zookeeper（简称zk），顾名思义，为动物园管理员的意思，动物对应服务节点，zk是这些节点的管理者。在分布式场景中，zk的应用非常广泛，如：数据发布/订阅、命名服务、配置中心、分布式锁、集群管理、选主与服务发现等等。这不仅得益于zk类文件系统的数据模型和基于Watcher机制的分布式事件通知，也得益于zk特殊的高容错数据一致性协议。 这里
今天笔者想谈谈对一致性哈希的理解。其实，在写之前笔者在网上随便一搜，有很多很多优秀的博文，琳琅满目。所以呢，下文只是粗略的介绍一致性哈希的知识点。初识一致性哈希。一致性哈希的概念：
是一种特殊的哈希算法，在使用一致性哈希算法后，哈希表槽位数的改变，平均只需要对K/N个关键字进行重新映射，其中K为关键字的数量，N为槽位的数量。看完定义之后，其中有重新映射的知识点，在这里读者可以联想起，Ja
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2023-09-19 08:46:57
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consistent hashing 是一种 hash 算法，简单的说，在移除 / 添加一个 cache 时，它能够尽可能小的改变已存在 key 映射关系，尽可能的满足单调性的要求。 1.环形结构通常的 hash 算法都是将 value 映射到一个 32 为的 key 值，也即是 0~2^32-1 次方的数值空间；我们可以将这个空间想象成一个首（ 0 ）尾（ 2^32-1 ）相接的圆环，
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。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。 在分布式集群环境当中，机器的
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2023-08-08 13:11:35
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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。但现在一致性hash算法在分布式系统中也得到了广泛应用，研究过memcached缓存数据库的人都知道，memc
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2023-07-19 14:33:03
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1、hash算法使用场景一般情况下hash算法主要用于：负载均衡（nginx 请求转发，scg路由等），分布式缓存分区，数据库分库分表（mycat，shardingSphere）等。2、hash算法大致实现变量%固定值目的是将目标值锁定在固定值内3、普通hash算法遇到的问题普通hash算法计算会依赖于这个固定值1、固定请求映射到固定服务器处理，可能导致某一时间段这个服务器很忙，其他服务器很闲，整
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2023-08-10 21:30:41
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什么是 Volatile 变量？ Volatile 是 Java 中的一个关键字。你不能将它设置为变量或者方法名，句号。 认真点，别开玩笑,什么是 Volatile 变量？我们应该什么时候使用它？ 哈哈，对不起，没法提供帮助。 volatile 关键字的典型使用场景是在多线程环境下，多个线程共享变量，由于这些变量会缓存在 CPU的缓存中，为了避免出现内存一致性错误而采用&nb
下面内容主要摘抄于<<Hadoop实战>>,红色高亮部分是本人添加的白话注释. Zookeeper 是一种高性能、可扩展的服务。 Zookeeper 的读写速度非常快，并且读的速度要比写的速度更快。另外，在进行读操作的时候， ZooKeeper 依然能够为旧的数据提供服务。这些都是由于 ZooKeepe 所提供的一致性保证，它具有如下特点：【Zooke
Flink 的状态一致性什么是状态一致性有状态的流处理，每个算子任务都可以有自己的状态。所谓的状态一致性， 其实就是我们所说的计算结果要保证准确。一条数据不应该被丢失，也不应该被 重复计算。在遇到故障时可以恢复状态，恢复以后得重新计算，结果应该也是完 全正确的。状态一致性的分类At-Most-Once（最多一次）： 当任务故障时，最简单的做法就是什么都不干，既不恢复丢失的数据，也不 重复数据。最多
海量数据与NoSQL：伯克利大学Eric Brewer教授，提出一个CAP理论：Consistency（一致性）：数据一致更新。Availability（可用性）：良好的响应性能。Partition tolerance（分区容错性）：可靠性。定理：任何分布式系统，只可同时满足二点，没法三者兼顾。 对于CAP特性，带来了NoSQL。但NoSQL对事务性的要求并不严格。有些数据库在部分机器宕
