6. Consistent Hashing in Hindi with Example | System Design - Consistent Hashing | High Level design

Concept && Coding - by Shrayansh

6 chapters6 takeaways10 key terms5 questions

Overview

यह वीडियो कंसिस्टेंट हैशिंग की अवधारणा को समझाता है, जो सिस्टम डिज़ाइन में डेटा को सर्वर पर समान रूप से वितरित करने की एक विधि है। यह बताता है कि सामान्य हैशिंग में क्या समस्याएं आती हैं, खासकर जब सर्वर गतिशील रूप से जोड़े या हटाए जाते हैं। वीडियो कंसिस्टेंट हैशिंग के काम करने के तरीके को उदाहरणों के साथ समझाता है, जिसमें वर्चुअल नोड्स का उपयोग करके डेटा री-बैलेंसिंग को कम किया जाता है। यह लोड बैलेंसिंग और डिस्ट्रीब्यूटेड डेटाबेस जैसे परिदृश्यों में इसके उपयोग पर भी प्रकाश डालता है।

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Chapters

हैशिंग एक प्रक्रिया है जो किसी भी लंबाई की इनपुट वैल्यू (की) को एक निश्चित लंबाई की आउटपुट वैल्यू (हैश) में बदलती है।
मोड हैशिंग का उपयोग हैश वैल्यू को एक निश्चित आकार की टेबल (जैसे सर्वर की संख्या) के इंडेक्स में मैप करने के लिए किया जाता है।
उदाहरण के लिए, 'श्रेयांश' जैसे नाम का हैश निकाला जाता है और फिर मोड ऑपरेटर का उपयोग करके उसे टेबल के एक विशिष्ट इंडेक्स पर रखा जाता है।

हैशिंग डेटा को व्यवस्थित करने और खोजने का एक मूलभूत तरीका है, जो इसे सिस्टम डिज़ाइन में महत्वपूर्ण बनाता है।

किसी नाम (की) पर हैश फ़ंक्शन लागू करना और फिर मोड ऑपरेटर का उपयोग करके उसे एक निश्चित आकार की टेबल के इंडेक्स पर रखना।

जब सर्वर की संख्या बदलती है (जोड़ना या हटाना), तो मोड हैशिंग के कारण अधिकांश डेटा को री-बैलेंस करना पड़ता है।
लोड बैलेंसर और डिस्ट्रीब्यूटेड स्टोरेज सिस्टम में यह समस्या तब आती है जब सर्वर की संख्या गतिशील होती है।
सर्वर की संख्या बदलने पर, हैश फ़ंक्शन का आउटपुट बदल जाता है, जिससे डेटा को नए सर्वर पर ले जाना पड़ता है, जो एक महंगा ऑपरेशन है।

यह समझना महत्वपूर्ण है कि सामान्य हैशिंग डायनामिक सिस्टम में क्यों विफल हो जाती है ताकि हम बेहतर समाधानों की ओर बढ़ सकें।

यदि 3 सर्वर से 4 सर्वर हो जाते हैं, तो किसी की का हैश बदल सकता है (जैसे मोड 3 से मोड 4), जिससे उस की से संबंधित डेटा को नए सर्वर पर ले जाना पड़ता है।

कंसिस्टेंट हैशिंग एक ऐसी तकनीक है जो सर्वर की संख्या बदलने पर री-बैलेंसिंग की आवश्यकता को कम करती है।
इसका लक्ष्य यह सुनिश्चित करना है कि जब सर्वर जोड़े या हटाए जाएं, तो केवल कुछ ही कीज़ को री-बैलेंस करने की आवश्यकता हो, न कि अधिकांश को।
यह औसत रूप से कुल कीज़ का केवल 1/N (जहां N सर्वर की संख्या है) को री-बैलेंस करने का प्रयास करता है।

कंसिस्टेंट हैशिंग सिस्टम की स्केलेबिलिटी और उपलब्धता में सुधार करता है, खासकर जब लोड को डायनामिक रूप से वितरित करने की आवश्यकता होती है।

यह सुनिश्चित करना कि सर्वर जोड़ने या हटाने पर भी, डेटा का केवल एक छोटा सा हिस्सा ही नए सर्वर पर स्थानांतरित हो।

कंसिस्टेंट हैशिंग एक 'वर्चुअल रिंग' का उपयोग करता है, जो 0 से एक बड़ी संख्या तक फैली होती है।
सर्वर (या उनके वर्चुअल नोड्स) को इस रिंग पर रैंडमली रखा जाता है।
डेटा कीज़ को भी रिंग पर रखा जाता है, और वे उस सर्वर को असाइन की जाती हैं जो रिंग पर क्लॉकवाइज दिशा में उसके ठीक बाद आता है।

यह रिंग-आधारित मैपिंग सुनिश्चित करती है कि जब एक सर्वर जोड़ा या हटाया जाता है, तो केवल उसके पड़ोसी सर्वर ही प्रभावित होते हैं, जिससे री-बैलेंसिंग कम होती है।

