一致性哈希（Consistent Hashing）是一种特殊的哈希算法，广泛应用于分布式系统中，用于解决负载均衡、缓存和数据分片等问题。它通过将数据映射到一个固定范围的虚拟环上来实现节点的动态增减，而不会导致大量数据重新分配。以下是关于一致性哈希的详细解释：1. 基本概念1.1 虚拟环哈希空间：一致性哈希将所有可能的哈希值组织成一个虚拟的圆环（0 到 \(2^{32}-1\)），形成一个闭合的环形
github仓库存储地址：https://github.com/hlccd/goSTL概述 一致性哈希（consistent hash），与一致性哈希相对的是不一致性哈希，但常见的所有的哈希几乎都是不一致的，即哈希桶的容量的不固定的，可以根据需求进行扩容和缩容，不一致性哈希可以提高空间的利用率，但相应的，当进行扩容和缩容操作时需要对桶内存储的所有元素重新计算哈希值，这在某些情况是十分麻烦的事情，特
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2023-08-31 21:01:43
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一、简介实现方式：一致性hash分片，利用一个分片节点对应一个或者多个虚拟hash桶的思想，尽可能减少分片扩展时的数据迁移。 优点：有效解决了分布式数据库的扩容问题；缺点：在横向扩展的时候，需要迁移部分数据；由于虚拟桶倍数与分片节点数都必须是正整数，而且要服从"虚拟桶倍数×分片节点数 = 设计极限"，因此在横向扩容的过程中，增加分片节点并不是一台一台地加上去的，而是以一种因式分解的方式增
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2024-06-09 07:37:46
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# MySQL 一致性哈希的概述与实践
在分布式系统中，如何有效地管理数据是一个至关重要的课题。传统的哈希方法虽然简单，但在节点的增加或减少时，其数据迁移成本极高，特别是在数据量大的情况下，如何降低这种数据迁移的影响就变得非常重要。为了解决这个问题，引入了一致性哈希（Consistent Hashing）方案。
## 一致性哈希的基本概念
一致性哈希是一种分布式系统中常用的负载均衡技术，主要
原创
2024-10-16 06:25:22
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一致性Hash是一种特殊的Hash算法，由于其均衡性、持久性的映射特点，被广泛的应用于负载均衡领域。非常简单的Hash算法Group = Key % N来实现请求的负载均衡，通过对集群数量 N 取模，得到该 key 应该查找、存储的服务器节点问题1：当缓存服务器数量发生变化时，会引起缓存的雪崩，可能会引起整体系统压力过大而崩溃（大量缓存同一时间失效）。问题2：当缓存服务器数量发生变化时，几乎所有缓
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2021-12-21 18:11:00
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PhxSQL是一个兼容MySQL、服务高可用、数据强一致的关系型数据库集群。PhxSQL以单Master多Slave方式部署，在集群内超过一半机器存活的情况下，可自身实现自动Master切换，且保证数据一致性。PhxSQL基于Percona 5.6开发。Percona是MySQL的一个分支，功能和实现与MySQL基本一致。因此本文后续直接把MySQL作为讨论对象。MySQL半同步复制存在缺陷，在M
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2023-10-05 17:49:53
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一致性哈希算法主要使用在分布式数据存储系统中，按照一定的策略将数据尽可能均匀分布到所有的存储节点上去，使得系统具有良好的负载均衡性能和扩展性。感觉一致性哈希与数据结构中的“循环队列”还是有一点联系的。1.简单哈希算法 哈希(hash)计箅是常见的数据分布技术，其通过求模运算来计算哈希值，然后据此将数据映射到存储空间中。由于只是采用了简单的求模运算．使得简单哈希计算存在很多不足： 1)增删市
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2024-10-25 18:03:48
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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)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
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2024-08-11 17:06:38
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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 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、平衡性(Balance)：平衡
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2024-03-27 15:58:32
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一、背景 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。 判定哈希算法好坏的四个定
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2024-01-04 16:04:19
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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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众所周知，通过哈希函数产生的哈希值是有限的，而数据可能比较多，导致经过哈希函数处理后仍然有不同的数据对应相同的值。这时候就产生了哈希冲突。拿HashMap来说，就是根据key即经过一个函数f(key)得到的结果的作为地址去存放当前的key value键值对，但是却发现算出来的地址上已经有人先来了，这就是所谓的hash冲突啦对应不同的关键字可能获得相同的hash地址，即 key1≠key2，但是f(
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2023-07-14 21:44:27
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consistent hashing 算法早在 1997 年就在论文 Consistent hashing and random trees 中被提出，目前在cache 系统中应用越来越广泛；1 基本场景比如你有 N 个 cache 服务器（后面简称 cache ），那
原创
2017-02-24 14:55:49
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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。Memcached client也选择这种算法，解决将key-value均匀的分配到众多Memcached Server上的问题。它可以取代传统的的取模操作，解决了取模操作无法应对增删Memcached server的问题（增删server会导致同一个key，在get操作时分配不到数据真正存
原创
2023-06-29 17:35:38
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一致性hash算法先构造一个长度为2^32的整数环（这个环被称为一致性Hash环），根据节点名称的Hash值（其分布为[0, 232-1]）将服务器节点放置在这个Hash环上，然后根据数据的Key值计算得到其Hash值（其分布也为[0, 232-1]），接着在Hash环上顺时针查找距离这个Key值的Hash值最近的服务器节点，完成Key到服务器的映射查找。这种算法解决了普通余数Hash算法伸缩性差
原创
2021-11-28 16:59:43
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本发明涉及一种高可用性和强一致性的数据库集群系统及其命令处理方法。背景技术：RAC(Real Application Cluster，真正应用集群)是Oracle的并行集群，位于不同节点的Oracle实例同时访问同一个Oracle数据库，节点之间通过私有网络进行通信，所有的控制文件、联机日志和数据文件存放在共享的存储设备上，能够被集群中的所有节点读写；这种集群方法具有一定局限性：1)实例间的数据同
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2024-06-26 13:14:13
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事务必须具有4的个基本特性：原子性、一致性、隔离性、持久性。其中一致性(Consistency)的概念难以从字面意思去理解。一致性的定义一致性就是数据保持一致，在分布式系统中，可以理解为多个节点中数据的值是一致的。一个或多个事务执行后，原来一致的数据和数据库仍然是一致的。它主要涉及事务的原子性。维基百科-一致性(数据库)一致性是数据库系统的一项要求：任何数据库事务修改数据必须满足定义好的规则，包括
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2023-09-12 23:17:00
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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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