一致性哈希先构造一个长度为2^32的一致性Hash环，根据服务器节点地址(ip+port)的Hash值将服务器节点映射到这个Hash环上，然后根据用户请求的Key值(用户ID)计算得到其Hash值，接着在Hash环上按顺时针或逆时针查找距离这个Key值的Hash值最近的服务器节点，由该服务器节点处理此次用户请求。如图：一致性哈希是对普通哈希的改进，有效的解决了稳定性的问题。当服务器节点加入或退出时
四种负载均衡算法思想随机法轮询一致hash法最小活跃数-------------随机 若只是单纯的使用Random进行随机的话，可以实现，但是如果服务器的负载能力大小不一样，就会造成配置高的服务器处于空闲或者负载量小，而配置低的服务器任务繁重。因此为每台服务器设置一个权重来表明负载的能力大小。这是如何选取就有两个方式，一个是根据权重大小，向服务器List集合中添加多少个，这样做的缺点就在于当服务器
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2024-05-28 11:31:32
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实际项目中负载均衡软件是怎么实现负载均衡功能的呢？通过特定的负载均衡算法来实现： (一).HAProxy的负载均衡调度算法有如下8种： 一、roundrobin，表示简单的轮询，这个不多说，这个是负载均衡基本都具备的； 二、static-rr，表示根据权重，建议关注； 三、leastconn，表示最少连接者先处理，建议关注； 四、source，表示根据请求源IP，建议关注； 五、uri，表示根据
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2024-05-21 11:38:59
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集群（Cluster）集群可以利用多个计算机进行并行计算从而获得很高的计算速度，也可以用多个计算机做备份，从而使得任何一个机器坏了整个系统还是能正常运行。集群技术的分类高可用集群（High Availability，HA）：高可用的含义是最大限度地可以使用。从集群的名字上可以看出，此类集群实现的功能是保障用户的应用程序持久、不间断地提供服务。负载均衡集群：分为前端负载调度和后端服务两个部分。负载调
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2024-03-28 14:38:54
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服务消费者从服务配置中心获取到服务的地址列表后，需要选取其中一台来发起RPC调用。如何选择，则取决于具体的负载均衡算法，对应于不同的场景，选择的负载均衡算法也不同。常见的负载均衡算法包括轮询法、随机法、源地址哈希法、加权轮询法、加权随机法、最小连接法。1. 轮询法轮询很容易实现，将请求按顺序轮流分配到后台服务器上，均衡的对待每一台服务器，而不关心服务器实际的连接数和当前的系统负载。使用轮询策略的目
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2024-04-11 12:53:30
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Spring Cloud Ribbon是基于HTTP和TCP的客户端负载工具，在Spring Cloud微服务架构中使用客户端负载均衡调用只需要两步：服务提供者只需启动多个实例并注册到一个注册中心或是多个相关联的服务注册中心服务消费者直接通过调用被@LoadBalanced注解修饰过的RestTemplate来实现面向服务的调用接口服务注册中心、服务注册提供者以及服务消费者的搭建，参考上一篇《Sp
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2024-05-31 13:11:15
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一、nginx的upstream目前支持负载均衡方式的分配1.1、RR（默认）每个请求按时间顺序逐一分配到不同的后端服务器，如果后端服务器down掉，能自动剔除。例如：upstream tomcats {
server 10.1.1.107:88 max_fails=3 fail_timeout=3s weight=9;
server 10.1.1.132:80 max_fails
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2023-10-08 12:43:40
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目录场景一：业务服务器场景二：缓存服务器一致性哈希算法MD5算法一致性哈希算法代码实现场景一：业务服务器负载的概念就是希望把不同区域的用户（客户端）分发到不同的服务器上，让每个服务器都尽量均衡的接受同等数量的客户端请求，把压力分散于不同的服务器中，所以前面就需要有一台反向代理服务器，也叫负载均衡器。像我们用的nginx、lvs都是非常强大的负载均衡器，有反向代理功能。负载均衡算法就属于一致性哈希算
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2024-02-08 06:28:37
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参考：这篇写的非常通俗易懂大意： 利用一个环形的hash空间selectors（散列范围0~(2^32)-1，实际上底层是一个ConcurrentMap），按照hash算法将一个key散列到指定的位置。对象（o1,o2,o3）的散列与机器（Node1,Node2,Node3）的散列算法是一样的。形成过程： 1）考虑负载均衡算法的一致性和分散性：o1,o2,o3顺时针地去找离自己最近距离的机器位置。
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2024-03-28 08:42:13
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互联网分布式系统中，很多服务是数据存储相关的，海量访问量下，直接访问存储介质是抗不住的，需要使用cache，cache集群的负载均衡算法就成为一个重要的话题，这里对现有的负载均衡算法进行一些总结。
BTW：虽然是Cache负载均衡算法小结，其实可以说是负载均衡算法小结，只是针对Cache应用场景罢了。
