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...
一般的,在一致性哈希算法中,如果增加一台服务器,则受影响的数据仅仅是新服务器到其环空间中前一台服务器(即沿着逆时针方向行走遇到的第一台服务器)之间数据,其它数据也不会受到影响。 综上所述,一致性哈希算法对于节点的增减都只需重定位环空间中的一小部分数据,具有较好的容错性和可扩展性。 另外,一致性哈希...
其原理是将整个哈希空间环分成多个虚拟节点,每个节点负责一定范围的哈希值。当需要查找、缓存某个数据时,该数据的哈希值会被映射到某个虚拟节点,然后根据一定的规则定位到真实节点。 具体而言,一致性哈希算法的原理如下: 1.建立哈希环:将所有的节点映射到一个哈希环上,例如使用32位的哈希空间,节点在环上的位置由...
我们将 2.2 小节中一致性哈希算法下的数据迁移操作与 1.4 小节中的方案就行对比,可以很直观地感受到前者的核心优势,这本质上是因为这种环状结构加 ceiling(向上开放寻址) 的方式,使得数据所从属的节点 index 不再与集群的节点总数强相关,而仅仅取决于数据与节点在哈希环上的拓扑结构,最终因节点变更而引起数据迁移时...
在采用一致性哈希算法的分布式集群中将新的机器加入,其原理是通过使用与对象存储一样的Hash算法将机器也映射到环中(一般情况下对机器的hash计算是采用机器的IP或者机器唯一的别名作为输入值),然后以顺时针的方向计算,将所有对象存储到离自己最近的机器中。
二、一致性Hash算法原理 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; 一致性哈希解决了简单哈希算法在分布式哈希表(Distributed Hash Table,DHT)中存在的动态伸缩等问题。
其原理就是抽象出一个哈希环,把服务器节点的 id 通过哈希函数映射到这个哈希环上: 同时,把需要处理的数据也通过哈希函数映射到这个哈希环上,然后顺时针找,遇到的第一个服务器节点来负责处理这个数据: 这样一来,我们其实已经提供了一种机制将若干数据分布在若干服务节点上了,不妨称它为 V1 版本的一致性哈希算法。
一致性Hash的基本思想就是分两步走: 把object求hash(这一步和之前相同); 把cache也求hash,然后把object和cache的hash值放入一个hash空间,通过一定的规则决定每个object落在哪一个cache中。 下面,会逐步说明它的实现。 成环 考虑通常的Hash算法都是将value映射到一个32位的key值,也即是0 ~ 2 ^ 32 - 1次方...
一致性哈希是一种哈希算法,就是在移除或者增加一个结点时,能够尽可能小的改变已存在key的映射关系尽可能少的改变已有的映射关系,一般是沿着顺时针进行操作 一致性哈希 一致性哈希是一种哈希算法,就是在移除或者增加一个结点时,能够尽可能小的改变已存在key的映射关系尽可能少的改变已有的映射关系,一般是沿着顺时针进...
算法表现 接下来就可以见识下一致性哈希基于这样的数据结构是如何发挥前文提到的优势的。 1. 节点减少时,看需要迁移的节点情况 假设Node_1宕掉了,图中数据对象只有Job_1会被重新映射到Node_k,而其他Job_x扔保持原有映射关系不变。 2. 节点新增时