В худшем случаи разница может быть до 20%

Тогда мы начали искать что-нибудь получше

Мы нашли Whitepaper от Google про jump hash

И буквально тремя строчками кода сделали распределение практически идеально совпадающим

Время шло, люди пользовались графитом

И стали делать много странных запросов

Даже более того - начали использовать графит под мониторинг

И производительности graphite-web в нашем случаи под нашей нагрузкой перестало хватать

И мы переписали нужные куски опять же на Го

Этим сократили время ответа пользователям с 15с до 0.8с

В начале были ответы только json'ом, но позже появился и png

(недавно реализовали noscript)

То что фронтэнд стал быстрее позволило нам делать более сложные запросы

например мы стали рекомендовать людям не делать пре-агреграцию на carbon-c-relay

а делать сразу по данным в интерфейсе

Стало проще добавлять сложную математику

И через какое-то время мы приняли решение выделить интефрейсную часть в библиотеку. То есть если вы не хотите брать весь наш стэк, то можно всегда взять библиотеку и получить совместимый с графитом интерфейс и математику в вашем коде.

Немного возвращаясь к хэшам

Если взять 8 серверов, то распределение метрик по ним (при использовании хэша) можно представить как-то так