在对服务器进行映射时,使用hash(服务器ip)% 2^32,即:使用服务器IP地址进行hash计算,用哈希后的结果对2^32取模,结果一定是一个0到2^32-1之间的整数。 而这个整数映射在hash环上的位置代表了一个服务器,依次将node0、node1、node2三个缓存服务器映射到hash环上。 对象key映射到服务器 在对对应的Key映射到...
与分散性一样,这种情况也是应当避免的,因此好的哈希算法应能够尽量降低缓冲的负荷。 2 算法原理 2.1 映射方案 2.1.1 公用哈希函数和哈希环 设计哈希函数 Hash(key),要求取值范围为 [0, 2^32) 各哈希值在上图 Hash 环上的分布:时钟12点位置为0,按顺时针方向递增,临近12点的左侧位置为2^32-1。 2.1.2 节...
一致性hash算法就是为了解决hash(key)/节点数算法导致缓存雪崩问题的。 其核心思想: 1、把非负整数的值范围做成一个圆环,如0~65535; 2、对集群的节点的某个属性求hash值(如节点名称),根据hash值,在环上增加一个节点; 3、对数据的key求hash,一样把数据也放到环上,并按顺时针方向,找到最近的服务器节点,把数...
一致性hash算法解决了分布式环境下机器增加或者减少时,简单的取模运算无法获取较高命中率的问题。通过虚拟节点的使用,一致性hash算法可以均匀分担机器的负载,使得这一算法更具现实的意义。正因如此,一致性hash算法被广泛应用于分布式系统中。 参考资料 https://en.wikipedia.org/wiki/Consistent_hashing...
1、一致性 Hash 算法原理 一致性 Hash 算法通过构建环状的 Hash 空间替线性 Hash 空间的方法解决了这个问题,整个 Hash 空间被构建成一个首位相接的环。 其具体的构造过程为: 先构造一个长度为 2^32 的一致性 Hash 环 计算每个缓存服务器的 Hash 值,并记录,这就是它们在 Hash 环上的位置 ...
1. Hash算法 哈希(Hash)也称为散列,把任意长度的输入,通过散列算法变换成固定长度的输出,该输出就是散列值、哈希值(hashCode)。(来自:百度百科) 在现实中,设计者常常将散列值作为索引,用于快速定位数据的位置,比如 HashMap : // cache => key:user
1、什么是一致性 Hash 算法 一致性哈希算法(Consistent Hashing)是一种分布式哈希算法,用于在分布式系统中解决节点动态变化带来的数据迁移问题。在一致性哈希算法中,哈希值的范围是一个环形空间,每个节点在环上占据一个位置,数据的哈希值也映射到环上,然后按照顺时针方向找到第一个节点,将数据存储在该节点上。当节点...
一致性Hash算法的核心原理 一致性Hash算法的关键是通过将所有的节点和数据映射到一个环形结构上,在这个结构上,节点和数据的位置是通过哈希函数计算出来的。这个哈希环的特点是,它没有固定的开始和结束点,形成一个无尽的环。 节点映射:每个服务器或节点都会经过哈希函数的处理,映射到哈希环上的一个位置。
4.Consistent Hashing 一致性hash的原理 consistent hashing 是一种 hash 算法,简单的说,在移除 / 添加一个 cache 时,它能够尽可能小的改变已存在key 映射关系,尽可能的满足单调性的要求。 (1)环形hash空间 考虑通常的 hash 算法都是将 value 映射到一个 32 为的 key 值,也即是 0~2^32-1 次方的数值空间...
L=hash（key）%3 利用这样的算法可以快速将数据定位到某个节点上。但是现假如集群容量不够了，需要增加...