一致性哈希算法的核心思想是将数据映射到一个固定范围的哈希环上,服务器节点也映射到这个哈希环上。数据根据哈希值顺时针查找距离最近的服务器节点,从而完成数据的存储和访问。 哈希环 一致性哈希算法使用一个长度为2^32的环形哈希空间,通常使用MD5或SHA-1等哈希函数将数据映射到这个空间。 虚拟节点 为了解决服务器节...
五分钟了解一致性哈希算法 理论 一致性哈希算法是一种常用的分布式算法,其主要用途是在分布式系统中,将数据根据其键(key)进行散列(hash),然后将散列结果映射到环上,再根据数据节点的数量,将环划分为多个区间,每个节点负责处理环上一定区间范围内的数据。 普通哈希的问题 分布式集群中,对机器的添加删除,或者机器故障后...
一致性哈希(Consistent Hashing)算法的原理与实现 分布式系统中对象与节点的映射关系,传统方案是使用对象的哈希值,对节点个数取模,再映射到相应编号的节点,这种方案在节点个数变动时,绝大多数对象的映射关系会失效而需要迁移;而一致性哈希算法中,当节点个数变动时,映射关系失效的对象非常少,迁移成本也非常小。本文总结...
一致性哈希算法 一致性哈希算法是1997年发布的《Consistent Hashing and Random Trees》论文中提出的,使用此算法可以大幅度减少数据迁移量,它可以保证在进行扩容和缩容时,节点之间的数据迁移只限于两个节点之间,不会像上述简单的哈希函数那样造成大规模的数据迁移。 哈希环 一致性哈希算法也用了取模运算,与普通哈希算法...
一致性哈希算法核心就是使用常用的Hash算法将key映射到一个具有2^32次方个桶空间中,即0-(2^32-1)的数字空间中。我们可以将这些数字头尾相连,想象成一个闭合的环形。圆环上面有2^32个节点位置。算法首先计算出存储节点在圆环上的位置。具体可以选择服务器的ip或主机名作为关键字进行哈希,这样每台机器就能确定其在...
一、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。 二、应用场
1.算法构建 Hash 环: 一致性哈希算法必然有个hash函数并按照算法产生hash值,这个算法的所有可能哈希值会构成一个全量集,这个集合可以成为一个hash空间[0,2^32-1],这个是一个线性空间,但是在算法中,我们通过适当的逻辑控制将它首尾相连(0 = 2^32),这样让它逻辑上形成了一个环形空间。
简介:Python小知识 - 一致性哈希算法 一致性哈希算法 一致性哈希算法(Consistent Hashing Algorithm)是用于解决分布式系统中节点增减比较频繁的问题。它的思想是,将数据映射到0~2^64-1的哈希空间中,并通过哈希函数对数据进行映射,计算出数据所在的节点。当节点增加或减少时,只需要重新计算数据所在的节点即可。
一致性哈希算法中，加入虚拟节点，可以解决数据倾斜问题。四、一致性哈希在 DUBBO 中的应用 图 7 Dubbo...
今天楼主就来说说这个一致性 hash 算法。1. 为什么普通的 hash 算法不行？普通的 hash 算法通常都是对机器数量进行取余，比如集群环境中有 3 台 redis，当我们放入对象的时候，通常是对 3 进行取余。这种做法在大部分情况下是没有问题的。但是，注意：如果缓存机器需要增减，问题就来了。什么问题呢？假设原本是...