虚拟节点可以理解为是作为实际节点的一个copy,多个虚拟节点映射一个实际节点,因为在哈希环上节点越多就分布的越均匀,即使我们现实中不会有那么多真实节点。 上图中三个真实节点A、B、C,映射了9个虚拟节点,如果key值经过哈希落到临近A-1、A-2、A-3的虚拟节点,那么最终都将映射到真实节点A,你想如果虚拟节点再...
一致性Hash算法是个经典算法,Hash环的引入是为解决单调性(Monotonicity)的问题;虚拟节点的引入是为了解决平衡性(Balance)问题。 一致性Hash算法的原理主要分为两步: 首先,对存储节点的哈希值进行计算,其将存储空间抽象为一个环,将存储节点配置到环上。环上所有的节点都...
一致性哈希算法——虚拟节点 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...
为了解决数据倾斜的问题,一致性哈希算法引入了虚拟节点机制,即对每一个物理服务节点映射多个虚拟节点,将这些虚拟节点计算哈希值并映射到哈希环上,当请求找到某个虚拟节点后,将被重新映射到具体的物理节点。虚拟节点越多,哈希环上的节点就越多,数据分布就越均匀,从而避免了数据倾斜的问题。 说起来可能比较复杂,一句话...
产生上述问题的根本原因在于,各个节点分配到的数据量,其实取决于其和上一个节点之间相对距离的长短. 2.4 虚拟节点 2.4.1 误差弥合 针对于 2.3 小节中提出的负载均衡问题,在一致性哈希算法中给出的应对策略是虚拟节点路由的方案. 前面我们提到,哈希散列本身是具有离散性的,节点数据分配不均的问题通常只会发生在集群...
虚拟节点 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,或者机器故障后自动脱离集群这些...
4个物理节点可以变成很多个虚拟节点,每个虚拟节点支持连续的哈希环上的一段。而这时如果加入一个物理节点,就会相应加入很多虚拟节点,这些新的虚拟节点是相对均匀地插入到整个哈希环上,这样,就可以很好的分担现有物理节点的压力了;如果减少一个物理节点,对应的很多虚拟节点就会失效,这样,就会有很多剩余的虚拟节点来承担之...
黄色节点的负载和绿色节点额的负载相同。4. 总结 总的来说，一致性 hash 还是比较简单的。核心思想是，不使用对机器取余的算法。这样就能避免机器增减带来的影响。同时，使用 就近寻址 的方式找到最近的节点。当然，这会引起负载不均衡，所以需要引入虚拟节点的方式，变相的增加节点，让整个集群的负载能够均衡。