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CyC2018
2018-03-27 16:30:39 +08:00
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notes/分布式基础.md
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@ -77,7 +77,7 @@
1. 强一致性：新数据写入之后，在任何数据副本上都能读取到最新值；
2. 弱一致性：新数据写入之后，不能保证在数据副本上能读取到最新值；
3. 最终一致性：新数据写入之后，只能保证过了一个时间窗口才能读取到最新值；
3. 最终一致性：新数据写入之后，只能保证过了一个时间窗口后才能在数据副本上读取到最新值；
### 4. 可扩展性
@ -93,7 +93,7 @@
传统的哈希分布算法存在一个问题：当节点数量变化时，也就是 N 值变化，那么几乎所有的数据都需要重新分布，将导致大量的数据迁移。
#### 一致性哈希
**一致性哈希**
Distributed Hash Table（DHT）：对于哈希空间 0\~2<sup>n</sup>，将该哈希空间看成一个哈希环，将每个节点都配置到哈希环上。每个数据对象通过哈希取模得到哈希值之后，存放到哈希环中顺时针方向第一个大于等于该哈希值的节点上。
@ -109,7 +109,7 @@ Distributed Hash Table（DHT）：对于哈希空间 0\~2<sup>n</sup>，将该
顺序分布的数据划分为多个连续的部分，按一定策略分布到不同节点上。例如下图中，User 表的主键范围为 1 \~ 7000，使用顺序分布可以将其划分成多个子表，对应的主键范围为 1 \~ 1000，1001 \~ 2000，...，6001 \~ 7000。
其中 Meta 表是为了支持更大的集群规模，它将原来的一层索引结分成两层，使用 Meta 表来维护 User 子表所在的节点，从而减轻 Root 节点的负担。
引入 Meta 表是为了支持更大的集群规模，它将原来的一层索引结分成两层，Meta 维护着 User 子表所在的节点，从而减轻 Root 节点的负担。
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