ISSN 0021-3454 (печатная версия)
ISSN 2500-0381 (онлайн версия)
Меню

10
Содержание
том 67 / Октябрь, 2024
СТАТЬЯ

DOI 10.17586/0021-3454-2017-60-3-234-238

УДК 004.75

ГОРИЗОНТАЛЬНОЕ МАСШТАБИРОВАНИЕ БАЗЫ ДАННЫХ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ КОНСИСТЕНТНОГО ХЕШИРОВАНИЯ

Зернов А. С.
Университет ИТМО; кафедра вычислительной техники; студент


Ожиганов А. А.
Университет ИТМО, Санкт-Петербург, 197101, Российская Федерация; профессор


Читать статью полностью 

Аннотация. Рассматривается задача организации распределенного хранения больших объемов данных в крупномасштабных кластерных системах. Представлен способ распределения данных по узлам кластера с использованием консистентного хеширования. Описаны базовый метод консистентного хеширования и усовершенствованный метод с использованием виртуальных узлов.
Ключевые слова: распределенные хранилища, масштабирование базы данных, массивы данных, шардинг, высоконагруженные системы

Список литературы:
  1. Wang W., Zhang Z. Balanced partition scheme for distributed caching systems to solve load imbalance problems // ACM SIGSOFT Software Engineering Notes. 2012. Vol. 37. P. 4—5. DOI: 10.1145/2382756.2382772.
  2. Tamer Özsu M., Valduriez P. Principles of Distributed Database Systems. N. Y.: Springer-Verlag, 2011. P. 71—89.
  3. Chhanda R. Distributed Database Systems. New Jersey, USA: Pearson, 2009. P. 119—133.
  4. Dynamo: Amazon’s Highly Available Key-value Store / Amazon.com, Inc., 2007. P. 208—212 [Электронный ресурс]: .
  5. Fan L., Cao P., Almeida J., Broder A. Z. Summary Cache: a Scalable Wide-Area Web Cache Sharing Protocol / Computer Science Department, Univ. of Wisconsin, Madison, USA, 1998. P. 287—292.
  6. Karger, Lehman E., Leighton T., Levine M., Lewin D., Panigrahy R. Consistent hashing and random trees: Distributed caching protocols for relieving hot spots on the World Wide Web // Proc. of the 29th Annual ACM Symp. on Theory of Computing. 1997. P. 11—15.
  7. Swaminathan S. Amazon dynamoDB: a seamlessly scalable non-relational database service // Proc. of the ACM SIGMOD Intern. Conf. on Management of Data, USA, ACM, 2012. P. 208—210. DOI: 10.1145/2213836.2213945.
  8. Aspnes J., Safra M., Yin Y. Ranged hash functions and the price of churn // Proc. of the 19th Annual ACM-SIAM Symp. on Discrete Algorithms, SODA '08. 2008. P. 1066—1075.
  9. Haiying S., Cheng-Zhong Xu. Hash-based proximity clustering for load balancing in heterogeneous DHT networks // Proc. of the 20th Intern. Conf. on Parallel and Distributed Processing. USA: IEEE Computer Society, Washington, 2006. P. 39—40.