nodeprint(f"节点 {node} 被添加至哈希环, 索引为 {node_index}")def remove_node(self, node):# 移除节点node_index = self.get_index(node)self.node_indexes.remove(node_index)self.nodes_mapping.pop(node_index)print(f"节点 {node} 从哈希环中被移除")def get_node(self, key):"""判断 key ...
随着虚拟节点数量的增加,键的分布变得更加均衡。这是因为随着虚拟节点数量的增加,标准差变得更小,导致数据分布均衡。标准差衡量了数据的分散程度。在线研究的一项实验结果[2]表明,当有一百或两百个虚拟节点时,标准差在均值的5%(200个虚拟节点)到10%(100个虚拟节点)之间。当我们增加虚拟节点数量时,标准差会变小。然...
具体做法是,不再将真实节点映射到哈希环上,而是将虚拟节点映射到哈希环上,并将虚拟节点映射到实际节点,所以这里有「两层」映射关系。 比如对每个节点分别设置 3 个虚拟节点: 对节点 A 加上编号来作为虚拟节点:A-01、A-02、A-03 对节点 B 加上编号来作为虚拟节点:B-01、B-02、B-03 对节点C 加上编号来...
节点3引入三个虚拟节点：3A、3B、3C 引入虚拟节点之后，环上一共有9个节点:节点数量多了之后，数据在...
vn : 虚拟节点数量 描述 引用维基百科的介绍 一致哈希 是一种特殊的哈希算法。在使用一致哈希算法后,哈希表槽位数(大小)的改变平均只需要对 K/n 个关键字重新映射,其中 K 是关键字的数量,n 是槽位数量。然而在传统的哈希表中,添加或删除一个槽位的几乎需要对所有关键字进行重新映射。 如果不是涉及基础服务建...
默认情况下每个物理节点的虚拟节点数量1000个 二、主从复制 1、redis的两种集群结构 普通集群:只有三个节点的集群。。 当前的三个redis节点实例无法做到高可用,一旦其中任意一个节点宕机,就必须重新访问数据库并没有备份的数据。 主从复制高可用(主从复制和哨兵的结合) ...
一致性哈希也是基于哈希实现的,哈希算法是对节点的数量进行取模运算,而一致性哈希算法是对 2^32 进行取模运算。想象一下,一致性哈希算法将整个哈希值空间组织成一个虚拟的圆环,也就是哈希环: 哈希环的空间按顺时针方向组织,圆环的正上方的点代表 0,0 右侧的第一个点代表 1,以此类推,2、3、4、5、6……直...
节点数量多了之后,数据在哈希环上的分布就更加均匀了,就不容易出现上面数据倾斜的问题,当有数据存储到1A虚拟节点,在通过1A虚拟节点就能找到真实节点节点1了。 在实际应用中,虚拟节点的数量远大于上面虚拟节点数量。虚拟节点越多,对应的数据分布就更加的均匀。比如Nginx的一致性哈希算法中的虚拟节点就有160个。
一致性哈希也是基于哈希实现的,哈希算法是对节点的数量进行取模运算,而一致性哈希算法是对 2^32 进行取模运算。想象一下,一致性哈希算法将整个哈希值空间组织成一个虚拟的圆环,也就是哈希环: 哈希环的空间按顺时针方向组织,圆环的正上方的点代表 0,0 右侧的第一个点代表 1,以此类推,2、3、4、5、6……直...