四种负载均衡算法思想随机法轮询一致hash法最小活跃数-------------随机 若只是单纯的使用Random进行随机的话，可以实现，但是如果服务器的负载能力大小不一样，就会造成配置高的服务器处于空闲或者负载量小，而配置低的服务器任务繁重。因此为每台服务器设置一个权重来表明负载的能力大小。这是如何选取就有两个方式，一个是根据权重大小，向服务器List集合中添加多少个，这样做的缺点就在于当服务器
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2024-05-28 11:31:32
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一致性哈希先构造一个长度为2^32的一致性Hash环，根据服务器节点地址(ip+port)的Hash值将服务器节点映射到这个Hash环上，然后根据用户请求的Key值(用户ID)计算得到其Hash值，接着在Hash环上按顺时针或逆时针查找距离这个Key值的Hash值最近的服务器节点，由该服务器节点处理此次用户请求。如图：一致性哈希是对普通哈希的改进，有效的解决了稳定性的问题。当服务器节点加入或退出时
通过构造性能良好的哈希函数，可以减少冲突，但一般不可能完全避免冲突，因此解决冲突是哈希法的另一个关键问题。创建哈希表和查找哈希表都会遇到冲突，两种情况下解决冲突的方法应该一致。下面以创建哈希表为例，说明解决冲突的方法。常用的解决冲突方法有以下四种：一、开放定址法（再散列法）这种方法也称再散列法，其基本思想是：当关键字key的哈希地址p=H（key）出现冲突时，以p为基础，产生另一个哈希地址p1，如
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2023-11-10 19:59:49
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首先说一下hash冲突吧，hash冲突在hash表中一般情况下是会遇到的； hash冲突指的是你在向hash表中存数据时，首先要通过key值进行指定的hash算法进行计算，然后得到一个值，这个值就是你要将这个key对应的value存入的地址。但是在这个地址中已经有值存在，所以这个时候就发生了hash冲突，不同的key通过hash算法得到了对应的同一个值。hash冲突解决的方法：再hash法：这种方
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2023-12-31 21:34:54
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实际项目中负载均衡软件是怎么实现负载均衡功能的呢？通过特定的负载均衡算法来实现： (一).HAProxy的负载均衡调度算法有如下8种： 一、roundrobin，表示简单的轮询，这个不多说，这个是负载均衡基本都具备的； 二、static-rr，表示根据权重，建议关注； 三、leastconn，表示最少连接者先处理，建议关注； 四、source，表示根据请求源IP，建议关注； 五、uri，表示根据
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2024-05-21 11:38:59
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集群（Cluster）集群可以利用多个计算机进行并行计算从而获得很高的计算速度，也可以用多个计算机做备份，从而使得任何一个机器坏了整个系统还是能正常运行。集群技术的分类高可用集群（High Availability，HA）：高可用的含义是最大限度地可以使用。从集群的名字上可以看出，此类集群实现的功能是保障用户的应用程序持久、不间断地提供服务。负载均衡集群：分为前端负载调度和后端服务两个部分。负载调
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2024-03-28 14:38:54
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服务消费者从服务配置中心获取到服务的地址列表后，需要选取其中一台来发起RPC调用。如何选择，则取决于具体的负载均衡算法，对应于不同的场景，选择的负载均衡算法也不同。常见的负载均衡算法包括轮询法、随机法、源地址哈希法、加权轮询法、加权随机法、最小连接法。1. 轮询法轮询很容易实现，将请求按顺序轮流分配到后台服务器上，均衡的对待每一台服务器，而不关心服务器实际的连接数和当前的系统负载。使用轮询策略的目
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2024-04-11 12:53:30
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一、nginx的upstream目前支持负载均衡方式的分配1.1、RR（默认）每个请求按时间顺序逐一分配到不同的后端服务器，如果后端服务器down掉，能自动剔除。例如：upstream tomcats {
server 10.1.1.107:88 max_fails=3 fail_timeout=3s weight=9;
server 10.1.1.132:80 max_fails
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2023-10-08 12:43:40
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Spring Cloud Ribbon是基于HTTP和TCP的客户端负载工具，在Spring Cloud微服务架构中使用客户端负载均衡调用只需要两步：服务提供者只需启动多个实例并注册到一个注册中心或是多个相关联的服务注册中心服务消费者直接通过调用被@LoadBalanced注解修饰过的RestTemplate来实现面向服务的调用接口服务注册中心、服务注册提供者以及服务消费者的搭建，参考上一篇《Sp
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2024-05-31 13:11:15
