分布式缓存中，哪三种负载均衡方法最为常见？

分布式缓存中三种负载均衡的方法

一、传统数据分布方法：取模算法

1、基本原理：将key的hash值对机器数取模，计算hash(key) % n，n为机器数，得到的值就是该key需要路由到的服务器编号。

2、优点：实现简单。

3、缺点：在服务器数量发生变化时，缓存会大量失效，当一台服务器挂掉后，剩余服务器无法命中原有的缓存，导致几乎所有的缓存都会失效。

4、表格示例：

二、一致性哈希算法

1、基本原理：一致性哈希算法通过将hash值映射到一个环状空间（通常为0到2^32-1），然后将节点分布在这个环上，当有节点增加或减少时，只有较少的key需要重新映射，从而减少了缓存失效的比例。

2、优点：相比简单的取模算法，当节点变动时只有相对较少的key失效，实现也相对简单，不需要进行数据迁移，每个服务器是独立的。

3、缺点：仍然会有部分key失效，如果访问量非常大的时候，如果访问到失效的key，就会直接访问到数据源上面去了，可能会导致数据源直接压挂。

4、表格示例：

三、Tair负载均衡算法

1、基本原理：Tair通过构建一张对照表来实现数据的分布和负载均衡，数据以bucket为单位存储，每个bucket对应一个dataServer，configServer负责维护这些对照表，并根据需要进行重构和数据迁移。

2、优点：可以设置同一个bucket的备份数目，尽量保证每个节点的bucket数目差不多，从而实现负载均衡。

3、缺点：当服务器变化时，需要重构对照表并进行数据迁移，可能会有一定的复杂性和性能开销。

4、表格示例：

四、相关问题与解答

问题1：为什么传统的取模算法在服务器数量变化时会导致大量缓存失效？

答：因为取模算法直接依赖于服务器的数量n，当服务器数量变化时，所有基于原来数量n计算出的缓存位置都会变得无效，导致大量缓存失效。

问题2：一致性哈希算法如何减少缓存失效？

答：一致性哈希算法通过将hash值映射到一个环状空间，并将节点分布在环上，当有节点增加或减少时，只有落在受影响区间内的key需要重新映射，从而减少了缓存失效的比例。

小伙伴们，上文介绍了“分布式缓存中三种负载均衡的方法”的内容，你了解清楚吗？希望对你有所帮助，任何问题可以给我留言，让我们下期再见吧。