引言:分布式缓存与伸缩性挑战 各位技术同仁,大家好! 在当今瞬息万变的互联网时代,构建高性能、高可用的分布式系统已成为我们日常工作的核心。其中,分布式缓存系统扮演着至关重要的角色,它能够显著提升数据访问速度,减轻后端数据库的压力。无论是用户会话、商品信息还是计算结果,将热点数据存储在内存缓存中,都能带来立竿见影的性能提升。 然而,随着业务的快速发展,分布式缓存系统也面临着巨大的挑战,尤其是伸缩性(Scalability)问题。当系统流量激增,现有缓存节点无法支撑时,我们需要快速扩容;反之,当流量回落,为了节省资源,我们也可能需要缩容。理想的扩缩容过程应该是平滑且高效的,数据迁移量应尽可能小,以避免对系统造成冲击。 传统哈希方法的局限性 我们首先回顾一下传统的、朴素的分布式哈希方法。最常见的方式是使用取模运算: node_index = hash(key) % N 这里 hash(key) 是将键(key)映射到一个整数值的哈希函数,N 是当前缓存节点的总数量。这种方法简单直观,易于理解和实现。 但是,这种方法在节点数量 N 发生变化时会带来灾难性的后果。 假设我们有3个缓存节点 N0, …
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