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...
另外,一致性哈希算法中通过虚拟节点路由的方式,能够提高节点负载均衡能力,并能很好地支持带权分治的诉求 2 一致性哈希代码实现 从第2 章开始,我们一起从零到一手撸出一个一致性哈希算法模块. 2.1 架构设计 在架构上,可以拆分为三个部分: 核心算法模块:聚焦了一致性哈希算法的核心逻辑,如节点、数据的增删改查处...
在一致性哈希算法中,如果增加一个节点,受影响的数据仅仅是会寻址到新节点和前一节点之间的数据 使用了一致哈希算法后,扩容或缩容的时候,都只需要重定位环空间中的一小部分数据。也就是说,一致哈希算法具有较好的容错性和可扩展性 当节点数越多的时候,使用哈希算法时,需要迁移的数据就越多,使用一致哈希时,需要迁移...
(1)String重写的hashCode()方法在一致性Hash算法上的分布不好,KETAMA_HASH是默认的MemCache推荐的一致性Hash算法,而FNV1_32_HASH算法的效率就会高一些。 (2)这是一个排序问题,采用红黑树时间复杂度为O(LogN),Java中有对应的实现TreeMap,并且TreeMap本身提供了一个tailMap(K fromKey)方法,支持从红黑树中查找比f...
一致性Hash算法实现版本1:不带虚拟节点 使用一致性Hash算法,尽管增强了系统的伸缩性,但是也有可能导致负载分布不均匀,解决办法就是使用虚拟节点代替真实节点,第一个代码版本,先来个简单的,不带虚拟节点。 下面来看一下不带虚拟节点的一致性Hash算法的Java代码实现: ...
一致性哈希算法原理分析及实现 一致性哈希算法常用于负载均衡中要求资源被均匀的分布到所有节点上,并且对资源的请求能快速路由到对应的节点上。具体的举两个场景的例子: 1、MemCache集群,要求存储各种数据均匀的存到集群中的各个节点上,访问这些数据时能快速的路由到集群中对应存放该数据的节点上;并且要求增删节点对整个...
下面是用C语言实现一致性哈希算法的简单示例: // 哈希环的节点结 构 typedef struct Node { char* name; int hash; } Node; // 哈希环 Node hashRing[MAX_NODES]; int numNodes = 0; // 添加节点到哈希环 void addNode(char* name) { Node node; node.name = name; node.hash = hash_function(...
spring cloudgateway 一致性哈希算法实现 1.普通hash简介 普通hash是根据Hash(obj)%机器数来确定落在哪台机器的。 缺点:当我们减少(宕机)或者增加集群中的机器时,机器数发生变化,所有缓存的位置都要发生改变,之前的数据都要重新根据Hash(obj)%机器数来进行迁移到新机器。
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。
一致性哈希是一种常用的分布式哈希算法,用于将键(key)映射到节点(node),以实现负载均衡和分布式存储。一下是一个简单的一致性哈希算法,并通过示例代码验证其正确性。 一、一致性哈希算法简介 一致性哈希算法是一种将键映射到节点的分布式哈希算法,其基本思想是将所有可能的键和节点分布在一个哈希环上,通过哈希函数...