一致性哈希是一种用于分布式系统中数据分配的关键技术，广泛应用于负载均衡、缓存和分布式存储等领域。本文将深入探讨一致性哈希在Java实现中的关键技术原理、架构解析、源码分析及性能优化。
### 背景描述
一致性哈希的概念最早在2000年被提出，此后由于其优越的性能逐渐被广泛应用于如DynamoDB、Memcached等商用系统中。它的核心思想是在节点增加或减少时，只有少量数据需要迁移，从而减少了
# Java 实现一致性哈希
一致性哈希是一种用于分布式系统的哈希算法，它能有效地将数据分散到多个节点上，并在节点的增加或减少时，尽量减少数据的迁移。相较于传统哈希算法，一致性哈希能更好地适应节点动态变化的场景。
## 一致性哈希的原理
一致性哈希维护一个虚拟的哈希环，所有的节点也被映射到这个哈希环上。当我们要将数据映射到节点时，我们首先对数据进行哈希处理，然后找到其在哈希环中的位置，接着顺
# Java实现一致性哈希的步骤指南
一致性哈希是一种优化的哈希算法，主要用于分布式系统中的数据分布，尤其是在节点频繁变动的情况下。它能保证数据在节点增减时的最小迁移。本文将帮助你理解如何在Java中实现一致性哈希。
## 一致性哈希的工作流程
实现一致性哈希的基本步骤如下：
| 步骤 | 描述
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
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2023-11-30 11:21:28
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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
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2024-05-20 16:27:56
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# Java 实现一致性哈希算法
一致性哈希（Consistent Hashing）是一种在分布式系统中广泛应用的哈希算法，旨在解决节点添加或删除时对数据重新分布的影响。传统的哈希算法在节点数量发生变化时，需要对所有数据进行重新哈希，这会造成大量的数据迁移。而一致性哈希则通过减少数据迁移量，提高了系统的可扩展性。
## 一致性哈希的基本原理
一致性哈希的核心思想是将所有的节点和数据都映射到一
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
一致性哈希算法：背景：1. 分布式哈希表（DHT） 是 P2P网络 和 分布式存储中常见的一种技术 ，是哈希表的分布式扩展，每台机器只负责承载部分数据，如何通过哈希方式对数据进行 增删改查等数据操作的技术。而"一致性哈希" 就是DHT其中的一种实现方式。算法步骤：“一致性哈希”算法 将 （哈希数值空间） 按照（大小）组成一个首尾相接的环状序列。对于每台机器，可以根据其 （IP） 和 （端口号）经过
前言之前讲了 一致性hash算法的原理，现在撸代码。环的数据结构，可能首先想到的是常用的List。一致性hash需要找比当前元素大的节点，那么list要么排好序然后比较找到对应的节点，要么是不排序直接遍历算差值。显然在这种查找比较频繁的场景树结构更适合，所以我们用有序的树结构TreeMap。节点的hash冲突时我们再取一次hash值/**一致性hash
* Created by szk
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2023-12-02 13:09:52
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hashhash即求散列值，可以将不确定长度的数据映射成一串固定值，节省空间且便于比较，通常用在辅助查找，去重等场景。 hash的目的可以用较少的数据空间来体现原有数据的差异性，即同一条数据hash后的值结果肯定是相等的，不等数据的hash后值会尽量分开，这样的特性便于寻址定位，比如一个数组，我们可以根据hash值对数组长度取模，根据取模位置直接设置和获取数据。当然由于不同数据的hash值可能相等
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2023-10-18 23:37:32
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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
[size=medium][color=red][b]一致性 hash 算法（ consistent hashing ）[/b][/color][/size]
[color=red][b]1 基本场景[/b][/color]
比如你有 N 个 cache 服务器（后面简称 cache ），那么如何将一个对象 object 映射到 N 个 cache
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2023-08-23 17:30:44
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一致性哈希算法是分布式系统中常用的算法。比如，一个分布式的存储系统，要将数据存储到具体的节点上，如果采用普通的hash方法，将数据映射到具体的节点上，如key%N，key是数据的key，N是机器节点数，如果有一个机器加入或退出这个集群，则所有的数据映射都无效了，如果是持久化存储则要做数据迁移，如果是分布式缓存，则其他缓存就失效了。 &nbs
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2023-07-21 17:44:31
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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概述
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2023-09-25 15:36:28
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一致性哈希算法是分布式系统中常用的算法。比如，一个分布式的存储系统，要将数据存储到具体的节点上，如果采用普通的hash方法，将数据映射到具体的节 点上，如key%N，key是数据的key，N是机器节点数，如果有一个机器加入或退出这个集群，则所有的数据映射都无效了，如果是持久化存储则要做数据 迁移，如
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2016-09-21 19:30:00
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# 一致性哈希算法的Java实现
## 简介
一致性哈希算法是一种广泛应用于分布式系统中的负载均衡算法，它通过将数据映射到一个虚拟的哈希环上，使得数据在节点上的分布更加均匀，提高系统的性能和可扩展性。
在Java中实现一致性哈希算法，可以借助第三方库，也可以自己实现。下面将介绍一种基于自己实现的方式。
## 实现步骤
以下是实现一致性哈希算法的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- |
原创
2023-09-08 09:12:27
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一致性哈希是一种常用的分布式哈希算法，它可以用于解决分布式系统中的数据分片和负载均衡问题。在分布式系统中，数据通常被分割成多个分片，并分布在不同的节点上。一致性哈希可以通过哈希函数将数据映射到一个固定的范围内，从而确定数据分片的位置。同时，一致性哈希还可以根据节点的增减或故障恢复，自动调整数据的分布，实现负载均衡。
Java语言提供了丰富的工具和类库，可以方便地实现一致性哈希算法。下面我们将通过
原创
2023-10-31 06:59:00
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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
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2023-12-22 14:16:03
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一、集群方案与分区1、一致性hash分区一致性哈希分区（Distributed Hash Table）实现思路是为系统中每个节点分配一个token，范围一般在0～232，这些token构成一个哈希环。数据读写执行节点查找操作时，先根据key计算hash值，然后顺时针找到第一个大于等于该哈希值的token节点。 一致性hash这种方式相比节点取余最大的好处在于加入和删除节点只影响哈希环中相
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2023-06-22 23:23:21
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