目录 1、redis cluster介绍 2、最老土的hash算法和弊端（大量缓存重建） 3、一致性hash算法（自动缓存迁移）+虚拟节点（自动负载均衡） 不用遍历 --》 hash算法： 缓存位置= hash（key）%n 新增/减少 节点 --》缓存位置失效--》hash环 hash环
一致性hash算法的特点|
|-1.采用一致性哈希算法(consistent hashing)，将key和节点name同时hashing，然后进行映射匹配，采用的算法是MURMUR_HASH。
| 采用一致性哈希而不是采用简单类似哈希求模映射的主要原因是当增加或减少节点时，不会产生由于重新匹配造成的rehashing。
| 一致性哈希只影响相邻节点key分配，影响量小。
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|-2.为
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2023-09-18 22:58:32
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锁
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2019-04-03 14:13:01
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前言一致性哈希算法(Consistent Hashing)在分布式系统的应用还是十分广泛的，本文尽量结合业务场景快速讲解一致性哈希算法的应用及与其相关的话题。1 分布式缓存随着业务的扩展，流量的剧增，单体项目逐渐划分为分布式系统。对于经常使用的数据，我们可以使用Redis作为缓存机制，减少数据层的压力。因此，重构后的系统架构如下图所示：优化最简单的策略就是，把常用的数据保存到Redis中，为了实现
在分布式缓存系统中， 如何把数据映射到不同的缓存服务器上，一般会采用hash算法，如共有3台缓存服务器时， h= Hash(key)%3, 这种hash算法的扩展性和容错性不好，当业务增长需要加入新的缓存服务器或者由于某台缓存服务器出现故障，无法使用时，hash的计算将变为：h = Hash(key)%n ,这时，大量的访问将会因为缓存失效，而直接请求数据库
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2023-07-08 19:12:09
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前言一致性哈希算法(Consistent Hashing)在分布式系统的应用还是十分广泛的，本文尽量结合业务场景快速讲解一致性哈希算法的应用及与其相关的话题。1 分布式缓存随着业务的扩展，流量的剧增，单体项目逐渐划分为分布式系统。对于经常使用的数据，我们可以使用Redis作为缓存机制，减少数据层的压力。因此，重构后的系统架构如下图所示：优化最简单的策略就是，把常用的数据保存到Redis中，为了实现
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2023-06-02 14:49:59
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目录hash算法一致性hash算法为什么redis不一致性hash算法hash算法Hash，一般翻译做散列、杂凑，或音译为哈希，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。这种转换是一种压缩映射，也就是，散列值的空间通常远小于输入的空间，不同的输入可能会散列成相同的输出，所以不可能从散列值来确定唯一的输入值。简单的说就是一种将任意长度的消
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2023-07-12 16:29:07
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对于redis、memcached这些分布式缓存系统，需要将数据均匀的分布到缓存服务器集群的不同机器上，就需要使用对缓存的数据的key做hash值计算， 然后在将hash值除以服务器节点的数量取模计算出数据需要落到那台服务器节点上。这种算法很简单，也可以实现数据的均匀分布， 但是，增加或者减少数据节点的时候会导致所有缓存数据失效。例如，有三台Redi
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2023-06-26 14:58:17
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redis集群方案-一致性hash算法前奏集群的概念早在 Redis 3.0 之前讨论了，3.0 才在源码中出现。Redis 集群要考虑的问题：节点之间怎么据的同步，如何做到数据一致性。一主一备的模式，可以用 Redis 内部实现的主从备份实现数据同步。但节点不断增多，存在多个 master 的时候，同步的难度会越大。如何做到负载均衡？请求量大的时候，如何将请求尽量均分到各个服务器节点，负载均衡算
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2023-06-21 20:35:45
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现在公司业务慢慢增大，单机的redis缓存已经只撑不住了 ，因此考虑redis集群，然而高并发集群的数据一致性性问题，是一个难以解决的问题，由于缓存数据量很大，Redis快正是快在其基于内存的快速存取。redis存在的问题，所有的缓存数据是分散存放在各个Redis节点上的，通过客户端实现路由算法，来将某个key路由到某个具体的节点。下面简单的了解下 hash算法一致性Hash概述为了能直观的理解一
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2023-08-16 18:27:37
