解决哈希冲突的方式和几种常见的散列函数。 首先，什么是散列表？ 对于一个数组，我们在O(1)时间复杂度完成可以完成其索引的查找，现在我们想要存储一个key value的键值对，我们可以根据key生成一个数组的索引，然后在索引存储这个key value键值对。我们把根据key生成索引这个函数叫做散列函数。显而易见，不同的key有
1 传统哈希分布式系统中，假设有 n 个节点，传统方案使用 mod(key, n) 映射数据和节点。 当扩容或缩容时(哪怕只是增减1个节点)，映射关系变为 mod(key, n+1) / mod(key, n-1)，绝大多数数据的映射关系都会失效2 哈希指标评估一个哈希算法的优劣，有如下指标，而一致性哈希全部满足：均衡性(Balance)：将关键字的哈希地址均匀地分布在地址空间中，使地址空间得到充
一致哈希是一种特殊的哈希算法。在使用一致哈希算法后。哈希表槽位数（大小）的改变平均仅仅须要对K/n个keyword又一次映射，当中K是keyword的数量，n是槽位数量。
然而在传统的哈希表中，加入或删除一个槽位的差点儿须要对全部keyword进行又一次映射。
一致哈希由MIT的Karger及其合作者提出，如今这一思想已经扩展到其他领域。在这篇1997年发表的学术论
转载
2017-06-04 08:49:00
99阅读
2评论
网站的伸缩性架构中，分布式的设计是现在的基本应用。在memcached的分布式架构中，key-value缓存的命中通常采用分布式的算法一、余数Hash 简单的路由算法可以使用余数Hash： node编号=HashCode(key)%服
转载
2024-04-10 17:47:42
142阅读
如果我们通过 Raft 算法实现了 KV存储，虽然领导者模型简化了算法实现和共识协商，但写请求只能限制在领导者节点上处理，导致了集群的接入性能约等于单机，那么随着业务发展，集群的性能可能就扛不住了，会造成系统过载和服务不可用。这时我们就要通过分集群，突破单集群的性能限制了。常用的哈希算法是通过求模取余的方法，获得存储位置。但哈希算法存在明显的缺点：当需要变更集群数时（比如从 2 个集群扩展为 3
转载
2024-07-26 14:13:47
63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
前言：对于一致性哈希已经不是罕见概念，在此只是对原有理论概念的一个整理和用自己的理解讲述，希望对新手有些许帮助，利人利己足矣。1.概念 一致哈希是一种特殊的哈希算法。在使用一致哈希算法后，哈希表槽位数（大小）的改变平均只需要对 K/n 个关键字重新映射，其中 K是关键字的数量，n是槽位数量。然而在传统的哈希表中，添加或删除一
转载
2024-05-13 18:01:37
45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
# 一致性哈希与Redis的应用
一致性哈希是一种特殊的哈希算法，广泛应用于分布式系统中，尤其是在缓存技术中，如Redis。通过减少节点变动对系统的影响，一致性哈希确保了系统的高可用性和高性能。本文将探讨一致性哈希的基本原理以及怎样将其应用于Redis中，并提供相关代码示例。
## 一致性哈希的基本原理
传统哈希方法在节点发生变化时，会导致大量数据的重新分布。为了解决这一问题，一致性哈希引入
学完前面几讲后，有些同学可能有这样的疑问：如果我们通过 Raft 算法实现了 KV 存储，虽然领导者模型简化了算法实现和共识协商，但写请求只能限制在领导者节点上处理，导致了集群的接入性能约等于单机，那么随着业务发展，集群的性能可能就扛不住了，会造成系统过载和服务不可用，这时该怎么办呢？其实这是一个非常常见的问题。在我看来，这时我们就要通过分集群，突破单集群的性能限制了。说到这儿，有同学可能会说了，分集群还不简单吗？加个 Proxy 层，由 Proxy 层处理来自客户端的读写请求，接收到读写请求
原创
2022-03-22 14:50:52
214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
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、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
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
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
