈希算法原理(一致性哈希哈希异同)

一、普通 hash 算法 (取模算法): 在了解一致性哈希算法之前,我们先了解一下缓存中一个应用场景,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优点...二、一致性哈希算法: 1、什么是一致性 hash 算法: 一致性哈希算法也是使用取模方法,但是取模算法是对服务器数量进行取模,而一致性哈希算法是对 2^32 取模,具体步骤如下:...步骤一:一致性哈希算法将整个哈希值空间按照顺时针方向组织成一个虚拟圆环,称为 Hash 环; 步骤二:接着将各个服务器使用 Hash 函数进行哈希,具体可以选择服务器IP或主机名作为关键字进行哈希,...如下图所示: hash 环倾斜在极端情况下,仍然有可能引起系统崩溃,为了解决这种数据倾斜问题,一致性哈希算法引入了虚拟节点机制,即对每一个服务节点计算多个哈希,每个计算结果位置都放置一个此服务节点...,称为虚拟节点,一个实际物理节点可以对应多个虚拟节点,虚拟节点越多,hash环上节点就越多,缓存被均匀分布概率就越大,hash环倾斜所带来影响就越小,同时数据定位算法不变,只是多了一步虚拟节点到实际节点映射

50630

一致性哈希算法实现(一致性哈希哈希异同)

数据迁移成本是非常高 2、如何使用一致性哈希实现哈希寻址? 1)、一致性哈希算法是什么 哈希算法是对节点数量进行取模运算,而一致性哈希是对 2 32 2^{32} 232进行取模运算。...一致性哈希将整个哈希值空间组成一个虚拟圆环,也就是哈希环: 哈希空间按照顺时针方向组织,圆环正上方点代表0,0点右侧第一个点代表1,以此类推直到 2 32 − 1 2^{32}-1 232...()计算后,在哈希环上位置如下图: 根据一致性哈希算法,key-01将寻址到节点A,key-02将寻址到节点B,key-03将寻址到节点C 2)、一致性哈希算法如何避免哈希算法问题 1)假设,现在节点...对每一个服务器节点计算多个哈希值,每个计算结果位置上都放置一个虚拟节点,并将虚拟节点映射到实际节点。...如果有访问请求寻址到Node-A-01这个虚拟节点,将被重定位到节点A 4)、思考题 Raft集群具有容错能力,能容忍少数节点故障,那么在多个Raft集群组成KV系统中,如何设计一致性哈希算法,实现当某个集群领导者节点出现故障

32410
  • 一致性哈希算法 虚拟节点(比一致性哈希还好算法)

    大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君。 采用固定哈希算法平衡负载 在大规模缓存应用中,应运而生了分布式缓存系统。key-value如何均匀分散到集群中?最常规方式莫过于hash取模方式。...比如集群中可用机器适量为N,那么key值为K数据请求很简单应该路由到hash(K) mod N对应机器。但是在一些高速发展web系统中,这样解决方案仍有些缺陷。...一致性哈希平衡负载 引入一致性哈希,解决以上增减机器导致负载瞬间整体增大问题 通过在整数范围内负责各区域方式,节点负责区域负载不会随着增减节点发生大规模迁移 但是最简单一致性哈希,在增减物理机时候...,似乎要增加一倍节点或减去一半节点才能保证各个节点负载均衡 虚拟节点对一致性哈希改进 对于一致性哈希负载分布不平均问题,所以提出:虚拟节点对一致性哈希改进 4个物理节点可以变成很多个虚拟节点,每个虚拟节点支持连续哈希环上一段...而这时如果加入一个物理节点,就会相应加入很多虚拟节点,这些新虚拟节点是相对均匀地插入到整个哈希环上,这样,就可以很好分担现有物理节点压力了;如果减少一个物理节点,对应很多虚拟节点就会失效,这样,

