关系型数据库模式依赖于原子性多状态事务的存在来确定数据一致性，在将数据库从自相一致的状态迁移到另一状态时，要么组中所有状态都成功，要么所有状态都失败。当尝试将关系型数据库扩展到多个物理服务器上时，由于事务时序使用两段提交协议，该协议将极大地降低哪些跨越多个服务器事务的执行效率。对于MongoDB来说，由于不允许多文档原子事务，可有效地回避该问题，并采用另一种方法来替代：如何在缺乏事务的情形下维持一
转载
2024-06-21 14:50:22
43阅读
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
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
转载
2021-12-21 18:11:00
232阅读
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
转载
2024-08-11 17:06:38
84阅读
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
转载
2023-06-02 14:49:59
232阅读
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
转载
2024-03-27 15:58:32
145阅读
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
转载
2023-07-08 19:12:09
90阅读
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
941阅读
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
94阅读
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
415阅读
一致性Hash算法关于一致性Hash算法，在我之前的博文中已经有多次提到了，MemCache超详细解读一文中"一致性Hash算法"部分，对于为什么要使用一致性Hash算法和一致性Hash算法的算法原理做了详细的解读。算法的具体原理这里再次贴上：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, 2 32-
转载
2024-08-09 13:10:37
49阅读
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)：
转载
2023-11-03 16:32:02
76阅读
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
转载
2023-08-31 21:01:43
132阅读
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
转载
2023-08-16 18:27:37
78阅读
一致性Hash
转载
2021-08-09 17:04:43
357阅读
我有一个图片存取服务，为了快速获取图片，我架起了3台缓存服务器，用简单的Hash映射决定图片存储在哪台缓存上。比如:f(x)%3=0存储在s0上f(x)%3=1存储在s1上f(x)%3=2存储在s2上某天，缓存负载过高，需要扩容1台，缓存数量由3变为4，那么按获取图片按公式：f(x)%n,很多会请求失败，这样会直接访问后台服务，给后台服务造成很大的压力，可能造成雪崩。是否有这样的算法，解决分布式缓
原创
2020-08-13 14:17:20
640阅读
对于redis的主从分布，从服务器负责数据的读取，当你一个数据进来的时候，会计算hash值，然后根据服务器的数量取模确定在哪个从服务器中。 这样就导致了一个问题，因为你服务器的数量是会改变的，甚至这个改变的频率还会比较频繁，例如添加服务器或者服务器挂了，因此你取模的那个底数就变了，也就是你数据的存储 ...
转载
2021-08-16 17:55:00
396阅读
2评论
缘起 我有一个图片存取服务，为了快速获取图片，我架起了3台缓存服务器，用简单的Hash映射决定图片
原创
2022-08-21 00:13:57
85阅读
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
转载
2024-06-09 07:37:46
141阅读
一致性Hash算法背景一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院的Karger等人在解决分布式Cache中提出的，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，memc
转载
2023-07-19 14:33:03
195阅读