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前几天在看redis的集群方案，在redis3.0以后支持的服务器端的集群方案。不过，在客户端也有成熟的redis集群。实现思想是采用一致性hash算法，将redis节点散列，将存取的key也进行散列，从而找到该从哪个节点上操作数据。下面先来了解下一致性hash算法。使用场景现在我们假设有100台redis data服务器，一份数据101进来的时候，以散列公式hash(i)&100，计算所
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2023-08-15 17:07:35
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一致性Hash是一种特殊的Hash算法，由于其均衡性、持久性的映射特点，被广泛的应用于负载均衡领域。非常简单的Hash算法Group = Key % N来实现请求的负载均衡，通过对集群数量 N 取模，得到该 key 应该查找、存储的服务器节点问题1：当缓存服务器数量发生变化时，会引起缓存的雪崩，可能会引起整体系统压力过大而崩溃（大量缓存同一时间失效）。问题2：当缓存服务器数量发生变化时，几乎所有缓
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2021-12-21 18:11:00
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在很多集群架构中，为了保证集群数据的一致性，都会使用一致性哈希算法，因为一致性哈希算法，可以保证无论是增加节点，还是减少节点，被影响的数据都是一小部分数据。不过，Redis集群例外，Redis 集群没有使用一致性哈希，取而代之的是引入了哈希槽的概念。哈希槽是Redis真正保存数据的地方。 Redis 集群有16384个哈希槽，每个要保存到Redis的键值对，都会先通过CRC1
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2023-08-18 10:44:38
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一致性哈希一致性哈希的原理：把所有的哈希值空间组织成一个虚拟的圆环（哈希环），整个空间按顺时针方向组织。因为是环形空间，0 和2^32-1 是重叠的。假设我们有四台机器要哈希环来实现映射（分布数据），我们先根据机器的名称或者IP 计算哈希值，然后分布到哈希环中（红色圆圈）。现在有4 条数据或者4 个访问请求，对key 计算后，得到哈希环中的位置（绿色圆圈）。沿哈希环顺时针找到的第一个Node，就是
为什么集群？通常，为了提高网站响应速度，总是把热点数据保存在内存中而不是直接从后端数据库中读取。Redis是一个很好的Cache工具。大型网站应用，热点数据量往往巨大，几十G上百G是很正常的事儿，在这种情况下，如何正确架构Redis呢？首先，无论我们是使用自己的物理主机，还是使用云服务主机，内存资源往往是有限制的，scale up不是一个好办法，我们需要scale out横向可伸缩扩展，这需要由多
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2023-08-17 10:05:05
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网站为了支撑更大的用户访问量，往往需要对用户访问的数据做cache,服务机群和负载均衡来专门处理缓存，负载均衡的算法很多，轮循算法、哈希算法、最少连接算法、响应速度算法等，hash算法是比较常用的一种，它的常用思想是先计算出一个hash值，然后使用 CRC余数算法将hash值和机器数mod后取余数，机器的编号可以是0到N-1(N是机器数)，计算出的结果一一对应即可。 &n
一致性哈希算法目前在缓存中用到的越来越广泛，比如说：redis1应用场景：
假设目前有多台redis服务器，需要放到redis中的key值有多个，如何能让这些key值均匀的分布到这些redis服务器中，已达到充分利用redis服务器的目的，这就是一致性哈希出现的历史背景。
2一致性哈希原理：
在移除或者添加一个缓存的时候，需要尽可能小的改变已存在的key的映射关系。
2.1哈希
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2023-06-13 11:24:16
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一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院提出的一种分布式哈希（DHT）实现算法，设计目标是为了解决因特网中的热点(Hot spot)问题，初衷和CARP十分类似。一致性哈希修正了CARP使用的简 单哈希算法带来的问题，使得分布式哈希（DHT）可以在P2P环境中真正得到应用。 一致性hash算法提出了在动态变化的Cache环境中，判定哈希算法好坏的四个定义：
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2023-08-21 10:12:16
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目录分布式寻址算法1、redis cluster介绍2、最老土的hash算法（弊端：大量缓存重建）3、一致性hash算法（自动缓存迁移）+虚拟节点（自动负载均衡）4、redis cluster的hash slot算法分布式寻址算法hash 算法（大量缓存重建）一致性 hash 算法（自动缓存迁移）+ 虚拟节点（自动负载均衡）redis cluster 的 hash slot 算法1、redis c
一致性哈希由于hash算法结果一般为unsigned int型，因此对于hash函数的结果应该均匀分布在[0,2^32-1]区间，如果我们把一个圆环用2^32 个点来进行均匀切割，首先按照hash(key)函数算出服务器(节点)的哈希值， 并将其分布到0～2^32的圆环上。用同样的hash(key)函数求出需要存储数据的键的哈希值，并映射到圆环上。然后从数据映射到的位置开始顺时针查找，将数据保存到