    34010

    一致性哈希算法问题

    1.2 一致性哈希算法 一致性哈希算法 一致性哈希算法设计理念如下图所示: 首先将哈希值映射到 0 ~ 232次方一个圆中,然后将实际物理节点IP地址或取其hash值,放入到hash环中。...温馨提示:上述映射只是一个理想状态,其核心思路是为每一个实体节点创建多个虚拟节点,并且核心虚拟节点Hash值越分散越好。 大家可以思考一下,如何用JAVA来实现一致性哈希算法?...2、一致性哈希算法被“滥用” 一致性哈希算法在面对分布式缓存有着得天独厚优势,因为它产生就是为了解决分布式缓存扩容、缩容带来缓存穿透问题。...但现在一致性在分布式服务调用负载算法竟然也引入了一致性哈希算法。...同时需要阐述一致性哈希算法缺陷以及其应对策略(虚拟节点)。 聊差不多可以顺便提一下阅读过一致性哈希算法源码:强调TreeMap与虚拟节点哈希生成方法。

    4.1K20

    一致性哈希简单认识

    一致性哈希利用哈希概念,保证增加或减少服务器,数据存储改变最少,相比取模哈希算法大大节省了数据移动开销,非常方便。...算法 哈希环 简单说,一致性哈希是将整个哈希值空间想象成一个虚拟圆环。...,可能会导致其宕机,继而引发雪崩 这里就衍生出一个虚拟节点概念,即对每个物理节点计算多个哈希值,将原来单一物理节点在哈希环上虚拟出几个分身节点,这些分身节点称为虚拟节点。...优缺点 一致性哈希算法相比普通哈希算法在扩展性和容错性上都有一定优势: 扩展性:普通哈希算法增加缓存空间时候,需要对大量数据做迁移;一致性哈希算法扩展时仅需将下一个节点中一部分数据迁移到这个新增节点上...,一致性哈希算法在以下场景需要谨慎使用: 对于数据占用空间大、但数量较小时,使用一致性哈希有些大材小用 一致性哈希解决了数据均匀分布,但是没有解决流量和负载均衡 数据和机器之间映射通过哈希算法得到

    33331

    一致性哈希简单介绍!!!!

    如图所示结构, 当前端接收到请求时, 通过计算key哈希值, 将哈希值模3, 然后分布到不同后端服务器上 但是, 这样结构当添加或减少后端服务器时就暴露了问题, 每次添加或减少后端服务器, 放在服务器中所有数据都要全部重新计算哈希...如此, 数据迁移成本太高了, 由此引出了一致性哈希 一致性哈希 前端服务端结构不变, 以下都是后端服务器. 假设哈希函数计算出值在 0-2^64 范围内, 将其想想成一个环, 如下: ?...当请求到来时, 计算请求哈希值, 哈希值定会打在这个环上, 然后将请求发给顺时针找到第一个服务器, 如下: ? 也就是找到比请求哈希值大第一台服务器....这个问题是什么导致呢? 是因为哈希函数所导致, 哈希函数是当数据量大时候, 可以保证均匀分布, 但是当数据量小时候并不能保证, 那就让数据量大就好了....以上, 就是一致性哈希简单介绍!!!

    30100

    一致性哈希golang实现

    概述 当一个缓存服务由多个服务器共同提供时,存在一个key应该路由到哪一个服务器问题。...这时候使用一致性hash算法就很适合。 一致性hash算法特点 一致性hash算法在1997年由麻省理工学院 karger等人在解决分布式Cache中提出。...分散性: 分散性主要针对同一个key,当在不同客户端操作时候,可能存在客户端获取到缓存集群数量不一致,从而导致将key映射到不同节点问题,这会引起数据一致性。...一致性hash算法详解 一致性hash核心思想是将key做hash运算,然后通常做法是按照一定算法得出一个 0 ~ 2^32-1之间值,环大小为 2^23,key计算出整数为key在hash...: image.png golang一致性hash算法实现:consistent-hash

    1.4K10

    深入剖析Nginx负载均衡算法

    所谓用户数据扩展,是指每个上游Server只处理特定用户请求,对这种场景Nginx提供了支持权重哈希算法,以及支持虚拟节点一致性哈希算法。...一致性哈希算法执行时间复杂度又是多少呢?...Nginx通过ngx_http_upstream_ip_hash_module、ngx_http_upstream_hash_module这两个模块,实现了哈希一致性哈希算法,它们可以限制每个上游server...一致性哈希算法是怎样实现一致性哈希算法将哈希算法中函数映射,改为32位数字构成环映射,大幅降低了server变动时受影响关键字数量。...通常,每个真实节点对应虚拟节点数在100到200之间,而Nginx选择为每个权重分配160个虚拟节点。 下面我们看下Nginx是如何实现一致性哈希算法