负载均衡算法主要有：
Stati
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2024-05-09 15:45:04
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写在前面
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（hash(比如用户id)%服务器机器数）算法伸缩性很差，当新增或者下线服务器机器时候，用户id与服务器的映射关系会大量失效。一致性hash则利用hash环对其进行了改进。
一致性Hash概
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2024-04-14 00:03:22
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LVS（Linux Virtual Server）即Linux虚拟服务器，是一个高性能的服务器集群系统，主要被用来做负载均衡的工作。它是由章文嵩博士于98年在国防科技大学读博的时候创建的开源项目，是中国国内最早出现的开源软件项目之一。从Linux 2.4开始，LVS的代码已经进入了官方内核中，并得到了广泛的应用。在实际应用场景下，LVS常常与Keepalived搭配工作，实现高可用、高性能、可伸缩
hashmap负载因子，为什么设置成0.75hashmap，底层实现是哈希表（数组+链表/红黑树）。哈希冲突时，hashmap采用链地址法解决hash冲突；为了防止退化带O(n)复杂度，hashmap规定链表长度超过8时，将链表转换成红黑树结构，图源网络。1. 什么是hashmap负载因子？hashmap负载因子（load factor），也叫扩容因子或者装载因子，它是hashmap中定义的一个阈
HA（High Availability），高可用性。HA(无论是VMware的HA还是MSCS)不是通常意义上的完全不中断服务的高可用性，HA只是一种自动的故障切换机制，当某一主机发生故障时，服务或VM（就配置了MSCS的Hyper-V来看，VM其实也被看作是一个服务）自动到另外的可用的主机上重启。这其实是一个中断然后重启的过程。HACluster（高可用集群，High Availability
Hashtable常用特点区分: 1、extends Dictionary ；2、线程安全；3、key和value！=null；4、默认容量11；负载因子0.75；5、容量扩展old<<2+1. /**
*源码浅析
*/
//继承Dictionary实现Map, Cloneable, java.io.Serializable
public class Hashta
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2024-04-18 13:50:15
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本篇博客记录分布式系统负载均衡算法之一致性哈希算法。分布式系统负载均衡常见的算法：轮询算法，哈希算法，权重比算法，最少链接算法和一致性哈希算法等，其中一致性哈希算法是分布式系统负载均衡首选算法。 下面是负载的两个场景，分别是反向代理负载均衡场景和缓存负载均衡器场景1 一致性哈希算法的产生背景场景1：反向代理负载场景接入机负载均衡后端带N台服务器，接入机接收到请求后，需要将请求平均分到每台服务器上，
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2024-06-10 10:48:19
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实际项目中负载均衡软件是怎么实现负载均衡功能的呢？通过特定的负载均衡算法来实现： (一).HAProxy的负载均衡调度算法有如下8种： 一、roundrobin，表示简单的轮询，这个不多说，这个是负载均衡基本都具备的； 二、static-rr，表示根据权重，建议关注； 三、leastconn，表示最少连接者先处理，建议关注； 四、source，表示根据请求源IP，建议关注； 五、uri，表示根据请
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2024-06-07 20:55:36
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一、负载均衡1.应用场景： 假设有三台缓存服务器s0,s1,s2，同时有三万张图片需要缓存，最好图片可以均匀的缓存到服务器上，这样可以分担缓存的压力。2.解决方法 对缓存下的键进行hash计算，哈希后的值是个整数，再用缓存服务器的数量对这个值进行取模计算，余数决定数据应该缓存到哪台服务器上。 hash（名称）%机器数=余数3.缺陷 将缓存服务器增加至3-4台，由于服务器数量发生变化，导致不能正常访
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2024-04-20 20:43:57
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1、认识NacosNacos是阿里巴巴的产品，现在是SpringCloud中的一个组件。相比Eureka功能更加丰富，在国内受欢迎程度较高。2、安装参照官网：https://nacos.io/zh-cn/docs/quick-start.html0.版本选择您可以在Nacos的release notes及博客中找到每个版本支持的功能的介绍，当前推荐的稳定版本为2.0.3。1.预备环境准备Nacos
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2024-05-29 01:20:47
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文章目录前言四种负载均衡策略随机负载均衡轮询负载均衡最少活跃调用数负载均衡一致性哈希负载均衡配置实现 前言Dubbo 是一个分布式服务框架，一个服务可能会部署多个实例，我们应该如何从多个服务提供者组成的集群挑选一个进行调用呢？这就涉及到一个负载均衡的问题。四种负载均衡策略Dubbo 内置了四种负载均衡策略，分别如下：RandomLoadBalance：随机负载均衡RoundRobinLoadBa
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2024-02-21 00:05:08
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