एक वर्चुअल रिंग पर सर्वर S1, S2, S3 को रखना और फिर एक की (जैसे K1) को रिंग पर रखना। K1 को वह सर्वर असाइन किया जाएगा जो रिंग पर K1 के ठीक बाद क्लॉकवाइज दिशा में आता है।

कंसिस्टेंट हैशिंग में, प्रत्येक सर्वर को रिंग पर कई 'वर्चुअल नोड्स' के रूप में दर्शाया जाता है।
वर्चुअल नोड्स का उपयोग सर्वर के बीच लोड को अधिक समान रूप से वितरित करने के लिए किया जाता है।
यह सुनिश्चित करता है कि जब कोई सर्वर जोड़ा या हटाया जाता है, तो लोड का वितरण अधिक संतुलित रहता है।

वर्चुअल नोड्स लोड को बेहतर ढंग से वितरित करके और री-बैलेंसिंग के प्रभाव को कम करके कंसिस्टेंट हैशिंग की प्रभावशीलता को बढ़ाते हैं।

एक सर्वर को रिंग पर केवल एक बार रखने के बजाय, उसे कई अलग-अलग स्थानों पर (जैसे 100, 200, 300) वर्चुअल नोड्स के रूप में रखना।

कंसिस्टेंट हैशिंग का उपयोग लोड बैलेंसर में किया जाता है ताकि आने वाले ट्रैफिक को विभिन्न एप्लीकेशन सर्वर पर समान रूप से वितरित किया जा सके।
यह डिस्ट्रीब्यूटेड डेटाबेस (जैसे NoSQL डेटाबेस) में डेटा को शार्ड्स (विभिन्न सर्वर) में विभाजित करने के लिए भी उपयोग किया जाता है।
यह उन सिस्टम्स के लिए आदर्श है जहां सर्वर की संख्या गतिशील रूप से बदल सकती है (जैसे क्लाउड वातावरण)।

यह विभिन्न सिस्टम डिज़ाइन परिदृश्यों में स्केलेबिलिटी, परफॉरमेंस और उपलब्धता सुनिश्चित करने में मदद करता है।

अमेज़न जैसे ई-कॉमर्स प्लेटफॉर्म पर, कंसिस्टेंट हैशिंग का उपयोग यह सुनिश्चित करने के लिए किया जाता है कि उत्पाद कैटलॉग और उपयोगकर्ता डेटा को कई सर्वर पर कुशलतापूर्वक वितरित किया जाए।

Key takeaways

1सामान्य हैशिंग तब समस्याग्रस्त हो जाती है जब सर्वर की संख्या बदलती है, जिससे बड़े पैमाने पर डेटा री-बैलेंसिंग की आवश्यकता होती है।
2कंसिस्टेंट हैशिंग सर्वर जोड़ने या हटाने पर री-बैलेंसिंग की मात्रा को कम करके इस समस्या का समाधान करती है।
3कंसिस्टेंट हैशिंग एक वर्चुअल रिंग का उपयोग करती है जहां सर्वर और डेटा कीज़ को रखा जाता है, और डेटा को क्लॉकवाइज दिशा में अगले सर्वर को असाइन किया जाता है।
4वर्चुअल नोड्स का उपयोग लोड को अधिक समान रूप से वितरित करने और री-बैलेंसिंग के प्रभाव को कम करने के लिए किया जाता है।
5कंसिस्टेंट हैशिंग लोड बैलेंसर, डिस्ट्रीब्यूटेड कैश और NoSQL डेटाबेस जैसे डायनामिक सिस्टम के लिए एक महत्वपूर्ण तकनीक है।
6यह सुनिश्चित करता है कि सिस्टम स्केलेबल और कुशल बना रहे, भले ही सर्वर की संख्या बदलती रहे।

Key terms

HashingHash FunctionMod HashingConsistent HashingLoad BalancerDistributed SystemsRe-balancingVirtual RingVirtual NodesSharding

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1सामान्य हैशिंग में सर्वर की संख्या बदलने पर क्या समस्या आती है और कंसिस्टेंट हैशिंग इसे कैसे हल करती है?
2कंसिस्टेंट हैशिंग वर्चुअल रिंग का उपयोग कैसे करती है और डेटा को सर्वर पर कैसे असाइन करती है?
3वर्चुअल नोड्स कंसिस्टेंट हैशिंग में लोड वितरण और री-बैलेंसिंग को कैसे बेहतर बनाते हैं?
4किन सिस्टम डिज़ाइन परिदृश्यों में कंसिस्टेंट हैशिंग का उपयोग करना सबसे अधिक फायदेमंद होता है?
5कंसिस्टेंट हैशिंग का मुख्य लाभ क्या है जब सिस्टम में सर्वर डायनामिक रूप से बदलते हैं?