简介一致性哈希用于解决分布式缓存系统中的数据选择节点存储问题和数据选择节点读取问题以及在增删节点后减少数据缓存的消失范畴，防止雪崩的发生。哈希槽是在redis cluster集群方案中采用的，redis cluster集群没有采用一致性哈希方案，而是采用数据分片中的哈希槽来进行数据存储与读取的。一致性哈希一个0-2^32 的闭合圆，占用4个字节，所有节点存储的数据都是不一样的。计算一致性哈希是采用
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2023-08-30 13:10:04
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写在前面 在学习Redis的集群内容时，看到这么一句话：Redis并没有使用一致性hash算法，而是引入哈希槽的概念。而分布式缓存Memcached则是使用分布式一致性hash算法来实现分布式存储。所以就专门学习了一下 什么是分布式？什么是一致性？什么是哈希？ 1）分布式（distributed）是
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2019-03-26 10:45:00
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1.先构造一个长度为2的32次方的整数环2.根据节点对应的一组虚拟节点组的名称的Hash值将缓存服务器节点放置在这个Hash环上如节点V1的虚拟节点组(V11,V12,V13...)3.然后根据需要缓存的数据的KEY值计算得到其Hash值4.在Hash环上顺时针查找距离这个KEY的Hash值最近的虚拟节点组对应的缓存服务器节点,完成KEY到服务器的Hash映射查找...
原创
2023-04-11 00:27:45
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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：1、
原创
2015-10-02 10:53:14
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1.1 Hash算法应用场景Hash算法在分布式集群架构中的应用场景Hash算法在很多分布式集群产品都有应用，比如分布式集群Redis、Hadoop、ElasticEearch，MySql分库分表，Nginx负载均衡等。主要的应用场景两个：请求的负载均衡（nginx的ip_hash策略）Nginx的IP_Hash策略可以在客户端ip不变的情况下，将其发出的请求始终路由到同一个目标服务器上，实现会话
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2021-04-04 22:17:47
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*ConsistentHashingWithoutVirtualNode.php<?php/** * Class ConsistentHashingWithoutVirtualNode *
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2021-08-13 10:14:49
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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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1 Redis分布式算法原理
1.1 传统分布式算法
直接 hash 取模到对应节点
4 个节点，20 个数据。
蓝色表与4个节点时相同槽
5 个节点，20 个数据
结论
redis0只有20命中
redis1只有1命中
redis2只有2命中
redis3只有3命中
命中率是: 4/20= 20%
1.2 Consistent hashing一致性算法原理
环形 hash 空间：按照常用的 h
原创
2021-06-24 15:04:41
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redis分布式介绍什么是分布式 一个系统分为很多个子系统，这些子系统相互配合完成整个的业务逻辑叫做分布式，分布式中每一个节点都可以配置集群。Redis 是一个基于内存的高性能key-value数据库。redis 特点和优势 （1）特点：Redis本质上是一个Key-Value类型的内存数据库，很像memcached，整个数据库统统加载在内存当中进行操作，定期通过异步操作把数据库数据flush到硬
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
一致性Hash算法背景 一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院的Karger等人在解决分布式Cache中提出的，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DHT可以在P2P环境中真正得到应用。 但现在 ...
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2021-09-17 15:23:00
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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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一致性哈希算法（Consistent Hashing）是
原创
2023-06-28 19:17:25
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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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一致性哈希算法(Consistent Hashing)最早在1997年由 David Karger 等人在论文《Consistent Hashing and Random Trees: Distributed Caching Protocols for Relieving Hot Spots on the World Wide Web》中被提出，其设计目标是为了解决因特网中的热点(Hot spot
数据库ACID（酸）：原子性，一致性，隔离性，持久性。CAP理论：一个分布式系统最多能满足一致性C，可用性A，分区容错性P，三项中的两个。C：更新操作成功且返回请求方完成后，所有节点在同一时间的数据完全一致。A：用户在访问数据时能得到及时地响应。P：分布式系统在某节点或网络分区故障时，依然可以对外提供满足CA的服务。BASE（碱）理论：做不到强一致性，但应该做到最终一致性。BA：基本可用。分布式系
原创
2021-01-23 22:15:24
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分布式SESSION一致性 SESSION是服务器为客户端创建的一个会话，存储用户的相关信息，用以标识用户身份等。在单服务器环境下是不需要考虑会话的一致性的问题的，但是在集群环境下就会出现一些问题，假如一个用户在登录请求时负载均衡到了A服务器，A服务器为其分配了SESSION，下次请求数据时被分配到
原创
2022-05-28 00:54:30
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