scale out の技術 (in UNIX magazine, April 2009)
scale outの技術 首藤 一幸 Last-updated: January 5, 2010 注: このページの文章は以下の記事の元原稿です。 首藤一幸, "スケールアウトの技術", クラウドの技術, pp.88-101, (株)アスキー・メディアワークス, ISBN978-4-04-868064-6, 2009年 11月 6日 アスキー・メディアワークス社の 書籍紹介ページ Amazon.co.jp の ページ 首藤一幸, "スケールアウトの技術", UNIX magazine 2009年 4月号, pp.78-91, (株)アスキー・メディアワークス, 2009年 3月 18日 データベースに求められる性能を試算したところ、 十台、百台…数万台のサーバが必要になった。 クラウドを構築する側はこういう問題に直面し、解決しようとしてきた。 台数に比例した性能を引き出すこと、つまりsca
structured P2P/DHT(Distributed Hash Table)メモ & リンク集 ― ありえるえりあ
structured P2P/DHT(Distributed Hash Table)メモ & リンク集 structured P2P/DHT(Distributed Hash Table: 分散ハッシュテーブル)メモ & リンク集 * 表記 [image]: 必ずしも厳密では無く、直感的に理解しやすい説明に注釈しています。 * 概要 - CAN, Chord, Pastry, Tapestryの4つが起源(と言われています) - ad hoc性とscalabilityの両立を目指す探索(lookup)手法です。 -- key => locationのmappingを行います (下記の用語参照) -- locationはcontentを保有するノードのアドレス(e.g. IPアドレス+ポート)です。実装によっては、locationではなくcontent自体を持ちます。 - ノードとコンテンツ
Consistent hashing - Wikipedia
In computer science, consistent hashing[1][2] is a special kind of hashing technique such that when a hash table is resized, only keys need to be remapped on average where is the number of keys and is the number of slots. In contrast, in most traditional hash tables, a change in the number of array slots causes nearly all keys to be remapped because the mapping between the keys and the slots is de
RJ のジャーナル - libketama - a consistent hashing algo for memcache clients | Last.fm
2007年 04月 11日 水曜日 02:36 We wrote ketama to replace how our memcached clients mapped keys to servers. Previously, clients mapped keys->servers like this: server = serverlist; This meant that whenever we added or removed servers from the pool, everything hashed to different servers, which effectively wiped the entire cache. We add (and sometimes remove) servers from the memcached pool often enough t
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