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。 &nbs
转载
2023-07-21 17:44:31
77阅读
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
转载
2023-05-25 14:31:11
162阅读
最近有一位读者跟我交流，说除了算法题之外，系统设计题是一大痛点。算法题起码有很多刷题平台可以动手实践，但系统设计类的题目一般很难实践，所以看一些教程总结也只是一知半解，遇到让写代码实现系统的就懵了。比如他最近被问到一个大型爬虫系统的设计题，让手写一致性哈希算法，加上一系列 follow up，就被难住了。说实话这个算法的实现并不难，所以本文就结合一致性哈希算法在工程中的应用场景介绍一下这个算法算法
转载
2023-12-22 14:16:03
62阅读
因为曾经面试的老是被问到一致性hash的问题。今天看了一些文章，算是对这个问题的一些学习。
1.一致性哈希（consistent hash）简单介绍
一致性哈希（consistent hash）是一种分布式算法，经常使用于负载均衡。通经常常使用的负载均衡的算法有：轮循算法(Round Robin)、哈希算法(HASH)、最少连接算法(Least Connection)、响
原创
2022-01-10 16:45:37
414阅读
背景介绍一致性哈希算法在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 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。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，memcached服务器端本身不提供
转载
2023-11-30 11:21:28
98阅读
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
转载
2023-09-29 11:08:53
140阅读
简介一致性哈希算法在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。 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，memcache
转载
2024-05-20 16:27:56
119阅读
一致性哈希 通俗说活
转载
2022-03-10 15:06:33
125阅读
一致性哈希
转载
精选
2015-03-20 23:42:32
724阅读
一致性哈希 通俗说活
转载
2021-05-29 08:00:06
369阅读
点赞
import java.util.List; import java.util.SortedMap; import java.util.TreeMap; public class ConsistentHash { private String select(int virtualNodeNum, S ...
转载
2021-10-12 23:28:00
193阅读
2评论
用于一致性散列的C库源代码简介。下载源代码 - 20.3 KB什么是libc
转载
2022-11-04 10:13:24
192阅读
概述一致性哈希算法在 1997 年由麻省理工学院提出，是一种特殊的哈希算法，在移除或者添加一个服务器时，能够尽可能小地改变已存在的服务请求与处理请求服务器之间的映射关系。一致性哈希算法很好地解决了分布式系统在扩容或者缩容时，发生大量的数据迁移的问题，一致哈希算法里面用了取模运算，但与哈希算法不同的是，哈希算法是对节点的数量进行取模运算，而一致哈希算法是对 2^32 进行取模运算，是一个固定的值。可
转载
2024-06-10 10:39:32
58阅读
一致性哈希是一种常用的分布式哈希算法，它可以用于解决分布式系统中的数据分片和负载均衡问题。在分布式系统中，数据通常被分割成多个分片，并分布在不同的节点上。一致性哈希可以通过哈希函数将数据映射到一个固定的范围内，从而确定数据分片的位置。同时，一致性哈希还可以根据节点的增减或故障恢复，自动调整数据的分布，实现负载均衡。
Java语言提供了丰富的工具和类库，可以方便地实现一致性哈希算法。下面我们将通过
原创
2023-10-31 06:59:00
54阅读
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
转载
2023-09-19 08:46:57
97阅读
实现一致性哈希（Consistent Hashing）java版本一致性哈希算法是分布式系统中重要的路由算法。这篇文章主要说说它的实现。首先，是几个关键的抽象：Entry，要放入cache服务器中的对象。Server，真正存放缓存对象的cache服务器。Cluster，服务器集群，维护一组Servers，相当于这一组servers的代理，接受put，get请求，通过一定算法（普通取余或一致性哈希）
转载
2024-06-19 11:08:25
37阅读
前言之前讲了 一致性hash算法的原理，现在撸代码。环的数据结构，可能首先想到的是常用的List。一致性hash需要找比当前元素大的节点，那么list要么排好序然后比较找到对应的节点，要么是不排序直接遍历算差值。显然在这种查找比较频繁的场景树结构更适合，所以我们用有序的树结构TreeMap。节点的hash冲突时我们再取一次hash值/**一致性hash
* Created by szk
转载
2023-12-02 13:09:52
50阅读
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
转载
2023-08-08 11:32:27
106阅读
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
转载
2023-08-09 21:52:57
88阅读
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
转载
2023-05-25 16:34:08
153阅读