    78140

    一致性哈希分析与实现

    哈希函数,想必大家都不陌生。通过哈希函数我们可以将数据映射成一个数字(哈希值),然后可用于将数据打乱。例如,在HashMap中则是通过哈希函数使得每个桶中数据尽量均匀。那一致性哈希又是什么?...本文将从普通哈希函数说起,看看普通哈希函数存在问题,然后再看一致性哈希是如何解决,一步步进行分析,并结合代码实现来讲解。...普通哈希问题暴露出来了,当将节点由100扩展为110时,会存在大量迁移工作。在1997年MIT提出了一致性哈希算法,用于解决普通哈希这一问题。...一致性哈希环 10000落到环上后,如果没有对应节点,则按顺时针方向找到下一个节点,便为hash值对应节点。...可见虚拟节点能达到均匀分布数据效果。 一句话总结下: 一致性哈希可用于解决哈希函数在扩容时数据迁移问题,而一致性哈希实现中需要借助虚拟节点来均匀分布数据。

    45930

    一致性哈希算法理解与实践

    概述 在维基百科中,是这么定义 一致哈希是一种特殊哈希算法。在使用一致哈希算法后,哈希表槽位数(大小)改变平均只需要对 K/n个关键字重新映射,其中K是关键字数量, n是槽位数量。...引出 我们在上文中已经介绍了一致性Hash算法基本优势,我们看到了该算法主要解决问题是:当slot数发生变化时,能够尽量少移动数据。那么,我们思考一下,普通Hash算法是如何实现?...这显然是不能忍,普通哈希算法问题我们已经发现了,如何对其进行改进呢?没错,我们一致性哈希算法闪亮登场。...: Change: 235603 (2.36%) 虽然一致性Hash算法解决了节点变化导致数据迁移问题,但是,我们回过头来再看看数据项分布均匀性。...我们思考一下,一致性哈希算法分布不均匀原因是什么?从最初1000w个数据项经过一般哈希算法模拟来看,这些数据项“打散”后,是可以比较均匀分布。但是引入一致性哈希算法后,为什么就不均匀呢?

    1.2K30

    一致性哈希负载均衡算法探讨

    来源:《舰队Collection》岛风 前言 一致性哈希算法在很多领域有应用,例如分布式缓存领域 MemCache,Redis,负载均衡领域 Nginx,各类 RPC 框架。...不同领域场景不同,需要顾及因素也有所差异,本文主要讨论在负载均衡中一致性哈希算法设计。 在介绍一致性哈希算法之前,我将会介绍一些哈希算法,讨论它们区别和使用场景。...Ketama 算法:将它称之为哈希算法其实不太准确,称之为一致性哈希算法可能更为合适,其他哈希算法有通用一致性哈希算法实现,只不过是替换了哈希方式而已,但 Ketama 是一整套流程,我们将在后面介绍...以上三者都是最合适一致性哈希算法强力争夺者。 一致性哈希算法实现 ? 一致性哈希概念我不做赘述,简单介绍下这个负载均衡中一致性哈希环。...总结 优秀哈希算法和一致性哈希算法可以帮助我们在大多数场景下应用高性能,高稳定性,但在实际使用一致性哈希负载均衡场景中,最好针对实际集群规模和请求哈希方式进行压测,力保流量均匀打到所有的机器上,

    2.5K50

    nginx负载均衡原理简介_负载均衡算法有哪些

    下面的一致性哈希可以解决这个问题。...一致性哈希算法:hash 模块 刚才说了基于 IP 哈希算法存在一个问题,那就是当有一个上游服务器宕机或者扩容时候,会引发大量路由变更,进而引发连锁反应,导致大量缓存失效等问题。...一致性哈希算法原理是,将一个环分成了 2^32 个区间范围,四个节点将这个环划分成为了四个区间,每个区间请求都由对应节点去处理。来看看当扩容时候会发生什么。...这就是一致性 hash 算法原理,一致性 hash 算法使用也很简单,只需要将上一节指令中参数打开即可: Syntax: hash key [consistent]; Default: — Context...功能:从所有上游服务器中,找出当前并发连接数最少一个,将请求转发到它如果出现多个最少连接服务器连接数都是一样,使用 rr 算法 模块: ngx_http_upstream_least_conn_module