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目录场景一：业务服务器场景二：缓存服务器一致性哈希算法MD5算法一致性哈希算法代码实现场景一：业务服务器负载的概念就是希望把不同区域的用户（客户端）分发到不同的服务器上，让每个服务器都尽量均衡的接受同等数量的客户端请求，把压力分散于不同的服务器中，所以前面就需要有一台反向代理服务器，也叫负载均衡器。像我们用的nginx、lvs都是非常强大的负载均衡器，有反向代理功能。负载均衡算法就属于一致性哈希算
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2024-02-08 06:28:37
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参考：这篇写的非常通俗易懂大意： 利用一个环形的hash空间selectors（散列范围0~(2^32)-1，实际上底层是一个ConcurrentMap），按照hash算法将一个key散列到指定的位置。对象（o1,o2,o3）的散列与机器（Node1,Node2,Node3）的散列算法是一样的。形成过程： 1）考虑负载均衡算法的一致性和分散性：o1,o2,o3顺时针地去找离自己最近距离的机器位置。
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2024-03-28 08:42:13
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互联网分布式系统中，很多服务是数据存储相关的，海量访问量下，直接访问存储介质是抗不住的，需要使用cache，cache集群的负载均衡算法就成为一个重要的话题，这里对现有的负载均衡算法进行一些总结。
BTW：虽然是Cache负载均衡算法小结，其实可以说是负载均衡算法小结，只是针对Cache应用场景罢了。
负载均衡算法主要有：
Stati
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2024-05-09 15:45:04
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写在前面
在解决分布式系统中负载均衡的问题时候可以使用Hash算法让固定的一部分请求落到同一台服务器上，这样每台服务器固定处理一部分请求（并维护这些请求的信息），起到负载均衡的作用。但是普通的余数hash（hash(比如用户id)%服务器机器数）算法伸缩性很差，当新增或者下线服务器机器时候，用户id与服务器的映射关系会大量失效。一致性hash则利用hash环对其进行了改进。
一致性Hash概
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2024-04-14 00:03:22
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1 开放定址1）线性 ( hash(key)+i) % L jdk threadlocalmap 原因：----threadlocal冲突可能性低，threadlocal对象的hash：----链表 、树删除性能低2）二次. ( hash(key)+c1* i + c2 *i^2) % L3）双重hash ( hash1(key)+hash2(key)* i) % L4）随机数列2 链
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2019-11-11 17:17:00
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# Java中的Hash冲突及解决方法
在Java编程中，哈希表（Hash Table）是一种常用的数据结构，能够实现高效的数据存取。然而，哈希表在存储数据时，难免会遇到哈希冲突（Hash Collision）的问题。本文将探讨哈希冲突的概念，以及在Java中常用的解决方案，并辅以相应的代码示例，帮助读者更好地理解这一主题。
## 什么是哈希冲突？
哈希冲突指的是，当多个不同的键（key）经
hashmap负载因子，为什么设置成0.75hashmap，底层实现是哈希表（数组+链表/红黑树）。哈希冲突时，hashmap采用链地址法解决hash冲突；为了防止退化带O(n)复杂度，hashmap规定链表长度超过8时，将链表转换成红黑树结构，图源网络。1. 什么是hashmap负载因子？hashmap负载因子（load factor），也叫扩容因子或者装载因子，它是hashmap中定义的一个阈
LVS（Linux Virtual Server）即Linux虚拟服务器，是一个高性能的服务器集群系统，主要被用来做负载均衡的工作。它是由章文嵩博士于98年在国防科技大学读博的时候创建的开源项目，是中国国内最早出现的开源软件项目之一。从Linux 2.4开始，LVS的代码已经进入了官方内核中，并得到了广泛的应用。在实际应用场景下，LVS常常与Keepalived搭配工作，实现高可用、高性能、可伸缩
哈希函数：它把一个大范围的数字哈希（转化）成一个小范围的数字，这个小范围的数对应着数组的下标。使用哈希函数向数组插入数据后，这个数组就是哈希表。 冲突 当冲突产生时，一个方法是通过系统的方法找到数组的一个空位，并把这个单词填入，而不再用哈希函数得到数组的下标，这种方法称为开放地址法。 组的每个数据项 ...
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2021-08-08 14:25:00
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HashMap 采用一种所谓的 “Hash 算法” 来决定每个元素的存储位置。当程序执行 map.put(String,Obect)方法 时，系统
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2022-11-03 10:06:26
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Hash冲突什么是 Hash，就是把任意长度的输入（又叫做预映射， pre-image），通过 散列算法，变换成固定长度的输出，该输出就是散列值，输入的微小变化会导致 输出的巨大变化。所以 Hash 常用在消息摘要或签名上，常用 hash 消息摘要算法 有：（1)MD4（2) MD5 它对输入仍以 512 位分组，其输出是 4 个 32 位字的级联 （3)SHA-1 及其他。Hash 转换是一种压
