海量数据如何“安家”?一文读懂哈希、范围和一致性哈希三大分片策略

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哈希分布

哈希分布(Hash-based Partition)是通过哈希函数(如MD5、SHA-1或简单取模)将数据的键(Key)映射到固定范围的哈希值,再根据哈希值将数据分配到不同的节点。

哈希分布(Hash-based Partition)通过一个确定的哈希函数(如MurmurHash、CRC32,或者简单的取模运算;MD5、SHA-1等加密哈希也可用于需要强随机性的场景,但通常计算开销较大)作用于数据的某个键(Key),将键映射到一个固定范围的哈希值。然后,根据哈希值(例如,hash(key) % num_nodes)将数据分配到对应的节点。

良好的哈希函数可以将数据尽可能均匀地散列到各个节点,避免数据倾斜,从而实现负载均衡。然而,当集群中的节点数量发生变化(增减节点)时,如果采用简单的取模方式(% num_nodes),绝大多数数据的哈希映射关系都会改变,导致大规模的数据迁移(如节点从10个扩容到11个,约90%的数据需要迁移)。

每周读书与学习->初识JMeter 元件(一)

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Jmeter元件是使用Jmeter来完成性能测试的基础,是整个Jmeter的核心,Jmeter是由很多个不同种类的元件来共同组成的,每个元件具有不同的功能,编写Jmeter的性能测试脚本就是将多个功能不同的元件串联起来完成一个性能测试场景的过程,如下图所示,下图中展示的就是Jmeter中常用到一些元件的种类,每个不同种类的元件可以在性能测试中起到不同的作用,通常需要不同的元件来共同协作,才能完成一个性能测试场景。

【URP】Unity Shader Tags

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URP 默认使用‌
前向渲染路径‌,其光源处理规则如下‌:

MySQL多表查询

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内连接查询的是两张表交集部分的数据。

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