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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Java面试题之：一致性 Hash一、简介二、一致性 Hash 特性①平衡性(Balance)：②单调性(Monotonicity)：③平滑性(Smoothness)：三、一致性 Hash 原理①建构环形 hash 空间：②把需要缓存的内容(对象)映射到 hash 空间：③把服务器(节点)映射到 hash 空间：④把对象映射到服务节点：⑤考察 cache 的变动：①移除 cache：②添加 ca
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2023-08-10 12:44:46
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一致性哈希算法及其实现（Consistent Hashing）
一，一致性哈希算法的原理
1，一致性哈希算法诞生的背景
技术和业务是相互推动，共同前进的。一致性哈希算法的产生也源于业务的需求。随着业务的增长，一台单机
已经不能满足业务的需要，分布式架构应运而生。分布式环境下，多台机器需要协同作业，如果保
现在的网站用户量都很大，一台服务器包打天下的时代一去不复返了，多台服务器就存在一个问题，如何将访问用户转向不同的服务器，并且各个服务器接受的请求数大致相当呢？这就是一致性hash算法要解决的问题。一致性hash算法在负载服务器（ngnix、haproxy等）、K/V 缓存系统memcache等 就有相关的实现。这类的文章比较多，摘抄一篇供大家学习。 Java实现的一个简单一致性ha
1、一致性hash介绍
一致性哈希算法是分布式系统中常用的算法。比如，一个分布式的存储系统，要将数据存储到具体的节点上，如果采用普通的hash方法，将数据映射到具体的节点上，如key%N，key是数据的key，N是机器节点数，如果有一个机器加入或退出这个集群，则所有的数据映射都无效了，如果是持久化存储则要做数据迁移，如果是分布式缓存，则其他缓存就失效了。
因此，引
一、一致性哈希算法的概念一致性哈希算法是分布式系统中常用的算法。比如，一个分布式的存储系统，要将数据存储到具体的节点上，如果采用普通的hash方法，将数据映射到具体的节点上，如key%N，key是数据的key，N是机器节点数，如果有一个机器加入或退出这个集群，则所有的数据映射都无效了，如果是持久化存储则要做数据迁移，如果是分布式缓存，则其他缓存就失效了。 因此，引入了一致性哈希算法： 把数据用
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2023-08-01 20:05:24
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前言当在需要将数据分发到多个数据库/缓存，或将请求分发给多个服务节点时，不可避免的会遇到以下问题：如何将数据均匀的分散到各个节点中，并且尽量的在加减节点时能使受影响的数据最少。选择节点的方法随机放置从多个节点中，随机挑选一个，实现简单但不能做到数据均匀分布到每个节点Hash将数据的key按 index = hash(key) % N选择节点。N代表有N个节点。此方法能将数据均匀的分发给每个节点，但
上文主要介绍了一致性hash算法的由来以及概念知识。本文主要对其进行实现及演示。「分布式专题」分布式系统中一致性hash算法_国涛i的博客_分布式一致性hash算法近年来B2C、O2O等商业概念的提出和移动端的发展，使得分布式系统流行了起来。分布式系统相对于单系统，解决了流量大、系统高可用和高容错等问题。功能强大也意味着实现起来需要更多技术的
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2023-09-09 22:29:35
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hashhash即求散列值，可以将不确定长度的数据映射成一串固定值，节省空间且便于比较，通常用在辅助查找，去重等场景。 hash的目的可以用较少的数据空间来体现原有数据的差异性，即同一条数据hash后的值结果肯定是相等的，不等数据的hash后值会尽量分开，这样的特性便于寻址定位，比如一个数组，我们可以根据hash值对数组长度取模，根据取模位置直接设置和获取数据。当然由于不同数据的hash值可能相等
一、前言 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（ha
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2023-07-17 00:10:13
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