    2K20

    亿级流量网站构架核心技术

    /隔离/路由 -> 服务治理(限流/黑白名单等) 消息队列:服务解耦、异步处理、流量削峰/缓冲等 消息队列进行多个镜像复制 重试功能、防重、(幂等性) 失败处理、日志、报警 大流量缓冲:一般是牺牲强一致性...常见分片机制是一致性哈希 静态化/伪静态化,使用服务器操作系统提供缓存机制 URL重写:将URL按照指定顺序或格式重写,去除随机数 一致性哈希:按照指定参数做一致性哈希,从而保证相同数据落到一台服务器上...七层负载均衡是根据端口号和应用层协议如HTTP协议主机名、URL,转发报文到上游服务器(不同IP地址+端口),如HaProxy、Nginx 上游服务器配置:使用upstream server配置上游服务器...IP地址和端口 权重 负载均衡算法: round-robin轮循 ip_hash hash key [consistent]:对某一key进行哈希或使用一致性哈希算法 哈希算法:根据请求uri进行负载均衡...,可以使用nginx变量 least_conn 失败重试机制:配置当超时或上游服务器不存活时,是否需要重试其他上游服务器 服务器心跳检查 TCP心跳检查 HTTP心跳检查 隔离 线程隔离:主要是指线程池隔离

    82610

    一致性哈希及其在Greenplum中应用

    相对于传统线性(取模)哈希算法,一致性哈希可以保证在分布式哈希表中桶数量发生变化时,受到影响需要重新映射key尽量少。...本文先简要复习下经典割环一致性哈希方案,然后介绍它变种——跳跃一致性哈希(jump consistent hash)。...割环一致性哈希 一致性哈希概念最初在1997年由David Karger等大佬提出,原始论文见Consistent Hashing and Random Trees: Distributed Caching...虽然哈希函数结果是均匀,但节点映射在环上可能不均匀,节点数越少,数据倾斜可能性就越大。解决此问题方法是将物理节点虚拟成多个影子节点,数据经过哈希后按顺时针原则落到影子节点指向物理节点上。...根据论文给出实验数据,跳跃一致性哈希产生分布标准差远远比割环法小,也就是非常均匀。 ? 随着桶数量增加,跳跃一致性哈希算法执行时间增长也不明显。 ?

    76540

    Nginx负载均衡

    负载均衡方法 上面了解了什么是负载均衡,那么Nginx是怎么实现这个功能呢? upstream和server使用 Nginx中负责与上游交互模块,统称为upstream模块。...而指定上游服务地址是通过upstream和server指令完成,其关系为: ? 指定上游服务器address时,其地址可以是域名、IP地址或者unix socket地址。...其功能是: 以加权轮询方式访问server指令指定上游服务。...server 127.0.0.1:17002; server 127.0.0.1:17000; } 一致性哈希算法 hash算法在一定程度上已经可以满足了我们业务需求,但如果这个时候遇到应用宕机或者应用扩容...对于一致性哈希算法理解,可以参考这篇文章:一致性哈希算法理解与实践 它使用也十分简单,就是在之前说upstream_hash模块hash指令最后,添加参数consistent,这样Nginx就可以使用一致性哈希算法了

    1.2K21

    使用虚拟节点改进一致性哈希算法

    1 直接取模 在分布式存储系统中,将数据分布至多个节点方式之一是使用哈希算法。...2 致性哈希(Consistent Hashing) “一致性” 这个定语意义在于:当增删节点时,只影响到与变动节点相邻一个或两个节点,散列表其他部分与原来保持一致。...某种程度上可以将其理解为:一致性哈希算法哈希函数与节点数 N 无关。 其他地方对一致性哈希配图时候,都会选择一个圆环来解释,但我个人感觉哈希表更加直观: ?...这两个问题有一个公共解决方法:新增 “节点 5” 不只从 “节点 4” 搬运数据,而从所有其他节点(或子集)处搬运数据,同时还要继续保持哈希一致性。...这个过程,“节点 5” 既可以使用 100% 网络带宽来接收数据;新哈希表也实现了负载均衡。当然一致性也得到了保证。

