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
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2023-05-25 14:31:11
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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
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2023-09-29 11:08:53
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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
哈希函数，想必大家都不陌生。通过哈希函数我们可以将数据映射成一个数字(哈希值)，然后可用于将数据打乱。例如，在HashMap中则是通过哈希函数使得每个桶中的数据尽量均匀。那一致性哈希又是什么？它是用于解决什么问题？本文将从普通的哈希函数说起，看看普通哈希函数存在的问题，然后再看一致性哈希是如何解决，一步步进行分析，并结合代码实现来讲解。首先，设定这样一个场景，我们每天有1千万条业务数据，还有100
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
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
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
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一致性哈希 通俗说活
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2022-03-10 15:06:33
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一致性哈希
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精选
2015-03-20 23:42:32
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一致性哈希 通俗说活
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2021-05-29 08:00:06
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import java.util.List; import java.util.SortedMap; import java.util.TreeMap; public class ConsistentHash { private String select(int virtualNodeNum, S ...
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2021-10-12 23:28:00
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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
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2022-11-04 10:13:24
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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
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2023-08-08 11:32:27
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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
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2023-08-09 21:52:57
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像Memcache以及其它一些内存K/V数据库一样，Redis本身不提供分布式支持，所以在部署多台Redis服务器时，就需要解决如何把数据分散到各个服务器的问题，并且在服务器数量变化时，能做到最大程度的不令数据重新分布。 通常使用的分布式方法是根据所要存储数据的键的hash值与服务器数量N，按 hash % N 取模的算法来将数据分布到各个服务器。该算法的优点是足够简单，而且数据分布均匀。但是一
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2023-08-22 19:53:22
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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
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2023-05-25 16:34:08
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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
如果你有 n 个缓存服务器，一个常见的负载均衡方式是使用以下的哈希方法：
服务器索引 = 哈希(键) % N，其中 N 是服务器池的大小。
让我们通过一个例子来说明这是如何工作的。如表5-1所示，我们有4台服务器和8个字符串键及其哈希值。
为了获取存储某个键的服务器，我们执行模运算 f(键) % 4。例如，哈希(键0) % 4 = 1 意味着客户端必须联系服务器1来获取缓存的数据。图5-1展示了
原创
2023-05-28 18:15:39
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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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前几天在看redis的集群方案，在redis3.0以后支持的服务器端的集群方案。不过，在客户端也有成熟的redis集群。实现思想是采用一致性hash算法，将redis节点散列，将存取的key也进行散列，从而找到该从哪个节点上操作数据。下面先来了解下一致性hash算法。使用场景现在我们假设有100台redis data服务器，一份数据101进来的时候，以散列公式hash(i)&100，计算所
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2023-08-15 17:07:35
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