# Redis不采用一致性哈希
## 引言
在现代分布式系统中，数据的存储与管理是一个重要的课题。随着数据量的增长，如何有效地将数据分配到多个节点上，就成了一个亟待解决的问题。通常情况下，采用一致性哈希算法进行数据分布，无疑是一个常见的选择。然而，Redis作为一个高性能的内存数据库，并不使用一致性哈希。这篇文章将探讨Redis的分布式架构，为什么它不采用一致性哈希，并提供相关的代码示例。
原创
2024-10-01 06:19:21
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文章目录前言集群：一、信息互通1. Gossip 协议2. 槽位迁移感知二、数据迁移1. 一致性哈希？2. 哈希槽（分片）：三、高可用1. 故障检测2. 选举新的主节点3. 故障转移4. 手动切换总结 前言本文参考源码版本为 redis6.2前面系列文章，我们聊了 redis 主从模式、哨兵模式，这些都是单节点的高可用保障，受限于单机内存，另外，由于 redis 持久化的特性，单个 redis
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2023-09-15 19:48:01
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一、Redis哈希槽1、哈希槽介绍Redis Cluster在设计中没有使用一致性哈希（Consistency Hashing），而是使用数据分片引入哈希槽（hash slot）来实现；一个 Redis Cluster包含16384（0~16383）个哈希槽（补充：为什么redis集群的最大槽数是16384个？），存储在Redis Cluster中的所有键都会被映射到这些slot中，集群中的每个键
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2023-09-29 11:08:53
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一致性哈希一般使用在有均衡分配需求上。解决类似于在一个服务器集群之中，只有其中某几台服务器接受了大量的请求，而剩下的服务器接受的请求寥寥无几的情况。一致性哈希可以将所有请求大致均匀的分配给所有的服务器，可以解决某几个单独服务器由于请求过多导致的响应变慢的情况。一致性哈希的核心设计 将服务器(或者线程等各种需要分配的
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2023-05-25 14:31:11
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docker进阶（redis主从集群，一致性hash算法）redis主从集群，一致性哈希算法哈希取余分区举例，我们要存储2亿条数据，也就是2亿个k.v。这时候我们单机不行，必须要进行分布式多级，假设我们有3台机器构成一个集群，用户每次读写操作都是根据公式hash(key)%N（N为机器的太熟），计算出哈希值，用来决定数据映射到哪一个节点上。优点：简单粗暴，直接有效，只需要预估好数据，规划好节点；例
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2023-08-09 21:52:57
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redis学习(八)集群Redis Cluster是redis的分布式解决方案，采用cluster架构能打倒负载均衡的目的。数据分布数据分布理论分布式数据库首先要解决把整个数据集按照分区规则映射到多个节点的问题，即把数据集划分到多个节点上，每个节点负责整体数据的一个子集。重点是数据分区规则graph TB
item1(全量规则)-->item2(分区规则)
subgraph 分布式存储数据分
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2023-08-08 11:32:27
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redis cluster有些全局配置如节点地址、主节点所负责哈希槽、主从关系等需要各节点保持一致，redis cluster只保证配置最终一致性。 它用以下两种措施来保证配置最终一致性： （1）每个节点都有EpochConfig值，用来标识该节点当前哈希槽配置（即负责哪些哈希槽
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2023-05-25 16:34:08
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像Memcache以及其它一些内存K/V数据库一样，Redis本身不提供分布式支持，所以在部署多台Redis服务器时，就需要解决如何把数据分散到各个服务器的问题，并且在服务器数量变化时，能做到最大程度的不令数据重新分布。 通常使用的分布式方法是根据所要存储数据的键的hash值与服务器数量N，按 hash % N 取模的算法来将数据分布到各个服务器。该算法的优点是足够简单，而且数据分布均匀。但是一
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2023-08-22 19:53:22
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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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文章目录引出一致性哈希步骤参考资料 引出一致性哈希算法(Consistent Hashing Algorithm)是一种分布式算法，常用于负载均衡。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，为了实现高可用使用了3台Re
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2023-07-28 22:47:25
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目前Redis
实现集群的方法主要是采用一致性哈稀分片（Shard
），将不同的key
分配到不同的redis server
上，达到横向扩展的目的。 对于一致性哈稀分片的算法，Jedis-2.0.0
已经提供了，下面是使用示例代码（以ShardedJedisPool
为例）： public class RedisShardPoolTest {
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2024-04-09 11:06:54
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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 节点少--》数据倾斜--》添加虚拟节
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2023-09-19 16:38:45
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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
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2024-03-04 06:28:01
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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
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2024-06-24 09:04:38
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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 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
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2024-05-14 14:26:07
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本文来说下关于Redis Cluster的几个问题 文章目录Cluster概述分区规则主要内容Redis Cluster 实现数据分区分布式缓存节点之间的通讯请求分布式缓存的路由缓存节点的扩展和收缩故障发现和恢复本文小结 Cluster概述RedisCluster是Redis的分布式解决方案，在3.0版本后推出的方案，有效地解决了Redis分布式的需求。分区规则常见的分区规则节点取余：hash(k
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2023-09-30 01:13:21
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一、集群方案与分区1、一致性hash分区一致性哈希分区（Distributed Hash Table）实现思路是为系统中每个节点分配一个token，范围一般在0～232，这些token构成一个哈希环。数据读写执行节点查找操作时，先根据key计算hash值，然后顺时针找到第一个大于等于该哈希值的token节点。 一致性hash这种方式相比节点取余最大的好处在于加入和删除节点只影响哈希环中相
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2023-06-22 23:23:21
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目录问题场景思路解决方案一、哈希取余分区二、一致性哈希算法分区1.算法构建一致性哈希环2.服务器IP节点映射 3.key落到服务器的落键规则三、哈希槽分区哈希槽计算3主3从Redis集群扩缩容配置一、新建6个docker容器实例二、进入容器redis-node-1并为6台设备构建集群关系1.进入容器2.构建主从关系三、以6381作为切入点，查看集群状态主从容错切换迁移一、数据读写存储1.
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2024-02-22 14:33:53
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