    3.5K153

    Dubbo 负载均衡策略:一致性哈希策略

    本文简单介绍 Dubbo 中负载均衡策略:一致性哈希策略。 1 一致性哈希策略 一致性哈希策略:指的是相同参数请求总是发到同一个提供者实例。 简单描述一下一致性哈希,如下图所示。...2 Dubbo 实现方式 Dubbo 在使用一致性哈希时候,会用到如下配置: 配置对哪些参数做哈希计算,默认是只对第一个参数: Dubbo 在实现一致性哈希策略时候使用了虚拟节点概念,就是扩大实例个数,当然不是真的有那么多个实例,比如有 5 个实例,默认是 160 个备份,则真实虚拟节点有 5 * 160...当使用虚拟节点时候,有更多个节点可分配,会更加均匀分配到其他节点上。...3 一致性哈希策略优点 优点:在一些需要将同一个请求参数对应到同个服务场景下很适合;当对实例进行增加或者删除时候,能避免引起很大变动。

    73920

    一致性哈希概念与Python简单实现

    好像从开始接触Zookeeper时候就知道了有一致性哈希这东西。。。。不过倒是一直都没有去了解这到底是个啥东西。。。只是知道它在分布式系统设计中有十分重要作用。。。。...好了,接下来用举例子方式来说一下一致性哈希到底有啥用吧。。。场景如下: 当前有4台服务器组成分布式缓存系统,这里对于一个Key,通过哈希方式,将其保存到某一台服务器上。。。...同时: 如果在系统中加入新服务器,所有的Key哈希分布也都失效了。。。 接下来就可以引入一致性哈希了。。。它就是用于解决这种问题了。。。 这里无耻盗一张图: ?...另外,如果服务器比较少情况下,一般都会引入虚拟节点概念。。也就是一个服务器在圆上对应多个节点。。。 当然这个只是对一致性哈希比较皮毛理解。。。对于其在分布式系统中其他高端用法也不太清楚。。...这里还简单实现了一个简单一致性哈希算法。。。

    1.7K10

    不得不说Nginx反向代理策略算法!!

    (weight) ip_hash 最小连接(least_conn) 通用hash 一致性hash fair(第三方) url_hash (第三方) sticky Nginx负载均衡功能依赖于 ngx_http_upstream_module...上游、scgi_next上游、memcached_next上游和grpc_next上游指令定义 fail_timeout fail_timeout=time 失败超时时间,默认值为10秒 backup...例如:当前端有多个请求到后端服务器节点,服务会被轮流分配到下面三个服务器。...中 通用hash 指定客户端 - 服务器映射基于哈希key值服务器组负载平衡方法。...一致性hash 通用hash和一致性hash也是种扩展策略。通用hash可以以nginx内置变量为key进行hash,一致性hash采用了nginx内置一致性hash环,可支持memcache。

    2K10

    五分钟就能学会适配器模式,告别多个上游烦恼

    说到适配器大家可能想到都是充电器以及各种电器电源,其实适配器还有一层含义是电源转接器。比如下图东西在英文当中也叫做Adapter。我们这里说适配器含义就是指这个。 ?...我们都知道在Python当中传参时候,如果我们以默认参数形式传参,实际上都会被转化成dict形式。所以看起来传入是一个dict,实际上只是一些默认形式传入参数而已。...也就是说我们在初始化Adaptor时候,只需要通过默认参数方法传入我们需要适配方法名即可。...Adapter模式也是一种自底向上进行抽象模式,和之前介绍委托模式有一点类似,两者底层原理是一样,只是实现方法略有不同。...其实落实到我们最终项目当中设计模式是怎样并不太重要,因为设计模式天然就是拿来用,相比于是否严格遵守了某一种模式,更加贴近使用者诉求更加重要。

    43230
    领券